최근 오픈마켓의 급속한 성장과 함께 다중 플랫폼을 위한 콘텐츠 시장이 확대되고 있다. 특히 오픈마켓에 등록된 콘텐츠의 약 15%가 게임콘텐츠가 차지할 만큼 게임은 오픈마켓에서 중요한 비중을 차지하고 있고, 다양한 부가가치를 창출하고 있다. 시뮬레이션게임은 크게 전략시뮬레이션게임, 레이싱시뮬레이션게임, 경영시뮬레이션게임, 육성시뮬레이션게임 등 플레이어의 역할 및 게임의 목적에 따라 다양하게 구분되고 있다. 본 논문에서는 기후변화와 기상 이변으로 인한 환경파괴를 게임배경으로 하여 식물과 동물들이 살아갈 수 있는 환경을 만드는 것을 게임컨셉으로 하였으며, 다중 플랫폼 기반의 육성시뮬레이션장르에 경영적인 측면과 교육적인 기능성게임의 요소를 포함한 게임을 개발하였다.
역량 있는 창업가를 양성하기 위한 체계적인 창업교육의 중요성이 강조되고 있으며, 강의 중심의 창업교육을 보완하거나 대체할 수 있는 수단으로서 창업 시뮬레이션 게임이 제안되고 있다. 이 연구는 창업교육 현장에서 활용될 수 있는 창업 시뮬레이션 게임을 제안하고, 참가자의 창업가적 자기 유능감, 창업에 대한 태도 등 다양한 변수를 시뮬레이션 게임 실시 전과 실시 후에 각각 측정하여 분석함으로써 창업 시뮬레이션 게임의 교육적 효과를 검증한다. 분석 결과, 사업계획 수립과 관련된 자기 유능감과 창업에 대한 태도가 시뮬레이션 게임 실시 후에 변화되었음을 알 수 있었다. 이 연구는 시뮬레이션 게임 방식으로 창업과정을 간접 체험하는 것이 교육적으로 효과가 있다는 점을 밝혔다는 점에서 의의가 있다.
스마트폰 게임 시장이 급격한 성장세를 보임에 따라 다양한 게임들이 등장하고 있다. 여러 장르의 스마트폰 게임 중에서 교육/훈련용 시뮬레이션 게임은 거의 출시되지 않고 있는 현실이다. 본 연구는 스마트폰 기반의 시뮬레이션 게임의 사용성 및 사업화 가능성을 분석하기위해 주차시뮬레이션 게임을 개발하여 아이폰 및 안드로이드 버전을 직접 퍼블리싱하였다. 개발된 주차 시뮬레이션 게임은 스마트폰 환경에서 최대한 현실과 유사한 경험을 하면서도 몰입감을 줄 수 있도록 설계되었다. 아이폰의 경우 출시 한 달 만에 30만 건 이상이 다운로드 되었고, 안드로이드 버전의 경우도 폭발적인 사용자 증가가 일어나고 있다. 이는 UI 및 화면의 제약이 있더라도 스마트폰 기반의 교육/훈련용 시뮬레이션 게임이 사용자들을 충분히 확보 할 수 있으며 상업적으로도 성과를 낼 수 있다는 것을 의미한다.
논문은 컴퓨터 게임 구현을 위한 상황 시뮬레이션 구조를 제안하고, 이를 바탕으로 게임 전개에 대한 분석을 가능하게 한다. 기존의 게임에 대한 연구는 물리엔진의 성능향상, 온라인 게임에서의 네트워크 부하 문제에서 부터 물리현상을 자연스럽게 표현하는 문제 등에 대한 연구가 주를 이루고 있다. 본 논문에서는 일반적인 컴퓨터 게임구조에 대한 높은 수준의 상세화를 시뮬레이션 하기 위해서 상황 계층 구조를 제공한다. 논리적으로 전개되는 시뮬레이션 환경은 상황 계층 구조에 기반해서 사건과 상황을 정의한다. 사건은 사용자에 의한 명시적 사건과 시스템내의 반응에 의한 묵시적 사건으로 분류한다. 게임 발생에서 사건의 원천을 정의하고, 객체의 존재유무가 게임 진행의 주요한 요인임을 설명한다. 이러한 접근방법의 장점은 게임 시뮬레이션을 위한 개념적인 설계와 상황분석을 제공한다. 그리고 게임의 구현에 있어서 시뮬레이션 설계의 복잡성과 추상화 작업에 따른 복잡함을 감소시킨다. 특히, 사건정의를 통하여 게임 설계에 대한 분류적인 접근이 아닌 구조적인 접근이 가능하다. 제안하는 방법으로 여러 게임 중의 하나인 바둑돌 뜅기기 게임의 예를 적용하여 구현 가능함을 보인다.
현재 웹 코스웨어의 대부분은 하이퍼텍스트 문서들간의 비선형적인 연결에 의한 학습 방식을 채택하고 있으나, 이는 단순한 페이지 링크형 학습으로서 그리 커다란 교육 효과를 발휘하기에는 어렵다는 한계를 맞이하고 있다. 이러한 상황에서 다중 학습자가 동기적으로 참여하는 시뮬레이션 게임 방식은 웹 코스웨어의 현재 한계를 뛰어넘을 수 있는 하나의 교수·학습 모델이 될 수 있을 것으로 기대된다. 이에 본 논문에서는 다중 학습자가 동기적으로 참여하는 시뮬레이션 게임 방식의 웹 코스웨어에 대한 수업 모델을 제안하고 있다. 이 수업 모델은 Atkinson의 체제적 접근 방식의 게임 설계, Alessi와 Trollip의 시뮬레이션의 구조와 절차, Reigeluth와 Schwartz의 시뮬레이션에서의 학습자 역할에 대한 분석 연구를 기반으로 설계하였다.
정보통신기술의 발달로 빅데이터 분석을 통해 사람들 일상의 기록과 잠재적 요구까지 통찰할 수 있게 되었으며, 우리의 일상 속에서 방대한 정보를 실시간으로 도출하고 있다. 여러 산업이나 기업에서 이미 빅데이터와 결합시켜 비즈니스 등 다양한 분야에 활용하고 있지만 게임 산업에서의 빅데이터 활용은 아직까지 미흡한 실정이다. 이에 본 연구에서는 데이터 마이닝을 기법을 적용하여 전략시뮬레이션 게임 데이터를 분석하였다. 전략시뮬레이션 게임 데이터를 Decision Tree, Random Forest, Multi-class SVM, Linear Regression 분석 기법을 적용하여 게임 유저의 게임수준에 영향을 미치는 요인을 분석하였다. 게임수준을 예측하는데 있어 가장 우수한 성능을 보인 기법과 변수들을 도출하여 게임 디자인과 사용성을 증대시키기 위한 제안을 하고자 한다.
게임시장이 급속히 성장하면서 게임개발의 비용과 기간이 모두 증가하고 있다. 이러한 증가는 게임개발 프로젝트에서 보다 전문적인 관리기법이 요구된다는 것을 의미한다. 게임메카닉스(game mechanics)는 특정 게임플랫폼에서 게임플레이가 실행될 수 있도록 구현된 알고리즘이다. 게임메카닉스는 게임의 공학적 요소들이 집중되어 있어 프로젝트의 설계단계부터 구현단계까지 지속적인 품질관리가 이루어져야 한다. 특히 설계단계에서 게임메카닉스의 품질을 분석할 수 있는 유용한 방법이 바로 시뮬레이션이다 게임메카닉스 시뮬레이션 방법들이 여러 가지가 존재하지만 각 방법은 그 특징들로 인해서 사용범위가 제한된다. 본 논문에서는 게임메카닉스 시뮬레이션 방법들을 조사하여 그 특징에 대하여 비교 분석하였다. 분석한 결과, 페트리네트 모델 시뮬레이션 방법이 게임메카닉스의 무결성, 최적화, 그리고 밸런스의 품질분석을 총체적으로 할 수 있음을 알 수 있었다.
스텔스 게임에서 플레이어의 행동을 예측하는 것은 게임 디자인에 있어서 핵심적인 역할을 한다. 하지만, 플레이어와 게임 환경 간의 상호작용이 실시간으로 일어난다는 점에서 이러한 예측 프로세스를 자동화하는 것은 어려운 문제이다. 본 논문은 동적 환경에서의 스텔스 움직임을 예측하기 위한 강화학습 방법을 소개하며, 이를 위해 Q-learning과 인공신경망이 통합된 형태의 모델이 액션 시뮬레이션을 위한 분류기로 활용된다. 실험 결과들은 이러한 시뮬레이션 에이전트가 동적으로 변하는 주변 상황에 민감하게 반응함을 보여주며, 따라서 게임 레벨 디자이너가 다양한 게임 요소들을 결정하는데 유용함을 보여준다.
실시간 전략 시뮬레이션(Real-Time Strategy, RTS)에서는 게임 유저가 내리는 명령이 빠른 시간 안에 게임에 반영되어야 하며, 그 명령은 여러 객체에게 전달될 수도 있으며, 게임에 참여한 모든 게임 유저가 같은 진행상황을 유지하며 게임이 진행되어야한다. 그러나 네트워크 기반게임에서 다른 게임 유저에게 그 명령을 전달하기까지는 일정시간이 소요되며, 짧은 시간 안에 많은 명령에 대한 동기화는 실시간 전략 시뮬레이션 게임서버의 중요한 요소가 된다. 따라서 본 논문에서는 실시간 전략 시뮬레이션 게임에서의 효율적인 동기화를 위한 이벤트 잠금 기법을 기반으로 한 새로운 기법을 제안하고, 이를 적용한 전략 시뮬레이션 게임서버 및 클라이언트를 구현하였으며, 여러 클라이언트들과의 게임 실행을 통한 테스트를 통해 제안 기법의 효용성과 신뢰성을 보였다.
축구 시뮬레이션 게임에서 축구 선수들의 능력치를 현실에 가깝게 만드는 것은 게임의 흥미를 위해 매우 중요한 요소이다. 스포츠 시뮬레이션 게임에 경영 개념이 도입되면서 장시간 게임을 플레이하게 되면 기존 선수 캐릭터의 은퇴문제가 발생하고 새로운 선수 캐릭터를 생성하여 게임의 환경을 유지하게 된다. 본 연구에서는 새로운 선수 캐릭터를 생성할 때 유전 알고리즘을 활용하여 기존의 선수와 유사하면서 최적의 능력을 갖추게 하는 방식을 제안한다. 기존의 랜덤 생성방식, 보정 랜덤방식과 제안한 알고리즘으로 선수 캐릭터를 생성하여 비교, 평가하여 제안한 방식의 유효성을 검증한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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