본 연구는 로파이 걸과 포트나이트의 협업 사례를 통해 게임과 음악 IP 융합의 비즈니스 모델을 분석했다. 비즈니스 모델 캔버스를 활용한 질적 사례 분석 방법을 사용했으며, 공식 발표 자료, 뉴스 기사, 업계 보 고서 등의 2차 자료를 분석했다. 연구 결과, '가치 제안' 면에서 로파이 걸 세계관의 게임 내 구현과 실시간 음악 스트리밍의 결합으로 독특한 경험을 제공했다. '채널 전략'으로는 게임 플랫폼, 유튜브 등 멀티채널 접근을 활용했다. '고객 관계' 측면에서는 게임 내 커뮤니티 형성과 실시 간 소통을 통해 사용자 참여를 극대화했다. '수익원'은 게임 내 아이템 판매, 음악 스트리밍 수익 등으로 다각화했다. '핵심 자원'으로는 로파이 걸 IP, 포트나이트 게임 엔진 등이 활용되었고, '핵심 활동'으로는 게임 업데이트, 음악 큐레이션 등이 수행되었다. '핵심 파트너십'은 음악 아티 스트, 스트리밍 플랫폼 등과 이루어졌으며, '비용 구조'는 게임 개발, 음 악 라이센싱, 마케팅 비용 등으로 구성되었다. 또한, 크로스 미디어 전략 의 주요 특징은 음악과 게임을 융합하는 미디어 간 경계 허물기, 2D에서 3D를 연결하는 IP의 확장을 통한 재해석 그리고 멀티 플랫폼 전략 등이 확인되었다. 본 연구 결과를 통해, 디지털 엔터테인먼트 산업의 크로스 미디어 전략의 IP 확장, 사용자 경험 혁신, 다각화된 수익 모델은 새로운 비즈니스 기회를 제시하며, 정책적 대안으로 크로스 미디어 협업 지원 체계 마련, IP 활용 창작자 지원 등의 투자 정책 수립 등이 필요하다.
본 연구는 웹툰 IP 기반의 게임의 성공과 실폐 사례를 분석하고 안정적인 웹툰의 게임화를 위 해 웹툰 장르별 특성에 맞는 텍스트 기반 게임 유형을 제안한다. 로맨스, 판타지, 액션, 스릴러, 드라마, 코미디 등 다양한 웹툰 장르와 인터랙티브 소설, RPG, 턴제 전투게임, 텍스트 어드벤처 등 게임 장르를 매칭하여 각 장르의 핵심 요소를 게임 메커니즘으로 전환하는 방안을 제시한 다. 또한 텍스트 기반 게임의 장점으로 상상력 자극, 깊이 있는 스토리텔링, 상호작용성 증대 등을 언급하며, 이를 통해 웹툰 IP의 확장과 팬 참여 촉진 가능성을 탐구한다.
인공지능(AI)은 20년 이상 게임 분야에 널리 적용되어 왔다. 그러나 협동(coordination) 게임에서의 AI 에이전트, 특히 경주 게임에서 협동에 대한 연구는 상대적으로 적은 주목을 받아왔다. 이러한 관심의 부족은 불완전한 파트너를 충분히 보완하면서 사용자의 게임 플레이 경험 과 수행 능력 을 저해하지 않아야 하는 복잡성에서 부분적으로 기인한다. 우리는 경주 게임에서 협동 에이전트 의 잠재력을 탐구하고 밝히기 위해, 자동차 컨트롤을 두 개의 서로 다른 에이전트로 나눔으로써 협동 환경을 갖춘 자동차 경주 게임을 개발하였다. 이어서 실험을 통해 다양한 훈련 방법과 파트 너의 정보를 활용하여 에이전트와 파트너의 협동을 평가하였다. 특히, 학습 시 서브-옵티멀 파트 너와 함께하는 것과 에이전트를 해당 파트너에게 맞게 개인화하는 것의 영향을 조사하였다. 연구 결과, 불완전한 파트너와 훈련했을 때 성능이 2%에서 7%까지 향상되었으며, 파트너에게 맞게 개 인화했을 때는 모든 파트너에게 일반화한 경우보다 최대 3점(6.7%)까지 성능이 향상하였다. 본 연구를 통해, AI 에이전트를 개인화하는 것의 잠재력을 보여주었고, 에이전트가 파트너의 불완전 함을 인지하는 것의 장점을 확인하였다. 본 연구가 협 동 게임에서 개인화된 에이전트 연구에 이 바지하기를 기대한다.
본 연구는 서바이벌 게임에서 맵의 디자인 요소를 분석하고 표준화하는 것을 목표로 했다. 상 용 게임 10개를 조사하여 네 가지 주요 맵 유형을 파악하였고, 이를 바탕으로 유니티 에디터를 사용해 네 가지 유형의 맵을 개발 및 구현하였다. 무작위 위치에 장애물을 스폰하고, 타일 재 배치 시스템을 통해 맵을 무한대로 재배치할 수 있도록 했다. 또한, Update() 메서드를 조정해 타일 변위 오류를 해결했다. 마지막으로, ML 에이전트를 사용해 맵을 테스트했으며, 에이전트 가 환경을 탐색하고 장애물과 적대 대상을 인식 및 공격하며 각기 다른 네 가지 맵에서 효과 적으로 대응하는 모습을 확인했다.
실시간 온라인 게임 서버에서의 게임 상태 동기화는 중요한 문제이며, 기존 동기화 방식은 상황 에 따라 성능이 변동하는 한계가 있다. 본 연구에서는 이를 해결하기 위해 하이브리드 동기화 방 식을 제안한다. 클라이언트 간 거리가 가까울 때는 Lockstep 방식을, 멀 때는 서버 동기화 방식 을 사용하여 일관성과 가용성을 모두 만족시킨다. 술래잡기 게임에서 하이브리드 방식을 적용한 결과, 기존 방식보다 최대 74.6% 향상된 위치 일관성과 23.6% 감소된 응답시간을 달성했다.
본 논문은 급변하는 글로벌게임시장에 효과적으로 대응하고, 한국의 게임산업 경쟁력 제고 와 수도권 중심의 산업 구조를 탈피하기 위한 노력의 일환으로 전남지역 게임산업의 현황 및 발전 방안에 대하여 연구하였다. 이를 위해 우선 전남 게임 콘텐츠 산업 및 인재 양성의 현황 을 분석하여 타시·도 대비 전남지역만의 게임콘텐츠 혁신 역량을 분석하였다. 더불어 전남정보 문화산업진흥원 수혜기업 지원 현황과 실태파악을 위해 유선전화 및 서면조사 및 전문가 인터 뷰를 통한 실증 연구를 도입하였다. 이를 바탕으로 현 게임 산업 트렌드와 정부의 게임 산업 진흥 종합계획을 고려한 전남지역만의 게임콘텐츠 지원 방향과 육성 전략을 도출하였다. 분석 결과 경험과 제작 능력을 갖춘 게임 개발사의 국내외 시장 진출 강화, 도내 IP를 활용한 지역 특화 서브컬처 게임 제작 지원, 지역 대학과의 산학협력을 통한 인재양성 등의 전략을 제언하 였다.
P2E(Play-to-Earn)게임은 기존의 게임과 달리 게임을 통해 아이템 NFT, 가상자산(토큰) 획득으로 게임 이용자가 수익을 얻을 수 있는 게임의 한 종류다.1) 2023년도 국내에서 P2E게임 관련 판례가 확정되었고, 이에 따라 해외와 달리 국내에서 P2E게임은 전면 금지되고 있다. 기존 선행연구 에서 지속적으로 비판받아왔듯이, P2E게임에서 가상자산이 활용된다고 하 여, 가상자산의 사행적 측면을 혼재시켜, P2E게임을 사행성 게임물로 곧장 판단하는 것은 오도다. P2E게임 상에서 아이템의 NFT화와 게임 내 토큰 활용 과정을 면밀히 재검토한 결과, 선행연구에서 밝히고 있는 법리상의 문 제점에 더하여, P2E게임의 우연성 해소 가능성, 사행성 게임물과 P2E게임 의 본질적 차이(기대값), P2E게임과 가상자산의 분리 등의 새로운 문제점 을 발견할 수 있었다. 이에 따라, 본고에서는 국내 P2E 게임의 전면 금지의 배경이 된 최근 2 개의 판례를 비판적 검토함과 동시에 P2E게임에 대한 국내 선행 연구를 정리한 뒤, 우리나라 가상자산이용자보호법과 그 토대가 되는 EU의 MiCA 법, 그리고 프랑스 국내법인 SREN법을 살펴 우리나라에서 향후 P2E게임 이 허용될 가능성을 검토하고 그 방향성에 대한 논의를 담았다.
본 논문의 목적은 생성형 AI 기술의 급속한 발달로 인해 변화하는 게임산업의 생태계를 살펴 보고 이에 따른 대응방안을 모색하는 데 있다. 2022년 11월 OpenAI가 ChatGPT를 대중에게 공개한 이후, 생성형 AI를 가장 직접적으로 활용 및 투자하고 있는 분야는 게임콘텐츠 산업이 다. 생성형 AI의 활용은 단순반복적인 작업의 효율화를 통해 게임 개발의 간소화와 예산 절감 을 가능케 한다. 여기에 플레이어의 반응에 실시간 반응하며 소통하는 콘텐츠 자동 생성을 통 해 사용자 경험을 극대화한다. 실제 게임 개발 현장에서도 게임 레벨, 맵, 퀘스트, 지능형 NPC, QA 자동화 등 게임 제작과 운영의 전 분야에서 생성형 AI 도구가 활용되고 있다. 신기 술에 민감하며 노동집약적인 게임의 산업적 특성 때문에 생성형 AI가 게임산업의 미래를 바꿀 것이라는 전망과 함께, 저작권 이슈와 대량 해고 등 우려 또한 제기되고 있다. 이에 대응하기 위해 게임업계는 생성형 AI가 가져올 불가피한 변화를 적극적으로 받아들이고, 이분법적 ‘대체 론’을 넘어 인간의 창의력과 AI 기술의 장점을 결합할 수 있는 새로운 협업 지성과 창작물에 대한 법적, 윤리적 가이드라인을 모색해야 한다.
게임 엔진과 같은 3D공간에서 프로시저럴 모델링 애셋을 사용하여 도시를 구성하는 방식은 이전부터 존재하여 다양한 방법으로 제작되어 왔습니다. 초기 제작시간은 길지만 라이브러리가 구축됨에 따라, 크기와 모양이 다양한 건물을 보다 빠르고 다양하게 배치가 가능하다는 장점 을 바탕으로 사용되었습니다. 하지만, 앙곡과 안허리곡으로 이루어진 이중곡선을 가지며 결구 방식에 따라 모양이 변화하는 한옥의 경우에는 프로시저럴 기법으로 모델링 애셋을 제작하기 어려워 수동 모델링이나 스캔 데이터 형식으로만 존재하는 불편함이 존재하였습니다. 그렇기 에, 본 연구에서는 게임 엔진에서 사용이 가능한 가변적인 한옥 모델링에 대한 프로시저럴 기 법에 대해 소개하고자 합니다.
기술의 발전은 예술에도 큰 영향을 준다. 기술이 발전함에 따라 예술계의 양상은 변화하였다. 그러나 단순 기술집약적, 기술 제안 예술이 늘어남에 따라 예술적 가치를 중요시하는 작품을 위한 연구가 필요하다. 따라서 본 연구에서는 현존감을 주는 매체 VR을 활용한 인터랙티브 아 트를 연구하며 몰입감을 주는 미디어아트 제작을 도모함으로써 예술적 가치의 확장을 보여준 다. 몰입감을 위한 비교를 위해 실사 영상 작품과 VR 게임 작품을 관조형 작품과 참여형 작품 으로 제작하고 전시하여 관객들에게 차이점과 연관성을 제시하고 설문조사를 통해 분석한다.
본 연구목적은 고등학생의 게임중독에 미치는 부모와의 관계, 스트레 스, 주관적 행복도의 영향력을 검증하는 것이다. 연구의 대상자는 한국방 정환재단이 주관하고 연세대 사회발전연구소에서 시행한 「한국 어린이· 청소년 행복지수」의 2021년 제12차 조사의 고등학교 청소년 2,272명을 연구의 대상자로 정하였다. 고등학생의 게임중독에 미치는 독립변인들의 직접효과 및 간접효과를 확인하기 위해 SPSS 26.0 및 PROCESS Macro를 사용하였다. 첫째, 고등학생의 부모와의 관계는 스트레스에 부 적 영향, 주관적 행복도에 정적 영향, 게임중독에 부적 영향을 주는 것으 로 확인되었다. 둘째, 스트레스는 주관적 행복도에 부적 영향, 게임중독 에 정적 영향을 미치는 것으로 나타났다. 셋째, 주관적 행복도는 게임중 독에 부적 영향을 주는 것이 규명되었다. 넷째, 부모와의 관계와 게임중 독 간의 관계 내에서 스트레스와 주관적 행복도는 부적인 매개효과를 보 였다. 따라서, 본 연구결과는 향후, 청소년들의 게임중독 및 과몰입을 예 방할 수 있는 교육지원 정책 마련 및 프로그램 운영에 도움이 될 것으로 기대된다.
상용 게임 엔진의 발달로 인해 게임 제작에서 기술력은 점차 평준화되고 있고, 게임 디자인 능력이 성공의 열쇠로 부각되고 있다. 재미있는 게임이란 무엇인지 이해하기 위해서는 게임을 상세 분석해서 이해할 필요가 있다. 본 연구는 게임 제작 실무에서도 도움이 되는 게임 디자 인 구성요소 모델을 제시하여 게임 디자인 과정에서 체계적인 게임 디자인이 이뤄지도록 가이 드라인을 제공하는데 목적이 있다. 본 연구는 국내외 게임 디자인 구성요소에 대한 선행 연구 를 통해 게임 디자인 구성요소 계층 모형을 설계했다. 모형은 5개의 상위계층과 15개의 하위 계층으로 구성됐다. 설계된 모형을 AHP 연구 방법론을 채택하여 싱글 플레이 게임과 멀티 플 레이 게임에 적용하여 중요도와 우선순위를 비교분석했다. 싱글 플레이 게임에서 중요한 구성 요소는 조작, 규칙, 게임 플레이, 스토리텔링, 캐릭터로 나타났으며, 멀티 플레이 게임에서 중 요한 구성요소는 밸런스, UI, 규칙, 조작, 게임 플레이로 나타났다.
실제세계에서 데이터 수집의 비용과 한계를 고려할 때, 시뮬레이션 생성 환경은 데이터 생성 과 다양한 시도에 있어 효율적인 대안이다. 이 연구에서는 Unity ML Agent를 로그라이크 장 르에 적합한 강화학습 모델로 구현하였다. 간단한 게임에Agent를 이식하고, 이 Agent가 적을 인식하고 대응하는 과정을 코드로 작성하였다. 초기 모델은 조준사격의 한계를 보였으나 RayPerceptionSensor-Component2D를 통해 Agent의 센서 정보를 직접 제공함으로써, Agent가 적을 감지하고 조준 사격을 하는 능력을 관찰할 수 있었다. 결과적으로, 개선된 모델 은 평균3.81배 향상된 성능을 보여주었으며, 이는 Unity ML Agent가 로그라이크 장르에서 강화학습을 통한 데이터 수집이 가능함을 입증한다.
글로벌 게임시장의 성장에 따라 국내 게임이용자도 손쉽게 다양한 국가에서 접할 수 있게 되 었다. 그리고 이러한 글로벌 경쟁 속에서 현실의 다양한 문화 창의적으로 반영한 게임이 점증 하고 있다. 대표적인 것이 중국의 호요버스가 개발한 해제 월드 형<원심>으로, 해당 콘텐츠는 캐릭터와 공간디자인에 다양한 국가의 문 것이 특징이다. 이때 의상디자인은 캐릭터의 성격과 매력을 효과적으로 이국적인 특색을 드러내는 기호라는 점에서 특히 중요하다. 이에 이 글은 먼저 캐릭터 의상과 의상 기호에 관한 검토하고, <원심>의 문화 활용 전략을 간단히 살펴보았 다. 이후 퍼스의 기호학을 활용해 중국의 문화적 특색을 반<원신> 캐릭터 ‘운근’을 분석하였다. 분석 결과, <원신>의 캐릭터 디자인전략은 중국의 풍부한 문화적 문맥을 중심 코드를 적극적으 로 빌리는 한편, 캐릭터 성을 부각하는 방향으로 의상 구성요소를 변형 시 나타났다. 이후 분 석 결과를 바탕으로 차후 연구를 위한 발전 방향을 제시하였다..
게임의 끝으로 불리는 엔드게임 콘텐츠는 플레이어가 더 이상 게임에서 즐길 수 있는 콘텐츠가 소비된 현상을 의미한다. 게임 디자이너에게 있어 게임의 끝에 다다랐다는 의미는 그만큼 게임 을 즐겼던 플레이어가 해당 게임에 흥미를 잃고 게임에서 이탈하는 현상을 보이기 쉽다. 많은 게임 제작자, 그리고 디자이너에게 플레이어가 게임에서 이탈하는 행위는 큰 숙제이자 직면해 야 하는 숙제로 다가오고 있다. 게임에서 이탈한다는 것은 더 이상 플레이어가 플레이 했던 게 임을 즐길 이유가 없으며 이는 출시된 게임의 생명이 다했다는 의미이기도 하기 때문이다. 이 에 많은 게임 제작사들이 게임의 끝에서 다음 차기작 준비를 위한 기간 사이 DLC(Downloadable Contents)을 중간에 투입하거나 새로운 패치 업그레이드 등을 통해 게임 의 생명을 연장시키고 있다. 연구는 게임의 끝이 아닌, 추가적으로 게임 플레이어가 게임을 플 레이하는 수단으로서 엔드게임 콘텐츠를 접근하고, 이에 엔드게임 콘텐츠를 지니고 있는 게임 을 분석하여 엔드게임 콘텐츠의 구조를 제안하고자 한다. 이에 플레이어가 더 해당 게임을 찾 으며 게임에서 이탈하는 행동을 억제하는 요인들을 분석한다. 이를 위한 과정으로 장르와 게임 의 형태를 기준으로 게임에서 나타나는 엔드게임 콘텐츠들을 형상화 한 결과, 엔드게임 콘텐츠 설계에 있어 게임 디자이너 뿐만 아니라 게임 제작에 참여하는 모든 구성원들의 관심 아래 플 레이어게 더 관심 받고 지속 가능한 게임 즉 엔드게임 콘텐츠 설계가 가능성을 논의한다.
본 논문에서는 빙하가 녹아 갈라져서 떠내려 온 새끼 펭귄이 다시 펭귄 무리로 되돌아가기 위 해서 길을 찾아 나서는 퍼즐 어드벤처 게임을 제안한다. 플레이어 40명의 로그 기록과 설문지 를 분석한 결과를 바탕으로 제안하는 게임의 특징을 살펴보고자 한다. 첫째, 제안하는 게임은 새끼 펭귄이 얼음 덩어리를 밀어서 길을 만들어 이동하는 직관적인 규칙을 제공한다. 로그 기 록에서 플레이 평균 시간은 19분이며, 이를 19개의 리스폰 지점으로 나누면, 구간별 플레이 평균시간은 1분이다. 설문에서 게임 목표 명확성은 4.45점, 게임 난이도는 4.16점을 받았다. 둘째, 제안하는 게임은 가마우지가 새끼 펭귄에게 도움말을 제시하는 등 유용한 정보를 친절 하게 제공한다. 전체 플레이 평균 시간은 baseline이 24분이고, kinder UI가 19분이다. kinder UI에서 새끼 펭귄이 얼음 덩어리를 덜 밀고, 게임 재시작을 덜 하고, 더 빨리 상호작 용하여, 문제를 빨리 해결한다. 설문에서 게임 스토리 이해는 4.15점, 유용한 정보는 4.45점을 받았다. 셋째, 제안하는 게임은 남극과 유사한 환경을 제공하여 몰입도를 상승시킨다. baseline에 비해서 kinder UI에서 다양한 게임 오브젝트와 더 적극적으로 상호작용을 시도하 고, 미션 완료 후 더 오랫동안 오로라를 지켜봤다. 설문에서 게임 캐릭터 선호도는 4.56점, 게 임 환경 만족도는 4.22점을 받았다.
본 연구는 유아 게임 활용 교육 및 게임 리터러시 코칭을 위해 유아 교사의 인식을 알아보기 위한 것으로 유아 교육기관에 재직 중인 교사 558명을 대상으 로 조사하였다. 설문은 미디어와 게임을 활용한 교육 현황, 유아 게임 리터러시 와 교육환경에 대한 교사의 인식으로 구성하였으며, 수집된 자료는 기술 통계분 석을 통해 수준을 분석하였다. 연구 결과 첫째, 교사는 미디어를 활용한 교육 능력은 긍정적이나, 미디어 리 터러시에 대한 교사 교육은 부족하다고 인식하고 있는 것으로 나타났다. 둘째, 교사는 게임을 교육에 활용할 의사는 있으나, 교육에 게임을 적용한 경험은 그 리 많지 않았다. 셋째, 유아의 게임 이용에 대하여 교사는 유아의 게임 리터러시 를 활용한 교육이 필요하다고 인식하고 있는 것으로 나타났다. 넷째, 교사가 게 임 리터러시를 현장에 활용하기 위하여 게임 컨텐츠를 보강하여야 하며, 예산과 수업 운영 매뉴얼 지원, 부모의 인식개선을 위한 교육이 필요하다고 인식하는 것으로 나타났다. 본 연구는 유아 교사의 유아 게임 활용 및 유아 게임 리터러시 에 대한 긍정적 인식에도 불구하고 교사 역량과 환경을 고려할 때 유아 교육 현 장에 게임 리터러시를 적용하기에 어려움이 있음을 시사하고 있다.
다중 에이전트 강화학습의 발전과 함께 게임 분야에서 강화학습을 레벨 디자인에 적용하려는 연구가 계속되 고 있다. 플랫폼의 형태가 레벨 디자인의 중요한 요소임에도 불구하고 지금까지의 연구들은 플레이어의 스킬 수준이나, 스킬 구성 등 플레이어의 매트릭에 초첨을 맞춰 강화학습을 활용하였다. 따라서 본 논문에서는 레 벨 디자인에 플랫폼의 형태가 사용될 수 있도록 시각 센서의 가시성과 구조물의 복잡성을 고려하여 플랫폼 이 플레이 경험에 미치는 영향을 연구한다. 이를 위해Unity ML-Agents Toolkit과MA-POCA 알고리즘, Self-play 방식을 기반으로2vs2 대전 슈팅 게임 환경을 개발하였으며 다양한 플랫폼의 형태를 구성하였다. 분석을 통해 플랫폼의 형태에 따른 가시성과 복잡성의 차이가 승률 밸런스에는 크게 영향을 미치지 않으나 전체 에피소 드 수, 무승부 비율, Elo의 증가폭에 유의미한 영향을 미치는 것을 확인했다.
본 논문에서는 대규모 실시간 매칭의 생존 게임에서 플레이를 위한 유저들의 소셜 관계에 대해 연구한다. 특 히 “사전 팀 구성”을 통한 자의적인 팀 구성이 어떤 방식으로 유저들을 연결하는 지 연구하고자 한다. 다수 의 사람 간 집단 역학에서 나타나는 특성이나 패턴에 대한 조사를 중심으로 하였으며, 개인의 특성은 보조적 인 수단으로만 사용된다. 이번 연구에서는 게임을 플레이하는 유저들의 익명화 된 대규모 데이터를 활용하며 이에 대한 간소화된 집계 방법을 제안한다. 데이터 세트에는 사전 팀 구성에 관한 11,259만 줄의 속성이 포 함되어 있으며, 데이터에서 우리는 250만개의 노드와 1,182만개의 무방향 에지가 있는 협업 네트워크를 구성 하여 대규모 게임 내 협동 네트워크를 만듭니다. 연결 정도, 경로 길이, 클러스터링 및 소속 하위 컴포넌트의 크기 등 네트워크에 관한 수치를 통해 게임내 소셜 활동에 대한 이해를 높이고자 한다. 본 논문에서는 다음 의 두가지 특성을 중심으로 결론을 제시한다. 첫째, 네트워크 내에는 대규모로 연결된 2개(전체의 44% 및 2%)와 나머지의 파편화된 하위 컴포넌트로 구성 되어있다. 이 대규모 컴포넌트 중 작은 쪽은 한국 유저로만 구성되어 있다. 둘째, 컴포넌트 크기 별 평균 연결 거리와 군집화 계수, k-core를 확인함으로써 기타 다른 네 트워크 대비 이웃 간 연결이 강하면서 전체적으로는 비교적 멀리 떨어져 있음을 확인한다.