최근 GAN(Generative Adversarial Network) 등장 이후 얼굴 표정 재연(face reenactment)의 연구가 활발해지고 있다. 얼굴 표정 재연은 입력으로 주어진 얼굴 이미지를 원하는 표정의 이미지 혹은 표정 정보를 갖는 벡터(vector)을 입력으로 주어 원하는 표정으로 합성하는 기술이다. 본 논문은 GAN 아키텍쳐(architecture)를 기반으로 회전 모듈 (rotate module)과 다양한 각도의 게임 캐릭터 표정을 표정 정보를 갖는 AUs(Action Units) vector를 통해 재연시키 는 방법을 제안한다. 입력으로 다양한 각도의 게임 캐릭터 얼굴이 주어지면 회전 모듈을 통해 정면화(frontalization) 시킨 이미지를 합성한다. 이를 통해, 다양한 각도의 게임 캐릭터들은 각도의 영향에서 벗어날 수 있다. 정면화 이미지는 원하는 표정으로 합성하기 위해 표정 정보를 갖는 AU벡터와 함께 생성자(generator)에 입력으로 주어진다. 이 때, 표정 정보를 갖고 있는 벡터는 AUs를 사용함으로써 다양한 표정과 세기(intensity)를 표현할 수 있다. 생성자는 표정 정보에 대한 관심 지역을 의미하는 관심 마스크(attention mask)를 생성하고 색상 정보를 의미하는 색상 마스크(color mask)를 생성한다. 이를 통해, 게임 캐릭터의 특징과 기타 부착물을 보존하며 표정을 재연한 이미지를 합 성할 수 있다. 관심 마스크와 색상 마스크를 이용하여 원하는 표정으로 재연한 재연 이미지를 합성하고 다시 회전 모듈을 통해 기존의 입력 이미지의 각도로 재회전하여 원하는 결과 이미지를 얻을 수 있다.

본 논문에서는 가변요소와 불변요소에 관한 사용자의 상태를 미하이 칙센트미하이의 플로우 이론을 이용하여 분석하고자 하였다. 연구를 위하여 우리는 pc플랫폼의 게임서비스 스팀의 가장 많은 유저수를 보유한 3개의 게임 “플레이어언노운즈 배틀그라운드”, “카운터 스트라크 글로벌 오펜시브”, “톰 클랜시의 레인보우 식스 시즈”을 선정하였다. 우리는 유저의 승패에 직접적으로 영향을 미치는 5가지 요소: 탄착군패턴, 반동패턴, 장비, 스폰 위치, 적 스폰 위치를 선별하였으며, 해당 요소가 가변, 불변요소를 얼마나 내포하였는지, 유저의 의 도에 따라 변화가 가능한지를 확인하고 분류하였다. 또한 우리는 미하이 칙센트미하이의 플로우 이론과 스팀 통계사이트 게임유저수 분석그래프를 통하여 유저풀의 변화를 분석하였다. 이 방법으로 우리는 각각의 게임이 가변요소와 불변요소의 비중에 따라 어떤 유저풀을 가지고 있는지 확인할 수 있었다. 이방법을 통해 우리는 유저심리와 게임개발 모델링에 관하여 공부하고 이것이 장차 앞으로의 게임 개발에 긍정적인 도움이 되기를 바란다.