• 한국게임학회 논문지
• /
• 제16권5호
• /
• pp.79-88
• /
• 2016

본 연구는 여러 가지 대전액션게임들에서 나타난 여성 캐릭터들의 지위를 분석한다. 2016년 7월 15일부터 17일까지 미국 Las Vegas에서 세계적으로 유명한 대전액션게임 대회 EVO 2016이 개최 되었다. EVO 2016에서 9개의 대전액션게임들이 경쟁을 위해 선택 되었는데, 본 연구는 게임들에서 나타나는 여성 캐릭터들의 지위를 1) 출현 빈도 2) 능력의 2가지 기준으로 탐구한다. 대전액션게임에서 여성 캐릭터들이 남성 캐릭터들에 비해 어떠한 차이를 지니고 있는지를 분석 한 뒤, 가상 세계에서 나타나는 여성 캐릭터들의 지위와 인권에 대해서 생각해 본다.

• 디지털콘텐츠
• /
• 5호통권132호
• /
• pp.110-112
• /
• 2004

갯앰프드는 흔히 일컫어지는 캐주얼 게임으로 2.5등신의 귀여운 3D캐릭터들이 허둥지둥 액션을 펼치는 네트워크 대전게임이다. 얼핏보면 그저 머리 큰 캐릭터들이 우왕좌왕 좌충우돌로 뛰어 다니며 서로 치고 박는 단순한 액션게임으로 볼수 있으나 게임 내에 들어 있는 코믹한 요소들과 게임 안의 게임들이 얽혀 있어 다양한 재미를 제공한다. 최대 8명까지 참가 가능한 이 게임은 쉬운 조작법으로 누구나 쉽게 즐길 수 있고 격투가, 스파이, 초인 등 8가지 캐릭터 가운데 하나를 선택해 유저개성에 맞게 캐릭터의 얼굴, 헤어스타일, 체형 등을 자유롭게 만들 수도 있다. 유저가 만들 캐릭터로 겟앰프드 대전에 참가하는 것 또한 다른 게임에서는 볼수 없었던 재미로 게임 중 깃발 뺏기, 농구, 축구, 풍선터뜨리기 게임등 토너먼트 게임도 즐길수 있어며, 다양한 무기 아이템등을 활용해 대전하면 게임을 더욱 박진감 있게 즐길 수 있다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
• /
• 제25권7호
• /
• pp.39-46
• /
• 2020

최근, 대전 게임 분야에서, 가상 캐릭터들의 효과적인 설계를 위해 캐릭터의 승률을 효율적으로 예측할 수 있는 방법들이 매우 필요하다. 우리는 본 논문에서 이 문제를 해결하기 위해 시뮬레이션과 기계 학습을 결합하는 방법을 제안한다. 우선 대전 게임에서 가상 캐릭터의 대전 승률을 분석하기 위해서 시뮬레이션을 사용하고, 가상 캐릭터의 능력치에 따라서 승률을 예측하기 위해 회귀 모델에 기반한 기계 학습 기법을 적용한다. 제안한 기법으로 실험한 결과는 시뮬레이션 결과로 나온 승률과 기계 학습 기법이 예측한 승률이 거의 차이가 없다는 것을 확인하였다. 그리고 간단한 회귀 모델에 기반한 기계 학습으로도 실험에서 좋은 성능을 얻을 수 있었다.

• 정보처리학회논문지B
• /
• 제12B권3호
• /
• pp.329-336
• /
• 2005

본 논문에서는 유전자 알고리즘을 이용하여 대전형 액션 게임의 캐릭터를 지능화 하는 방법을 제안한다. 초기에 게임 규칙을 전혀 모르는 캐릭터가 학습이 진행되면 세대를 거듭하면서 스스로 게임규칙을 학습하고 기술을 습득하며 진화할 수 있는 지능을 갖추게 된다. 제안한 캐릭터가 환경변화에 잘 적응하는지를 평가하기 위하여 게임 도중에 게임규칙을 바꾸어 규칙 변경 전후의 결과를 비교 검토하였다. 실험결과 게임규칙이 변경된 후에도 빠르게 새로운 규칙에 적응하였다. 본 논문에서 제안한 방법은 대전형 액션게임뿐만 아니라 PC게임이나 인터넷 온라인 게임 등의 캐릭터 구현에도 쉽게 적용가능한 장점이 있다.

• 정보처리학회논문지B
• /
• 제11B권7호
• /
• pp.831-840
• /
• 2004

본 논문에서는 신경망 기반의 지능형 게임 캐릭터를 구현하는 방법을 제안한다. 지능 캐릭터를 구현하는 신경망은 상대방 캐릭터의 행동과 상대방 캐릭터와의 거리를 입력받아 지능 캐릭터의 행동을 결정하여 출력한다 신경망은 두 캐릭터들의 행동으로 인한 점수를 강화 값으로 사용하여 강화 학습된다. 제안한 방법의 효용성을 보이기 위해서 간단한 대전 액션 게임을 구현하고 그 환경에서 여러 가지 실험을 수행하였다. 실험 견과 제안한 지능형 캐릭터가 게임의 규칙을 잘 학습할 수 있음을 보였다. 제안된 방법은 대전 게임뿐만 아니라 대규모 온라인 게임상의 캐릭터 구현에도 적용될 수 있다.

• 정보처리학회논문지B
• /
• 제13B권4호
• /
• pp.449-456
• /
• 2006

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.

• 한국게임학회 논문지
• /
• 제7권3호
• /
• pp.23-30
• /
• 2007

게임 밸런스는 게임 디자인의 매우 중요한 요소이며, 게임을 좀 더 재미있게 구성하기 위한 필수 요소이다. 대부분의 게임 개발사들은 성공적인 게임 개발을 위하여 자체적인 밸런스 방법을 사용한다. 효율적인 밸런스 방법이 항상 성공적인 게임 개발을 보장할 수는 없으나 게임 개발자의 입장에서 효율적인 게임 개발을 위하여 표준적인 밸런스 방법이 필요한 것이 사실이다. 캐릭터간의 전투 시스템은 주로 액션을 포함한 장르에서 구현된다. 캐릭터간의 전투를 위한 직접적인 밸런스 요소는 각 캐릭터들이 가지게 되는 특성 및 공격 형태들이다. 본 논문에서 우리는 캐릭터간의 대전 시스템을 갖는 게임에서 캐릭터와 관련된 직접적인 밸런스 요소를 구분하고 이에 근간한 수학적 밸런스 방법을 제안한다.

• 전자공학회논문지CI
• /
• 제41권6호
• /
• pp.69-80
• /
• 2004

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.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
• /
• 한국정보처리학회 2007년도 춘계학술발표대회
• /
• pp.117-120
• /
• 2007

최근 전 세계적으로 모바일장치의 확산과 초고속 인터넷의 확장에 따라 모바일게임시장이 더욱 확대되고 있다. 모바일게임은 기술의 이제 사회적으로 분명한 대중문화로서 자리 잡고 있다[1]. 그러나 기존의 모바일 게임들은 오프라인 형태로 사용자가 한 번 다운 받아 즐기는 게임이거나 온라인 네트워크 모바일 게임의 형태이라 할지라도 배틀 형태의 대전 게임으로만 이루어져 있는 종류의 게임이 대부분이다. 본 논문은 온라인 배틀 게임의 형태와 캐릭터를 육성 시키는 게임의 형태를 혼합하여 다양한 방법으로 하나의 게임을 즐길 수 있도록 한 줄다리기 게임을 제안한다. 단순한 온라인 배틀 게임이 아닌, 오프라인의 연습과정을 트레이닝 모드라라고 정의 하여 기존의 모바일 게임들과 차별되는 혁신적인 모바일 게임 모델이다. 본 논문에서 제안하는 Rope Survival게임은 네트워크 대전게임과 캐릭터의 육성 게임을 동시에 즐기는 게임이라는 측면에서 모바일 게임의 연구 분야에 새로운 방향을 제시한다.

• 한국게임학회 논문지
• /
• 제17권3호
• /
• pp.83-92
• /
• 2017

게임유저는 게임콘텐츠에서 묘사된 정보를 바탕으로 특정 국가에 대한 문화적 이미지를 형성한다. 대전액션게임은 다양한 게임콘텐츠 장르 중 하나이며, 대게 국가별 게임캐릭터와 게임스테이지를 제공한다. 본 연구에서는 대전액션게임인 킹오브파이터즈(King of Fighters, KOF) 시리즈에서 묘사된 한국인 게임캐릭터와 한국의 게임스테이지를 살펴봄으로서, 게임유저가 형성할 수 있는 한국의 문화적 이미지에 대하여 분석하였다. 초기의 KOF94부터 KOF2003까지 총 10개의 KOF시리즈를 연구한 결과, KOF시리즈 초기작에서는 한국의 문화적 이미지가 매우 부정적으로 묘사되었음이 관찰되었다. 그러나 이러한 한국문화에 대한 부정적인 측면은 새로운 시리즈가 발매될수록 감소되었으며, 특히 국내 기업의 자금을 지원받아 제작된 KOF2001과 KOF2002에서는 한국의 긍정적인 문화적 이미지가 강화되었음을 확인하였다.