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퀘스트(Quest) 시스템은 MMORPG에서 콘텐츠를 제공하는 핵심 시스템 중 하나이다. 퀘스트디자인 업무에서 퀘스트 보상 설정은 게임 내 작용하는 여러 구성 요소의 높은 조합 복잡도로 인해 적절한 보상 수준을 산출하기가 어려운 문제에 속한다. 본 논문에는 퀘스트 보상 문제를 순회 판매원 문제(Traveling Salesman Problem, TSP)로 모델링하여 해결함으로써 적절한 보상수치를 자동적으로 산출해 낼 수 있는 기법을 제안하였다. 이를 통해 퀘스트 디자인 단계에서 퀘스트 보상 수치 확정을 위한 강도 높은 테스트 부담을 줄이고 정확한 보상 수치를 산출하는데 도움이 될 것이다.
A quest system is one of the important parts in the MMORPG (Massive Multiplayer Online Role Playing Game) contents. Because of its complexity in combining various content components, quest reward design belongs to a complicated work in estimating quest reward levels correctly in the initial development stage. In this paper, we suggest a new quest reward design technique by considering optimal quest play paths. We model a quest reward problem as the TSP (Traveling Salesman Problem) and solve that by adopting genetic algorithms. With our system, game designers easily estimate the optimal quest play path and it can be useful in reducing the trial-errors in the initial quest design process.
