최근 게임분야에서 수준 높은 인공지능 에이전트의 구현은 많은 주목을 받고 있다. 그 중 Monte-Carlo Tree Search(MCTS)는 완전 정보를 가진 게임에서 무작위 탐색을 통해 최적의 해를 구할 수 있는 알고리즘으로, 수식으로 표현되지 않는 경우에 근사치를 계산하는 용도로 적합하다. 하스스톤과 같은 Trading Card Game(TCG) 장르의 게임은 상대방의 카드와 플레이 를 예측할 수 없기 때문에 불완전 정보를 가지고 있다. 본 논문에서는 불완전 정보 카드 게임 에서 인공지능 에이전트를 생성하기 위해 MCTS 알고리즘을 응용하는 방법을 제안하고, 현재 서비스되는 하스스톤 게임에 적용하여 봄으로써 MCTS 알고리즘의 실용성을 검증한다.

다양한 이유로 콘텐츠 생성에 대한 연구는 최근 게임 인공 지능분야에서 활발히 연구되고 있 다. 디자이너의 개입과 관계없이 자동적으로 콘텐츠를 생성하려는 시도가 계속 되고 있으며, 여 러 게임 장르에서 다양한 형태의 게임 콘텐츠를 생성하는데 사용되어 왔다. 본 논문은 다양한 콘텐츠 생성 연구 중, 고립 동굴이 없는 맵을 자동으로 생성하기 위해 이진 공간 분할을 활용 하여 보강된 셀 오토마타 방법을 제안한다. 이진 공간 분할을 이용하면 원하는 공간의 수를 지 정할 수 있으며, 셀 오토마타를 이용하여 자동 생성된 맵의 통로를 탐색하는데 걸리는 시간도 줄일 수 있다. 본 논문에서는 이진 공간 분할로 보강된 셀 오토마타를 이용하여 자동 생성된 맵을 게임에 적용하여 그 유용성을 보인다.

모바일 시장과 스마트폰의 보급량이 증가함에 따라 모바일 게임의 시장 역시 빠르게 성장하 고 있다. 이는 남성 게이머 뿐만 아니라 비교적 캐주얼게임을 즐기던 여성 게이머의 규모를 성 장시켰고, 모바일 시장은 나날이 성장해가는 추세를 보여주고 있다. 따라서 본 논문은 커스터마 이징과 육성시뮬레이션을 중심으로 게임 ‘링크(Link)’를 개발하여 남성 게이머와 여성 게이머의 성향을 분석하고자 한다. 커스터마이징과 육성시뮬레이션이 남성 게이머와 여성 게이머에게 어 떤 영향을 미치는지 분석한 결과, 여성 게이머가 커스터마이징과 육성에 더 애착을 가진다는 것과 여성 게이머와 남성 게이머 모두 전투에서 비슷한 관심을 보인다는 결과를 도출해냈다. 이를 통해 새로운 모바일 게임의 개발방향 및 마케팅 기회를 창출하는데 기여하고자 한다.