사실적인 게임 경험을 위해서 게임 시스템이 풍부하고 사실적인 표정 표현을 처리할 수 있는 능력을 갖춰야 한다. 그러나 이렇게 풍부한 표정 정보를 담기 위해서는 큰 저장 공간이 필수적이다. 이 논문에서는 게임과 3차원 애플리케이션에서 인간 얼굴 모델에 최적화된 옥트리 기반의 기하 주도 매시 압축 프레임워크를 제안한다. 본 논문에서는 인간의 얼굴 모델에 대한 정보 엔트로피를 줄이기 위해 구면 좌표계에서 옥트리 데이터 구조를 정의(S-Octree)하고 매시에 내포한 대칭성을 적극 활용한다. 제안하는 방법은 일반적인 공간 분할 방식에 대한 프레임워크를 제공하기 때문에 인간 얼굴 매시의 압축을 위한 다른 옥트리 기반 압축 기법에도 적용 가능하다. 이전 방식과 비교했을 때 제안하는 방법은 압축 후 데이터 크기와 인코딩/디코딩 시의 시간이 약 50% 향상되는 결과를 얻는다.

본 논문은 게임 도메인에서 웹 코퍼스를 이용하여 감성사전을 구축하는 방법과 구축한 감성사전의 평가 결과를 기술한다. 감성사전 구축을 위해 먼저 트위터 형태소 분석기를 이용해 국내 한 포털 사이트의 게임 관련 웹 문서를 기반으로 어휘를 수집하여 감성 사전 어휘 목록을 만들었고, 목록에 있는 단어들 중 동사와 형용사 품사의 단어들에 대해 감성 사전을 구축하였다. 구축된 감성 사전의 평가를 위해 영어 기반의 Senti-word Net(SWN)을 한글로 번역한 한국어 SWN을 이용하여 정밀도와 재현율 값을 계산하였다. 평가 결과 긍정과 부정 감성의 F-1값에 대한 평균이 형용사의 경우 0.85, 동사에 대해 0.77을 각각 보여 주었다.

최근의 인공 신경망(Neural Network) 기법은 전통적인 분류 문제와 군집화 문제 해결에서 벗어나 이미지 생성 같은 컨텐츠 생성에서도 좋은 성능을 보이고 있다. 본 연구에서는 차세대 컨텐츠 생성 기법으로 인공신경망을 이용한 이미지 생성기법을 제안한다. 제안하는 인공신경망 모델은 두 개의 이미지를 입력받아서 하나의 이미지에서는 색상을, 다른 이미지에서는 모양을 가져와 새로운 이미지로 조합해낸다. 이 모델은 컨볼루션 인공신경망(Convolutional Neural Network)으로 제작되 었으며 각각 이미지에서 색상과 모양을 추출해내는 두 개의 인코더와 각 인코더의 값을 모두 넘겨 받아 하나의 조합이 되는 이미지를 생성해내는 하나의 디코더로 구성이 되어있다. 본 연구의 성과는 저비용으로 게임 개발 프로세스 상 다양한 2차원 이미지 생성 및 보정 작업에 활용될 수 있다.

게임을 개발하는 단계에서 게임에 대한 이용자의 반응을 예측하는 것은 게임성 평가에 있어 중요하다. 본 논문에서는 게임 이용자의 반응을 알아보고자 게임 이용자의 생체 정보를 비침투 적인 방법으로 수집한 뒤, 분석할 수 있는 시스템을 제안한다. 이를 위해 아두이노를 활용하여 피부 전도도, 압력, 자이로스코프, 가속도계 센서를 내장한 마우스와 분석 시스템을 새로이 개 발하였다. 이 시스템의 유용성을 검증하기 위해 피험자가 이 마우스를 사용해 1인칭 슈팅 게임 ‘오버 워치’를 플레이하는 실험을 진행하였다. 실험 결과 본 시스템이 게임 플레이 영상과 마우 스 내 여러 센서들로부터 수집한 생체 정보들을 활용하여 게임 이용자의 특징을 분석하는데 유 용하게 활용될 수 있음을 확인하였다.

감성 분석은 글을 통해 작성자의 주관적인 생각이나 느낌을 분석하는 방법으로 효과적인 감성 분석을 위해서는 감성 단어 극성 사전 구축이 필수적이다. 본 논문은 효율적인 한국어 극성 사전 구축을 위해 우리가 개발한 크라우드소싱 기반 게임을 소개한다. 먼저, 크롤러를 이용해 인터넷 커 뮤니티에서 말뭉치들을 수집했고, Twitter 형태소를 이용해 수집한 말뭉치를 형태소별로 분류하고 단어화했다. 이 단어들은 모바일 플랫폼 기반 태깅 게임 형태로 제공되어 게임플레이를 통해 플레 이어들이 자발적으로 단어들의 극성을 선택하고 결과가 데이터 베이스에 축적되도록 게임이 설계 되었다. 현재까지 약 1200여개의 단어들의 극성을 태깅하였으며, 향후 좀 더 많은 감성 단어 데이 터들을 축적함으로써 특히 게임 도메인에서 한국어 감성 분석 연구에 기여할 것으로 기대한다.

본 논문의 목적은 플레이어가 조작하는 캐릭터의 관점이 사용자의 도덕적인 판단에 미치는 영 향을 연구하는 것이다. 이를 위해 우리는 Unity3D 게임 엔진을 이용해 Castaway 라는 이름의 인 터랙티브 스토리를 설계하고 개발했다. Castaway의 주요 내용은 1884년 영국에서 실제로 발생했던 R v Dudley and Stephens(일명 미뇨넷호 사건)에 기반하고 있다. Castaway 인터랙티브 스토리에 서, 플레이어는 가해자의 입장과 피해자의 입장 중 하나를 선택하여 해당 캐릭터의 시점으로 스토 리를 진행할 수 있다. 플레이어의 캐릭터에 대한 공감도가, 캐릭터에 대한 도덕적 판단에 영향을 주 었는지를 알기 위해 우리는 소규모 (n=10) 파일럿 스터디를 설계하고 진행하였다. 연구 결과는 서 로 다른 캐릭터 시점이 플레이어의 캐릭터 공감도 및 도덕적 판단에 영향을 미칠 수 있음을 시사했 다. 향후 보다 많은 참가자들을 모집해 주 실험을 진행할 예정에 있다.

본 연구에서는 사용자의 생체 신호를 반영한 감성 컴퓨팅 게임을 개발하였다. 생체 신호 측 정을 위해 GSR(Galvanic Skin Response), FSR(Force Sensing Resistor), 온도 센서(Infrared Thermometer)를 장착한 마우스를 제작하였다. 해당 마우스를 통해 게임을 하는 사용자의 생체 신호를 비침투적으로 측정한다. 측정된 데이터는 실시간으로 처리되어 사용자의 긴장도를 3단 계로 구분하며 구분된 긴장도는 반영되어 NPC(Non-Player Character)의 정서 반응과 스토리 분기의 변화를 가능하게 한다. NPC의 반응과 스토리 분기의 제작을 위해 Live 2d, Inkle Script 를 사용하였다. 본 연구를 통해 사용자의 생체 신호를 이용한 감성 컴퓨팅 게임 제작에 하나의 방법론을 제시한다.

본 논문은 게임을 수행하는 개별 사용자의 특별한 행동 탐지를 효율적으로 수행하는 시스템 을 제안한다. 제안하는 시스템은 일반적인 게임 플레이 환경에서 비 침투적 방법을 통해 포착 가능한 사용자 특징과 반복적인 패턴에 기반을 두어 특이 행동 탐지를 한다. 본 논문에서는 표 정과 사용자 움직임과 같이 관찰되는 자료를 분석하기 위해 카메라를 사용했다. 게다가 반복 행동 탐지를 위해 게임 사용자로부터 멀티 모달 데이터를 사용하여 고차원의 행동 분석하기 위 해 사용했다. 특이 행동 탐지에 효과적인 Support Vector Machine 을 사용했으며, 특이 행동 탐지 수행의 유용성을 평가하여 약 70% 확률로 탐지하는 이상 행동 탐지 재현율을 보였다. 또 한 반복 행동 분석이 가능함을 보였다. 제안된 기법을 사용하였을 때 PC 환경에서 제공하는 모 든 콘텐츠의 분석에 대한 피드백과 정량화하는데 도움이 될 수 있다.

본 논문에서는 아날로그 방식의 보드게임과 근거리 무선통신(NFC, Near Field Communication) 을 이용한 보드게임의 편의성을 비교 분석하기 위하여 근거리 무선통신이 적용된 프로토타입으 로 트레이딩 카드 게임(TCG, Trading Card Game)을 개발하였다. 특별히 아날로그 방식 카드 게임의 장점인 사회적 유대감이나 의사소통 능력을 유지하도록 TCG 카드 게임을 개발하였다. 2인 1조로 20명의 플레이어들이 아날로그 카드게임과 NFC를 적용한 디지털 카드게임을 플레이 한 이후에 설문 조사 결과를 통하여 NFC 카드게임이 아날로그 카드게임보다 플레이어들에게 편의성을 많이 제공한다는 것을 확인하였다.

본 논문에서는 현 스마트 폰 게임시장에서 개발사의 수익 창출 한계를 진단하고 이를 극복하기 위한 수익 창출 모델을 제안한다. 논문에서 제안하는 수익 창출 방식은 게임을 단순히 유저의 재미추구와 시간 소모가 아닌 이윤 추구 활동으로 바꾸는 것이다. 수익 창출 방식은 양방향으로 이루어진다. 첫 번째로 오프라인 기업체는 게임 제작사와 제휴를 통해 게임 내 활용이 가능한 쿠폰을 발행함으로서 오프라인 상품의 홍보 효과를 누리게 된다. 두 번째로 게임 제작사는 게임 플레이 완료시 오프라인에서 활용할 수 있는 쿠폰을 플레이어에게 제공한다. 이를 통해 게임 플레이 결과가 오프라인에서 실제 구매로 이어질 수 있도록 한다. 본 논문에서는 이러한 수익 모델을 실제 플랫폼으로 구현하였고 관련 프로세스 및 방식을 소개한다.

본 논문에서는 서사의 핵심 자원인 NPC 및 다양한 월드 자원들을 가진 가상의 영속적 RPG월드에서 NPC들이 창발적인 퀘스트를 지속적으로 생성할 수 있는지 실험을 통하여 검증하고자 한다. 이를 위해 가상의 RPG 월드 환경과 선행 연구들의 퀘스트 유형을 상정하여, NPC의 내적 욕구와 다른 자원의 발견 사건을 통해 퀘스트를 생성하는 실험을 하였다. NPC의 퀘스트 생성 의사결정은 욕구 충족정도, 재화 보유 그리고 상호 관계를 변수로 하였으며, 이들 변수는 퀘스트의 수행 결과에 따라 지속적으로 다음 퀘스트 생성에 영향을 주도록 하였다. 본 연구를 통하여 영속적 가상 월드에서 NPC자원들이 절차적 의사 결정 과정을 통하여 다양한 퀘스트를 지속적으로 양산할 수 있음을 보여주었다.

본 논문은 클라우드 컴퓨팅 환경에서 새로운 네트워크 적응적 N-스크린 게임 시스템을 설계 및 구현하였다. 목표하는 시스템은 클라우드 서버에서 연산된 게임 화면을 가정에 설치된 게임서버를 통해 한대 이상의 게임 단말로 전송해야 한다. 하지만, 하나의 게임 영상을 가지고 서로 다른 해상도를 가진 N-스크린을 지원하는 것은 어렵고, 무선 네트워크에서의 게임 사용자 이동은 영상 화질을 저하시킨다. 따라서, 본 논문은 스케일러블 비디오 코딩 기술과 채널 코드 기술인 랩터 코드를 이용하여 네트워크 적응적 게임 영상 추출 및 전송 기술을 개발하였다. 실제 게임 영상을 이용한 시뮬레이션 결과는 제안하는 영상 기술의 효율성을 입증한다.

고 밀집 상태의 군중 시뮬레이션은 객체 수에 따라 복잡도와 제작 비용이 크게 증가함으로 사실적인 움직임을 표현하는데 어려움이 있다. 본 논문에서는 고 밀집 군중 시뮬레이션 시 사실적인 움직임을 표현하기 위해 Smoothed Particle Hydrodynamics (SPH) 기법을 도입하였다. 본 연구에서는 유체 시뮬레이션에 사용되는 SPH 모델을 응용하여 객체 움직임에 필요한 회피력, 거리 유지력, 그룹 응집력을 새로이 제안하였다. 제안된 객체 운동 수식은 고 밀집 상태에서 유체와 같이 자연스런 객체 움직임을 표현하는데 효과적이다. 실험 결과, 본 시스템은 밀집도 높은 군중 시뮬레이션을 실시간으로 생성 가능함을 보였다.

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.

온라인 게임 시장의 규모가 커짐에 따라 온라인 게임의 서버 성능에 대한 중요성이 커지고 있다. 본 논문은 게임 속의 객체 상태에 대한 동기화 패킷을 줄여 서버의 성능을 높이는 방안을 제안한다. 제안하는 방식은 게임 속의 각 객체의 이동 범위에 대한 예측과 못가는 지역에 대한 처리를 통하여 지형간의 경계이동 횟수가 감소될 수 있도록 지형을 재구성 할 수 있는 해결책을 제공한다. 성능평가는 제안하는 지형분할방식이 기존방법에 비해 동기화 패킷에 대한 처리량이 줄어드는 것을 보여준다.

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.