Storytelling in games is different from storytelling in other media in that it must interact with the user. The existing storytelling engine is not appropriate for interactive storytelling in games, so interactive storytelling engine is developed to supplement this shortcoming. However, the interactive storytelling engine uses methods that manages game events. Thus it is not appropriate for games with stories that are composed mainly of characters. This research examines the defects to propose improvement suggestions to apply the existing storytelling engine to games. This would be useful in developing stories that interact with the player in games.

본 논문은 상황, 시간, 성격에 따른 정서적 특징이 반영된 인공정서를 개발하고, 이를 가진 인터랙티브 캐릭터를 스마트폰을 통해 개발하는 것을 목적으로 한다. 본 논문의 인공정서는 외부의 정서적 자극과 내부의 욕구에 의한 정서 표현을 위해 정서 모듈과 추동 모듈을 갖는다. 정서 모듈은 시간, 성격, 서로 다른 정서 간의 상호관계에 따른 정서의 변화를 담당하는 모듈이다. 추동 모듈은 장시간에 걸친 욕구 변화에 따라 정서적 민감도에 영향을 주는 모듈이다. 또한 방어기제에 의한 정서표현을 위해, 정서를 정서모듈과 추동모듈에 영향을 받는 제 1경로와, 받지 않는 제 2경로로 나누어 처리한다. 이러한 구조를 갖는 인공정서를 가진 인터랙티브 캐릭터를 스마트폰을 통해 개발하였다. 또한 동일한 입력이 주어졌을 때 상황, 시간, 성격에 따라 어떠한 정서적 차이를 갖고 표현을 하는지 시뮬레이션 하였다. 본 논문의 결과물은 인공정서를 가진 인터랙티브 캐릭터를 실제적으로 구현하고, 스마트폰을 통해 표현함으로서 인공정서의 개인화를 가능하도록 한 것에 의의가 있다.

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.

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.