다중 에이전트 강화학습의 발전과 함께 게임 분야에서 강화학습을 레벨 디자인에 적용하려는 연구가 계속되 고 있다. 플랫폼의 형태가 레벨 디자인의 중요한 요소임에도 불구하고 지금까지의 연구들은 플레이어의 스킬 수준이나, 스킬 구성 등 플레이어의 매트릭에 초첨을 맞춰 강화학습을 활용하였다. 따라서 본 논문에서는 레 벨 디자인에 플랫폼의 형태가 사용될 수 있도록 시각 센서의 가시성과 구조물의 복잡성을 고려하여 플랫폼 이 플레이 경험에 미치는 영향을 연구한다. 이를 위해Unity ML-Agents Toolkit과MA-POCA 알고리즘, Self-play 방식을 기반으로2vs2 대전 슈팅 게임 환경을 개발하였으며 다양한 플랫폼의 형태를 구성하였다. 분석을 통해 플랫폼의 형태에 따른 가시성과 복잡성의 차이가 승률 밸런스에는 크게 영향을 미치지 않으나 전체 에피소 드 수, 무승부 비율, Elo의 증가폭에 유의미한 영향을 미치는 것을 확인했다.

최근에 본 논문은 지능형 레벨 결정 시스템을 제안한다. 이 시스템은 사용자 중심의 마코프 의사 결정과정(MDP)을 활용한 지능형 레벨시스템이다. 이 레벨 시스템의 특징을 다음과 같다. 첫째, 게임 레벨에 필요한 레벨 함수 도출을 위해 마코프 의사결정과정(MDP)을 적용한다. 기본 레벨은 초기 입력 데이터와 생성된 데이터를 기초로 결정된다. 둘째, 사용자 중심의 레벨 결정 시스템을 설계하기 위해서는 실시간 발생되는 입력 파라미터를 처리할 수 있는 레벨함수를 이용한다. 입력 요소는 순발력에 따라 레벨 등급을 판단하고 레벨 함수에 의해 레벨이 적용한다. 적절한 레벨 판단을 위한 보상정책을 설계한다. 셋째, 지능적인 레벨 결정 시스템을 디자인한다. 게임진행을 위해 인터페이스를 단순화한다. 그리고 다양한 센스를 지원할 수 있게 게임을 설계하여 체감형 기기를 활용하여 운동효과를 최대화할 수 있도록 디자인한다.

게임플레이어는 게임레벨의 목표에 따라 구성된 플레이공간에서 레벨디자이너가 설정한 게임 플레이를 경험한다. 플레이어의 경험적 행동들은 게임레벨 공간구조와 구조물 배치에 영향을 받는다. 따라서 게임레벨디자인 초기단계에서 게임레벨의 공간구조를 파악하고 분석하는 것은 중요한 과정이다. 본 논문은 공간이론을 바탕으로 FPS게임레벨의 공간구조 및 구성요소를 파악 하였다. 3종의 FPS게임에서 게임레벨 204개를 대상으로 관찰실험을 진행하고 게임레벨 목표에 따른 공간 구성요소 분포의 차이를 확인하였다. 분석결과, 게임레벨의 목표에 따라 플레이공간 에서의 경험적 행동은 뚜렷한 차이를 보이며 이것을 유도하는 공간구조는 차별성을 가진다.

온라인 FPS 게임 개발과 서비스가 활발하게 이루어지고 있는 반면에 FPS 레벨 디자인 관련 연구는 부족한 실정이다. 기존에 FPS 레벨 디자인 연구는 주로 PVE을 중심으로 이루어졌으나, 온라인 FPS 게임에서는 PVP 레벨 디자인 시각에서 살펴볼 필요가 있다. 이에 본 연구에서는 포 인트 블랭크(Point Blank) 단체전 선호 레벨을 사례로 PVP 레벨 디자인과 PVE 레벨 디자인 패 턴을 비교해 보았다. 본 연구는 사례 분석 결과 및 세 명의 FPS 개발 전문가 인터뷰를 통해 PVP 레벨 디자인 패턴 분류를 제시했다는 점에서 의의가 있다.

게임의 난이도는 게임의 재미와 깊은 연관이 있다. 하지만 게임 레벨의 난이도를 적절하게 결정 하는 것은 쉽지 않다. 대부분의 경우 사람의 실제 게임 플레이를 통한 테스트가 요구한다. 또한 정 량적인 평가도 어렵다. 따라서 게임 레벨 난이도의 정량적 평가를 자동으로 수행하는 것은 게임 개 발에 많은 도움이 될 것이다. 이 논문에서는 경로 탐색 알고리즘을 사용하여 게임 레벨의 길 찾기 난이도를 평가하였다. 길을 찾는 것은 많은 게임들의 기본 속성으로 게임 레벨의 전반적인 난이도 를 대표한다. 그리고 우리는 게임 레벨의 탐색 가능 영역이 동적으로 확장되고 다시금 탐색이 요구 되는 경우 이전 경로 탐색 결과를 재사용하여 난이도 평가 알고리즘의 성능을 최적화하였다.

스텔스 게임 레벨 디자이너는 다양한 난이도의 흥미로운 게임환경(레벨)을 제작해야 한다. J. Temblay와 공동 연구자들은 이 과정의 자동화를 돕는 Unity-기반 레벨 디자인 툴을 개발했다. 이 툴은 디자이너가 지도에서 경비병의 경로, 속도, 감시 영역, 플레이어의 출발점과 도착점 등 여러 게임 요소들을 입력하면 플레이어가 취할 수 있는 가능한 경로들을 포함한 다양한 시뮬레이 션 결과들을 보여준다. 이를 이용해 디자이너는 현재의 게임 요소들이 자신이 의도한 난이도 및 플 레이어 경로를 만드는지 실시간으로 확인할 수 있고, 필요한 경우 이들을 조정할 수 있게 되었다. 여기서는 두 가지 면에서 이 툴의 개선점을 제시한다. 첫째, 디자이너가 몇 개의 지점을 입력하 면 이 지점들을 포함하는 흥미로운 경비병의 감시 경로를 난이도별로 추천해주는 기능을 추가해 서 레벨 디자인 툴로서의 편의성과 유용성을 높였다. 둘째, 기존의 충돌 체크 함수 및 RRT-기반 경로 탐색 함수를 새로운 충돌 체크 함수와 델로네 로드맵-기반 경로 탐색 함수로 대체하여 시뮬 레이션 속도를 크게 향상시켰다.

사용자중심의 게임분석에 대한 과학적인 접근이 주목 받고 있는 게임개발 환경에서 플레이어에 대한 정확한 정보는 중요한 요소로 작용하고 있다. 본 논문에서는 플레이어의 행동과 게임레벨간의 상호작용이 타 장르에 비해 높은 FPS게임에서 주된 레벨디자인 요소인 Choke Point 유형과 Cover Pattern속성의 관계가 레벨난이도에 어떠한 영향을 주는지 살펴보았다. Choke Point는 목표달성을 위해 반드시 통과해야하는 주요 길목이며, Cover Pattern은 건물을 제외한 레벨상의 물체를 말한다. 두 요소는 레벨 난이도에 직 간접적으로 영향을 준다. 대표적인 10종의 FPS게임플레이를 분석하여 Choke Point유형을 분류하고 4종의 Cover Pattern속성을 배치하여 16개의 실험대상 레벨을 구성하였다. 10명 플레이어의 5회 반복플레이를 통해 800개의 플레이어 행동데이터를 수집, 분석하였다. 이러한 실증적 실험을 통한 분석결과는 게임레벨 디자인 단계에 구체적인 정보를 제공함으로써 체계적인 게임레벨 제작에 기여할 것이며 기존 학술적연구결과가 산업적으로 활용될 수 있는 방법을 제안하고 있어 의의를 갖는다.

플레이어의 게임공간에 대한 상호작용이 타 장르에 비해 직접적인 FPS게임은 특정 테마를 바탕으로 공간에서의 유리한 지점 확보 및 적의 제거가 주된 플레이이다. 본 논문은 근미래전테마 위주의 Hullett과 Whitehead 연구의 10가지 패턴을 기준으로 과거전, 현대전, 근미래전 3가지 테마에 대한 9종의 FPS게임 디자인패턴을 분석하였다. 그 결과, 10가지의 패턴 외에 주류 패턴으로써 '엄폐물 요소'의 중요한 역할을 발견하였고 '엄폐물 요소'의 패턴 속성을 분석하여 레벨디자인을 위한 효율적인 엄폐물 패턴의 활용방법을 제시하였다. 이러한 결과는 테마에 따른 FPS게임의 레벨디자인을 위한 실증적인 가이드라인으로 활용 될 수 있다.

게임에서 레벨 디자인 (Level Design)과 캐릭터간의 밸런스는 게임의 흥미를 결정하는 매우 중요한 요소이며, 레벨 디자이너에 의해 결정 된다. 기존의 게임에서는 플레이어가 가장 큰 재미를 느낄 수 있는 캐릭터의 공격 패턴과 속성은 정적으로 정해졌으며 스크립트 형식으로 표현됐다. 이와 같이 정적으로 정해진 레벨에 따라 진행되면 플레이어가 쉽게 적응하게 되고, 플레이어의 학습능력에 따라 레벨 디자이너가 의도했던 밸런스가 깨질 수 있었다. 이런 문제점을 해결하기 위해 본 논문에서는 게임 도중에 플레이어의 대응 패턴을 GMM(Gaussian Mixture Model)으로 모델링하고 분석하여 레벨 디자이너가 의도했던 레벨과 재미를 느낄 수 있는 환경을 제공하는 방법을 제안한다. 제안한 방법을 실제 2D슈팅게임에 적용하여 플레이어의 패턴을 분석한 결과와 동적 레벨 디자인의 결과를 보인다.