[논문]MOBA 게임 카메라 밸런스 개선을 위한 영향요소 분석 - <League of Legends> 중심으로

이정; 조동민

doi:10.9717/kmms.2020.23.12.1565

MOBA 게임 카메라 밸런스 개선을 위한 영향요소 분석 - 중심으로
Study on Influencing Factors of Camera Balance in MOBA Games - Focused on 원문보기

멀티미디어학회논문지 = Journal of Korea Multimedia Society, v.23 no.12, 2020년, pp.1565 - 1575

이정 (Dept. of Design & Manufacturing Engineering, Jeonbuk National University) , 조동민 (Dept. of Industrial Design, Jeonbuk National University)

Abstract ▼ AI-Helper

This study examines the game balance of the MOBA game genre, which was selected as a model item for the Asian Games. The "bird-eye view" was used for a more efficient representation of 3D modeling. Based on that, statistical analysis was conducted to present appropriate game camera settings and camera balance to match the competitive structure of the MOBA game. A review of the game camera settings reveals that 64° to 70° is the angle that minimizes the difference in vision between the two-player teams the most. Through a one-way ANOVA analysis, we found that the user ranking level and SVB value are closely related. Therefore, the factor of the regression equation using the SVB value must have a user ranking level. As a result of the optimized camera focus analysis of , the camera setting methods were classified into 3 types. For main action games, the recommended camera angle is 64°~66°, and the recommended camera focus is 11.2 mm~19.3 mm. For action and strategy games, the camera angle is 66°~68°, camera focus - 19.3 mm~27.3 mm. And lastly, for the main strategy game, the recommended camera angle is 68°~70°, and the camera focus is 27.3 mm~35.3 mm.

주제어

표/그림 (16)

그림 Fig. 1. Research process.
그림 Fig. 2. SVB Value.
그림 Fig. 3. Blue vs. Red Team stats in the LCS 2019 via League of Graphs.
그림 Fig. 4. Blue vs. Red Team stats in the ARAM Mode via League of Graphs.
그림 Fig. 5. Blue team & red team visual-field.
그림 Fig. 6. Difference between mouse position and skill flash point position.
그림 Fig. 7. Camera FOV.
그림 Fig. 6. Important game information factors on the game camera view.
표 Table 1. MOBA game camera view
표 Table 2. Game camera angle
그림 Fig. 7. Questionnaire No.2 & No.3 gif models.
표 Table 3. Questionnaire form structure
표 Table 4. Comparison of SVB by user ranking level
표 Table 5. Research hypothesis setting
표 Table 6. Multiple regression analysis result
표 Table 7. Three types of game camera settings

AI 본문요약
AI-Helper

제안 방법

2번 설문문제 선호하는 카메라 앵글은 게임 카메라 앵글 분석에 대한 실증연구 부분을 참고한 64°∼70°의 각도를 범위로 설정하여 설문을 하였다.
본 연구결과, [League of Legends] 게임에서 최적화된 카메라 앵글은 64°∼70° 사이이다. 게임 카메라 앵글에 따른 최적화된 게임 카메라 포커스를 분석한 결과 3가지 범위로 나누어 방안을 분류하였다. 주 액션 게임의 경우 유저는 주로 타격감, 화려한 스킬과 자연스러운 화면을 추구함으로 카메라 앵글 64°∼66°, 카메라 포커스 11.
게임 카메라 포커스는 기존 설정되어있는 40 mm에서 10 mm로 4단계를 나누어 설문을 진행하였다. 선호 앵글과 선호 포커스 설문문제는 유저가 게임 카메라 앵글과 포커스의 변화를 구분하기 쉽게 gif파일로 제작한 게임 카메라 앵글과 포커스가 움직이는 영상을 연속으로 보여주며 선택을 하도록 하였다(Fig.
본 연구에서는 연구대상 MOBA 게임의 카메라 뷰를 고찰한 후, 선행연구를 바탕으로 제시된 2가지 연구문제를 분석하였다. 그리고 MOBA 게임 카메라 뷰와 게임 밸런스에 대해 이론적 고찰을 진행하였고, 게임 유저 SVB 기준을 본 연구자가 직접 정의하였다. 현재 게임들은 다양한 아이템과 플레이 방식이 융합되어 있는 장르가 기본 특징이다.
따라서 본 연구에서는 먼저 MOBA 게임인 [League of Legends]의 카메라 앵글과 포커스의 불합리한 요소를 파악하였다. 본 연구대상 MOBA 게임의 카메라 뷰를 고찰한 후, 선행연구를 바탕으로 2가지 연구문제를 제시하였다.
따라서 본 연구에서는 먼저 MOBA 게임인 [League of Legends]의 카메라 앵글과 포커스의 불합리한 요소를 파악하였다. 본 연구대상 MOBA 게임의 카메라 뷰를 고찰한 후, 선행연구를 바탕으로 2가지 연구문제를 제시하였다. 분석결과를 활용하여 MOBA 게임 장르에 대한 밸런스 검증, 최적화된 게임 밸런스 개선방안을 구축하는데 있어 실증적인 연구 가능성을 제시하고자 한다.
본 연구에서는 연구대상 MOBA 게임의 카메라 뷰를 고찰한 후, 선행연구를 바탕으로 제시된 2가지 연구문제를 분석하였다. 그리고 MOBA 게임 카메라 뷰와 게임 밸런스에 대해 이론적 고찰을 진행하였고, 게임 유저 SVB 기준을 본 연구자가 직접 정의하였다.
본 연구의 목적을 달성하기 위하여 먼저 MOBA 게임 유저의 밸런스에 대한 평가를 수집한 후, MOBA게임 공식 홈페이지 데이터를 분석하여 연구문제를 제시하였다. 이어서 관련 이론정리 및 문헌 고찰을 통해 MOBA 게임 카메라 뷰어의 종류와 변화, 그리고 MOBA 게임의 밸런스 요소에 대해 알아보았고, 유저의 SVB 기준을 정의하였다.
또한 각 유저의 성향에 따라 고려하는 게임 밸런스 측면이 다양해지면서 수학적 사고로 최종 유저의 SVB 값을 유도할 수 있다. 본 연구자는 게임 밸런스를 개선하기 위해 SVB 값을 이용하여 다수의 게임 유저 집단을 통해 게임 유저들의 추세를 추정한 후, 게임에서 수정되어야 하는 정도 값을 구하여 게임 밸런스 개선에 합리적인 지표의 값을 제시하고자 한다(Fig. 2).
이어서 관련 이론정리 및 문헌 고찰을 통해 MOBA 게임 카메라 뷰어의 종류와 변화, 그리고 MOBA 게임의 밸런스 요소에 대해 알아보았고, 유저의 SVB 기준을 정의하였다. 실증연구 단계에서는 이론적 고찰을 바탕으로 달라진 게임 시점에 대한 분석과 게임 카메라로 인해 생기는 게임 밸런스에 대한 문제점을 살펴보았다(Fig. 1).
유저가 느끼기에 부족한 게임 카메라 값에 유저가 선호하는 게임 카메라 앵글과 게임 카메라 포커스가 어떻게 구성되는지를 알아보고자 한다. 유저가 느끼는 게임 전반적인 밸런스 SVB와 상호 관계가 있는 유저 랭킹 수준은 유저가 느낀 부족한 게임 카메라 값에 영향을 미치는지, 그리고 각 카메라 앵글에 따라 포커스 값에 영향을 미치는지 알아보기 위하여 다음 Table 5과 같이 가설을 정리하였다.
본 연구의 목적을 달성하기 위하여 먼저 MOBA 게임 유저의 밸런스에 대한 평가를 수집한 후, MOBA게임 공식 홈페이지 데이터를 분석하여 연구문제를 제시하였다. 이어서 관련 이론정리 및 문헌 고찰을 통해 MOBA 게임 카메라 뷰어의 종류와 변화, 그리고 MOBA 게임의 밸런스 요소에 대해 알아보았고, 유저의 SVB 기준을 정의하였다. 실증연구 단계에서는 이론적 고찰을 바탕으로 달라진 게임 시점에 대한 분석과 게임 카메라로 인해 생기는 게임 밸런스에 대한 문제점을 살펴보았다(Fig.

대상 데이터

따라서 40 mm를 선택한 유저의 게임 카메라 밸런스 평가는 높은 수치임으로 포커스가 적을수록 현재 게임 카메라 밸런스의 SVB 값이 낮아야한다. 124개 설문 중 유효한 설문 65개를 채택(채택 율=52.4%)한 후 실증연구를 실시하였다.
MOBA 게임은 AOS라고 불리우는 [Starcraft]속의 유즈맵(Use map)을 기반으로 게임 유저들이 만들어 낸 게임 레벨의 한 종류이다. 본 연구는 아시안 게임즈 e-스포츠 항목 중에서 PC 플랫폼인 MOBA게임 [League of Legends] 중심으로 진행하였다.
분석한 이론적 배경을 바탕으로 달라진 게임 시점에 대한 분석과 게임 카메라로 인해 생기는 게임 밸런스에 대한 문제점을 설문조사를 통하여 진행하였고, 본 연구를 위한 설문 대상자로는 [League of Legends] 게임을 플레이하는 시각, 영상 전공인 대학생과 일반 직장인으로 총 174명을 설문하였다. 이에 수집된 174개의 설문지 중에서 불성실한 자료들을 제외한 124개를 최종 분석에 활용하였다.
분석한 이론적 배경을 바탕으로 달라진 게임 시점에 대한 분석과 게임 카메라로 인해 생기는 게임 밸런스에 대한 문제점을 설문조사를 통하여 진행하였고, 본 연구를 위한 설문 대상자로는 [League of Legends] 게임을 플레이하는 시각, 영상 전공인 대학생과 일반 직장인으로 총 174명을 설문하였다. 이에 수집된 174개의 설문지 중에서 불성실한 자료들을 제외한 124개를 최종 분석에 활용하였다.

데이터처리

유효한 65개의 설문지의 SVB 값을 바탕으로 유저가 수정하고자 하는 카메라 정도 값을 구한 후 다중회귀분석(Multiple regression analysis)을 통해 카메라 앵글, 포커스, 유저 랭킹 수준과의 다중회귀식(Multiple regression equation)을 추정한다. 마지막으로 다중회귀식으로 e-스포츠 게임에 적합한 MOBA 게임 카메라 앵글과 포커스 설정 방안을 규정하여 MOBA 게임 카메라에 대해 평가하고 본 연구에서 실행한 e-스포츠 게임 밸런스의 연구방법에 대한 가능성을 검증한다.
4통계 프로그램을 사용하고자 한다. 먼저 게임 유저 랭킹 수준에 따라 전반적인 게임 SVB기준의 변화를 일원 분산분석(One-way anova)을 실시한 후 사후 검증으로 Duncan을 실시한다. 124개 설문지 중 게임 카메라에 대한 인식이 부족한 유저를 가려내기 위해 SQ문제(Standard selection questionnaire)를 설정한다.
먼저 유저가 느끼는 SVB 기준과 유저의 랭킹 수준은 상호 영향을 미치는지 확인하고자 일원분산분석을 실시하였다.
124개 설문지 중 게임 카메라에 대한 인식이 부족한 유저를 가려내기 위해 SQ문제(Standard selection questionnaire)를 설정한다. 유효한 65개의 설문지의 SVB 값을 바탕으로 유저가 수정하고자 하는 카메라 정도 값을 구한 후 다중회귀분석(Multiple regression analysis)을 통해 카메라 앵글, 포커스, 유저 랭킹 수준과의 다중회귀식(Multiple regression equation)을 추정한다. 마지막으로 다중회귀식으로 e-스포츠 게임에 적합한 MOBA 게임 카메라 앵글과 포커스 설정 방안을 규정하여 MOBA 게임 카메라에 대해 평가하고 본 연구에서 실행한 e-스포츠 게임 밸런스의 연구방법에 대한 가능성을 검증한다.

이론/모형

먼저 게임 유저 랭킹 수준에 따라 전반적인 게임 SVB기준의 변화를 일원 분산분석(One-way anova)을 실시한 후 사후 검증으로 Duncan을 실시한다. 124개 설문지 중 게임 카메라에 대한 인식이 부족한 유저를 가려내기 위해 SQ문제(Standard selection questionnaire)를 설정한다. 유효한 65개의 설문지의 SVB 값을 바탕으로 유저가 수정하고자 하는 카메라 정도 값을 구한 후 다중회귀분석(Multiple regression analysis)을 통해 카메라 앵글, 포커스, 유저 랭킹 수준과의 다중회귀식(Multiple regression equation)을 추정한다.

성능/효과

본 연구결과, [League of Legends] 게임에서 최적화된 카메라 앵글은 64°∼70° 사이이다
액션과 전략 게임의 경우 두 가지 설정 값이 모두 적당해야 하기 때문에 카메라 앵글 66°∼68°, 카메라 포커스 19.3 mm∼27.3 mm로 제작하는 것이 합리적이다
주 액션 게임의 경우 유저는 주로 타격감, 화려한 스킬과 자연스러운 화면을 추구함으로 카메라 앵글 64°∼66°, 카메라 포커스 11.2 mm∼19.3 mm로 제작하는 것이 합리적이다
주 전략 게임의 경우 유저는 게임 화면에 정보를 최대한 담을 수 있어야 하며, 게임 레벨 표현의 자연스러움을 추구해야 함으로 카메라 앵글 68°∼70°, 카메라 포커스 27.3 mm∼35.3 mm로 제작하는 것이 합리적이다.

후속연구

그리고 유저 또한 다양한 특성들을 갖고 있다. 그러므로 게임 밸런스는 그에 상관된 유저의 타깃을 중심으로 맞추어 밸런스 검증을 해야 하며, 게임 연구에 있어 유저의 체험 평가와 게임 밸런스의 브릿지(Bridge)인 유저 SVB 기준이 필요하다. 즉, SVB 값은 MOBA 게임 장르에 대한 게임 카메라 밸런스 검증, 최적화된 게임 밸런스 개선방안을 구축하는데 있어 실증적인 연구 자료로 사용가능하다.
본 연구에서는 게임 카메라의 통일성을 바탕으로 연구를 진행하기 위하여 각기 다른 [League of Legends] 게임 유저의 성향은 배제하였다, 향후연구에서는 다양한 유저의 성향까지 포함하여 게임 밸런스 개선을 위한 캐릭터 개발 및 다자인 방안을 구축하고자 한다.
본 연구대상 MOBA 게임의 카메라 뷰를 고찰한 후, 선행연구를 바탕으로 2가지 연구문제를 제시하였다. 분석결과를 활용하여 MOBA 게임 장르에 대한 밸런스 검증, 최적화된 게임 밸런스 개선방안을 구축하는데 있어 실증적인 연구 가능성을 제시하고자 한다.
그러므로 게임 밸런스는 그에 상관된 유저의 타깃을 중심으로 맞추어 밸런스 검증을 해야 하며, 게임 연구에 있어 유저의 체험 평가와 게임 밸런스의 브릿지(Bridge)인 유저 SVB 기준이 필요하다. 즉, SVB 값은 MOBA 게임 장르에 대한 게임 카메라 밸런스 검증, 최적화된 게임 밸런스 개선방안을 구축하는데 있어 실증적인 연구 자료로 사용가능하다.

참고문헌 (11)

The Games Daily(2004), https://www.tgdaily.co.kr/news/articleView.html?idxno220806 (accessed July 13, 2020).
A. Rollings and D. Morris, Game Architecture and Design: A New Edition, New Riders Publishing, United States of America, 2004.
H.R. Son, Game Balance Story (Guide to Making Fun Video Games), Hanbit Media, South Korea, 2014.
J. Li, Analysis of Game Character Design Factors for MOBA Game Balance: Focused on , Master's Thesis of Jeonbuk National University, 2019.
S.E. Asch, "Studies of Independence and Conformity: I. A Minority of One Against a Unanimous Majority," Psychological Monographs, Vol. 70, No. 9, pp. 1-70, 1956.

상세보기
J. Li and D.M. Cho, "A Study on the Criteria Analysis of MOBA Game User's Self-verification Balance," Korea Society of Basic Design Art, pp. 2249-2252, 2019.
League of Graphs(2013), https://www.leagueofgraphs.com/rankings/blue-vs-red (accessed July 13, 2020).
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L.J. Kim, Study on Isometric Game's Background Rendering Elements in Online RPG, Master's Thesis of Hong-ik University, 2013.
J. Li and D.M. Cho, "Study on Game Camera Effect Factors for MOBA Game Balance," Proceeding of the Fall Conference of the Korea Multimedia Society, pp. 2249-2252, 2019.
Y.K. Park, S.I. Im, I.H. Jo, J.S. Cha, "A Study of the Defect Detection Method of Vision Technology via Camera Image Analysis on 4-col 7-row LED Screen Module," Journal of Korea Multimedia Society, Vol. 23, No. 11, pp. 1383-1387, 2020.

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저자의 다른 논문 :

표제어: PCR

동의어: Packet Collision Rate

용어 설명 출처 목록 (6)

용어 설명: PCR은 세균 특이성이 있는 primer를 이용하여 적은 수의 세균이 있을지라도 쉽게 검출할 수 있는 유용한 방법이며, 이를 이용하여 구강 내 치면세균막이나 타액에서 직접 세균을 검출할 수 있게 되었다[8].

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