본고는 SNS의 구조에 나타난 클래식 게임 모델의 게임성을 증강, 퇴화, 역전과 부활로 구성된 맥루한의 테트래드 개념을 통해 분석하였다. 분석결과, SNS는 현실 세계의 플레이어가 자신의 주관과 이상적 경험을 가상 환경의 표현 규칙을 통해 실현하는 게임적 매체임을 확인하였다. SNS는 표현과 조작 규칙의 강화를 통해 게임성을 파이디아의 방향으로 역전시키고 있었으며, 플레이어의 노력 및 결과의 현실 영향력에 관한 협상 가능성을 퇴화시켜 보다 많은 플레이어들이 창조적 세계를 쉽게 구축할 수 있도록 진화하고 있었다. 또한 증강된 게임성으로 플레이어와 게임 간의 애착이 강화되었으며 추상적 공간에서 묘사를 통해 세계를 창조하는 MUD 전통을 부활시키고 있었다. 이상의 분석 결과에 근거하여 SNS가 현실에 한정된 실용적 소통매체에서 나아가 현실을 근간으로 플레이어의 다양한 상상과 가능성을 창조하는 게임적 매체임 확인한다.
레벨디자인은 게임 개발에 있어 가장 중요한 부분 중 하나이지만, 많은 게임 내 구성 요소가 복합적으로 영향을 미치어 최적의 조합을 찾기가 어려운 문제이다. 본 논문에서는 유전자 알고리즘을 사용하여 범용적인 게임 레벨 생성을 위한 방법을 새로이 제안한다. 제안된 시스템을 통해 게임 디자이너는 단순화된 목표 수치 입력만으로도 다양한 게임 구성 요소로 이루어진 레벨을 근사화시켜 생성할 수 있게 된다. 이는 게임 레벨 디자인 업무 프로세스 상에서 원하는 최적의 레벨을 구성하는데 걸리는 시행 착오 시간을 단축시키는데 도움이 될 수 있다.
게임 중독 청소년의 게임이용 맥락과 의미를 이해하기 위해 실시한 심층 인터뷰 결과, 먼저 게임은 또래 집단의 네트워크를 기반으로 하는 이용 규범을 통하여 중독적 게임 이용을 유도해내는 속성이 있으며, 게임 장르의 진화와 스마트 기기의 확산도 중독적인 게임 이용을 이끌어내는 것으로 드러났다. 특히 또한 게임 속의 가상세계는 청소년들에게 현실에게 결핍되어있기 쉬운 개인적 성취감이나 정체성에 대한 욕구, 사회적 인정과 지지를 손쉽게 보상받는 대안적 공간이었다. 이들에게 게임은 현실세계에서는 결핍되어 있는 다양한 청소년기의 욕구에 대한 풍부한 심리적 보상과 경험을 가능하게 하는 가상공간으로 의미를 지니며 또래 집단의 적극적 문화실천으로 경험되고 있었다. 이러한 연구 결과는 게임 매체의 통제와 청소년의 개인적 특성에 초점을 맞춘 현재의 게임규제 접근방식에 대해 주요한 시사점을 던져준다.
본 논문은 소셜게임에서 플레이어들이 어떻게 사회적 관계를 시작하고 유지, 순환시키는 구조를 만들어내는지에 대한 양상 연구를 그 목적으로 한다. 소셜게임에서 플레이어들은 상호 협력하여 도움을 주고받는다. 본 논문에서는 이 협력의 구조가 진화심리학과 신화학의 호혜 이론에 기반하고 있음을 착안, <팜빌>, <씨티빌>, <엠파이어즈 앤 얼라이언스>, <타이니 팜> 등의 텍스트 분석을 통해 고정성, 상호 유상성, 지속성, 전시성이라는 소셜게임의 협력 매커니즘을 도출해내고 이 호혜성의 게임 기제들이 게임 시스템에 어떻게 적용, 플레이되고 있는지를 증명하고자 하였다. 이와 같은 연구는 소셜게임을 포함한 디지털 게임에서 플레이어들 간의 협력적 스토리텔링을 창발시키는 게임 시스템을 개발하는 유의미한 지표를 제공한다는데 그 의의를 갖는다.
반려동물 산업이 급성장함에 따라 반려견을 위한 디지털 콘텐츠까지 그 영역을 넓히고 있다. 이에, 본 연구는 반려견의 감각적 특성인 시각적, 청각적, 후각적 요소를 고려해, 반려견 콘텐츠에 적용 가능한 게임 요소를 제시하고자 한다. 이를 위해 먼저, 반려견주에게 지속적인 콘텐츠 사용을 유도하기 위한 요소로 출석과 규칙을 도출하였고, 반려견이 콘텐츠를 통해 재미와 흥미를 느껴 긍정적인 반응 얻을 수 있도록, 친밀도와 보상을 게임화 요소로 도출하였다. 본 연구를 통해, 새롭게 진화하는 반려견 콘텐츠 산업에 활력을 불어넣을 것으로 기대한다.
디지털 기술의 발달은 게임의 형식으로 일과 놀이의 융합을 꾀하고 있다. 본 고에서는 게임을 즐기는 놀이로서의 소비 행위가 곧 새로운 부가가치를 만드는 경제적 생산 행위인 일로 연결되는 게임을 레이버테인먼트 게임으로 규정하고 기호학적 접근을 통해 레이버테인먼트 게임의 특이성을 규명한다. 게임은 이제 단순한 엔터테인먼트성 가치뿐만 아니라 인간의 협업을 촉진하고 그 가운데 축적된 데이터가 그 자체로 다른 가치를 만드는데 쓰일 수 있는 형태로 진화하고 있다. 레이버테인먼트 게임의 '생산적 소비' 행위는 '사용자 생성 컨텐츠'를 생산하여 온라인 게임 내적으로 회귀시키는 '재미노동'과 구별된다. 또한 게임행위의 결과(효과)가 플레이어에게 회귀되는 교육, 훈련, 치료, 홍보를 목적으로 하는 기능성 게임의 생산 활동과도 다르다. 레이버테인먼트 게임은 플레이어의 유희 욕망을 바탕으로 게임의 형식을 통해 집단적으로 생산된 게임 결과를 게임 외적으로 활용해 게임 개발자의 숨겨진 욕망을 채워준다.
게임 테크놀로지의 발전은 플레이어로 하여금 시각적 만족을 향유할 기회를 제공한다. 반면 게임 미디어가 재현해내는 서사적 향유와 만족감은 퇴보시키는 결과를 야기한다. 이야기 예술의 진화라는 관점에서 독창적 게임 스토리텔링의 소멸과 부재는 게임을 향한 플레이어들의 비판적 견해로 이어진다. 특히 게임 스토리텔링을 플레이어 층위에서 실제 작동하게 하는 퀘스트는 반복적이고 전형적인 내용으로 명령형의 과제만을 플레이어에게 제공하는 한계점에 와 있다. 이른바 퀘스트를 통한 의미 있는 플레이와 스토리텔링의 효과가 간과되고 있는 것이다. 이에 본 연구에서는 퀘스트의 대표적인 기능이라고 할 수 있는 수행성과 행동규정성을 넘어, 플레이어가 디자인된 퀘스트 규칙을 수정, 개편하는 편집가능성을 개념화하고, 그 특성을 운용하는 플레이어의 특성을 4가지로 유형화해보았다. 이를 통해 퀘스트의 편집가능성이 플레이어 스스로 게임성을 강화하고 게임 플레이에 몰입할 수 있는 기회를 제공함을 확인할 수 있었다.
국내 휴대폰 기술은 세계적인 이동통신 인프라를 바탕으로 세계 최고 수준의 기술을 유지하고 있으며, 휴대폰을 통해 전자통장, 영화감상, MP3 음악감상, 증권, 텔레매틱스, 게임, 복권, 사진촬영 등을 할 수 있게 되었다.
점차 유비쿼터스 정보단말로 진화하고 있는 휴대폰에 RFID 리더를 장착하는 기술융합을 통하여 약품 복용법 안내, 영화 미리보기, 상품정보 검색 등의 다양한 서비스를 사물에 부착된 태그와 단말기를 이용하여 개인에게 정보 등을 직접 전달할 수 있다.
모바일 RFID는 Off-Line의 사물에 On-Line을 접목시켜 사람과 사물의 직접적 정보소통 관계를 만들어 유비쿼터스(Ubiquitous) 시대를 앞당기는 첨병으로서 국민의 삶의 질을 높이고, 새로운 산업영역을 발굴하여, 경제적 부가가치 증대 및 국가경쟁력 향상을 주도할 수 있는 핵심분야이다.
인지무선 기술에서 주사용자의 보호를 위해 부사용자들은 주기적인 센싱 수행을 통해 주사용자의 부재를 판단하게 되고, 부사용자들 간의 협력 센싱을 통해서 향상된 센싱 결과를 얻을 수 있다. 하지만 주사용자에 대한 검출 확률과 오경보 확률에 대한 비용의 트레이드 오프가 존재하기 때문에, 적절한 협력 집단의 규모 유지가 필요하다. 또한 부사용자들은 자신이 현재 사용중인 주파수 대역은 물론 인가 사용자가 나타났을 시에 스위칭 해야 할 후보 채널에 대한 주기적인 센싱이 요구된다. 본 논문에서는 진화게임이론을 이용하여 분산상황 에서의 인밴드 센싱과 아웃밴드 센싱을 고려한 효율적인 그룹 협력 센싱 방법을 제안한다. 진화 게임을 통해서 협력센싱의 전략을 택한 부사용자들의 집단이 ESS(Evolutionary Stable State)상태로 수렴함을 관찰하였고, 학습 알고리즘을 통해 서로간의 정보교환 없이 평형상태로 수렴함을 관찰하였다.
본 논문에서는 학습자의 흥미를 유도하기 위해 인간의 학습 과정과 유사하게 학습 진화되는 구구단 학습 기능성 게임을 제작하였다. 이 기능성 게임은 사용자인 구구단을 배우는 학습자가 교사적 위치에서 아바타를 학습시키는 은유를 이용하여 사용자가 학습되도록 구성하였다. 학습 진화 기술은 역전파 인공신경망을 이용하여 구성하였으나, 인공신경망의 학습 속도 문제를 분할 가중치 테이블 구조를 개발하여 개선하였다. 이렇게 구성된 엔진으로 학습 횟수 60~80번 정도에서 100% 학습률을 얻을 수 있었고, 또한 학습의 횟수에 따른 학습률이 기계적 상승을 하지 않고 학습시마다 다양한 비단조 형태로 증가하여 다양한 인간의 학습률과 유사하게 작동할 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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