온라인 게임 이용자가 증가하고 시장 규모가 커지면서 여러 가지 부정행위가 발생하고 있다. 게임 봇은 플레이 시간을 확보하고, 계정 레벨업과 각종 재화 획득을 용이하게 해주는 대표적인 불법 프로그램이다. 본 연구에서는 이용자의 행위 시간 간격(ATI)을 기반으로 게임 봇을 탐지하는 기법을 제안한다. 이 기법은 게임에서 봇의 행위를 관찰하여 빈도수가 많은 행위를 선별한다. 선별된 행위별로 빈도수, ATI 평균, ATI 표준편차를 feature로 Machine Learning을 적용하여 정상 사용자와 게임 봇을 구분한다. 제안한 기법의 유효성을 검증하기 위해 '아이온' 게임의 실제 로그를 이용하여 성능을 측정하였고, 97%의 정확도를 보였다. 이 방법은 캐릭터의 움직임, 소셜 행위 뿐 아니라 이용자의 모든 행위를 이용할 수 있으므로 다양한 게임에 적용할 수 있다.
본 논문에서는 결정트리 학습 알고리즘을 활용한 축구 게임 수비 NPC 제어 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 실제 게임 사용자들의 이동 방향 패턴과 행동 패턴을 추출하여 결정트리학습 알고리즘에 적용한다. 그리고 학습된 결정트리를 바탕으로 NPC의 이동방향과 행동을 결정한다. 실험결과 제안하는 방법은 결정트리 학습에 시간이 다소 걸리지만, 학습된 결정트리를 바탕으로 이동방향이나 행동을 결정하는 시간은 약 0.001-0.003 ms(밀리초)가 소요되어 실시간으로 NPC를 제어할 수 있었다. 또한, 제안하는 방법은 현재 상태 정보 뿐만 아니라 이를 분석한 관계정보, 이전 상태 정보도 함께 활용하므로, 기존방법인 (Letia98)에 비해 이동방향 결정시 높은 정확도를 나타냈다.
본 논문에서는 동화를 소재로 제작된 캐릭터를 사용하는 액션게임의 개발에 대하여 기술하고 있다. 동화를 소재로 만들어진 캐릭터는 게임의 특징으로써 사람들의 관심을 높여주었고 액션게임에서 타격감을 부과하는 영상, 음향, 체감의 타격감 표현기법 적용하여 액션을 통한 재미요소를 갖춤으로써 독특한 캐릭터가 매력적인 차별화된 액션게임을 개발하였다.
액션게임은 매저키즘(Masochism)의 특수한 배치(constellation)인 부인, 서스펜스, 기다림, 물신숭배, 환상 이 모두를 내재하고 있다. 이러한 액션게임의 특성은 매저키즘과 연관 지어 분석이 가능하게 한다. 연구에서는 매저키즘에 상반의 의미로 보는 병인학적 오인의 결과인 사디즘은 가급적 배제하여 분석하였다. 그러나 액션게임을 사디즘(Sadism)으로 오인되지 않도록 약간의 비교 분석은 첨부하였다. 게임은 게이머-존재와 게임-캐릭터의 계약의 틀에서 연결시킴으로 창조되는 주체의 장으로써 가상적 교감이 이루어지는 공간을 생성 시켜준다. 그리고 이러한 공간 속에서 시각적 촉각이 교감됨은 쾌락의 차이의 체계를 만들어 준다. 매저키즘은 게임과 같이 계약적 관계로 물신숭배를 통해 결국은 자신이 생성해 놓은 세상 속에서 쾌락을 성취한다. 이처럼 액션게임과 매저키즘은 기본적 상호 근친성이 있음이 나타내고 있음을 알 수 있었다. 본고는 실재 액션게임의 예를 들어 액션게임의 존재론을 분석을 시작하였고 액션게임이 매저키즘적 쾌락의 성취가 있음을 알 수 있었다.
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.
본 논문에서는 'M-virus'게임의 설명과 작업자들의 제작의도를 보여준다. 'M-virus'는 '꿀사주세요'팀의 졸업 작품 게임으로 딸의 감염을 치료하기 위해 숙주를 찾는 아버지의 스토리를 기반으로한 3인칭 액션게임이다. '캐릭터 변이'를 특징으로 플레이어의 성향에 따라 캐릭터를 자유자재로 바꿀 수 있으며 캐릭터마다의 고유 스킬로 다양한 플레이를 경험할 수 있다.
최근 HCI, 제품디자인, 인지과학 등에서 어포던스에 대한 많은 연구가 진행되고 있다. 또한 게임분야에서도 어포던스에 대한 개념을 적용하여 게이머와 게임 시스템간의 관계를 이해하고자 하는 시도가 증가하고 있다. 그러나 게임의 특성을 고려하지 않고 기존의 HCI에서 중요하게 다루는 사용편의성, 일관성, 유용성 측면으로 연구가 진행되는 문제가 발생하고 있다. 그래서 본 연구는 생태심리학에서 제시한 어포던스(Affordance: 행동유도성) 개념을 토대로 판타지, 다양성, 재미와 같은 게임의 특징을 고려한 어포던스를 규명하는 것을 목적으로 한다. 이를 위해 게임의 기본 장르인 액션게임에서 플랫폼 액션 장르의 게임을 대상으로 게임플레이 전 과정에 대한 Think aloud 방법을 적용하여 프로토콜 분석을 실시하였다. 그 결과 고정 상태로서의 정지, 이동적 어포던스, 변형상태로서의 변형연속, 단일생성, 단일소멸 어포던스, 물리적, 인지적 어포던스가 발견되었다. 본 연구결과는 게임을 어떻게 디자인해야 할지에 대한 중요한 디자인 지침을 제시할 것으로 기대된다.
HCI 측면에서 게임플레이는 게이머가 목표를 성취하기 위하여 새로운 규칙을 떠올리거나 발견하여 현재 직면한 문제를 해결해 나가는 과정이다. 본 연구는 기존의 문제해결관점에서의 게임플레이가 아닌 생태학적 심리학에서 유래가 된 행동유도성 입장에서 게임플레이를 이해하고 그 구조를 규명하는 것을 목적으로 한다. 본 연구는 스마트폰 기반의 App 게임을 중심으로 전문 게임플레이어의 게임플레이 전 과정을 비디오 오디오 기기를 활용하여 녹취를 실시하였다. 본 자료를 토대로 질적 연구인 프로토콜 분석을 실시하였다. 그 결과 행동유도성 기반의 게임플레이는 선택과 관계로 구성되며 한 번에 한 가지만 선택하고 주의를 집중한다는 것을 발견하였다. 또한 탐색적 측면의 행동과 절차적 측면의 행동으로 크게 두 가지로 구분되는 것을 발견하였다. 이는 탐색, 행동, 변형의 양상을 띄고 있음을 알 수 있다. 본 연구 결과는 게임을 개발할 때 게임플레이 설계를 어떻게 해야 할지에 대한 중요한 디자인 방법론을 구축하는 데 중요한 시사점을 제공한다.
본 논문에서는 팀 단위 온라인 액션 게임과의 차별화를 위해 다운 시스템을 적용한 액션게임을 개발하였다. 다운 시스템은 캐릭터가 일정량 이상의 공격을 받을 경우 넘어지며 일시적인 무적 상태가 되는 시스템이다. 캐릭터의 공격과 스킬은 각각 다른 다운 포인트가 매겨져 있으며, 공격자 캐릭터가 수비자 캐릭터에게 공격이나 스킬을 적중할 시 다운 포인트가 쌓이게 된다. 다운 포인트가 한계치를 초과하면 수비자는 다운 상태가 된다. 다운 상태가 된 캐릭터는 넘어지며 일정 시간 무적 상태가 된다. 다운 포인트가 한계치를 초과하기 이전까지의 공격은 다 유효하기에 공격자는 다운 포인트가 초과되기까지의 범위 내에서 최대한 효율적으로 공격을 해야 하며, 수비자는 다수의 적에게 순간적으로 집중 공격을 받아도 일정량 이상의 피해에 노출되지 않기에 반격의 기회를 얻을 수 있다. 단순히 먼저 공격하기에 유리하거나 머릿수가 앞선다고 하여 유리한 것이 아니기 때문에, 다운 시스템을 얼마나 효율적으로 사용하느냐의 여부에 따라 플레이어의 숙련도가 결정된다. 계산적인 공격과 수비를 해야 하기 때문에 단순하게 이루어지는 기존의 팀 단위 온라인 액션 게임과의 차별화를 살펴보았다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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