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게임상의 Zombie Character 인지속성에 관한 연구
Research for The cognitive Properties of Zombie Game Character 원문보기

멀티미디어학회논문지 = Journal of Korea Multimedia Society, v.24 no.5, 2021년, pp.717 - 726  

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

Abstract ▼ AI-Helper 아이콘AI-Helper

The zombies in AVG games are not divided into different game occupations. To address this issue, this paper starts by selecting those popular zombie games as the research object. Then, a number of samples will be collected from the roles of zombie and these different roles of zombie will be classifi...

주제어

#Zombie Character   #Gaming Profession   #Cognition Assessment   #Game Design   #Adventure Game  

표/그림 (9)

AI 본문요약
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제안 방법

  • 연구의 가치를 높이기 위해 인터넷에서 다양한 종류의 좀비 유형을 경험한 5명의 게임 유저를 찾아 전화 인터뷰를 진행하여, 요즘 몇 년간 체험감이 좋은 좀비 게임이 무엇이 있는가를 물어봤다. 또 각 좀비 게임의 인터넷 게시판에서 게임 유저가 남긴 리뷰를 살펴본 뒤 전화 인터뷰의 의견을 종합해 좀비 게임을 다음과 같은 8가지 유형으로 나누었다. 즉, ‘Resident Evil1’, ‘ResidentEvil2’, ‘ResidentEvil3’, ‘ResidentEvil4’, ‘WorldWarZ’, ‘Dying Light’, ‘Game For Peace’, ‘Left 4 Dead2’이다.
  • 전문가와 게임 유저들은 어휘 선택 시 좀비 캐릭터의 내부적 속성 어휘뿐만 아니라 외부적 속성 어휘까지 선택했다. 본 연구는 원래 좀비 캐릭터의 내부적 속성을 주로 연구하였지만 전문가와 게임 유저들의 선택을 존중하기 위해 내부적 속성 어휘와 외부적 속성의 어휘를 함께 설문지에 포함했다. 그러나 본연구는 주로 게임 캐릭터의 내부 속성을 연구할 것이며, 외부 속성의 데이터 분석은 향후의 연구에서 진행하도록 한다.
  • 본 연구에서는 주로 SD법과 델파이 기법 등을 활용하여 좀비 캐릭터의 내부 속성을 연구하였다. 본연구의 통계적 수치를 보면 알 수 있듯이 좀비 캐릭터의 내부 속성은 뚜렷한 이질성을 가지고 있다.
  • 그러나 본연구는 주로 게임 캐릭터의 내부 속성을 연구할 것이며, 외부 속성의 데이터 분석은 향후의 연구에서 진행하도록 한다. 설문지 작성과 데이터 분석 계획을 세운 후, 추출된 인지 어휘, 28개의 게임 캐릭터 이미지, 두 개의 의미가 반대되는 어휘 그리고 등간척도를 활용하여 설문지를 작성한다. 설문지에서 한 팀의 그림은 그 팀의 문제를 나타낸다.
  • 연구 범위가 확립되면 우선 연구의 범위에서 샘플링을 적용하여 다양한 좀비 캐릭터 중에서 비교적 특징적인 좀비 캐릭터를 추출하였고, 좀비 캐릭터의 능력치에 따라 직업명을 부여했다. 또 같은 직종의 좀비라도 좀비에 따라 차별성이 있기 때문에 몇 개의팀으로 나누었다.
  • 그 다음 선택된 형용사를 수집하였고 선택 빈도가 가장 높은 어휘를 이번 연구의 인지평가 형용사로 삼는다. 형용사가 정해지면 단어와 등간척도법을 결합해 설문지로 만들고 100명의 좀비 게임 유저를 찾아 설문지를 작성하도록 한다. 설문지를 받은 후, 설문지의 정확한 데이터를 얻기 위해 SPSS를 이용하여 데이터의 신뢰성을 분석하였다.

대상 데이터

  • 같은 직업의 좀비라고 해도 캐릭터의 능력치가 모두 다르기에 직업 구분이 잘 된 상태에서 형태별 특징에 따라 좀비 캐릭터를 세밀하게 나뉜다. 8개의좀비 게임에서 군집성 직업(Gregariousness)27명, 생체능력자(Psychic)9명, 섀도우(Shadow)10명, 강화자(Enhanced zombie) 10명, 장군(General) 16명 등 추출한 좀비 캐릭터는 총 72명이다. 그리고 좀비 캐릭터의 속성에 따라 군집성 직업자 4팀, 강화자는 6팀, 생체능력자는 5팀, 섀도우는 4팀, 장군은 9팀으로 팀으로 나누었다.
  • 좀비와 관련된 게임은 매우 많다. 연구의 가치를 높이기 위해 인터넷에서 다양한 종류의 좀비 유형을 경험한 5명의 게임 유저를 찾아 전화 인터뷰를 진행하여, 요즘 몇 년간 체험감이 좋은 좀비 게임이 무엇이 있는가를 물어봤다. 또 각 좀비 게임의 인터넷 게시판에서 게임 유저가 남긴 리뷰를 살펴본 뒤 전화 인터뷰의 의견을 종합해 좀비 게임을 다음과 같은 8가지 유형으로 나누었다.
  • 그러나 AVG 게임에서는 좀비 캐릭터를 직업으로 분류하지 않았기 때문에 게임 유저들은 좀비의 차이점을 명확히 인식하지 못한다. 이 문제를 해결하기 위해 본 연구에서는 최근에 인기가 많은 좀비 게임을 연구 대상으로 선정하였다. 이어 속성별 좀비 캐릭터를 샘플링하고, 좀비 캐릭터의 특성에 따라 각 좀비를 직업별로 분류하고 좀비 캐릭터 직업에 새로운 명칭을 부여했다.
  • 필자는 중국 바이두 카페에서 좀비 게이머들과 교류하며, 본 설문의 목적을 설명하였고, 그들에게 설문지를 작성해달라고 요청했다. 최종적으로 설문지 100개를 배부하여, 100개를 거둬들였다. 설문에 참여한 게이머들의 지역을 보면 1위는 12% 를 차지한 해외 설문이었으며, 2위는 중국 광둥성이었다.

데이터처리

  • 제2유형 속성은 ‘네’, ‘아니오’와 다선형 문제이기 때문에 표를 통해 설문을 작성하도록 했다. 그리고 계산 공식을 통해 제 2유형 속성의 문제 답안의 백분율을 얻었다.
  • 데이터를 수집한 후, SPSS를 통해 데이터 신뢰성을 분석하였다. 이번 데이터의 알파지수(Alpha)는 0.
  • 형용사가 정해지면 단어와 등간척도법을 결합해 설문지로 만들고 100명의 좀비 게임 유저를 찾아 설문지를 작성하도록 한다. 설문지를 받은 후, 설문지의 정확한 데이터를 얻기 위해 SPSS를 이용하여 데이터의 신뢰성을 분석하였다. 마지막으로 표의 형식을 통해 직업별과 팀별의 능력치 수치를 나타낸다.

이론/모형

  • 그리고 선행연구에서 좀비 캐릭터를 묘사할 수 있는 인지 형용사들을 수집하고, 개인이 좀비 역할에 적합하다고 생각하는 인지 형용사들을 열거했다. 그 다음 델파이 기법(Delphi technique)를 활용하여 디자인 분야 전문가와 좀비 게임 유저를 각각 10명씩 초청해 그들에게 좀비 캐릭터에 적합하다고 생각하는 인지 형용사를 보여주고 선택하게 했다. 그 다음 선택된 형용사를 수집하였고 선택 빈도가 가장 높은 어휘를 이번 연구의 인지평가 형용사로 삼는다.
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참고문헌 (7)

  1. H.C. Lee, C.P. Ki, and E.S. Kim, "A Study on the Development of Multi-sensory Virtual Reality System based on Realistic Media," Journal of Korea Multimedia Society, Vol. 20, No. 9, pp. 1574-1583, 2017. 

  2. Y.S. Tak, "A Study on Nurturing Korean Star Character by Analysis of Nintendo Super Mario Character Transition-Focusing on Robot Taekwon V -," Journal of Korea Multimedia Society, Vol. 22, No. 3, pp. 395-402, 2019. 

  3. S.Y. Kim, J.S. Oh, and K.S. Kim, "Sensory Evaluation of Sound Quality for Vehicle Power Seat Slide Adjuster," Transactions of the Korean Society for Noise and Vibration Engineering, Vol. 29, No. 3, pp. 318-326, 2019. 

    상세보기

  4. M.W. Park, S.M. Ahn, S.D. Ha, D.U. Jeong, and I.K. Lyoo, "Development of Emotion Contents Recommender System for Improvement of Sentimental Status," Korean Society for Emotion and Sensibility, Vol. 10, No. 1, pp. 1-11, 2007. 

  5. S.Y. Shin, "Analysus of Montage Pattern of E-book as a Film Language," Journal of Korea Multimedia Society, Vol. 19, No. 7, pp. 1216-1224, 2016. 

  6. J. Kim, "A Study on Effective Facial Expression of 3D Character through Variation of Emotions," Journal of Korea Multimedia Society, Vol. 9, No. 7, pp. 894-903, 2006. 

  7. J. Lee, B.P. Kyung, S.H. Ryu, and W.B. Lee, "Improving Game Character Design Identity : Focus on Game Character Design Method through Semiotic Analysis," The Journal of the Korea Contents Association, Vol. 11, No. 2, pp. 162-169, 2011. 

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