본 연구는 온라인 게임세계에서 지위가 높은 청소년(자신이 조종하는 캐릭터의 레벨 객관적 혹은 상대적으로 높음)들과 낮은 청소년들(자신이 조종하는 캐릭터의 레벨 객관적 혹은 상대적으로 낮음)의 도덕적 문제 수용에 차이가 있는지 확인하기 위해 이루어졌다. 또한 청소년들이 하루에 수행하는 게임 시간에 따라 게임세계에서의 지위가 도덕적 문제 수용에 미치는 효과가 조절되는 상호작용이 있는지 검증해보았다. 결과적으로 지위가 낮은 청소년들의 도덕적 문제 수용도가 지위가 높은 청소년들의 도덕적 문제 수용도보다 높았다. 또한 지위가 낮고 게임 시간이 길수록 이러한 현상이 강해지는 상호작용이 나타났다. 본 연구는 가상세계에서의 지위가 현실 세계에서의 도덕적 판단에 미치는 효과를 검증한 드문 연구라는 점에서 풍부한 시사점을 가진다.
3D 게임 엔진 중 그래픽 엔진이 차지하는 중요도는 다른 엔진들보다 월등히 높다. 그래픽 엔진에는 여러 가지 필요한 요소들이 들어가는데, 지형을 만들어내는 것 역시 캐릭터를 제작하는 것만큼이나 중요한 역할을 한다. 3D 지형이 좀더 현실과 흡사하기 위해서는 실세계와 유사한 가상의 세계를 만들어야 한다. 3D 지형을 만드는 방법은 여러 가지가 있으나 자신이 원하는 지형을 직접 만들어서 이를 3차원으로 바꿔서 게임 엔진에서 사용할 수 있고, 또한 게임 엔진 내부에서의 최적화를 위해서는 가장 기본적으로 쓰이는 그레이 스케일 이미지를 사용한 높이 맵으로 지형을 생성하는 게 유리하기 때문에 본 논문에서는 그레이 스케일 이미지를 이용한 지형생성기를 개발한다.
일반적으로 멀티 온라인 배틀 게임은 게임의 참가자들이 팀을 이루어 전략을 짜고 협력하여 주어진 목적을 성취하면 승리한다. 게임에서는 승리를 판가름 할 수 있는 다양한 요소(e.g. 골드, 아이템, 캐릭터의 레벨 등)들이 있다. 본 논문에서는 게임 플레이 중에 다양한 요소를 분석하여 실시간으로 승률을 예측할 수 있는 딥러닝 기반의 모델을 제안하고 이를 리그오브레전드 게임에 적용하여 그 결과를 분석하였다.
본 논문에서는 일반적인 대전 액션 게임에서 신경망을 이용하여 구현한 지능 캐릭터가 상대방 캐릭터의 행동 패턴을 학습하는 방법을 제안한다. 상대방 캐릭터의 행동 패턴을 학습하기 위하여 상대방 캐릭터의 현재 행동은 물론 과거 행동도 입력받아 학습하게 함으로써, 행동 패턴을 학습하지 않은 경우보다 더 적절한 대응이 가능해진다. 상대방 캐릭터의 행동 패턴의 학습과 더불어 행동의 적절성을 판단하기 어려운 이동에 대한 학습 방법도 제시한다. 제안한 알고리즘의 성능을 평가하기 위하여 실제 게임과 매우 유사한 게임 환경에서 네 가지 행동 패턴을 이용하여 실험하였다. 실험 결과, 모든 행동 패턴에 대하여 지능 캐릭터가 최적 행동을 학습했고, 또한 무작위로 행동하는 캐릭터에 대해서도 이전 방법보다 우수한 성능을 보였다. 이와 같은 결과는 제안한 방법이 상대방 캐릭터의 행동 패턴을 적절히 학습하여 대응할 수 있음을 보여준다. 제안한 알고리즘은 온라인게임과 같이 캐릭터들이 서로 대결하는 게임들에 쉽게 응용될 수 있다.
어릴 적부터 소꼽 친구였던 소드맨 로안과 어콜라이트 유파는 목적 없는 여행을 하고 있었다. 그런데 마법사 타키우스를 만나고 다른 여러 사람들과 조우하면서 생각도 못한 일들에 말려들어가게 되고 죽은 걸로 알고 있었던 유파의 친오빠인 나이트 키오의 행방이 나타나게 되는데…. 귀여운 캐릭터로 한국, 일본 등 아시아 지역에서 큰 인기를 얻고 있는 그라비티의 MMORPG라그나로크의 애니메이션 줄거리다. 온라인게임에서의 신화를 애니메이션까지 이어간다는 복안으로 기획된 라그나로크 애니메이션은 이 게임의 일본내 서비스를 맡고 있는 겅호 온라인 엔터테인먼트와 그라비티가 함께 TV시리즈로 제작했다. 현재 일본에서 상영중이며 높은 시청률을 기록하며 많은 관심을 모으고 있다. 순조로운 출발로 고공행진을 하고 있는‘라그나로크’애니메이션을 만나본다.
본 논문에서는 대전형 액션 게임을 위한 지능 캐릭터 구현에 있어서 기존 연구보다 실제적인 구현을 위하여 에너지 점수를 적용한 지능 캐릭터를 제안한다. 제안한 지능 캐릭터는 기존연구에서 사용한 상대 캐릭터의 현재 행동, 행동의 단계, 유효거리, 과거 행동 뿐 만 아니라 자신의 에너지 양을 고려하여 행동을 결정하게 된다. 에너지는 현재 온라인 게임 등에서 많이 사용하는 것으로 HP (Health Point)와 MP(Mana Point) 두 가지를 사용하였다. 에너지 점수를 적용한 지능캐릭터가 학습하는지 그리고 에너지점수를 적용했을 때 어떻게 행동하는지를 알아보기 위한 여러 가지 실험을 하였다. 실험 결과 에너지가 양이 많은 경우에는 상대방에게 피해를 크게 줄 수 있는 행동으로 대응하고 그렇지 않은 경우에는 에너지를 재충전하기 위한 행동들을 하는 것을 관찰하였다. 이런 결과로 볼 때 본 논문에서 제안한 에너지를 적용한 지능캐릭터가 잘 동작하며 에너지를 고려하여 효과적인 반응을 보임을 알 수 있다.
최근 First Person Shooter (FPS) 게임 시장에서 '플래닛 사이드 2'를 비롯한 대규모 온라인 FPS (MMOFPS: Massively Multi-player Online FPS) 장르가 주목받고 있다. 수백 또는 수천명이 접속하는 게임 서버에서 네트워크 부하를 경감시키기 위해서 널리 사용되는 방법 중 하나는 데드레커닝이다. 본 논문에서는 MMOFPS 게임을 위한 데드레커닝 구현 시 주요 캐릭터 상태 갱신 변수 중 하나인 방향에 대하여 효율적으로 허용 임계각을 계산하는 수학적 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 게임사용자들을 대상으로 하는 수행 실험을 통해 움직임 오차를 최소화하며 자유스러운 방향 갱신에 대한 효율성을 검증 하였다.
본 논문에서는 게임 구성요소를 콘텐츠 요소와 게임 시스템적 요소로 구분 짓고, 또한 많은 온라인 게임의 출현으로 기존에 의미에 새롭게 추가적인 의미가 필요한 요소 즉, 새롭게 생겨나는 게임 안에서의 콘텐츠 특성을 도출하여 실제 게임 사용자들이 어떠한 요소에 영향을 받아 재미를 느끼고 게임을 이용하는지를 규명 해보고자한다. 또한 게임의 콘텐츠 특성을 캐릭터의 조작가능성, 스토리텔링의 특성, 아이템 특성으로 정하고 시스템 특성을 사용자 인터페이스, 커뮤니티의 편의성으로 정하여 이러한 특성이 플로우에 어떠한 영향을 미치는지 알아보고자 하였다. 연구결과, 콘텐츠 특성 중 아이템 특성을 제외한 나머지 특성 즉, 캐릭터의 조작가능성과, 스토리텔링의 특성은 플로우에 유의한 영향을 미쳤으며 시스템 특성은 커뮤니티의 편의성만 유의한 영향을 미쳤다. 그리고 이러한 플로우는 최종적으로 게임이용에 유의한 영향을 미치는 것으로 나타났다. 이상의 연구결과를 바탕으로 논의와 시사점을 제공하였다.
본 연구에서는 국내 온라인게임시장이 RPG 장르에서 MOBA와 FPS/TPS 장르로 바뀐 현상을 아즈마 히로키의 데이터베이스 소비론을 바탕으로 분석하였다. 장르별 대표적인 게임인 World of Warcraft, League of Legends, Overwatch를 대상으로 선정하여 게임 속 스토리, 캐릭터, 진행방식 그리고 소비자가 게임 후 제작한 시뮬라크르를 분석하였다. 본 연구에서는 장르의 유행 변화는 소비자가 데이터베이스 소비에 보다 더 가까워졌기 때문이라는 것을 확인하였다. 게임 소비자들은 데이터베이스를 바탕으로 만들어진 더 작은 이야기와 캐릭터 소비를 선호하는 것으로 나타났으며, 소비자들은 다른 콘텐츠에 비해 보다 철저한 시뮬라크르를 생산하고 이를 다시 데이터베이스화하는 것을 확인하였다. 본 연구는 국내 온라인게임시장 변화에 대해서 분석한 국내 첫 번째 연구이자, 아즈마 히로키의 소비론을 게임에 접목시켰다는 점에서 차별성을 가지고 있다.
귀여운 캐릭터를 바탕으로 한 슈팅타입의 캐주얼 대전액션 게임인 ‘싸워(SSaWar: Small Soldier Action War)’는‘라그하임’·‘라스트 카오스’를 개발, 서비스하고 있는 나코인터랙티브의 모회사 나코엔터테인먼트가 게임사업부 신설 1년만에 선보이는 온라인게임으로 엽기와 코믹을 메인 소재로 하고 있다. 지난달 23일부터 25일까지 진행했던 이 게임의 2차 클로즈베타 서비스에 참여, 어떤 모습인지 살펴봤다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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