게임 플레이 형식은 장르별로 게임 디자인 구성요소의 우선순위에 따라 크게 달라진다. 본 연구는 게임 장르별 게임 디자인 구성요소의 우선순위를 정량적으로 도출하기 위해 게임 디자인 구성요소와 장르에 대한 선행연구를 통해 6가지의 게임 디자인 구성요소와 6가지의 게임 장르를 추출한 후, 연구 모형을 설계하고, AHP를 통해 우선순위를 도출했다. 액션 게임에서 피드백 시스템과 메커닉스, 어드벤처 게임에서 스토리, 롤플레잉 게임에서 메커닉스와 스토리, 시뮬레이션 게임에서 메커닉스와 피드백 시스템, 테이블 게임에서 피드백 시스템과 메커닉스, 퍼즐 게임에서 메커닉스와 피드백 시스템이 우선순위가 높게 나타났다.
FPS 게임이나 액션 게임처럼 빠른 속도의 게임에서는 적의상태와 나의 상태를 분석하여 이성적인 게임플레이를 할 시간적 여유가 없는 경우가 대부분 이다. 이러한 종류의 게임에서 적 캐릭터의 행동은 대부분 패턴으로 정해지는 것이 일반적이다. 그러나 이렇게 패턴이 정해져 있는 적 캐릭터의 경우 게임에 대한 게이머의 숙련도가 높아질수록 대응방법의 한계를 느낄 수 있는 단점이 있다. 따라서 본 연구에서는 판단과 의사결정의 심리를 이용하여 게이머의 행동패턴을 예측한 후 적 캐릭터의 행동에 반영하여 좀 더 다양한 행동패턴을 보이는 적 캐릭터에 대해서 연구한다.
본 논문에서는 게임연구의 초기 과정에 속하는 2D엑션 게임을 기획, 연구, 개발한 결과물을 기술하였다. 2D 횡 스크롤 게임방식인 액션게임으로 획득하는 아이템을 통해 새로운 기술(무기)를 얻으며 소환수가 동반된다. 또한 기존 프로그램은 한 화면 당 출연하게 되는 적군의 수가 제한적이었으나 본 연구에서 개발한 게임은 플레이어가 적군을 섬멸할 때의 쾌감을 높이기 위하여 한 화면당의 적군의 수를 평균 적군 출현 수 보다 높게 조정하여 타격감을 높였다. 그리고 아이템을 획득하게 되면 미량의 아이템을 사용한 후 아이템의 사용이 바로 중단되어 플레이어들에게 아쉬움을 주었으나 본 프로그램에서는 한번 획득한 아이템은 다음 아이템을 획득하기 전까지 영구적으로 사용할 수 있게 제작되어 그 아쉬움을 줄였고, 스테이지의 끝에서는 보스를 파괴하는 스테이지 게임의 구현 결과물이다.
본 논문에서는 Puzzle Adventure 장르의 평범한 게임에 긴장감을 높이는 Action, 진화하는 Graphic과 같이 다양한 요소를 가미하여, 퍼즐을 끝까지 풀고 탈출할 때까지 흥미진진한 Room Escape 게임 'Mementomori'를 개발하였다. 게임을 끝까지 진행하고 탈출하기 위해 Player는 매 Stage 바뀌는 주변 환경을 고려해가며 적절한 퍼즐을 풀고, 환경에 따라 등장하는 다양한 위험요소에 재빠른 대응을 해내야만 한다.
게임 인공지능은 플레이어에게 지능적이고 적응된 게임 환경을 제공하기 위해 주로 사용된 다. 기존에는 사용자의 게임 행위를 수집/분석하여 동반자 또는 적대적 역할을 하는 Non-player character (NPC)를 위해 사용되었다. 그러나 사용자의 행동을 모방하는 것에서 그치는 경우가 많았다. 본 논문은 사용자의 게임 행위를 분석하여 게임 환경을 변화하는 방법을 소개한다. 사용자의 게임 성향을 파악하기 위해 게임 행위 데이터를 이용하였다. 또한, 사용자의 성향은 지형, 아이템, NPC의 분포를 결정하는데 반영하여 동적인 게임 환경을 제공하기 위해 사용하였다. 제안하는 방법의 실험을 위해 실제 2D 액션 게임에 적용하였고, 사용자의 게임 플레이 행위에 대하여 적절히 변화하는 게임 환경을 확인하였다.
게임의 장르는 플레이어에게 주로 제공되는 플레이 방식에 따라 액션, 어드벤처, 롤플레잉, 시뮬레이션 등으로 나뉘며, 각 장르에서 게임은 다양한 형태의 밸런싱을 갖는다. 이 중 대전 격투 게임은 액션 장르의 한 형태로서, 단순해 보이지만 여러 가지의 복합적인 밸런싱 요소들을 가지고 있으며, 비교적 빠른 기간에 독립 장르로 확립되고 백여 편에 이르는 게임이 제작되어 초기의 불안정한 형태에서 최근의 안정된 형태에 이르기까지 다양한 게임 밸런싱 구조를 확인할 수 있다. 게임 밸런싱은 게임 내의 여러 구성요소 간 불균형을 해소하여 플레이어가 게임이 제공하는 모든 콘텐츠를 고루 이용하도록 유도하고, 그 과정에서 게임 플레이의 재미가 유지되는 것을 목표로 한다 또한 진행과정에 있어서 당위성을 부여하고, 조작에 따른 효율성을 증대시키며, 플레이어의 감정이입을 유도하여 몰입감을 향상시키는 등 게임의 완성도에 대한 평가와 수명(흥행)에 절대적인 영향을 미치는 중요한 요소로 인식되고 있다. 따라서 본 논문에서는 주요 대전 격투 게임의 사례 분석을 통해 해당 장르의 발전모습과 그 과정에서 수립된 밸런싱 모델을 파악하므로써, 타 장르로의 확대 적용 가능성을 연구해 보고자 한다.
본 논문에서는 컴퓨터 액션 게임 중에 하나인, 퀘이크 II 게임을 위한 제스처 기반의 인터페이스를 제안한다. 제안된 인터페이스는 연속된 입력 영상열로부터 재스처를 검출하고 인식하기 위해 HMM 올 사용한다. 먼저 재스처를 검출하기 위해 입력 영상열로부터 포즈 심볼열을 추출하여 사용한다. 인식하기 위해 사용된 HMM은 추출된 포즈 심볼을 입력받아, 상태 확률값을 계산하여 계속적으로 갱신한다 이때 갱신되는 상태 확률값 중에 각 제스처에 속하는 특정상태의 확률값이, 미리 정의된 임계간과 비교하여 초과하면 검출되고 인식된다. 현재 제안된 시스템은 실제 퀘이크 II 게임에서 키보드버튼과 마우스를 통해 입력되는 명령어들 중에서 게임을 진행하기 위해 먼저 필요한 움지임과 시점 변환에 관계되는 명령어들을 13 개의 제스처로 표현하고 이 제스처 명령어를 검출하고 인식한다.
본 논문에서는 1인칭 시점 VR 게임 콘텐츠를 개발하였고, 멀티플레이를 구현할 때, 가상현실 세계에서 플레이어들끼리 대면했을 때 서로의 캐릭터가 폰 콘트롤러라는 이름의 팔만 보이는 외형을 띠고 있다. 게임에서 시각적인 부분을 간과할 수 없기에 멀티플레이 시 서로의 캐릭터가 보일 수 있도록 새로운 방법을 제안하였다. 3인칭 캐릭터를 이용해서 만든 캐릭터는 인간과 같은 외형의 스켈레톤을 사용하면 원하는 캐릭터를 사용할 수 있다. 3인칭 캐릭터의 양팔의 트랜스폼 값을 언리얼엔진4의 라이브러리인 패브릭 노드를 이용하여 모션 콘트롤러와 매핑을 시키는 방식으로 접근하였다. 이를 통해 좀더 플레이시 실감이 가능한 게임 제어기법을 적용할 수 있다.
본 논문에서는 대전 격투 게임에서의 AI 개발을 위한 강화학습 사용 방법을 제안한다. 이 방법은 학습 모델에 상대방의 다양한 패턴을 학습시켜 적은 코드로 효율적인 AI 개발을 할 수 있어 개발 시간을 최소화 할 수 있다. 또한, 이 방법은 복잡한 코드를 추가 또는 제거할 필요 없이 보상과 액션을 조정하여 다양한 종류의 AI를 원하는 만큼 생성할 수 있다는 장점이 있다. 본 논문에서는 Unity 사에서 제공하는 머신러닝 툴인 ML-Agents를 활용하여 강화학습을 통한 대전 격투 게임 AI의 가능성을 보인다.
본 연구에서는 어도비 에어를 이용한 플래시 모바일 게임 애플리케이션에 관해서 제안한다. 모바일 게임을 제작하기 위해서 플래시 액션스크립트로 프로그래밍 하고, 완성하여 안드로이드 모바일기기에서 게임을 할 수 있도록 어도비에어를 이용하여 배포 및 퍼블리싱 한다. 게임을 실행하기 위해서 모바일 기기에 안드로이드 어도비 에어를 다운로드 하여 설치하고, 퍼블리싱한 앱을 모바일에 설정하여 게임을 실행한다. 본 연구에서는 모바일 게임 애플리케이션을 설계하고 구현하여 스마트폰에서 모바일 게임이 실행됨을 나타내었다. 따라서 다양한 장르의 앱 애플리케이션도 가능하다고 사료한다. 또한 모바일 게임의 추세를 다양한 장르와 특성들로 분석하였고, 분석결과 카카오 톡을 이용한 모바일 게임들이 다수였다. 게임의 인기 순위가 사이트에 따라 순위 변동이 크지 않음을 분석 결과로 알 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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