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문제 정의
- 게 임 레벨은 게 임 디자이 너 가 의도하는 수준의 연속된 텐션을 제공하는 것으로 가정하였고 유전자 알고리즘을 통해 주어진 텐션값을 만족시 킬 수 있는 최 적화된 조합을 찾아내는 것을 목표로 하였다.
- 본 논문에서 풀고자 하는 문제는 텐션 목표값에 수렴되는 최적화된 게임 내 오브젝트 조합을 찾는 것이다. 이를 위해 본 시스템에서는 하나의 염색체를 스테이지를 상징하는 다수의유전자(Gene)으로 구성하였다.
- 플레이어가 트랩과 충돌하게 되면 높은 확률로 플레이어 캐릭터 파라미터를 약화시키게 된다. 본 논문에서는 HP 하락 스킬 설정으로 트랩을 구성하여 게임의 불확실성 요소를 부분적으로 강화시 키고자 하였다.
- 연속적 인 레벨 환경 내에서 플레이어 캐릭터의 HP 는 초기에 최대치로 채워진 이후에 회복이 되지 않는 반면에, 불연속인 레벨 환경에서는 일정 구간 별로 플레이어캐릭터의 HP 가 최대치로 회복되게 된다. 본 논문에서는 게임의 난이도가 상대적으로 낮고 독립적으로 스테이지를 구성할 수 있는 불연속 레벨을 모델로 하였다. [그림 1] 은불연속 레벨과 이에 포함된 스테 이 지 구조를 표현한 그림 이 다.
- 본 논문에서는 기존에 NPC 학습 부분에 주로 적용되었던 유전자 알고리즘을 게임 내 레벨 디자인 부분에 새로이 적용함으로써 게임을 구성하는 모든 요소들의 최적화된 조합으로 레 벨 이 생 성되 도록 하는 것을 목표로 한다.
- 본 논문에서는 유전자 알고리즘을 사용하여 범용적인 게임 레벨 생성을 위한 방법을 새로이 제 안하였다. 제안된 시스템은 게임 디자이너가 입력한 텐션값을 기준으로 게임 내 구성요소를 조합하여 최 적화 조합을 생성해 낼 수 있도록 하였다.
- 본 논문에서는 유전자 알고리즘을 사용하여, 현 레벨 디자인작업 프로세스 상에서의 레벨 디자인 구성요소의 조합에 대한 수치적 불확실성을 해소하고, 시간적 소모를 줄일 수 있는 자동화된 레벨 디자인 모델을 제안한다. 이를 통해 레벨 디자인 시에 발생할 수 있는 다수의 시행 착오를 게임 레벨 디자인단계 에서 경 감시 키고자 한다.
- 이는 일반적인 도박에서의 더 많은 배팅을 하였을 경우 승리 시더 많은 기쁨을 얻는다는 점과, 특정 스테이지를 죽지 않고 아슬아슬하게 클리어 시 많은 긴장감과 성취감을 느낄 수 있다는 경험적 사실에 근거하였다. 본 논문에서는 이러한 긴장도를 스테 이 지 클리 어 시 플레 이 어 캐 릭 터의 남아있는 HP 잔량에 반비례한다고 설정하였다. 본 논문에서는 가우 시안함수를 사용하여 긴장도를 계산하도록 하였다 (수식 1).
- 레벨 디자인 모델을 제안한다. 이를 통해 레벨 디자인 시에 발생할 수 있는 다수의 시행 착오를 게임 레벨 디자인단계 에서 경 감시 키고자 한다.
가설 설정
- 3. 스테 이지는 강제로 일정 속도로 스크롤된다.
- 4. 스테 이 지 내 몬스터들은 순차적 으로 주인공을 공격 한다. 5.
- 외부 요인에 의해 피해를 입을 때마다 수치가 줄어들게 된다. 몬스터의 HP 가0이 되게 되면해당몬스터를플레이어가물리친 것으로 가정하여 처리한다. 플레이어 캐릭터의 HP 가 0 이 되면 몬스터에 의해 사망한 것으로 처리하여 게임 플레이를 중단시키고 페널티를 부여한다.
- 그러나 이를 게임 내 사용되는 다양한 수치를 근거로 예상치를 도출해 낼 수는 있다. 본 논문에서는 게임의 재미 부분을 게임 내 공간 상에의 긴장도에 비례하는 것으로 가정하였다.즉 게임 내 플레이어가 긴장도가 높은 특정 공간 클리 어 시 에는, 긴장도가 낮은 공간을 클리 어 시 보다 좀 더 높은 성취감과 재미를 얻을 수 있을 것으로 가정하였다.
- 본 논문에서는 게임의 재미 부분을 게임 내 공간 상에의 긴장도에 비례하는 것으로 가정하였다.즉 게임 내 플레이어가 긴장도가 높은 특정 공간 클리 어 시 에는, 긴장도가 낮은 공간을 클리 어 시 보다 좀 더 높은 성취감과 재미를 얻을 수 있을 것으로 가정하였다. 이는 일반적인 도박에서의 더 많은 배팅을 하였을 경우 승리 시더 많은 기쁨을 얻는다는 점과, 특정 스테이지를 죽지 않고 아슬아슬하게 클리어 시 많은 긴장감과 성취감을 느낄 수 있다는 경험적 사실에 근거하였다.
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