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문제 정의
- 따라서 본 논문에서는 게임레벨 디자이너가 게임레벨을 수정할 수 있는 수준의 플레이어 시선경로 데이터를 제공하고 분석함으로써 플레이어 행동분석을 위한 아이트래킹의 활용범위와 수준을 확장하고자 한다. 이를 위해 1)게임플레이 데이터 원격 측정방법을 통해 플레이어 경험(Player Experience)수준을 초보자와 숙련자 그룹으로 나누었다.
- 향후 FPS게임의 테스트레벨 개수를 증가시켜 플레이어의 경험수준에 따른 시선경로 패턴을 모델링하고자 한다. 또한 테스트레벨의 구조적 변형을 통해 플레이어의 시선경로 패턴과 게임행동과의 관계를 도출하고자 한다.
- 본 논문에서는 FPS게임에서 게임플레이 경험에 따라 시선 경로의 패턴의 차이를 확인하고자 한다. 이를 위해 실험에 적합한 게임레벨을 선정하고 FPS게임에 대한 사전 경험도를 측정하여 초보자와 숙련자 그룹으로 나누었다.
제안 방법
- 이를 위해 게임플레이 데이터 원격측정방법을 사용하였다. 10명의 참여자는 동일한 FPS 게임레벨(de_dust2 in Counter-Strike:Source)을 각각 10회씩 플레이하였고 각 플레이어의 게임행동데이터를 FPS게임의 숙련도를 파악할 수 있는 요소별로 추출하였다. 표 1은 FPS게임의 레벨디자인 요소 중 플레이어의 이동 및 사용하는 무기와 관련된 플레이어의 행동을 추출하기 위한 플레이 이벤트이다.
- 이를 위해 1)게임플레이 데이터 원격 측정방법을 통해 플레이어 경험(Player Experience)수준을 초보자와 숙련자 그룹으로 나누었다. 2)아이트래킹(Eye Tracking) 장비를 이용하여 대표적인 FPS게임 레벨에 대한 그룹별 시선경로를 녹화하고 이후 관찰을 통해 시선경로 패턴을 분류하고 시사점을 도출하였다.
- 봇의 플레이 수준은 4가지 단계 중에서 3번째 단계인 ‘어려움(Difficulty)’으로 설정하였다. 4종류의 각 LDP(Gallery, Arena, Split Level, Stronghold)에 적 캐릭터를 배치하고 게임을 플레이하는 중 플레이어가 배치된 적 캐릭터를 동시에 바라볼 수 있는 지점에서 일어나는 플레이상황을 동영상으로 저장하였다. 실험기간은 총 5일(1일 10회)이며 500개의 플레이 영상과 500개의 시선 추적 영상을 수집하였다.
- 이를 위해 Tobii사의 X2-30 Eye-tracker를 사용하였다. 그림 3과 같이 Eye-tracker를 모니터 화면 하단 중앙부에 장착하고 실험참여자의 시선을 Calibration하여 안구의 위치를 인식, 동공의 움직임을 초당 15회로 추적하였다. 수집된 데이터는 2인의 평가자를 통해 데이터의 신뢰성을 확인하였다.
- 우선 10명의 참여자를 대상 으로 3개의 게임이벤트에 대해 플레이어의 행동 로그파일 개수를 비교하여 초보자와 숙련자그룹으로 구분하였다. 다음으로 시선경로 데이터를 추출하기 위해 테스트 레벨을 선정하고 500 개의 플레이 영상과 500개의 시선추적 영상을 수집하여 두 영상을 비교, 분석하였다.
- 테스트 레벨은 참여자가 플레이하는 전체 게임레벨에 속해 있으며 플레이어가 테스트레벨을 플레이하기 시작하는 시점부터 완료하는 시점까지 시선경로를 추적하여 비디오 녹화 한다. 반복적인 플레이과정을 통해 두 그룹간의 일정한 패턴을 수집하고 분석한다.
- 그림 3과 같이 Eye-tracker를 모니터 화면 하단 중앙부에 장착하고 실험참여자의 시선을 Calibration하여 안구의 위치를 인식, 동공의 움직임을 초당 15회로 추적하였다. 수집된 데이터는 2인의 평가자를 통해 데이터의 신뢰성을 확인하였다.(Kappa=0.
- 플레이어의 경험수준에 따라 시선경로에 일정한 패턴이 있는지 알아보기 위해 아이트래킹 시스템을 사용하여 플레이어의 시선경로 데이터를 수집하고 분석하였다. 우선 10명의 참여자를 대상 으로 3개의 게임이벤트에 대해 플레이어의 행동 로그파일 개수를 비교하여 초보자와 숙련자그룹으로 구분하였다. 다음으로 시선경로 데이터를 추출하기 위해 테스트 레벨을 선정하고 500 개의 플레이 영상과 500개의 시선추적 영상을 수집하여 두 영상을 비교, 분석하였다.
- PlaterKilledOtherWeapon 이벤트는 초보자의 경우 플레이 시작 시 장착한 무기를 계속해서 사용하는 경향이 있어 로그파일이 생성되지 않았으며, 이에 비해 숙련자는 초기 장착한 무기 이외에 보조무기나 가진 무기 이외에 게임레벨에서 습득 가능한 무기를 평균적으로 2회 이상 교체 사용하였다. 이러한 측정데이터를 기반으로 P1, P4, P5, P8, P10은 초보자 그룹으로 P2, P3, P6, P7, P9는 숙련자 그룹으로 참여 플레이어의 경험수준을 분류하였다.
- 따라서 본 논문에서는 게임레벨 디자이너가 게임레벨을 수정할 수 있는 수준의 플레이어 시선경로 데이터를 제공하고 분석함으로써 플레이어 행동분석을 위한 아이트래킹의 활용범위와 수준을 확장하고자 한다. 이를 위해 1)게임플레이 데이터 원격 측정방법을 통해 플레이어 경험(Player Experience)수준을 초보자와 숙련자 그룹으로 나누었다. 2)아이트래킹(Eye Tracking) 장비를 이용하여 대표적인 FPS게임 레벨에 대한 그룹별 시선경로를 녹화하고 이후 관찰을 통해 시선경로 패턴을 분류하고 시사점을 도출하였다.
- 본 논문에서는 FPS게임에서 게임플레이 경험에 따라 시선 경로의 패턴의 차이를 확인하고자 한다. 이를 위해 실험에 적합한 게임레벨을 선정하고 FPS게임에 대한 사전 경험도를 측정하여 초보자와 숙련자 그룹으로 나누었다. 표 3의 실험환경에서 두 그룹은 자연스럽게 게임을 플레이하면서 테스트레벨을 플레이하게 된다.
- 이후 사용자의 교정된 정보를 토대로 매초마다 15∼30회씩 추적하여 파라미터(시선의 위치, 시선이 한자리에 머무는 시간)별로 시각적 인지정보를 추출한다.
- 테스트 레벨(de_nuke in Counter-Strike:Source)은 FPS게임에서 가장 빈번하게 사용되는 4가지 종류의 LDP로 구성되어 있으며 적 캐릭터를 모두 섬멸하기 위해 전투상황이 발생할 때, 적 캐릭터가 화면에 동시에 나타나는 지점을 시선추적 지점으로 결정하였다.
- 플레이어의 경험수준에 따라 시선경로에 일정한 패턴이 있는지 알아보기 위해 아이트래킹 시스템을 사용하여 플레이어의 시선경로 데이터를 수집하고 분석하였다. 우선 10명의 참여자를 대상 으로 3개의 게임이벤트에 대해 플레이어의 행동 로그파일 개수를 비교하여 초보자와 숙련자그룹으로 구분하였다.
대상 데이터
- 4종류의 각 LDP(Gallery, Arena, Split Level, Stronghold)에 적 캐릭터를 배치하고 게임을 플레이하는 중 플레이어가 배치된 적 캐릭터를 동시에 바라볼 수 있는 지점에서 일어나는 플레이상황을 동영상으로 저장하였다. 실험기간은 총 5일(1일 10회)이며 500개의 플레이 영상과 500개의 시선 추적 영상을 수집하였다. 이를 위해 Tobii사의 X2-30 Eye-tracker를 사용하였다.
- 실험기간은 총 5일(1일 10회)이며 500개의 플레이 영상과 500개의 시선 추적 영상을 수집하였다. 이를 위해 Tobii사의 X2-30 Eye-tracker를 사용하였다. 그림 3과 같이 Eye-tracker를 모니터 화면 하단 중앙부에 장착하고 실험참여자의 시선을 Calibration하여 안구의 위치를 인식, 동공의 움직임을 초당 15회로 추적하였다.
데이터처리
- 이벤트별 로그파일의 평균 생성회수를 기준으로 볼 때 초보자와 숙련자그룹은 뚜렷한 차이를 보인다. 통계적으로 차이를 검증하기 위해 표 2와 같이 기술 통계치를 바탕으로 t검증을 하였다. 3가지 이벤트별 초보자와 숙련자그룹은 유의미한 차이가 존재한다.
이론/모형
- 본 논문에서 플레이어의 경험 수준에 따른 시각적 인지정보의 차이를 확인하기 위해 우선적으로 참여 플레이어를 초보자 와 숙련자를 구분할 필요가 있다. 이를 위해 게임플레이 데이터 원격측정방법을 사용하였다. 10명의 참여자는 동일한 FPS 게임레벨(de_dust2 in Counter-Strike:Source)을 각각 10회씩 플레이하였고 각 플레이어의 게임행동데이터를 FPS게임의 숙련도를 파악할 수 있는 요소별로 추출하였다.
성능/효과
- 그 결과, 시선경로 패턴은 주류 패턴(6종)과 비주류 패턴(7종) 으로 분류되었다. 초보자는 게임을 플레이하는데 있어 레벨의 난이도 보다는 인지하는 시각정보에 영향을 많이 받으며, 지형 정보보다는 적 캐릭터에 많은 반응을 보였다.
- 수집된 500개의 시선추적 영상을 분석한 결과, 두 참여자 그룹은 그림 4와 같이 일정한 시선경로 패턴을 보였으며 시선경로 패턴의 종류는 다소 차이를 보였다. 전투(Shooting) 시작 전후로 나누어 초보자와 숙련자의 시선 경로 영상을 분석해보면, 초보자가 전체 적을 탐색하는 시간은 숙련자에 비해 2배로 길었으며 적을 인지하고 또 다른 적을 인지하는 데 걸리는 시간 또한 숙련자에 비해 길게 나타났다.
- 실험 결과로 도출된 시선경로 패턴을 통해 우리는 FPS게임의 레벨디자인을 구성하는데 필요한 기초적인 정보를 확보할 수 있었다. 이를 확장하여 활용할 수 있는 몇 가지 가이드라인 을 정리해 보았다.
- 이동과 관련된 Trigger 이벤트는 초보자의 경우 이동 횟수가 적으며 이동통로의 중앙으로 움직이는 경향이 있어 로그파일이 평균적으로 8개 생성되었으며, 숙련자의 경우 안전도모를 위해 레벨디자인 패턴을 활용해 자신을 은폐하는 행동이 빈번하고 초보자에 비해 이동 활동이 많아 로그파일이 평균 28개 생성되어 뚜렷한 차이를 보였다. WeaponFired 이벤트에서는 초보자가 숙련자에 비해 불필요한 발사횟수가 많아 67∼80개의 많은 로그파일이 생성되었으며 이에 비해 숙련자는 41∼51개가 생성되었다.
- 전투시작 전과 비교할 때 초보자의 경우 Type4가 10% 감소했으며 Type2가 9% 증가했다. 인지한 적을 타격하는데 시간이 소요됨으로 인해 적 전체를 인지하는데 걸린 시간은 21초로 나타났으며 하나의 적에 시선이 머무르는 시간은 최소 2.7초에서 최대 8.2초로 나타났다. Type4(48%)가 여전히 높은 비율을 차지하고 있는 것으로 볼 때 대부분의 초보자는 전투시작 전에 인지한 적의 순서대로 타격한다고 볼 수 있다.
- 숙련자의 경우 화면의 중앙을 먼 저 인지하는 Type1, 2, 4, 5가 각각 1∼5% 감소했으며 중앙이 외의 적을 먼저 인지하는 Type6이 10% 증가했다. 적 전체를 인지하는데 걸린 시간은 10초로 나타났으며 하나의 적에 시선이 머무르는 시간은 최소 1.9초에서 최대 3.4초로 나타났다. 각 시선 경로 패턴의 빈도변화는 다소 미미하나 전투시작 전 시선 경로 순서와 다른 순서로 적을 타격하는 경우가 발생했다.
- 초보자의 경우 Type1-4의 시선경로 패턴이 전체의 96%를 차지했다. 적 전체를 인지하는데 걸린 시간은 평균 3초로 나타났으며 하나의 적을 인지하고 다음 적을 인지하는데 걸리는 시간은 점점 줄어들었다. 하나의 적에 시선이 머무르는 시간은 최소 0.
- 수집된 500개의 시선추적 영상을 분석한 결과, 두 참여자 그룹은 그림 4와 같이 일정한 시선경로 패턴을 보였으며 시선경로 패턴의 종류는 다소 차이를 보였다. 전투(Shooting) 시작 전후로 나누어 초보자와 숙련자의 시선 경로 영상을 분석해보면, 초보자가 전체 적을 탐색하는 시간은 숙련자에 비해 2배로 길었으며 적을 인지하고 또 다른 적을 인지하는 데 걸리는 시간 또한 숙련자에 비해 길게 나타났다. 하나의 적에 시선이 머무는 시간은 초보자의 경우 적의 위치에 따라 차이가 있었으나 숙련자의 경우 거의 차이가 없었다.
- 그 결과, 시선경로 패턴은 주류 패턴(6종)과 비주류 패턴(7종) 으로 분류되었다. 초보자는 게임을 플레이하는데 있어 레벨의 난이도 보다는 인지하는 시각정보에 영향을 많이 받으며, 지형 정보보다는 적 캐릭터에 많은 반응을 보였다. 반면 숙련자는 자신의 경험과 인지하는 정보 및 난이도를 고려한 종합적인 분석을 통해 게임을 플레이하는 것으로 나타났다.
후속연구
- 본 논문에서 플레이어의 경험 수준에 따른 시각적 인지정보의 차이를 확인하기 위해 우선적으로 참여 플레이어를 초보자 와 숙련자를 구분할 필요가 있다. 이를 위해 게임플레이 데이터 원격측정방법을 사용하였다.
- 이러한 실증적 결과는 플레이어의 경험 수준과 시각적 인지정보 간의 관계를 활용하여 게임레벨디자인 과정에 구체적으로 적용 가능한 근거를 마련해 준다는 데 의미를 가진다. 향후 FPS게임의 테스트레벨 개수를 증가시켜 플레이어의 경험수준에 따른 시선경로 패턴을 모델링하고자 한다. 또한 테스트레벨의 구조적 변형을 통해 플레이어의 시선경로 패턴과 게임행동과의 관계를 도출하고자 한다.
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