본고는 르네 지라르의 욕망 이론을 라스트 어브 어스라는 게임서사에 적용하여 분석한 글이다. 소설과 달리 게임은 유저인 플레이어가 방관자가 아니라 프로슈머가 되어 게임의 서사를 수행한다. 그 과정에서 플레이어는 오디세우스가 되어 통과제의의 관문을 통과한다. 플레이어는 게임 속에서 주인공이 되기도 하고 조력자와 연대하기도 한다. 게임의 주인공인 플레이어는 전투를 수행하면서 인물 상호간에 유대와 저항을 하기도 하면서 생존의 욕망을 추구함을 알 수 있었다.
MOBA (Multiplayer Online Battle Arena) 기반의 게임 서비스는 현재 가장 관심을 받고 있는 게임 장르의 한 종류이다. MOBA 장르와 같은 게임들은 플레이어의 실력도 중요하지만 같은 팀원간의 협력과 전략이 중요한 요소 중에 하나이다. 이러한 상황에서 악의적의 의도로 자신의 비정상적인 플레이를 한다거나 욕설 등의 팀의 사기를 저하시키는 플레이어들이 문제가 되고 있다. 이러한 플레이어들의 제재를 위해 몇 가지 시스템들이 제안 되고 있지만 그들에 대한 판단은 쉽지 않다. 그래서 본 논문에서는 PageRank 를 기반으로 하는 불량 플레이어의 판단에 대한 보조 시스템을 제안 한다. 이 시스템의 MOBA 게임 플레이어의 플레이 횟수, 신고 횟수, 신고 받은 횟수 등의 자료들을 이용하여 플레이어의 Judgment Points 와 Bad Player 지수를 파악하며 이를 기반으로 생성된 Bad Player 랭킹을 통하여 불량 플레이어 검색에 도움을 줄 것으로 예상된다.
본 연구는 온라인 게임 플레이어의 유형에 따라 몰입 및 충성도에 어떠한 차이가 나타나는지 분석하였다. 한 주간 이용시간 2시간 이상의 게임 플레이어가 2시간미만 이용자보다 통계적으로 유의하게 몰입도가 높게 나타났으며, 한 주간 3시간 이상 게임을 하는 플레이어는 한 주간 1시간미만 플레이어에 비해 충성도가 높게 나타났다. 6달 이상 게임을 한 플레이어가 6달 미만으로 게임을 한 플레이어보다 통계적으로 몰입도가 높게 나타났으며, 6~9개월 게임을 한 플레이어가 3개월 미만 플레이어보다 충성도가 높게 나타났다. 또한 높은 레벨과 계급을 지니고 있는 게임 플레이어가 낮은 레벨의 게임 플레이어보다 몰입도와 충성도가 높은 것으로 조사되었다.
본 연구는 온라인 게임의 치팅 프로그램에 나타난 플레이어의 욕망을 르네 지라르의 모방 욕망 이론을 통해 규명하는 데 목적을 둔다. 치팅 프로그램은 게임에 참여하는 플레이어들이 갖춰야 할 유희적 태도를 부정하며 게임의 매직 서클을 교란한다. 분석 결과, 치팅 플레이어들의 욕망은 게임의 규칙이 상정한 가상의 '모델 플레이어'를 통해 매개된다. 둘은 내적 매개의 관계를 이루기에, 치팅 플레이어가 이상적 플레이를 모방하는 과정은 끊임없는 대립과 갈등을 야기한다. 기술의 도움을 통해 향상된 플레이어로서의 자신을 꿈꾸지만 게임이 지닌 실패의 미학을 무너뜨린다는 점에서 치팅 플레이어들의 욕망은 트랜스휴먼을 향한 그릇된 욕망으로 정의된다.
온라인 게임에서 다른 플레이어와의 상호작용은 플레이어의 만족도에 영향을 미친다. 따라서, 비슷한 수준의 플레이어를 매치시켜 원활한 상호작용을 도모하는 것은 플레이어의 게임 경험을 위해 중요하다. 그러나, 게임의 최종승패로만 플레이어의 평가점수를 증감시키는 현재의 평가 방식으로는 신규 및 복귀 플레이어의 원활한 매칭이 불가능하다. 본 연구에서는 스타크래프트II의 리플레이를 활용하여 매치메이킹 개선을 위한 기계학습 활용방안을 제시한다. 매치메이킹의 기준이 되는 플레이어의 MMR 점수를 예측하는 기계학습 모델을 생성하고 성능을 평가하였다. 모델의 오차는 리그 평균 MMR 점수 범위의 40.4% 수준으로, 제안된 방식을 통해서 플레이어를 실력과 근접한 리그에 즉시 배치할 수 있음을 확인하였다. 또한, 결과에 대한 플레이어의 수용도를 높일 수 있도록 예측의 근거를 도출하는 방안도 제시되었다.
MMORPG (Massively Multiplayer Online Game) 상에서 플레이어들 간의 다양한 상호 작용은 플레이어들의 재미를 증가시키는 중요한 요소로 인식되고 있다. 그러나 MMORPG 상에서 게임 플레이어들 간의 상호 작용을 높여 재미를 증가시킬 수 있는 디자인 전략에 관한 실증적인 연구는 아직까지 진행된 바 없다. 따라서 본 연구에서는 상호 의존 이론 (Interdependency Theory)을 중심으로 과업의 상호 의존성과 보상의 상호 의존성이 플레이어들의 게임에 대한 재미와 몰입, 행동적 의도, 성과에 미치는 영향에 초점을 맞추어 실험을 실시하였다. 본 연구의 결과 플레이어들의 인지적 재미와 성과는 플레이어들 간 과업의 상호 의존성과 보상의 상호 의존성에 따라 다르게 나타나고 있음을 확인하였다. 이와 같은 실증적 연구 결과를 통하여 본 연구는 MMORPG 플레이어들 간의 상호 의존성에 대한 학술적이고 실용적 의의를 제공하고자 한다.
본 논문에서는 팀 대전 게임의 예시를 사용하며 팀 대전 게임에서 트롤을 사용하는 악성 플레이어에 대한 실태를 조사하고 이에 따른 여러 종류의 악성 플레이어에 따른 개선 방안을 제시한다. 악성 플레이어가 어떤 식으로 플레이하는지 설명하고, 사용자들이 악성 플레이어에 피해받는 트롤 사례를 조사하여 이에 따른 현재 문제들을 방지하기 위해 사용되고 있는 각 개발사의 조치 방안 및 사용자 커뮤니티의 의견을 통해 실태를 조사한다. 위의 조사한 자료를 바탕으로 어떻게 하면 현재 악성 플레이어를 예방 및 차단하는지에 대한 개선 방안을 제시하면서 운영 차원에서는 어떤 방법으로 지원해야 하는지 등의 내용을 제시한다.
플레이어의 상대 역할을 수행하는 NPC(Non-Player Character)의 구현은 게임에서 재미요소를 좌우하는 중요한 부분이다. 일반적인 NPC는 설정된 값에 따라, 동일한 조건에 대해 동일하게 반응하므로 플레이어로 하여금 예측 가능하게 하여 게임의 재미를 저하시키는 요인이 된다. 따라서 플레이어의 행동과 수준에 대하여 지능적으로 적절히 반응하는 NPC 기술이 필요하다. 본 논문은 퍼지 플러스터링을 이용한 플레이어의 게임 성향을 기반으로 NPC의 행동 반응을 조절함으로써 게임에 동적인 반응을 보이며 플레이어의 수준에 적절히 반응하도록 하는 NPC 기법을 제안한다.
게임의 재미요소를 증대 시키고, 게임 생명주기(Life-Cycle)를 늘어나게 하기 위해 다양한 방법이 연구 중이다. 현실감 있는 그래픽 효과와 뛰어난 음향 효과 등과 함께 게임 플레이어의 게임 스타일이 반영된 게임을 만들기 위한 방법이 대표적이 예라 할 수 있다. 그 중 게임 플레이어의 스타일을 게임에 다시 이용하기 위해서는 플레이어의 인지과정이 요구되며, 인지된 결과를 이용하여 플레이어를 모델링(User Modeling)한다. 하지만, 게임의 종류와 특성에 따라 다양한 게임이 존재하기 때문에 플레이어를 모델링하기 어렵다는 문제를 가지고 있다. 본 논문에서는 게임에서 정의된 FSM(Finite State machine)을 이용하여 플레이어가 선택한 행동 패턴을 분석하고 적용하는 방법과 다양한 게임에서 이용 할 수 있는 스크립트 형태의 NPC 행동 패턴 변경 방법을 제안한다. 플레이어의 데이터를 분석하여 얻은 결과는 FSM을 변경하여 새로운 행동을 보이는 NPC(Non-Player Characters)를 생성하는데 사용되며, 이 캐릭터는 게임의 특성과 플레이어의 최신 행동 패턴 경향을 학습한 적용형 NPC라 할 수 있다. 실험을 통하여 사용자의 행동과 유사한 패턴을 보이는 NPC의 생성을 확인할 수 있었으며, 게임에서 상대적인 또는 적대적인 캐릭터로 유용하게 사용 될 수 있다.
게임을 플레이하는 사람들의 범주가 더 넓고 다양해졌고, 새로운 속성들이 게임에 반영되고 있다. 이러한 변화에 따라 지금의 플레이어들이 게임을 어떻게 인식하고 분류하는지 이해하고 파악하는 것이 필요하다. 본 연구에서는 게임 플레이어 30명을 P표본으로 선정하여 디지털 게임 분류 요소에 대한 Q표본 29개를 기반으로 Q방법론을 수행하였다. QUANL 프로그램으로 분석한 결과, 총 3개의 유형이 구분되었다. 첫 번째 유형은 외부적인 관점에서 보이는 게임 구성요소를 중요한 분류 기준으로 인식하고 있어 '물리적 환경중심 플레이어'로 명명하였다. 두 번째 유형은 게임 내부에 존재하는 구성요소들이 게임을 분류하는 중요한 기준이라고 인식하기에 '콘텐츠 중심 플레이어'로 명명하였다. 세 번째 유형은 게임을 분류하는 데에 있어 게임 플레이어 자신의 주관적 느낌과 생각을 중요하게 인식하고 있어 '감성 경험 중심 플레이어'로 명명하였다. 본 연구는 지금의 게임 플레이어들이 실제 게임을 어떻게 인식하고 분류하는지, 그 유형과 특성을 프레임워크로 분류했다는 점에서 의의가 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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