기존의 스타크래프트II 내장AI는 미리 정의한 행동 패턴을 따르기 때문에 사용자가 전략을 쉽게 파악할 수 있어 사용자의 흥미를 오랫동안 유지시키기 힘들다. 이를 해결하기 위해, 많은 강화학습 기반의 스타크래프 트II AI 연구가 진행되었다. 그러나 기존의 강화학습AI는 승률에만 중점을 두고 에이전트를 학습시킴으로써 소수의 유닛을 사용하거나 정형화 된 전략만을 사용하여 여전히 사용자들이 게임의 재미를 느끼기에 한계가 존재한다. 본 논문에서는 게임의 재미를 향상시키기 위하여, 강화학습을 활용하여 실제 플레이어와 유사한 AI을 제안한다. 에이전트에게 스타크래프트II의 상성표를 학습시키고, 정찰한 정보로 보상을 부여해 유동적 으로 전략을 변경하도록 한다. 실험 결과, 사용자가 느끼는 재미와 난이도, 유사도 부분에서 고정된 전략을 사용하는 에이전트보다 본 논문에서 제안하는 에이전트가 더 높은 평가를 받았다..

현재 텍스타일 분야는 활용 범위가 확장됨에 따라 감성과 같은 비물질적인 가치에 관해 관심을 두는 연구들이 증가하는 추세를 보인다. 본 연구의 궁극적인 목적은 디지털 크래프트를 적용한 텍스타일 디자인의 감성적 의의에 초점을 맞추어 실증 연구를 통해 디지털 크래프트를 적용한 감성적 텍스타일 디자인의 생성 가능성 및 활용방안을 제안하는 것이다. 본 연구에서 개발한 주관적 평가 스케일을 통해 측정한 평가결과를 바탕으로 디지털 기술을 적용 한 텍스타일 디자인과 디지털 크래프트를 적용한 텍스타일 디자인의 차이를 비교하여 통계적으로 의미가 있는지를 검증하기 위한 실증 연구를 진행하였다. 실험 결과, 디지털 크래프트를 적용한 텍스타일 디자인 작품에 대한 감성 생성 가능성과 활용방안에 대한 몇 가지 의미 있는 시사점을 도출할 수 있었다. 첫째, 에스닉한 감성은 유의한 수준은 아니지만 3번의 비교 분석에서 모두 증가하였다. 둘째, 모던과 클래식한 감성은 모두 감소하였다. 셋째, 디지털 텍스타일 머신과 디지털 텍스타일 머신과 크래프트의 비교 분석에서 펀한 감성이 유의한 차이로 증가함을 보였다. 넷째, 3D 프린팅과 3D 프린팅과 크래프트의 비교분석에서 엘레강스가 유의미하게 증가하였다. 따라서 디지털 크래 프트를 적용한 텍스타일 디자인은 사용한 디지털 기술 방식에 따라 에스닉, 펀, 엘레강스한 감성의 전달이 가능할 것으로 예측된다. 본 연구를 통해 도출한 결과를 텍스타일 디자인 개발과 생산 단계에서 적절하게 사용한다면 감성적 텍스타일 디자인의 개발을 위해 효과적으로 작용할 수 있을 것이다. 또한, 본 연구의 결과는 디지털 크래프트를 통한 감성적 텍스타일 디자인에 대해 객관적인 자료를 제공함으로써 향후 학계뿐만 아니라 실무에도 중요한 시사점 을 제공해 줄 수 있을 것이라 기대한다.

The digital game is a space to form a new culture community to modern people. They build a social activity through the virtual space and function as a social tool in the more aggressive dimension than existing media. Therefore, apprehending various social phenomena appearing on the digital game is as important assignment as the society study of the real world. Therefore, this paper will analyze the leadership type of the leader characters who lead the group among various social phenomena appearing on the digital game. Particularly, the researcher tried to focus on the multi-ending of Star Craft which contributed to activating the domestic game culture to apprehend the features and aspects through the type of leader characters and the goal & duty of that group.

스타크래프트는 1998년도에 미국 ‘블리자드’ 사에서 제작한 실시간 전략 시뮬레이션 게임이다. 이 게임의 등장 이후로, 게임을 즐기는 사용자들의 수준은 본 게임이 등장한 이후로 월등히 향상되었으나, 본 게임의 컴퓨터 인공지능의 수준에는 변화가 없었다. 이 문제를 해결하기 위해, 몇 가지 연구 노력이 진행되어왔다. 그러나 기존의 인공지능 성능 향상 기법들은 치트 (cheat) 등을 사용하거나, 상당히 획일화된 전략 전술로 인해, 컴퓨터 인공지능의 한계가 쉽게 드러나는 단점이 있었다. 본 논문에서는 보다 적응성 있고 비용 효율적인 빌드 오더 선택 기법을 제안한다. 제안한 기법은 상대적인 전략 전술의 차이를 바탕으로, 현 상황에서 발생할 수 있는 적의 공격에 대하여 비용 효율적인 대응 방안을 선택한다. 이를 사용하면 컴퓨터 인공지능의 질과 성능의 측면에서 향상을 이룰 수 있다. 제안한 기법과 기존 스타크래프트 인공지능의 상대적 성능 평가를 통해, 제안한 기법을 사용한 인공지능이 월등히 뛰어난 성능을 보임을 확인한다.

게임에서의 텍스트를 추출하고 이를 분석하고자 하였다. 기본적으로 그레마스의 구조생성기호학을 활용하여 텍스트를 분석하고자 하였는데, 연구방법론에서는 현상학, 해석에서는 정신분석학의 이론에서도 도움을 받았다. 구체적인 분석대상으로는 온라인게임인 스타크래프트, 리니지, 스페셜포스를 선택하였다. 연구문제는 이들 세 게임의 의미생성방식에 대한 탐구로 구성되었다. 각 게임의 의미생성방식은 구조생성기호학의 세 가지 층위에서 구분되어 연구되었다. 즉, 심층구조, 기호-설화구조, 담화구조의 세층위로 전환, 발화되면서 점진적으로 의미가 풍성해지는 과정이 탐구되었다. 각 게임의 차이, 나아가 게임 장르간의 차이는 주로 심층 수준의 차이에서 기인한다고 보인다. 이들 게임의 주요 공통점이자, 다른 매체와의 차이점은 행동자 모델에서 두드러지는데, 바로 이용자가 스스로 주체의 위치를 점하게 되는 것이다. 상호작용성으로 대변되는 게임의 특성은 이용자의 텍스트로의 적극적인 개입을 할 수 있게끔 한다. 이러한 적극적인 개입은 이용자가 스스로 텍스트의 주체가 되도록 허용하는데, 주체가 된다고 함은 곧 스스로의 욕망을 직접 대상에 투사하면서 텍스트를 창출함을 의미한다. 바로 이러한 점이 게임의 의미생성방식의 큰 특징이며 다른 매체들과의 주요한 차이점이기도 하다. 더불어 게임이 우리 문화와 사회에 커다란 영향을 미칠 수 있는 기제임이 입증되는 것이기도 하다.

그레마스의 기호 사각형과 구조생성기호학은 언어는 물론 비언어 텍스트 분석에도 유용하기에, 이를 활용하여 스타크래프트를 분석해보고자 하였다. 가장 1차적으로 필요한 작업이 게임 텍스트에 대한 분절이었는데, 본고에서는 크리스티앙 메츠의 거대 통합체 이론과 원칙을 차용하여 게임 텍스트 분절의 기준을 삼았다. 스타크래프트의 기호 사각형을 도출한 결과 스타크래프트는 전쟁이라는 의미축을 중심으로 하여 생산과 파괴라는 기본적인 의미범주를 통하여 의미를 생성하는 것으로 파악되었다. 이러한 의미작용체계에 대한 분석은 향후의 설화수준, 담화수준에서의 의미작용체계분석과 맞물려 총체적인 스타크래프트의 의미생성과정을 파악하는데 디딤돌이 될 것으로 기대된다.