• 한국게임학회 논문지
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• 제16권5호
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• pp.79-88
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• 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.

• 한국게임학회 논문지
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• 제17권3호
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• pp.83-92
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• 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.

• 한국게임학회 논문지
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• 제7권3호
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• pp.23-30
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• 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.

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

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2019년도 제60차 하계학술대회논문집 27권2호
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• pp.83-84
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• 2019

제안 방법은 Visual Studio 2017 API 와 C++을 사용하여 2D 액션 게임은 스피드 와 3개의 스킬을 추가하여 게임 내에서 더 화려하게 싸울 수 있도록 하였으며 1 : 1 대전으로 인하여 게임의 몰 입도가 높다는게 특징이다. 제안 게임은 1 : 1 대전에 알맞은 분위기를 위해 어두운 배경 및 울퉁불퉁한 2D지형을 사용하여 C++ 의 코드를 이용하여 2D 애니매이션을 사용한다.

• 한국게임학회 논문지
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• 제8권1호
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• pp.15-27
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• 2008

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.

• 정보처리학회논문지B
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• 제12B권3호
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• pp.329-336
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• 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
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• 제13B권4호
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• pp.449-456
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• 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.

• 한국컴퓨터산업학회논문지
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• 제7권3호
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• pp.163-170
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• 2006

본 논문에서는 대전형 액션 게임을 위한 지능 캐릭터 구현에 있어서 기존 연구보다 실제적인 구현을 위하여 에너지 개념을 적용한 지능 캐릭터를 제안한다. 제안한 지능 캐릭터는 기존연구에서 사용한 상대 캐릭터의 현재 행동, 행동의 단계, 유효거리, 과거 행동 뿐 만 아니라 자신의 에너지양을 고려하여 행동을 결정하게 된다. 에너지는 현재 온라인 게임등에서 많이 사용하는 것으로 HP (Health Point)와 MP(Mana Point) 두 가지를 사용하였다. 에너지를 적용한 지능캐릭터가 제대로 학습 하는지 그리고 에너지를 고려하여 효과적으로 대처하는 지를 알아보기 위한 여러 가지 실험을 하였다. 실험 결과 에너지가 충분한 경우에는 상대방에게 타격을 가장 많이 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.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제14권4호
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• pp.383-389
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• 2004

본 논문에서는 신경망을 이용하여 대전 액션 게임의 캐릭터들을 지능화하는 방법을 제안한다. 일반적인 대전 액션 게임에서 어떤 행동은 여러 개의 시간 단위에 걸쳐 이루어진다. 그러므로 캐릭터의 어떤 행동에 대한 결과는 곧바로 나타나지 않고 몇 개의 시간 단위가 지난 후에 나타난다. 이러한 캐릭터들에 적합한 신경망을 설계하기 위해서는 신경망을 학습시키는 시점을 결정하는 것과 더불어 학습 시에 사용되는 입력과 출력 값을 선정하는 것이 매우 중요하다. 본 논문에서는 캐릭터의 행동의 적합도를 게임 점수의 변화로 평가한다. 그러므로 게임 점수의 변화가 생길 때마다 신경망은 학습된다. 학습을 위해서는 우선 그 변화를 야기한 이전의 결정을 파악하고, 그 당시의 입력값, 출력값, 그리고 현재의 점수의 변화를 이용하여 신경망을 학습시킨다. 제안된 알고리즘의 성능을 평가하기 위하여 여러 실험을 간단한 (하지만 실제 게임과 매우 유사한) 게임 환경에서 수행하였다. 실험 결과 학습 초기에는 무작위의 캐릭터에 대해 점수를 획득하지 못하던 지능 캐릭터가 제안된 알고리즘으로 학습하면 최대 3.6 배의 점수를 획득하는 성능을 보였다. 그러므로 제안된 지능 캐릭터가 게임의 규칙과 기술을 학습하는 능력이 있는 것으로 결론지을 수 있다. 제안된 알고리즘은 온라인 게임과 같이 캐릭터들이 서로 대결하는 게임들에 적용할 수 있다.