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.
카지노에서 성행하고 있는 블랙잭 게임을 이기기 위한 노력이 전세계적으로 경주되어 왔다. 본 논문에서는 하이 로우(high-low) true count 기법 에 의거하여 게임을 유리하게 전개하기 위한 게임 전략을 선보인다. 켈리 기준이 왜 필요하며 그 기준에 의거한 베팅 전략을 강원랜드 블랙잭 규칙을 엄격히 적용하여 공격적 및 보수적인 베팅으로 구분하여 210만슈 이상 시뮬레이션을 수행하였다. 그 결과 공격적인 베팅이 이익면에서는 가장 유리하였으나 반면에 단기간의 위험도는 가장 크다는 사실을 알 수 있었다.
As expectations about success of smart phones that install Android, an open mobile platform which was developed by Google, are increasing, the development of applications based on the Android has attracted a lot of interest. Especially, game applications have been well received by users. In this paper, we develop an application based on the Android for curling which was adopted as a competitive sport in the Winter Olympic Games. Curling is a sport game played by two teams. The rules of the game are simple, but it is an intelligent one that requires various strategies for victory. In this paper, the curling game based on the Android provides functions, such as pitching, sweeping, collision, and foul handling, that are required in real curling game by using technologies, such as touch screen or accelerometer sensor.
Serious game played with a computer in accordance with specific rules, that uses entertainment to further government or corporate training, education, health, public policy, and strategic communication objectives. The main goal of a serious game is usually to train or educate users while giving them an enjoyable experience. Serous games are video games with serious purposes such as teaching or training and whose principal aim is education. The major characteristics of serious games involve pedagogy which are all of the activities that educate, train, or instruct the player. Other characteristics of serious games are that they use entertainment principles, creativity and technology to build games that carry out serious purposes. This study is to introduce a serious game for the military training and to describe the elements of game design for developing it.
롤플레잉 게임(RPG)은 TRPG를 시작으로 질적, 양적으로 많은 발전이 이루어지고 있고 현재 가장 인기 있는 게임 장르이다. 그동안 게임의 룰 및 시스템은 기존의 게임과 비교해서 크게 개선이 이루어지고 있지 않은 채 과거의 시스템을 답습하는 문제점이 있기 때문에 새로 출시되는 게임들이 고전을 하고 있다. 따라서 본 논문에서는 RPG게임의 유형과 게이머의 유형분석을 통해 새로 출시되는 게임이 가져야할 디자인 방법을 제시한다.
게임 문화는 오프라인에서 온라인으로 중심축이 급격하게 바뀌었다. 급격한 변화는 온라인 게임의 발전으로 이어졌지만 게임 문화의 획일화를 불러 일으켰다. 이러한 게임 문화는 유저의 피로회복 및 스트레스 해소에 도움이 되지 못한 채 유저들에게 게임중독, 강박감, 편집증, 체력저하를 심어주고 있다. 그러나 몇 해 전부터 보드게임 붐이 일면서 보드게임카페를 통해 보드게임이 활발히 보급되었다. 보드게임을 통해 유저들은 과거의 추억과 사람사이의 유대감을 다시금 불러일으키게 되었고, 흥행 타이틀을 중심으로 저변이 확대되고 있다. 하지만 보드게임에 대한 유저들의 지식 부족과 한정된 타이틀 수, 부담스러운 타이틀 가격은 보드게임의 저변확대에 걸림돌이 되고 있다. 본 논문은 이 문제를 해결하기 위해 증강현실을 사용하여 보드게임과 온라인 게임의 장점을 융합하고 단점을 보완할 수 있는 증강현실 기반의 가이스터 게임을 제안한다. 이 게임은 보드게임 가이스터를 다양한 AR(Augmented Reality) 환경에서 구현하였다.
최근 컴퓨터 게임에서 지능 캐릭터는 게이머들의 흥미를 계속 유발시킬 수 있기 때문에 더욱 더 중요한 요소로 부각되고 있다. 지능 캐릭터를 구현하는 대표적인 방법으로 신경망을 사용하여 상대 캐릭터의 행동패턴과 게임 규칙을 학습하는 방법이 연구되었다. 그러나 게임의 규칙은 갑자기 변경될 수 있으며 온라인 게임과 같은 상황에서는 게이머에 따라서 행동 특성이 크게 다를 수 있다. 본 논문에서는 지능 캐릭터가 이러한 환경의 변화에 적응하는 방법으로서 개체 수준 적응 알고리즘과 개체군 수준 적응 알고리즘을 제안한다. 개체 수준 적응 알고리즘에서 각 지능 캐릭터는 자신의 게임 점수의 변화를 계속해서 관찰하면서, 최종적으로 획득한 점수들을 고려하여 환경의 변화를 판단하고, 만약 변화가 감지된 경우에는 다시 새로운 학습을 시작한다. 대용량 온라인 게임과 같이 다수의 사용자가 있는 게임에서는 지능 캐릭터들이 다양한 행동 패턴과 전략을 가지고 있는 여러 상대 캐릭터들과 대전한다. 개체군 수준 적응 알고리즘은 유전자 알고리즘을 이용하여 지능 캐릭터들의 출현을 조절하여 게임 월드내의 균형이 유지되도록 한다. 제안한 알고리즘의 성능을 평가하기 위하여 간단한 대전 액션 게임을 구현하고 그 환경 상에서 게임 규칙과 상대 캐릭터들의 행동 패턴을 변화시키면서 실험하였다. 실험 결과 지능 캐릭터는 제안한 기법을 이용하여 환경 변화에 적응할 수 있음을 보였다.
최근 감정에 대한 연구는 게임을 하는 사용자와의 상호작용을 높이는 요소로 주목 받고 있다. 그 동안 게임에서 표현되는 감정은 간단한 구조를 사용했었다. 하지만 게임에서 사용되는 감정에 대한 사용자의 요구가 높아지면서 감정을 구조화시킬 필요가 생겼다. 이 논문에서는 게임 속 캐릭터의 감정을 위해 생물학적 감정 원리를 기반으로 제안된 감정규칙을 활용했다. 그리고 감정에 영향을 주는 게임 구성요소를 분류하고 캐릭터가 게임에서 감정을 인지하기 위한 구조를 제안한다. 이를 통해 기존의 게임에서 사용된 감정을 감정의 역할로 분석하고 게임에서 감정을 표현하기 위해 고려해야할 구조적인 틀을 제안한다.
본 연구는 대규모 다중 사용자 온라인 게임에 관한 게임플레이 과정을 GOMS(Goal Operator Method Selection Rule)로 모형화 하는데 목적이 있다. GOMS 분석은 HCI(Human Computer Interaction)의 연구방법으로서 전문가의 행동을 모형화 하고 그들의 행동을 예측하는 것이다. 초보자 가이드와 온라인 게임 매뉴얼을 이용하여 GOMS의 목표, 작용소를 찾고 3명의 전문가를 대상으로 예비실험을 실시하여 GOMS의 방법과 선택규칙을 도출하였다. 예비실험결과를 토대로 30명의 전문 게이머들을 대상으로 본 실험을 실시하였다. 그 결과 게임 법칙에 대한 추상도 수준에 따른 법칙선택의 예측력은 96.25%, 제한사항의 복잡도에 따른 법칙선택의 예측력은 77.35%의 GOMS 모델 적합도가 산출 되었다. 본 연구에서 제안한 GOMS 모형은 게임을 설계하는 초기 단계에 새로운 평가 모형을 제시하며 게임의 품질을 향상할 수 있을 것으로 기대된다.
본 연구는 1에서 9까지의 숫자 카드를 이용하여 10의 보수를 찾는 게임에서 초등학교 1학년 학생이 보여주는 수 감각을 분석한 사례 연구이다. 이를 위해서 초등학교 1학년 학생 1명과 연구자가 실제 게임을 진행하였고, 게임과정에서 대화 내용을 중심으로 학생의 수 감각을 분석하였다. 본 연구의 결과 두 장의 카드를 이용하여 10을 만드는 게임에 매우 흥미를 가졌으며, 보수를 찾는 게임이 자연스럽게 덧셈을 구하는 상황으로 전환되었다. 연구 대상인 학생은 합이 10이 되는 경우, 즉 10의 보수를 찾는 경우는 규칙을 쉽게 이해하고 수를 만들어 내었지만 합이 12가 되는 경우는 쉽게 해결하지는 못하였다. 연구에 참여한 학생은 자신의 카드를 관찰하고 2장, 3장, 4장을 이용하여 10을 만드는 게임으로 자연스럽게 규칙을 확장하였고 어떤 경우에는 쉽게 10을 만들었지만 대부분의 경우에는 3장 이상을 이용하여 10을 만들지는 못하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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