딥러닝(DL: Deep Learning)의 발전으로 오늘날 다양한 분야에서 AI 모델이 만들어지고 사용되고 있다. 오늘날, 컴퓨터의 발전과 DL 알고리즘의 발전에 의해, DL 기반 AI 모델은 수많은 데이터를 학습하고 스스로 규칙을 찾을 수 있다. DeepMind의 Alphago는 학습 데이터 만으로 게임의 규칙을 스스로 판단하고 고수준의 게임 플 레이를 할 수 있다는 가능성을 보여준다. 이런 다양한 DL 알고리즘이 게임 분야에 적용되고 있지만, 스포츠 게임 같이 팀의 전술과 개인 플레이가 공존하는 분야에서는 단일 AI 모델만으로 성공적인 플레이를 이끌어 내기에는 한계가 존재한다. 오늘날, 고품질의 스포츠 게임은 쉽게 접할 수 있다. 하지만, 게임 AI 연구자들이 이런 고품질의 스포츠 게임에 맞는 AI 모델을 개발하기 위해서는 게임 코드 소스를 받거나 게임 회사에서 테 스트용 시뮬레이터를 제공해줘야만 할 수 있다. 게임 AI 연구자들이 활발한 스포츠 게임 분야의 AI 모델을 개 발하기 위해서는 스포츠 게임의 규칙과 특징이 반영되고 접근하기 쉬운 테스트 환경(Test Environment)이 필요 하다. 본 논문에서는 팀의 전술과 개인 플레이가 중요한 스포츠 게임 분야에서 AI 모델을 만들고 테스트할 수 있는 규칙기반 축구 게임 프레임워크를 제안한다.

지난 20여년 간 비약적인 성장을 거듭하며, 한 국의 주요 산업으로 자리 잡은 국내 게임산업은 2019년 현재 국내시장 성장세의 둔화와 해외 주 요국과의 경쟁 격화로 인한 이중고를 겪고 있다. 위와 같은 위기를 타개하기 위해서는 기존 IP의 적극적인 이용과 대규모 신규투자를 통한 흥행 IP의 확보를 통한 국내 및 신규 해외시장의 개척 과 확장이 필요하다. 그러나 IP를 활용한 성장전략을 모색함에 있 어 게임물 저작권 분쟁과 관련된 그간의 역사를 되짚어볼 필요가 있다. 요컨대, 게임물은 그 자체 로서 단일한 형태가 아닌 복합 콘텐츠의 성격을 지니는데, 시각적 저작물 및 영상 저작물로서의 저작물성을 인정받아온 그간의 경향과 달리 게임 규칙은 저작물의 보호범위로 인정받지 못하였다. 이는 “아이디어-표현 이분법”의 적용에 따라 게 임 규칙은 아이디어에 불과할 뿐이고 이에 따라 독창적 개성을 지닌 창작물로서의 지위를 얻지 못하였고 실질적 유사성의 판단 대상조차 되지 못하기 때문이다. 그러나 최근 대법원은 게임물과 관련된 저작권 침해 분쟁에서 게임 규칙 또한 창 작적 개성을 갖고 있다면 이에 대한 저작권 침해 를 인정할 수 있다는 취지의 판단을 하여 주목을 받고 있다. 위와 같은 판단이 등장하게 된 배경을 살펴보고, 특히 이를 토마스 쿤의 패러다임 시프 트 이론에 대입하여 발전적 과정으로서 설명하는 것이 이 글의 주요한 목적이다. 대상 판례는 게임 규칙에 대한 저작권 침해를 인정하고 있으나, 이를 곧바로 일반화하기에는 사 안의 특성에 따른 개별적ㆍ구체적 요소들이 있어 다소 성급한 측면이 있다. 그러나 위 대법원 판례 는 게임 규칙 또한 창작적 개성을 가진다면 실질 적 유사성을 바탕으로 저작권 침해를 인정할 수 있다는 여지를 마련한 것만으로도 그 의의를 지 닌다.

최근 감정에 대한 연구는 게임을 하는 사용자와의 상호작용을 높이는 요소로 주목 받고 있다. 그 동안 게임에서 표현되는 감정은 간단한 구조를 사용했었다. 하지만 게임에서 사용되는 감정에 대한 사용자의 요구가 높아지면서 감정을 구조화시킬 필요가 생겼다. 이 논문에서는 게임 속 캐릭터의 감정을 위해 생물학적 감정 원리를 기반으로 제안된 감정규칙을 활용했다. 그리고 감정에 영향을 주는 게임 구성요소를 분류하고 캐릭터가 게임에서 감정을 인지하기 위한 구조를 제안한다. 이를 통해 기존의 게임에서 사용된 감정을 감정의 역할로 분석하고 게임에서 감정을 표현하기 위해 고려 해야할 구조적인 틀을 제안한다.

본 논문의 목적은 온라인 게임에서 나타나는 사용자 생성 규칙의 양상 및 특징을 분석하고, 이를 통해 게임 내에서 플레이어의 정체성이 형성되는 방식을 밝히는 것이다. 이를 위해 유즈 맵 시스템에서 기원한 온라인 게임 <리그 오브 레전드>를 연구 대상으로 채택하고, 규칙 이론 을 바탕으로 사용자에 의해 만들어진 규칙의 양상을 분석하였다. 그 결과 게임 내에서 지배적으 로 나타나는 규칙은 개발자가 만든 규칙이 아닌 사용자로부터의 창발적인 규칙에 있었다. 그리 고 이러한 사용자 생성 규칙은 규칙 발견과 다수 사용자에 의한 선택의 과정을 거치면서 궁극적 으로 시스템의 상태 변화까지 이끌어낸다. 본 논문에서의 사용자 생성 규칙에 관한 연구는 게임 내에서의 사용자 역할을 제고할 수 있도록 한다는 측면에서 의의를 가질 것으로 기대한다.

감정은 사용자의 상호작용을 도와주는 게임요소 중 하나이다. 그동안 게임에서 캐릭터들의 성격이나 감정을 표현하는 방식은 그래픽과 특정행동에 대한 반응 정도로 고려되었다. 하지만 최근 감정연구에 대한 관심이 높아지면서 게임에서도 감정을 다양하게 활용하기 위한 구조화가 필요해졌다. 자율성 에이전트 분야에서는 감정의 활용가능성 연구를 통해 12가지 감정규칙을 정의했다. 본 논문에서는 감정규칙을 게임에 사용되는 용어로 정의하고 확장시켜 게임 감정규칙을 만들었다. 그리고 게임 감정규칙을 사용해 실제 게임 속 캐릭터의 감정을 분석했다. 그 결과 비슷한 장르의 게임에도 각자 다른 게임 감정규칙이 사용되는 것을 볼 수 있었다.

본 연구는 게임을 구성하는 핵심적인 구성 요소인 규칙을 특성에 따라 단계별로 분류하고 각 규칙 단계의 성립 근거와 개념을 정의한다. 이러한 정의를 바탕으로 게임 규칙의 변화 과정을 분석하고 게임 규칙이 진화를 통해서 발전해 나간다는 점을 확인한다. 디지털 게임 규칙의 변화 구조는 환경에 따라 이루어지는 생물의 진화 경로와 같은 구조를 가진다. 이러한 새로운 관점에서 바라보는 이 연구를 통해서 게임 규칙의 진화와 생물의 진화 경로의 구조적 유사성을 살펴본다. 또한 디지털 게임 규칙이 진화하는 과정을 새로운 시각을 통해서 분석하고 개념화하고자 한다. 나아가 이 연구를 바탕으로 게임을 새로운 학문적 대상으로서 재발견하고자 한다.

게임개발에서 설계내용은 디자인단계에서 뿐 아니라 구현단계와 테스트단계까지 자주 변경이 이루어진다. 게임의 설계내용은 게임규칙과 콘텐츠의 설계내용으로 이루어진다. 그 중에서 게임규칙의 설계 내용은, 모든 개발참여자들이 쉽고 정확하게 이해할 수 있어야 하고 자주 이루어지는 변경들이 효율적으로 관리되어야 하며 그리고 정확한 검증이 이루어져야 한다. 본 연구는 게임규칙의 설계내용에 대해, 게임디자인에서 적합하게 될 수 있는 표현방식을 찾기 위한 조사연구로서, 문서표현방식, UML 표현방식, 페트리네트 표현방식, 스크립트언어 표현방식에 대해 비교분석을 하였다. 비교분석은 게임규칙의 표현범위, 비주얼적 표현능력, 논리적 표현능력, 자동화된 검증 가능성, 그리고 효율적 형상관리 가능성에 대하여 이루어졌다. 비교분석결과 UML 표기방식이 가장 적합하였다. 그러나 UML 표기방식은 보다 편리한 자동화된 검증 방법의 연구개발이 필요한 것으로 판단되었다.