모바일 게임 시장이 스마트폰 중심으로 변화되기 시작하면서 모바일 게임에서는 오토 플레이 시스템이 적용되기 시작하였다. 오토플레이 시스템은 버튼 한번으로 게임을 자동으로 진행하는 시스템 이며 현재 거의 대부분의 모바일 게임에서 적용되었고 PC게임에서 까지 이러한 시스템이 적용되고 있다. 하지만 이러한 오토 플레이 시스템의 성능은 매우 비효율적으로 행동하고 있으며 본 논문에서는 플레이어의 행동 패턴을 기반으로 학습한 인공지능을 제안하고자 한다. 본 논문에서 제안하는 인공지능 모델은 플레이어가 게임을 진행하면서 게임 데이터와 플레이어가 입력한 버튼 값을 학습 데이터로 저장하고 학습데이터를 DNN(Deep Neural Network) 신경망 모델을 사용하여 학습하였다. 게임에서는 플레이어가 중복적으로 다른 버튼을 동시에 누르기 때문에 Output Layer를 다층으로 분류하여 학습을 진행했다. 본 논문 실험에서는 20명의 실험자들에게 제안하는 인공지능 모델을 사용함으로써 결과를 기록하였고 트랙을 일정하게 벽을 부딪치지 않고 달린 플레이어 데이터만 제대로 학습되어 결과를 얻을 수 있었고 그렇지 않은 플레이어의 데이터는 캐릭터가 제대로 이동하지 않아 결과 값을 얻을 수가 없었다. 또한 간단한 아케이드 게임을 만들어 강화학습과 비교하였으며 강화학습보다 성능은 좋지 않았지만 학습속도가 약 10배 빨랐다.

MMORPG Gameplay is based in a Law of Spatial Maintenance. There are 4 distance types - critical distance, flight/chase distance, interaction distance, and escort distance- according to the interaction object’s types and goals. These distance are related that the player appreciates and recognizes the game space. This study is significant in the sense that it is the cornerstone of finding in gameplay's essence.

게임세계는 이제 일상생활을 영위하는 공간으로 자리매김하고 있다. 따라서 게임세계는 또 다른 사회로서 역할을 수행하고 있다. 그러므로 우리가 그 사회에 적응하고 바람직하게 삶을 영위하기 위한 연구가 선행 되어야 할 것이다. 따라서 본 논문은 현실세계의 사회인으로서 역할을 대변하는 직업군을 게임세계에서도 체계적으로 연구하여 게임세계에 사회생활의 공간으로서 의미를 부여 할 수 있도록 돕고자 한다. 또한 게임 영역 중에서 플레이어의 역할을 잘 설명하고 있는 온라인 롤플레잉 게임을 토대로 플레이어 캐릭터의 역할을 이해하고자 하였다. 플레이어 캐릭터의 역할 분류 과정은 수집된 플레이어 캐릭터에 대한 유사도와 플레이어의 지각 구조를 이해 할 수 있는 심리적 거리 측정 과정을 거쳐 다차원 분석과 군집분석을 이용하여 체계화한다. 분석된 결과인 플레이어 중심의 캐릭터 분류는 게임세계를 다른 소통의 공간으로서 이해하고자 할 때 중요한 요인으로 활용될 것이다.

게임에서의 인공지능은 등장 캐릭터의 지능적인 행동을 구현함으로써 게이머가 조작하지 않는 NPC(Non-Player Character)들의 움직임을 자연스럽게 제어하거나 게이머의 상대 역할 또는 보조자 역할을 한다. 뿐만 아니라 애니메이션의 동작을 제어할 수도 있으며 캐릭터가 목적지까지 갈 수 있는 최적의 이동경로를 찾아주기도 한다. 게임에서의 인공지능을 구현하기 위해서는 한 두가지 방법만을 사용하기보다는 게임의 수준이나 장르에 따라 몇가지 방법을 조합하여 구현하는 것이 일반적이다. 현재 출시되어 상용화 된 RPG 게임에는 인간과 거의 흡사한 모션들이 많은데 이 모든 모션들은 모션 캡처를 통해 얻은 데이터들이어서 용량도 무척 크고 특히 이러한 자연스러운 모션은 플레이어 캐릭터에 국한되어 있다. 따라서 게임플레이 할 때 상대적으로 비중이 작은 NPC의 모션은 무척 단순하고 부자연스럽다. 본 논문에서는 NPC가 플레이어캐릭터의 모션을 학습할 수 있는 알고리즘을 제시하고 연구하였다.

플레이어-캐릭터 관계는 게임을 구성하는 가장 중심적인 구조를 이룬다. 이는 통상 상호작용의 관점에서 다루어져 왔으나, 상호작용 개념의 포괄성은 이들 사이의 구체적 구조 이해를 충분히 지원하지 못한다. 본 연구는 플레이어-캐 릭터 관계를 복합적응시스템 이론을 적용하여 게임 시스템 내부에서 플레이어-캐릭터 관계를 밝히고자 한다. 먼저 디 지털 게임 시스템 내의 5가지 적응 행위자를 분석하여 각각의 구성 요소들이 적응성 발현을 위해 어떤 역할을 수행하 는지 규명한다. 이어 적응이 진행되는 자극-반응, 적응-학습의 두 단계를 거침에 따라 플레이어와 캐릭터 관계 구조가 어떻게 변화하는가를 규명한다. 이는 복합적 요소의 상호 영향 관계를 통해 수행되는 디지털 게임의 과정을 플레이어- 캐릭터 관계의 적응 관점에서 구체화된 이해를 제시한다는 의의가 있다.

컴퓨터 게임에서 등장한 NPC(Non-Player Character)가 복잡하고 다양한 모바일 환경에 적용되면서 친밀하고 지능적인 인터페이스로써 기대되고 있다. 이러한 NPC 인터페이스는 적응형 서비스를 제공하기 위한 모바일 에이전트에 적용할 수 있는 유망한 기술 중의 하나이다. 본 논문에서는 모바일 장치로 사용자의 상황을 능동적으로 분석하고 적응형 서비스를 제공하기 위한 다중 에이전트 시스템인 ubi-MASME(ubiquitous Multi-Agent System for Mobile Environment)를 제안한다. 이 시스템은 Hybrid P2P를 적용하여 부족한 컨텍스트 자원을 확보하고, 다양한 사용자의 상황에 따른 적절한 서비스를 NPC 인터페이스 방식을 채택하여 제공하도록 구현하였다.

게임 플레이어 캐릭터는 사건의 중심에 있으며 몰입에 지대한 영향을 미친다. 미국과 일본 게임시장의 소비자를 이해하기 위해 플레이어 캐릭터 기초 특성인 나이와 성별을 비교분석할 필요가 있다. RPG와 어드벤처 장르에서 미국과 일본의 15년간 게임어워드 수상작을 연구대상으로 선정하여 나이와 성별을 분류하고 비교분석하였다. 일본 게임은 나이와 성별을 명시한 설정된 캐릭터 비율이 94.3%, 88.6%로 압도적으로 높았으나 미국 게임은 나이를 명시하지 않고 설정된 캐릭터가 가장 높았다. 본 연구는 미국과 일본 게임의 플레이어 캐릭터 나이와 성별에 설정에 차이가 있다는 점을 인식하게 하고 플레이어 캐릭터 설정의 가이드라인이 되어 게임 디자인 발전에 기여하고자 한다.

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.

많은 장르의 게임들에서 타 플레이어의 캐릭터와 다르게 특성화된 플레이어 고유의 캐릭터는 게임의 주된 흥미 요소 중 하나이다. 현재 보통의 경우, 이러한 요소를 제공해주기 위한 시스템 은 대부분 유저들이 직접 특성 항목에 캐릭터 성장에 따라 주어지는 포인트를 할당하여 캐릭터 에 고유한 특성을 부여하는 형태로 이루어져 있다. 이러한 시스템에서 개개의 유저 스스로에게 합리적인 캐릭터 특성화를 제공하기에 많은 어려움과 제약이 따른다. 이 연구에서는 유저의 플 레이 타입에 입각한 성장 시스템을 제안한다. 플레이어의 행동이나 타입에 의해 결정되는 성장 형태는 페트리네트에 의해 생성되며, 실험 결과와 분석을 통해 제안된 방식이 캐릭터 성장 시 스템에 적합함을 보인다.

게임 플레이어와 게임 세계 아바타 사이의 일체감 향상을 위하여 게임 플레이어의 신체 정보 를 측정하고 이를 사용하여 게임 캐릭터의 외양 및 행동을 표현하는 기법을 제안한다. 신체 정 보 측정을 위해서 하드웨어 모듈을 제작하여 체온 측정이 가능하도록 하였다. 실제 적용 실험 을 위해서 지하철 공간을 무대로 한 일상생활 주제의 공포 게임을 제작하였다. 일상생활에서 자주 접하는 공간을 선택하여 일반인에게 익숙한 환경에 더 쉽게 적응하고 몰입할 수 있게 하 였다. 게임 플레이어로부터 측정된 센서 데이터를 게임 공간의 캐릭터에 적용한 결과 플레이어 의 신체 측정 데이터를 반영한 게임 구성이 효과적으로 수행됨을 확인하였다.

최근 First Person Shooter (FPS) 게임 시장에서 ‘플래닛 사이드 2’ 를 비롯한 대규모 온라인 FPS (MMOFPS: Massively Multi-player Online FPS) 장르가 주목받고 있다. 수백 또는 수천 명이 접속하는 게임 서버에서 네트워크 부하를 경감시키기 위해서 널리 사용되는 방법 중 하나 는 데드레커닝이다. 본 논문에서는 MMOFPS 게임을 위한 데드레커닝 구현 시 주요 캐릭터 상 태 갱신 변수 중 하나인 방향에 대하여 효율적으로 허용 임계각을 계산하는 수학적 방법을 제 안한다. 제안하는 방법은 게임사용자들을 대상으로 하는 수행 실험을 통해 움직임 오차를 최소 화하며 자유스러운 방향 갱신에 대한 효율성을 검증 하였다

자율 캐릭터는 게임에서 사용자 캐릭터와 협업하여 게임을 진행하거나, 사용자 캐릭터와 대전을 수행한다. 자율 캐릭터의 자연스러운 행동 제어를 위해, 본 논문에서는 상황인지 기법을 제안한다. 상황인지 기법은 자율 캐릭터의 현재 상태에서 활용할 수 있는 상황 정보를 분석한 후, 현재 상황에 맞는 행동을 자동 생성한다. 상황인지 기법은 자율 캐릭터의 현재 상황에서 발생하는 상황 요소의 정보 가치를 분석하고, 분석된 상황 요소 정보를 활용하여 캐릭터의 자연스러운 행동을 생성한다. 본 실험에서 상황인지 기법이 규칙기반 기법보다 평균 39%의 성능 향상을 나타냈고, 정보획득 기법보다는 평균 8%의 성능 향상을 나타냈다.

본 논문에서는 MMORPG에서의 플레이어 캐릭터 스테이터스의 변화를 캐릭터 그래픽에 시각적으로 드러낼 것을 제안하였다. 힘, 체력, 의지, 지능, 민첩 등의 기본적인 캐릭터 스테이터스 중 캐릭터 그래픽에 영향을 끼칠 수 있는 요소인 힘과 민첩을 활용하면 캐릭터 스테이터스 변화의 시각적으로 구현할 수 있다. 민첩의 수치를 캐릭터의 각 뼈대의 길이에 관여하게 하고, 힘의 수치는 주로 캐릭터의 각 뼈대의 두께에 영향을 주도록 함으로써 캐릭터 스테이터스의 변화를 플레이어가 처음에 생성한 캐릭터 그래픽에 나타내는 것이다. 이와 같은 캐릭터 스테이터스의 수치변화에 대한 시각적 표현은 플레이어 캐릭터 아이덴티티를 드러낼 수 있도록 하는 효과가 있다. 또한 플레이어의 캐릭터 육성 방향과 캐릭터의 경험의 시각적 표현이 가능하다는 점에서 다양한 엔터테인먼트로의 응용이 가능하다.