교육용 게임의 메타데이터 개발은 게임 콘텐츠로서, 독립적인 학습 자원으로서, 또 게임 기반 LCMS에서 학습 컴포넌트로 활용되기 위해서는 매우 중요한 작업이다. 그러나 에듀테인먼트와 교육용 게임 시장은 신생산업 분야인 관계로 체계적인 메타데이터 개발이 진행되지 못했다. 따라서 본 논문은 먼저 교육용 게임 메타데이터 설계의 방법을 수립하고 이에 따라 메타데이터 프로토타입을 개발하였다. 그리고 추출된 메타데이터 요소를 전문가 집단의 검증을 거쳐 교육용 게임의 메타데이터로 정의하였다. 본 연구에 의해 개발된 교육용 게임의 메타데이터 프로토타입이 표준화 단계를 거쳐 공영 기관에 의해 운영된다면 학습자와 교수자, 개발 기관에게 검색과 관리, 재사용의 편리함을 제공하고 중복 투자 방지 등의 효과를 기대할 수 있다.
게임의 장르는 플레이어에게 주로 제공되는 플레이 방식에 따라 액션, 어드벤처, 롤플레잉, 시뮬레이션 등으로 나뉘며, 각 장르에서 게임은 다양한 형태의 밸런싱을 갖는다. 이 중 대전 격투 게임은 액션 장르의 한 형태로서, 단순해 보이지만 여러 가지의 복합적인 밸런싱 요소들을 가지고 있으며, 비교적 빠른 기간에 독립 장르로 확립되고 백여 편에 이르는 게임이 제작되어 초기의 불안정한 형태에서 최근의 안정된 형태에 이르기까지 다양한 게임 밸런싱 구조를 확인할 수 있다. 게임 밸런싱은 게임 내의 여러 구성요소 간 불균형을 해소하여 플레이어가 게임이 제공하는 모든 콘텐츠를 고루 이용하도록 유도하고, 그 과정에서 게임 플레이의 재미가 유지되는 것을 목표로 한다 또한 진행과정에 있어서 당위성을 부여하고, 조작에 따른 효율성을 증대시키며, 플레이어의 감정이입을 유도하여 몰입감을 향상시키는 등 게임의 완성도에 대한 평가와 수명(흥행)에 절대적인 영향을 미치는 중요한 요소로 인식되고 있다. 따라서 본 논문에서는 주요 대전 격투 게임의 사례 분석을 통해 해당 장르의 발전모습과 그 과정에서 수립된 밸런싱 모델을 파악하므로써, 타 장르로의 확대 적용 가능성을 연구해 보고자 한다.
본 연구에서는 교육용 게임의 본질을 분석하고자, 기호학적 분석 방법을 도입하여 연구를 수행하였다. 교육용 게임에서 기호가 어떤 방식으로 나타나는지를 분석하였으며, 교육에 대한 개념을 기호와 기호작용이라는 관점으로 설명한 퍼스의 기호학을 이용하여 교육적으로 활용하는 게임인 롤러코스터 타이쿤2를 분석하였다. 분석결과 표상체, 대상체, 해석체의 기호와 함께, 일차성, 이차성, 삼차성의 기호를 모두 가지고 있었다. 특히 롤러코스터 타이쿤2에서는 2차성과 3차성의 기호가 많은 부분을 차지하는 것으로 분석되었다. 2차성의 기호는 논리적이고 창의적인 사고를 하는데 도움을 주는 기호이며 3차성 기호는 학습자의 창의력 신장에 도움을 주는 기호이다. 이 기호가 교육용 게임에서 많이 등장하는 것은 논리적인 전략을 세워서 문제를 해결해야하는 상황이 중심이 되는 것으로 해석할 수 있다.
색에 대한 연상이 발전하여 어떤 통념을 형성하게 되면 그 객에는 상징적인 의미가 부여된다. 색이 구체적 사물 이외의 추상적인 개념이나 표상, 감정 등을 형성하고 있는 것을 '색의 상징성'이라고 한다. 게임의 색채는 게임에 몰입하게 하는 시각적인 요소이자 중요한 의미작용을 하는 이미지이며 빛의 속성이자 가장 먼저 눈에 들어오는 시각적 요소이다 형태와 움직임, 명암 등의 다른 조형요소와 함께 색채는 인간과 인간 주변의 상황이나 감정을 표현하는 매체로서의 중요한 기능을 한다 게임에서는 캐릭터의 심리적 변화 상태뿐만 아니라 상황이나 분위기, 힘의 속성과 강도 등을 암시하기 위하여 색채를 상징적으로 사용한다 이러한 의미전달은 색채의 상징성을 도상적으로 표현하게 된다. 따라서 게임의 이미지 표현을 위한 색채는 의미전달을 위한 보편성을 띠게 된다. 본 연구는 색채의 상징적 의미가 게임에 어떻게 반영되었는가에 초점을 맞추어 살펴보고자 한다.
본 논문에서는 실사 영상을 사용하여 3차원 아바타의 얼굴 텍스쳐를 생성하는 기법을 제시한다. 먼저 UVW 맵을 기준으로 실사영상에서의 해당 영역을 수동으로 지정한다. 그 다음 지정된 영상 영역들을 사용하여 UVW 맵에 해당하는 텍스쳐 영상을 생성한다. 제안된 텍스쳐 생성 기법은 포토샵 등을 사용한 기존의 방법에 비해서 수작업 시간을 단축할 수 있으며 실사 영상의 사실감을 높여준다. 기존의 텍스쳐 생성 절차들은 3차원 모델의 메쉬 구조에 영향을 주었으나, 제안된 방법은 3차원 모델의 메쉬 구조를 수정하지 않고도 원하는 형태의 텍스쳐를 생성할 수 있는 장점이 있다. 실제 사람의 모습을 여러 각도에서 촬영하여 얻은 영상을 사용하여 주어진 UVW 맵에 적합한 얼굴 텍스쳐를 생성하였다. 생성된 텍스쳐를 사용하여 3차원 아바타를 렌더링한 결과 아바타 얼굴의 사실감이 증가되었음을 알 수 있었다.
게임 그래픽은 컴퓨터 그래픽의 한 분야로서 비약적인 기술발전으로 끊임없는 시도와 연구를 통해 표현 기법의 다양성을 추구하고 있다. 게임 그래픽의 렌더링 방식도 크게 두 가지 분야로 구분된다. 사진과 같은 정확한 영상을 구현하는 사실적 렌더링(Photorealistic rendering)기법과, 사람의 감성과 예술성이 표현되는 비사실적 렌더링(꾜PR: Non-Photorealistic rendering)기법이다. 본 논문에서는 게임 그래픽에서 사용되는 비사실적 렌더링(NPR)기법에 대하여 각각의 제작사례에 대한 분석과 특징을 조사하였다. 그리고 게임 그래픽을 예술적인 측면으로 접근하여 다양한 효과들을 제안하였다. 이러한 연구를 통해 최근의 비사실적 렌더링(NPR)기법의 적용성과 장단점을 파악하여 좀 더 감성적이고 친근하며 예술적인 게임을 제작 할 수 있도록 하는데 목적이 있다.
높이 맵으로부터 지형의 기하구조를 형성하고 그 세부 묘사를 위하여 왕 타일을 이용하여 반복적이지 않는 타일링을 할 수 있다. 타일 내에 색상 정보와 더불어 높이 정보를 추가하여 세부적인 요철의 정보를 담아 시차 맵핑을 통하여 효과적으로 표현 할 수 있다. 본 논문에서는 이를 실시간 렌더링 할 때 문제되는 부분을 해결하였으며, 지형을 위한 시차 맵핑의 보안을 제안한다.
본 논문에서는 동기 기반의 계층적 행동 계획 시스템을 제안한다. 가상 시뮬레이션 게임 환경에서 에이전트는 행동 계획 시스템을 통해 적합한 행동을 선택하게 된다. 행동 선택 시스템은 동기를 추출하고 목표를 선택하고 행동을 생성하고 최적화를 수행한다. 동기를 평가할 때 갑작스럽게 발생하거나 누적된 이벤트에 대해 계산한다. 동기를 선택할 때는 확률 분포를 사용하여 무작위로 선택한다. 계층적 목표 트리를 탐색한 후에 목표를 실행할 수 있다. 행동들을 비교한 후 가장 적합한 행동을 선택하게 된다. 선택을 할 때 안전도 값과 만족도 값을 비교하여 최적화된 행동을 선택한다. 본 연구에서 제안한 시스템을 식당경영 게임에 적용했다.
대부분의 디자이너는 3DS MAX와 같은 전문 3D 애니메이션 저작도구를 사용하여 수작업으로 애니메이션을 제작한다. 이 방법은 많은 시간과 노력을 필요로 하며, 애니메이션 캐릭터들이 서로 상호작용 할 수 없다. 이를 개선하기 위해, 본 논문에서는 3DS MAX플러그인 형태의 인공지능 미들웨어를 설계하고 미들웨어에 필요한 인공지능 표현 구조와 내부 처리 방안을 제안한다. 제안 방법은 캐릭터가 보유할 인공지능 요소를 도형과 선분으로 그려 표현하는 방법으로 캐릭터의 인공지능 구조를 제작한다. 실험을 위해 기존 방법과, 제안하는 방법을 사용하여 동일한 애니메이션을 제작하고 작업량을 측정하였다. 실험 결과 소규모 작업에서는 기존의 방법과 비슷하거나 작업량이 많으나, 대규모의 작업에서는 기존 방법에 비해 최대 43%의 작업량 감소를 확인하였다. 본 논문에서 제안하는 방법을 사용하면, 애니메이션에서 캐릭터간의 상호작용이 가능하며 작업량 감소 효과를 얻을 수 있다.
최근 게임의 종류가 다양해지고 접할 기회가 많아지면서 게임을 즐기는 사용자의 성향과 수준도 다양해지고 있다. 기존의 NPC는 행동이 단순하고 획일적이기 때문에 다양한 사용자를 상대하는데 한계가 있다. 따라서 각기 다른 사용자와 비슷한 수준으로 대응할 수 있는 적응형 NPC를 생성하는 기술이 필요하다. 본 논문은 적응형 NPC를 생성하기 위한 행동 정보 관리 기법을 제안한다 행동정보 저장 방법은 적응형 NPC가 사용자의 행동을 관찰하고 (상태-행동)의 관계로 정보를 수집한다. 수집한 행동 정보의 효율 값을 구하고 유사한 상태정보들은 군집화하여 행동 데이터베이스에 저장한다. 게임시스템은 행동 데이터베이스를 갱신하며 다양한 행동을 저장하고 효율 값이 좋은 행동을 선택하여 사용자에게 적응해 가는 NPC를 생성한다. 본 연구에서 제안한 적응기법을 액션 게임에 적용하여 실험하였다 임의의 실험자는 적응형 NPC와 실시간으로 1:1 전투를 한다. 게임 결과 로그파일을 통해 실험자와 NPC의 행동 성향을 분석하여 유사성을 판단한다. 다양한 실험 결과의 통계에서 오차율 6% 이내의 사용자와 비슷한 수준으로 적응해 가는 NPC를 생성할 수 있었다.