• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2020년도 제62차 하계학술대회논문집 28권2호
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• pp.489-492
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• 2020

현재 청강 게임 졸업작품 프로젝트에서 QA팀의 테스트 활동은 명세를 기반으로 진행된다. 하지만 대학의 게임 개발 프로젝트 특성상 체계적인 문서와 같은 테스트 베이시스를 확보하기 어렵다. 이렇게 부족한 명세를 기반으로한 테스트는 테스트할 게임의 전체를 커버하기 어렵다. 따라서 이를 보완하기 위해 리스크 기반의 탐색적 테스팅 접근법을 활용하여 조금 더 효율적인 테스트 전략 및 프로세스를 제시하고자 한다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2020년도 제62차 하계학술대회논문집 28권2호
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• pp.463-466
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• 2020

TCG는 Trading Card Game의 약자로 수집과 게임을 목적으로 디자인된 카드게임을 일컫는다. TCG는 1993년 미국의 수학자인 리처드 가필드(Richard Garfield)가 만든 '매직: 더 개더링'(Magic: The Gathering)을 시작으로 '스펠파이어'(Spellfire), '일루미나티'(Illuminati)와 같은 다양한 게임으로 이어지며 하나의 독자적인 장르로 자리매김하게 되었다. TCG는 전략적 게임 디자인을 통한 독자적 장르의 재미도 가지고 있지만, 수집 요소가 가진 장점으로 인해 많은 타 장르 게임에서 혼합되어 사용되고 있다. 본 논문에서는 최초의 TCG인 '매직: 더 개더링'의 분석을 통해 다양한 덱을 만들어내는 방법에 대해 연구하고 나아가 타 장르 활용 방안에 대하여 제시하고자 한다.

• 한국융합학회논문지
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• 제11권10호
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• pp.45-51
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• 2020

최근 많은 게임이 사용자의 게임 플레이와 관련된 데이터를 제공하고 있고, 이에 기계학습 기법을 결합하여 상대의 행동을 예측하는 연구들이 있다. 본 연구는 실시간 전략 게임(클래시로얄)의 경기 데이터와 기계학습 기반의 다중 레이블 분류를 사용하여 상대 플레이어의 행동을 예측한다. 초기 실험은 이진 형태의 카드 특성과 카드 배치 좌표 그리고 정규화된 시간 정보를 입력받아 카드 타입, 카드 배치 좌표를 랜덤포레스트와 다층 퍼셉트론을 이용하여 예측한다. 이후, 순차적으로 3 가지 전처리 방식을 사용하여 실험을 진행했다. 먼저 입력 데이터의 특성 정보 일부를 변환시켜 예측했다. 다음으로 입력 데이터를 연속된 카드 입력 방식까지 고려한 중첩 형태로 변환 시켜 예측했다. 마지막으로 모든 이전 단계의 데이터들을 정규화된 시간 기준에 따라 초반, 후반으로 분할하여 예측했다. 그 결과 가장 개선을 보인 전처리 방식은 중첩 형태의 데이터를 초반으로 분할하였을 경우로 카드 타입이 약 2.6%, 카드 배치 좌표가 약 1.8% 개선을 보였다.

• 한국게임학회 논문지
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• 제9권5호
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• pp.117-125
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• 2009

실시간 전략 시뮬레이션 게임에서 각각의 팀은 다수의 에이전트로 구성하고 상태 팀을 이기기 위한 전략을 수행한다. 전략은 팀에 속한 에이전트들의 협력을 필요로 하며 이를 위해서는 다중 에이전트 시스템이 필요하다. 다중 에이전트 시스템의 의사 결정방법 중에서 중앙 집중적인 의사 결정 방법은 조정 에이전트를 사용해서 팀을 위한 작업을 선택한다. 비 중앙 집중적인 의사 결정 방법은 에이전트가 각각 주체가 되어서 다른 에이전트와 의사소통을 하기 때문에 비용이 많이 든다. 본 논문에서는 조정 에이전트를 사용할 때 다수의 에이전트를 그룹으로 관리하는 방법, 경매 시스템을 사용해서 에이전트에게 작업을 할당하는 방법 그리고 할당한 작업 중에서 수행에 실패한 작업은 다른 에이전트에게 다시 할당방법을 제안한다. 실험에서는 스타크래프트 게임에서 제안한 시스템을 적용할 때 공격력과 방어력이 향상되는 것을 볼 수 있었다. 제안한 방법을 사용한 에이전트의 팀 승리 비율은 8대 2로 높아졌다.

• 한국게임학회 논문지
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• 제13권3호
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• pp.141-152
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• 2013

본 연구의 목적은 스마트 기기를 활용한 교수-학습 설계와 학습방법에 대한 새로운 접근 및 방향을 제안하는데 있으며, 첨단 매체를 활용하여 학습자 참여를 촉진하는 게임형태의 주제중심 통합학습 교수설계의 사례를 제시하였다. QR코드를 활용한 주제중심 통합학습의 사례인 퀘스트 기반학습은 학습동기, 경험학습, 사회적 상호작용을 촉진하는 역할을 한다. QR코드를 활용한 설계는 자신의 인지구조를 확장하는데 요구되는 사회적 상호작용 전략, 동기증진 전략, 구성 주의에서 강조하는 복잡한 문제 상황과 스캐폴딩 전략이 포함된 학습자 중심 학습 환경을 지원하였다. 스마트 기기를 이용한 게임형 퀘스트 기반학습을 통해 학습에 대한 흥미 증진, 학습자 중심의 참여 학습, 활동중심, 협력학습, 사회적 상호작용을 통한 지식의 창출 측면에 대한 교수 설계에 창의적인 학습 환경을 제공하는 기회를 확인하였다.

• 한국데이타베이스학회:학술대회논문집
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• 한국데이타베이스학회 2002년도 추계 컨퍼런스: 기업경쟁력 강화를 위한 디지털 컨텐츠 및 정보기술 컨퍼런스
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• pp.60-71
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• 2002

필자는 콘텐츠비즈니스를 인간의 근원적 욕구와 니즈에 대한 해갈을 주는 핵심전략 가치로서의 콘텐트를 영화, 게임, 애니메이션, 방송, 교육, 캐릭터, 출판만화, 모바일등의 형태로 미디어믹스 기획개발상품머천다이징 서비스하고 라이센싱함으로서 재화를 취득하는 제반 거래 및 커뮤니케이션 활동이며 무한경쟁시장인 글로벌시장을 목표시장으로 한다. 라고 정의한 바 있다. (중략)

• 한국게임학회 논문지
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• 제18권6호
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• pp.17-28
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• 2018

2009년 이후 정부 주도로 기능성게임 활성화에 대한 노력이 있어왔음에도 불구하고, 실현이 잘 안된 이유 중 하나는 정부의 지원이 개별 게임에 대한 지원으로 집중되어 기능성게임이 자랄 수 있는 생태를 개발하지 못했기 때문으로 보인다. 본 연구에서는 미국 페어팩스 카운티의 사례를 통해 기능성게임을 생태의 중심으로 보기보다는, 생태 안에 포함된 하나의 요소로 보고 그에 맞는 전략을 실행해야 함을 주장하였다. 기능성게임 생태의 개발을 위해서는 하드웨어 인프라 구축, 소프트웨어 지원, 그리고 휴먼웨어에 대한 고려가 있어야 한다. 또한 책임 있는 테크놀로지 사용과 같은 디지털시민교육에 더욱 힘써야 한다. 게임에 대한 거부감을 없애기 위해서는 책임 있는 플레이에 대한 교육이 더 강조될 필요가 있다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2023년도 제68차 하계학술대회논문집 31권2호
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• pp.141-143
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• 2023

콘솔 및 PC 게임이 모바일 플랫폼으로 진출하는 경우 기존에 출시했던 플랫폼과 다르게 모바일 플랫폼에 맞는 조작, UI, 과금 정책 등의 다양한 부분을 고려할 필요가 있다. 모바일 플랫폼의 화면 크기 조작의 한계를 반영해 전투, 퀘스트 진행, 파티 조합, 장비 장착, 캐릭터 육성 등 게임 플레이 전반의 자동 시스템을 구축해 유저에게 조작 편의성을 제공할 필요가 있다. 또한 기존의 유료화 게임 형태의 판매 전략에서 부분 유료화의 전환에 따른 기존의 유저가 느낄 수 있는 과금 거부감을 해소하기 위해 시즌 패스, 월정액 시스템 등을 도입해 소 과금으로 유저들에게 게임 내에서 만족감을 느낄 수 있도록 하는 것이 중요하다. 본 논문에서는 게임의 일회적인 판매량이 매출에 영향을 주는 것과 다르게 주기적인 유저들의 접속(DAU, MAU)에 따른 과금 정도가 매출 및 게임 순위 등에 영향을 주게 된다. 따라서 꾸준한 업데이트와 이벤트 제공을 통해 기존 유저들이 장기적으로 게임에 접속하도록 유도하고, 신규 유저들이 게임에 유입될 수 있도록 하는 과정과 같은 발전 방안을 제시해 본다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2012년도 한국컴퓨터종합학술대회논문집 Vol.39 No.1(A)
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• pp.414-416
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• 2012

마스터마인드는 한 플레이어가 정한 비밀 코드를 다른 한 플레이어가 질의를 통해 추리해내는 방식으로 진행되는 암호해독 게임으로서 연구 초기 단계에 D. Knuth에 의해 암호해독자가 언제나 질의 5회 이내에 비밀코드를 찾을 수 있음을 보였고, 그 후 연구자들에 의해 변형된 형태의 마스터마인드 게임의 최소 질의 수가 연구되어 왔다. 본 논문에서는 마스터마인드 문제해결을 위한 전략들을 제안하고 시뮬레이션을 이용한 실험적 분석방법을 제시한다.

• 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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• 한국퍼지및지능시스템학회 2002년도 추계학술대회 및 정기총회
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• pp.395-398
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• 2002

본 논문에서는 ‘다목적 함수 최적화 문제(Multi-objective Optimization Problem MOP)’를 풀기 위하여 유전자 알고리즘을 진화적 게임 이론 적용시킨 ‘내쉬 유전자 알고리즘(Nash GA)’과 본 논문에서 새로이 제안하는 공진화 알고리즘의 구조를 설명하고 이 두 알고리즘의 결과를 시뮬레이션을 통하여 비교 검토함으로써 ‘진화적 게임 이론(Evolutionary Game Theory : EGT)’의 두 가지 아이디어 -‘내쉬의 균형(Equilibrium)’과 ‘진화적 안정전략(Evolutionary Stable Strategy . ESS)’-에 기반한 최적화 알고리즘들이 다목적 함수 문제의 최적해를 탐색할 수 있음을 확인한다.