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한국게임학회 논문지 KCI 등재 Journal of Korea Game Society

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권호

제11권 제 2호 (2011년 4월) 16

1.
2011.04 서비스 종료(열람 제한)
게임기획자는 내러티브를 기반으로 퀘스트의 초기 설계를 한다. 이러한 게임의 정적 컨텐트 수립에 있어 게임캐릭터의 플레이경험을 사전 예측하는 것은 중요하다. 본 논문은 게임캐릭터가 고유한 스테이터스를 바탕으로 퀘스트 플레이를 수행함에 있어 캐릭터간 구별되는 정서적 인터랙션을 시각화 할 수 있는 방법에 대해 다루고 있다. 이를 위해 첫째, 기존 영상매체에서 내러티브 구조의 시각화에 대한 연구를 바탕으로 둘째, 퀘스트플레이 경험과 플레이어 인지행동을 구체화하였다. 셋째, 사례분석을 통해 캐릭터별 퀘스트플레이 과정에서의 차이를 QUG(Quest Unit Graph)로 시각화하여 직관적인 확인이 가능하도록 하였다. 기존 연구가 캐릭터별 성취(achievement)관점에서의 수치적 밸런스 대한 것에 반해, 본 논문은 내러티브 구조 관점에서 퀘스트플레이 인터랙션에 대한 시각화 모델을 제안함으로써 기획자의 퀘스트 경험설계를 사전 예측해 볼 수 있다.
2.
2011.04 서비스 종료(열람 제한)
시드마이어에 의하면 게임은 일련의 흥미로운 선택들이라고 하였다. 이는 흥미로운 선택들이 게임을 재미있게 만드는 주요 요인이란 의미이다. 본 논문에서는 게임에서 존재하는 흥미롭지 않는 선택대안을 게임플레이의 전략적 오류라 정의하고 이들 오류를 검출하는 방법을 제안하였다. 제안하는 방법은 게임이론에서 게임을 표현할 때 사용하는 보수행렬들을 검사하여, 게임플레이의 전략적 오류를 검출하는 방법이다. 이 방법은, 게임의 보수행렬들만 검사하는 경우에는, 적절한 대응전략이 없는 선택, 절대 우위 선택, 절대 열등 선택, 그리고 비슷한 보상이 이루어지는 선택들의 오류들을 검출할 수 있다. 그리고 게임의 보수행렬들과 대응하는 사용빈도율들을 함께 사용하는 경우에는, 추가적으로, 기대 보수가 매우 낮은 선택, 기대 보수가 매우 높은 선택, 사용확률이 매우 낮은 선택 그리고 사용확률이 매우 높은 선택들의 오류들을 검출할 수 있다.
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타워 디펜스 게임에서 레벨 디자인은 게임의 재미에 가장 큰 영향을 미치는 요소이다. 각 레벨의 난이도는 레벨 내에 등장하는 공격대의 조합에 따라 결정된다. 게임 기획 단계에서 게임의 재미를 주면서도 적절한 난이도를 갖춘 공격대를 구성하기 위하여 많은 시간이 소모된다. 본 논문에서는 유전자 알고리즘을 사용하여 타워 디펜스 게임에서 공격대 조합을 자동으로 생성하는 기법을 제안한다. 제안된 시스템을 통해 레벨 디자이너는 난이도 목표치의 입력만으로도 다양한 공격대 유닛 조합을 자동으로 생성할 수 있게 된다. 이는 게임 기획 단계에서 원하는 공격대 조합을 생성하는데 필요한 수작업 시간을 단축시킴으로서 업무 효율을 높일 수 있을 것이다.
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디지털 아트의 한 영역으로써 인터렉티브 비디오는 관객이 특정한 관점에서 비디오 공간에 비춰지는 매체적 특성상 거울의 효과가 하나의 비유로써 도입된 바 있으며 이는 미디어의 본질에 접근하는 담론을 자극하였다. 본 논문에서 소개되는 인터렉티브 비디오 작품은 이러한 담론의 연장선에서 개념적으로는 장자의 나비의 꿈에서 나타나는 사상에 기초하며 기술적으로는 컴퓨터 비젼을 이용하여 명암 처리를 통해 관객의 실루엣을 얻음으로써 다수의 그래픽 나비 개체가 이를 추상적으로 그리게 한다. 관객은 그래픽 공간에 투영된 자신의 이미지와 상호작용하면서 내러티브를 생산하게 된다. 시스템에 사운드를 도입하여 공간감을 증강시키고 추가적인 내러티브를 생산할 수 있도록 하였다. 본 작품에서 도입된 컴퓨터 비젼 기법과 개체의 자율행동 및 군집운동 메카니즘에 의한 그래픽 생성이 인터렉티브 비디오를 구현하는 하나의 방식으로 제시된다.
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컴퓨터게임은 게임규칙들을 컴퓨터가 자동적으로 처리하기 때문에 게임규칙들이 수학적 함수들로 표현된 게임공식들이 필요하다. 게임공식들은 일반적으로 다변수 함수들이다. 게임공식을 설계하는 것은 관련 게임규칙을 만족하는 다변수 함수를 설계하는 것이기 때문에 복잡하고 어려운 문제이다. 본 논문에서는 게임공식을 체계적으로 설계하는 방법을 제안하였다. 제안하는 방법은 다변수 함수인 게임공식을 피연산자들의 트리구조로 분해하여 이 트리구조의 최하위레벨에는 단일변수 함수들로 구성된다. 그래서 게임공식의 트리구조 분해를 통해 복잡하고 어려운 다변수 함수 설계 문제를 단순하고 쉬운 단일변수 함수 설계 문제로 변경하여 설계하는 방법이다.
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본 연구는 사용자간 게임 아이템 현금거래의 개념과 현금거래의 거래방식, 가치사슬, 이해관계자 그리고 발생 가능한 이슈에 대해 분석하였다. 게임아이템 현금거래는 게임 자체의 비즈니스 모델뿐만 아니라 디지털 콘텐츠의 유통, 사행성 및 작업장 등 민감한 사회적 특성을 보이고 있다. 게임 시장의 지속적인 성장에 따라서 게임 아이템 현금거래의 거래방식과 가치사슬도 변화하고 있으며 기존의 거래방식 및 가시사슬과 다른 현재의 게임아이템의 새로운 개념에 대해 새롭게 분석하였다. 또한 게임아이템 현금거래와 관련하여 계정거래, 캐릭터 선물하기 서비스, 캐릭터 육성하기 서비스, 자금세탁, 아이템 자동 등록기 등의 대한 다양한 이슈를 분석하였다. 이 같은 분석 결과는 게임아이템 현금거래 관련 정책 및 각 이해관계자들의 전략 수립 등에 중요한 현황자료가 될 것이다.
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본 연구는 새롭게 탄생한 온라인 게임 기업이 시장 성장주기(도입기-성장기-성숙기)에 따라 어떻게 다원화 전략을 행하여 왔는가를 자원기반이론과 진화이론의 관점에서 실증적 사례 분석을 통해 그 역사적 진행 과정을 체계적으로 분석하였다. 초기 온라인 게임 기업들은 진입 조건(장르, 기술력, 이용자특성)에 따라 다른 전략(기술역량기반, 서비스역량기반)을 통해 성장하였다. 이후 성장기에 이들 기업들은 제품 다원화를 위해 자원기반(기술기반전략, 서비스기반전략)에 따라 경로의존적 제휴 전략(보완적, 대체적 제휴)을 수행하여왔다. 그러나 성숙기에 이들 기업들은 기존 경로의존적 전략을 뛰어넘어 이용가능한 모든 자원 역량을 동원하는 통합 전략을 자연적으로 선택함으로서 시장 성장주기에 탄력적으로 적응하였다. 이러한 분석 결과는 진화이론과 자원기반이론을 복합적으로 적용하여 새롭게 탄생한 산업에서 시장의 단계별 성장주기에 따라 온라인 게임 기업의 제휴 전략 패턴이 어떻게 자기조직화 하고 있는지 분석함으로써 새로운 산업적, 정책적, 이론적 모델이 요구되고 있음을 제시하고 있다.
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2000년대 온라인 게임이 급격하게 성장하면서부터 온라인 게임 및 아이템 거래가 사이버 범죄 등을 발생시키는 주요 요인이라는 견해가 존재하였다. 그러나 정말로 온라인 게임 및 아이템 거래가 범죄 증가와 관련이 있는가에 대해서는 그동안 실증적 연구가 이루어지지 못하였다. 본 연구에서는 온라인 게임 및 아이템 거래가 범죄 증가와 실증적인 관계가 존재하는가를 검증하였다. 분석결과, 온라인 게임 및 아이템 거래는 사이버 범죄, 재산 범죄 증가와 통계적으로 유의미한 관계가 있는 것으로 확인되었다. 그러나 온라인 게임 및 아이템 거래는 범죄 행위를 절대적으로 증가시키는 것은 아니며, 기존 범죄에 대한 새로운 대체 수단으로 활용되고 있음이 밝혀졌다. 즉 온라인 게임 및 아이템 거래는 기존의 비재산 범죄를 재산 범죄로 대체하는 역할을 하는 것으로서 추정된다.
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온라인 게임 산업의 성장과 함께 해킹 툴의 사용은 날로 증가하고 있다. 해킹 툴은 프로그래밍 지식이 없는 유저들이 해킹과 동일한 기능을 사용할 수 있도록 해주기 때문에 온라인 게임서비스에 있어 많은 문제점을 야기한다. 특히, P2P 네트워크 기반의 FPS 게임은 해킹에 대한 취약성을 가지고 있다. 본 논문은 인도네시아 Point Blank의 사례를 통해 FPS 게임의 치팅 유형을 분석하고, 게임 업체들이 해킹에 대한 효과적인 대처 능력을 갖출 수 있도록 대응방안의 우선순위를 제시하였다.
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차세대 게임으로 주목받는 체감형 게임의 발전을 위해서, 본 연구는 현재 체감형 게임의 현황을 파악하고, 하드웨어보다 미흡한 콘텐츠 개발의 문제점을 분석한다. 우선, 체감형 게임 콘텐츠가 지닌 문제점을 세 가지로 구분했다. 그리고 콘텐츠의 수요와 편향된 장르의 문제, 낮은 수준의 게임 난이도, 체감형 인터페이스의 작은 사용범위와 변질한 사용법 문제라는 3가지 문제점에 대응하는 각각의 해결방안을 제시하였다. 체감형 게임 콘텐츠 개발 방법에 대한 논의가 꾸준히 지속됨으로서, 체감형 게임에 특화된 게임 디자인 방식 형성이 발달할 것이며, 차세대 게임으로서 게임 산업과 게임 문화의 성장에 긍정적인 역할이 가능할 것이다.
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MMORPG와 같은 게임에서 근접전투가 벌어지는 샷에서 프라이머리 액터들간의 오클루젼이 종종 발생한다. 본 논문은 미디엄 샷(medium shot) 기법으로 오클루젼을 해결하고 오버-숄더 샷(over-shoulder shot) 기법으로 대결구도를 강화하는 미디엄 오버-숄더(Medium and Oversholder, MOS) 기법을 제안한다. 미디엄 샷 기법은 4개의 기준점을 설정하고. 오버-숄더 샷 기법은 측면의 기준점을 가변적으로 위치시키며 오클루더는 두 개의 스피어로 대체한다. 레이와 스피어가 교차하는지 여부로 잠재적 오클루젼 상태가 판별되면 오클루더의 우측 또는 좌측으로 카메라를 이동시키고, 오클루젼이 해결되면 이동을 멈춘다. 실험결과 MOS 기법은 샷당 평균 13.7μs 의 연산시간의 성능을 보였으며, 오클루젼은 평균 9.26% 비율로 뷰어의 시선 장애에 영향을 주진 않았다.
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본 논문에서는 쉽게 즐길 수 있는 미니 게임과 같은 콘텐츠에서 이미지 검색 기술을 이용하여 게임에 적합한 이미지를 찾을 수 있고 또한 게임 난이도를 조절할 수 있는 방법도 보여준다. 본 방법에서는 영상처리 기술에서 내용기반 영상검색 방법 중의 색상과 질감 특징 값들을 추출하는 기술을 이용한다. 본 논문에서는 이를 이용하여 미니게임인 카드 짝 맞추기 게임에서 게임 안에 사용되는 카드 이미지를 자동으로 선택하게 한다. 이때 검색 기준이 되는 이미지(시드 이미지)의 개수를 조절하여 게임의 난이도에 적용 할 수 있는 것을 보여준다. 실험을 통하여 기존의 영상검색을 이용할 경우 게임에서 부적합 할 수 있는 이미지가 검색되는 문제가 나오는데 반하여 본 논문에서는 게임에 활용하기 용이한 이미지를 검색 할 수 있다는 것을 보여준다.
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프로그램 개발에 있어 디버깅은 매우 중요한 요소이다. 개발 과정에서 디버깅을 통해 버그를 대부분 잡을 수 있지만 제품이 출시된 이후에도 프로그램 버그를 잡을 수 있는 시스템이 필요하다. 이를 위해 포스트 모템 디버깅에 대해 살펴보고 프로세스 덤프에 대해 논의한다. 또한 프로그램이 다운되었는데 프로세스 덤프가 생성되지 않는 상황에 대해 원인을 분석해 보도록 한다. 아울러 검증된 예외 핸들러라 하더라도 프로세스 덤프를 남기지 못하는 상황을 이해하고 이런 상황을 타개하기 위해 EHModule(Exception Handler Module)를 구현한다. 구현한 EHModule의 핵심 루틴을 설명하고 해당 모듈의 특징 및 효용성에 대해 언급한다.
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가상 환경에서 가상 캐릭터가 사람과 같이 자연스럽게 동작하기 위한 과정은 많은 노력을 필요로 한다. 가상 캐릭터는 행동을 기반으로 동작하기 때문에 자연스럽게 동작하기 위해서는 행동 정의가 가장 중요하다. 최근에는 사람이 조작한 가상 캐릭터의 행동을 기반으로 가상 캐릭터가 수행할 일련의 행동을 정의하는 Programming by Demonstration에 관한 연구가 활성화되고 있다. 하지만 이 방법들은 항상 동일한 길이의 연속적인 행동을 도출하거나 연속적인 행동을 정의할 때 사용하는 행동들을 제한하기 때문에 다양한 일련의 행동 생성하기가 어렵다. 자연스럽게 동작을 수행하기 위해서는 조작한 가상 캐릭터의 행동에서 최대한 다양한 일련의 행동들을 도출하고 도출한 일련의 행동들을 대표하는 최적의 연속적인 행동을 선택해야 한다. 그래서 여러 가지의 제약 사항을 줄이면서 일련의 행동을 생성하기 위한 연구들이 필요하다. 이 논문에서는 사람이 조작한 캐릭터의 행동을 수집하고 가상 캐릭터가 수행할 일련의 행동을 모두 도출해서 가상 캐릭터에게 적합한 일련의 행동을 선정하는 방법을 제안한다. 실험에서는 제안한 방법을 자동차 게임에 적용해서 생성되는 과정을 기술한다. 생성된 결과를 보면 사람이 수행한 일련의 행동을 길이나 분할하는 위치에 제약을 받지 않고 생성한 것을 볼 수 있었다. 결국, 제안한 방법은 더 많은 일련의 행동을 도출하고 가상 캐릭터에게 적합한 행동을 선정할 수 있음을 확인하였다.
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노년시대를 대비하는 기능성 게임의 교과목을 개발하기 위하여 인문대학과 공과대학의 관련학과 학생들을 대상으로 연구진의 교과 항목들에 대해 중요성과 필요성에 대한 설문을 조사하였다. 양 대학의 학생들의 인지에 대한 공통점과 차이점을 분석하여 이를 토대로 융합 학제간 신 교과목을 개발하였다. 노인용 기능성 게임의 인식을 학생들에게 확산시키고자 본 교과목을 양대학의 교과과정에 포함시켜 시행하였다.
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본 논문에서는 동작인식 위한 정확한 배경 분할 및 특징점 추출 방법을 제안한다. 배경 분할 과정에서는 먼저, HSV 입력 이미지를 RGB 색상 공간에서 HSV 색상 공간으로 변환한 뒤, H와 S 값에 대한 두 개의 임계치를 사용하여 살색 영역을 분할, 프레임간의 차영상을 이용하여 움직임이 있는 영역을 추출한다. 차영상에서 발생하는 잔상 영역을 제거하기 위하여 헤시안 어파인 영역 검출기를 적용하고, 잡음이 제거된 차 영상과 살색 영역의 이진화 영상을 이용하여 사람의 동작이 나타나는 영역을 분할한다. 특징점 추출 과정은 전체 영상을 블록 단위로 나눠서 각 블록 안에서 분할된 영상에 포함되는 픽셀들의 중점을 구하여 특징점을 추출한다. 실험결과 복잡한 환경에서도 정확한 배경 분할과 사용자 동작을 대표하는 특징점 추출이 약 12 fps로 가능함을 알 수 있었다.