KR102421698B1 - 원버튼 게임의 난이도 설계방법 및 장치 - Google Patents

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Abstract

기존 게임의 데이터를 통해 가상의 플레이어를 생성하고, 생성된 가상의 플레이어가 개발될 신규게임을 플레이 하는 경우, 예상 스코어를 시뮬레이션하여, 개발될 게임의 난이도를 설계하는 방법 및 장치가 개시된다. 본 발명의 일 실시예에 따른 원버튼 게임의 난이도 설계방법은, 원버튼으로 수행되는 제1 게임을 실시한 집단의 게임 결과를 바탕으로, 상기 집단에서 고유파라미터를 각각 갖는 M명의 가상플레이어를 무작위로 샘플링하고, 이들로 구성된 모집단정보를 생성하는 단계와, 상기 모집단정보와 원버튼으로 수행되는 제2 게임의 설정변수를 바탕으로, 상기 가상플레이어 각각에 대한 원버튼입력모델을 설정하는 단계와, 상기 원버튼입력모델을 바탕으로, 상기 가상플레이어 각각에 대해 N회의 가상플레이를 시뮬레이션 하여, M명의 상기 가상플레이어의 상기 제2 게임에 대한 스코어 프로파일정보를 생성하는 단계를 포함할 수 있다.

Description

원버튼 게임의 난이도 설계방법 및 장치{Design method of difficulty for one button game and apparatus of the same}
본 발명은 기존 게임의 데이터를 통해 가상의 플레이어를 다수 생성하고, 생성한 대규모의 가상의 플레이어가 개발될 신규게임을 시뮬레이션을 통해 플레이 하는 경우, 예상 스코어를 시뮬레이션하여, 개발될 게임의 난이도를 설계하는 방법 및 장치에 관한 것이다.
게임 난이도는 플레이어가 게임을 하도록 동기를 부여하거나 방해하는 주요 요인이다. 충분히 도전적이지 않은 게임은 지루한 것으로 간주되며, 너무 도전적인 게임은 플레이어의 불만을 유발할 수 있다.
게임 디자이너와 개발자가 게임의 적절한 난이도를 찾는 것이 중요하지만 디자인 단계에서 게임의 난이도를 예측하는 것은 쉽지 않다. 사용성 테스트 또는 플레이 테스팅과 같은 게임 평가는 일반적으로 플레이어가 경험할 난이도를 미리 보기 위해 수행되었다. 그러나 이러한 평가에서 신뢰할 수 있는 결과를 얻으려면 많은 수의 테스트 참가자를 모집해야 하며, 게임 디자인이 변경될 때마다 평가를 반복 진행해야 하므로 비용이 많이 소모되었다.
플레이 테스팅 비용을 줄이기 위해, 전통적으로 다양한 플레이어 시뮬레이션 기술이 제안되었다. 이 기술은 구현 방법이 다양하지만, 계산 알고리즘을 통해 플레이 테스트 없이 주어진 게임의 난이도나 복잡성을 자동으로 예측하는 공통의 목적을 가지고 있다. 기존 방식으로는 테스트하고자하는 게임의 고유한 플레이어 모델을 개발해야 했으며, 또 다른 게임을 시뮬레이션 할 시 기 개발된 플레이어 모델을 재활용 할 수 없었다. 이상적인 플레이어 시뮬레이션 기술은 가능한 일반적인 플레이어 인텔리전스를 구현하여 다양한 게임에 적용할 수 있어야 하며, 다양한 인구(예: 연령, 전문 지식 등)의 플레이어를 시뮬레이션할 수 있을 정도로 유연하여야 했다.
이에, 실질적으로 이용 가능한 플레이어 시뮬레이션 기술을 구현하기 기술적 개발이 필요하였다.
대한민국 공개특허공보 공개번호 특10-2012-0041270호
본 발명이 해결하고자 하는 과제는 기존 게임의 데이터를 통해 가상의 플레이어를 생성하고, 생성된 가상의 플레이어가 개발될 신규게임을 시뮬레이션을 통해 플레이 하는 경우, 예상 스코어를 시뮬레이션하여, 개발될 게임의 난이도를 설계하는 방법 및 장치를 제공하는 것이다.
상기 기술적 과제를 해결하기 위한 본 발명의 일 실시예에 따른 원버튼 게임의 난이도 설계방법은, 원버튼으로 수행되는 제1 게임을 실시한 집단의 게임 결과를 바탕으로, 상기 집단에서 고유파라미터를 각각 갖는 M명의 가상플레이어를 무작위로 샘플링하고, 이들로 구성된 모집단정보를 생성하는 단계와, 상기 모집단정보와 원버튼으로 수행되는 제2 게임의 설정변수를 바탕으로, 상기 가상플레이어 각각에 대한 원버튼입력모델을 설정하는 단계와, 상기 원버튼입력모델을 바탕으로, 상기 가상플레이어 각각에 대해 N회의 가상플레이를 시뮬레이션 하여, M명의 상기 가상플레이어의 상기 제2 게임에 대한 스코어 프로파일정보를 생성하는 단계를 포함할 수 있다.
상기 고유파라미터는 cσ, cμ, ν, δ, cL을 포함하고, cσ는 상기 가상 플레이어의 내부 시계의 정확도이고, cμ는 선택영역 내에서 상기 가상 플레이어의 암시적 조준점이고, ν는 상기 가상 플레이어가 시각 정보를 받는 속도이고, δ는 상기 가상 플레이어가 시각 정보로부터 추정할 수 있는 입력 타이밍의 최소 표준 편차이고, cL은 입력 지연이 있을 때 상기 가상 플레이어의 입력 분배 변화이다.
상기 제2 게임의 상기 설정변수는 P, tc, L, Wt을 포함하고, P는 목표물(target)이 나타나는 평균 시간 간격이고, tc는 움직이는 상기 목표물이 화면에 처음 나타날 때부터 상기 선택영역에 닿는 순간까지의 시간이고, L은 상기 가상 플레이어가 버튼을 눌렀을 때부터 시스템에서 입력이 활성화될 때까지의 대기 시간이고, Wt는 움직이는 상기 목표물이 상기 선택영역을 통과하는 데 걸리는 시간이다.
상기 원버튼입력모델은 상기 고유파라미터와 상기 설정변수로부터 도출되는 것을 특징으로 한다.
상기 원버튼입력모델은 하기 식 1에 의해 도출된다.
[식 1]
Figure 112020080267032-pat00001
상기 스코어 프로파일정보를 생성하는 단계는, 상기 원버튼입력모델을 이용하여 상기 가상 플레이어를 N회 플레이시킨 스코어의 평균값을 상기 스코어 프로파일정보로 생성한다.
상기 플레이어를 N회 플레이시키는 것은 몬테 카를로 시뮬레이션(Monte Carlo simulation)에 의해 수행된다.
상기 스코어 프로파일정보는 게임 개발자에게 제공되는 단계를 더 포함한다.
상기 스코어 프로파일정보를 바탕으로 상기 제2 게임의 난이도를 분석하고, 상기 제2 게임의 상기 설정변수를 튜닝하여 상기 제2 게임의 난이도를 조절한다.
상기 기술적 과제를 해결하기 위한 본 발명의 일 실시예에 따른 원버튼 게임의 난이도 설계장치는, 미리보기창, 제어부, 결과표시부를 포함하는 프론트-엔드(front-end)부와, 상기 프론트-엔드(front-end)부와 연동되어 구동되는 백-엔드(back-end)부;를 포함하되, 상기 백-엔드(back-end)부는, 원버튼으로 수행되는 제2 게임의 설정변수를 포함하는 포워드 게임 모델(forward game model)과, 원버튼으로 수행되는 제1 게임을 실시한 집단의 게임 결과를 바탕으로, 상기 집단에서 고유파라미터를 각각 갖는 M명의 가상플레이어를 무작위로 샘플링하고, 이들로 구성된 모집단정보를 생성하는 모집단 샘플링 모듈(population sampling module)과, 상기 모집단정보와 상기 제2 게임의 상기 설정변수를 바탕으로, 상기 가상플레이어 각각에 대한 원버튼입력모델을 설정하고, 상기 원버튼입력모델을 바탕으로, 상기 가상플레이어 각각에 대해 N회의 가상플레이를 시뮬레이션 하여, M명의 상기 가상플레이어의 상기 제2 게임에 대한 스코어 프로파일정보를 생성하는 플레이어 시뮬레이션 모듈(player simulation module)을 포함할 수 있다.
상기 고유파라미터는 cσ, cμ, ν, δ, cL을 포함하고, cσ는 상기 가상 플레이어의 내부 시계의 정확도이고, cμ는 선택영역 내에서 상기 가상 플레이어의 암시적 조준점이고, ν는 상기 가상 플레이어가 시각 정보를 받는 속도이고, δ는 상기 가상 플레이어가 시각 정보로부터 추정할 수 있는 입력 타이밍의 최소 표준 편차이고, cL은 입력 지연이 있을 때 상기 가상 플레이어의 입력 분배 변화이다.
상기 제2 게임의 상기 설정변수는 P, tc, L, Wt을 포함하고, P는 목표물(target)이 나타나는 평균 시간 간격이고, tc는 움직이는 상기 목표물이 화면에 처음 나타날 때부터 상기 선택영역에 닿는 순간까지의 시간이고, L은 상기 가상 플레이어가 버튼을 눌렀을 때부터 시스템에서 입력이 활성화될 때까지의 대기 시간이고, Wt는 움직이는 상기 목표물이 상기 선택영역을 통과하는 데 걸리는 시간이다.
상기 원버튼입력모델은 상기 고유파라미터와 상기 설정변수로부터 도출되는 것을 특징으로 한다.
상기 원버튼입력모델은 하기 식 1에 의해 도출된다.
[식 1]
Figure 112020080267032-pat00002
상기 스코어 프로파일정보는 상기 원버튼입력모델을 이용하여 상기 가상 플레이어를 N회 플레이시킨 스코어의 평균값으로 생성된다.
상기 플레이어를 N회 플레이시키는 것은 몬테 카를로 시뮬레이션(Monte Carlo simulation)에 의해 수행된다.
상기 스코어 프로파일정보는 상기 결과표시부에 표시된다.
상기 스코어 프로파일정보를 바탕으로 상기 제2 게임의 난이도를 분석하고, 상기 제2 게임의 상기 설정변수를 튜닝하여 상기 제2 게임의 난이도를 조절한다.
상기 제어부는 상기 제2 게임의 상기 설정변수가 디스플레이된다.
상기 제어부는 시뮬레이트(simulate) 버튼을 포함하되, 상기 시뮬레이트 버튼을 클릭하면 상기 백-엔드부가 활성화된다.
본 발명에 의하면, 기존 게임의 데이터를 통해 가상의 플레이어를 생성하고, 생성된 가상의 플레이어가 개발될 신규게임을 시뮬레이션을 통해 플레이 하는 경우, 예상 스코어를 시뮬레이션하여, 개발될 게임의 난이도를 설계하는 방법 및 장치를 제공된다.
본 발명의 효과는 이상에서 언급한 효과들로 제한되지 않으며 이외의 발명의 효과도 청구범위의 기재로부터 명확하게 이해될 수 있다.
도 1은 본 발명의 실시예에 따른 원버튼 게임의 난이도 설계방법의 순서도이다.
도 2는 본 발명의 실시예에 따른 원버튼 게임의 난이도 설계장치를 나타낸 것이다.
도 3은 원버튼 게임을 설명하기 위한 예시를 나타낸 깃이다.
도 4는 원버튼입력모델을 설명하기 위한 것이다.
Figure 112020080267032-pat00003
Figure 112020080267032-pat00004
Figure 112020080267032-pat00005
Figure 112020080267032-pat00006
본 발명의 이점 및 특징, 그리고 그것들을 달성하는 방법은 첨부되는 도면과 함께 상세하게 후술되어 있는 실시예들을 참조하면 명확해질 것이다. 그러나 본 발명은 이하에서 개시되는 실시예들에 한정되는 것이 아니라 서로 다른 다양한 형태로 구현될 것이며, 단지 본 실시예들은 본 발명의 개시가 완전하도록 하며, 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 발명의 범주를 완전하게 알려주기 위해 제공되는 것이며, 본 발명은 청구항의 범주에 의해 정의될 뿐이다. 아래 첨부된 도면을 참조하여 본 발명의 실시를 위한 구체적인 내용을 상세히 설명한다. 도면에 관계없이 동일한 부재번호는 동일한 구성요소를 지칭하며, "및/또는"은 언급된 아이템들의 각각 및 하나 이상의 모든 조합을 포함한다.
본 명세서에서 사용된 용어는 실시예들을 설명하기 위한 것이며 본 발명을 제한하고자 하는 것은 아니다. 본 명세서에서, 단수형은 문구에서 특별히 언급하지 않는 한 복수형도 포함한다. 명세서에서 사용되는 "포함한다(comprises)" 및/또는 "포함하는(comprising)"은 언급된 구성요소 외에 하나 이상의 다른 구성요소의 존재 또는 추가를 배제하지 않는다.
다른 정의가 없다면, 본 명세서에서 사용되는 모든 용어(기술 및 과학적 용어를 포함)는 본 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 공통적으로 이해될 수 있는 의미로 사용될 수 있을 것이다. 또 일반적으로 사용되는 사전에 정의되어 있는 용어들은 명백하게 특별히 정의되어 있지 않는 한 이상적으로 또는 과도하게 해석되지 않는다.
이하, 본 발명의 실시예에 따른 원버튼 게임의 난이도 설계방법 및 설계장치를 설명한다.
도 1은 본 발명의 실시예에 따른 원버튼 게임의 난이도 설계방법의 순서도이고, 도 2는 본 발명의 실시예에 따른 원버튼 게임의 난이도 설계장치를 나타낸 것이고, 도 3은 원버튼 게임을 설명하기 위한 예시를 나타낸 깃이고, 도 4는 원버튼입력모델을 설명하기 위한 것이다.
도 1 내지 도 4를 참조하여, 본 발명의 실시예에 따른 원버튼 게임의 난이도 설계방법 및 설계장치를 설명한다.
본 발명의 실시예에 따른 원버튼 게임의 난이도 설계장치(1)는 프론트-엔드(front-end)부(10)와, 백-엔드(back-end)부(20)를 포함할 수 있다.
프론트-엔드부(10)는 게임 개발자인 이용자에게 게임과 관련된 정보를 제공할 수 있다. 프론트-엔드부(10)는 미리보기창(110), 제어부(120), 결과표시부(130)를 포함할 수 있다.
미리보기창(110)은 개발될 게임을 미리보기 형식으로 디스플레이한다. 설명의 편의상, 개발될 게임을 제2 게임이라 한다. 미리보기창(110)에는 스타트(start) 버튼(111)이 있고, 이용자인 개발자가 스타트 버튼(111)을 클릭하면 플레이 모드(112)가 활성화되고, 이용자는 제2 게임을 실시할 수 있다.
계속해서, 제어부(120)는 제2 게임의 설정변수가 디스플레이될 수 있다. 이용자는 디스플레이된 설정변수를 소정의 방식으로 튜닝할 수 있다. 예를 들어, 설정변수의 튜닝은 슬라이드 방식등으로 튜닝할 수 있다. 제2 게임의 설정변수는 후술할 백-엔드(back-end)부(20)의 포워드 게임 모델(forward game model)(210)에서도 제2 게임의 설정변수로 사용된다.
한편, 제어부(120)는 시뮬레이트(simulate) 버튼(121)을 포함할 수 있다. 시뮬레이트 버튼(121)을 클릭하면, 백-엔드부(20)가 활성화될 수 있다. 즉, 시뮬레이트 버튼(121)이 클릭되면, 백-엔드부(20)의 포워드 게임 모델(210), 모집단 샘플링 모듈(population sampling module)(230), 플레이어 시뮬레이션 모듈(player simulation module)(220)등이 활성화되고, 가상의 플레이어가 제2 게임을 수행한 시뮬레이션 결과가 도출될 수 있다. 이에 대해서는 후술한다.
계속해서, 결과표시부(130)는 백-엔드부(20)에서 시뮬레이션된 가상 플레이어의 스코어 프로파일이 표시될 수 있다. 스코어 프로파일은 플레이어 시뮬레이션 모듈(220)에서 생성되는 것으로, M명의 가상의 플레이어 각각이 N회의 가상플레이를 시뮬레이션한 결과이다. 즉, M명의 가상의 플레이어가 제2 게임을 가상으로 수행한 스코어 결과를 나타낸 것이다. 스코어 프로파일을 생성하는 과정은 후술한다.
한편, 결과표시부(130)는 프로파일 생성부(create your profile)(131)를 포함할 수 있다. 개발자가 프로파일 생성부(131)를 클릭하면, 개발자가 스스로 게임을 테스트할 수 있는 셀프테스트(132)가 활성화된다. 개발자가 게임을 셀프 테스트하면, 셀프테스트 결과를 바탕으로 평균 게임 스코어가 시뮬레이션될 수 있다. 이때, 개발자의 점수 및 순위가 상세하게 표시(133)될 수 있다. 즉, 다른 플레이어의 결과와 비교 및 확인될 수 있도록, 개발자의 점수 및 순위가 표시될 수 있다. 이를 통해, 개발자는 제2 게임의 난이도를 대략적으로 확인할 수 있고, 이를 통해 제2 게임의 설정변수를 튜닝할 수도 있다.
계속해서, 백-엔드부(20) 및 백-엔드부(20)를 통해 이루어지는 원버튼 게임의 난이도 설계방법을 설명한다.
백-엔드부(20)는 포워드 게임 모델(forward game model)(210)과, 모집단 샘플링 모듈(population sampling module)(230)과, 플레이어 시뮬레이션 모듈(player simulation module)(220)을 포함할 수 있다.
포워드 게임 모델은 개발자에 의해 개발될 제2 게임의 설정변수를 포함할 수 있다.
제2 게임의 설정변수는 P, tc, L, Wt을 포함할 수 있다. 즉, 제2 게임의 설정변수는 총 4가지로 구성될 수 있다. 제2 게임의 설정변수는 플레이어 시뮬레이션 모듈(220)로 전송되어, 시뮬레이션에 활용될 수 있다.
여기서, P는 목표물(target)이 나타나는 평균 시간 간격이다. 예를 들어, Flappy Bird 게임에서 플레이어가 버튼을 반복해서 눌러 같은 고도에서 새를 비행해야 하는 시간 간격이 P일 수 있다. 또한, Beatmania와 같은 게임에서 P는 배경 음악의 기본 비트의 시간 간격일 수 있다. P가 길어질수록 제2 게임은 더 어려워질 수 있다.
tc는 움직이는 상기 목표물이 화면에 처음 나타날 때부터 선택영역에 닿는 순간까지의 시간이다. tc가 짧아질수록 제2 게임은 더 어려워질 수 있다.
L은 가상 플레이어가 버튼을 눌렀을 때부터 시스템에서 입력이 활성화될 때까지의 대기 시간이다. L은 컴퓨팅 시스템 자체의 자연스러운 지연일 수 있지만 게임 개발자가 의도적으로 추가한 것일 수도 있다. 예를 들어, 야구 경기에서 플레이어가 버튼을 눌렀을 때도 타자가 공을 때릴 때까지의 시차가 있을 수 있는데, 이러한 시차가 L이다.
Wt는 움직이는 상기 목표물이 상기 선택영역을 통과하는 데 걸리는 시간이다. 예를 들어, 선택 영역의 크기가 W이고, 목표물(target)의 이동 속도가 s이며, 목표물이 점이라면, Wt는 W/s로 계산될 수 있다.
도 3을 참조하여, 제2 게임의 설정변수를 게임별로 예시적으로 살펴보면 다음과 같다.
제2 게임이 Beatmania라 하면, 다음과 같다.
Beatmania는 리듬 게임 장르의 가장 대표적인 것으로서, 위에서 아래로 움직이는 목표물(target)이 특정 선택영역에 도달할 때, 플레이어가 버튼 입력의 정확한 타이밍을 생성해야 한다.
게임 디자이너는 배경 음악의 BPM (Beat Per Minute), 목표물 이동 속도(S), 목표물이 표시되는 위치에서 선택영역까지의 거리(D), 목표물의 크기(T)를 고려하여야 한다. 또한, 선택영역의 높이(H)도 고려되어야 한다. 상기 설명한 설정변수를 바탕으로, Beatmania의 설정변수를 살펴보면 다음과 같다.
P는 BPM의 역수로, 입력이 반복되는 시간을 의미하기 때문에, P=1/BPM/ 60.0(단위: 초)로 설정될 수 있다. tc는 목표물이 나타나고 선택영역으로 이동하는 데 걸리는 시간으로, tc=D/S(단위: 초)로 설정될 수 있다. Wt는 목표물과 선택영역의 첫 번째 접촉에서 완전히 분리되는 순간까지의 지속 시간으로, Wt=(H + T)/S(단위: 초)로 설정될 수 있다. L은 게임이 실행되는 컴퓨터 시스템의 기본 대기 시간이며 40~60ms 사이에서 안전하게 설정될 수 있으며, 일반적으로 개인용 컴퓨터 시스템의 평균 대기 시간이다.
한편, 제2 게임이 케이크 타워라 하면, 다음과 같다.
케이크 타워는 플레이어가 특정 위치에서 특정 속도로 움직이는 케이크를 쌓는 게임이다. 케이크가 상단 레이어(layer)와 완전히 겹쳐지지 않는 경우 미리 쌓인 케이크의 나머지 부분은 잘려서 작아진다. 다시 말해, 쌓을 필요가 있는 다음 케이크는 항상 현재 케이크 타워의 최상층과 동일한 크기이다.
개발자는 케이크의 속도(S), 초기 케이크의 크기(C), 케이크가 나타나는 위치에서 목표 위치까지의 거리(D) 및 케이크가 나타나는 간격(T)을 나타낸다.
P는 단순히, P=T와 같다(단위: 초). tc는 Beatmania와 동일하다. 즉, tc=D/S(단위: 초)로 설정된다. 케이크를 쌓으려는 시도가 누적되면 Wt가 짧아진다. Ctop을 최상위 케이크 크기로 하면, Wt=2Ctop/S(단위: 초)로 설정된다. Beatmania와 같은 방식으로 L을 설정할 수 있다.
다음으로, 모집단 샘플링 모듈(population sampling module)(230)은 원버튼으로 수행되는 제1 게임을 실시한 집단의 게임 결과를 바탕으로, 상기 집단에서 고유파라미터를 각각 갖는 M명의 가상플레이어를 무작위로 샘플링하고, 이들로 구성된 모집단정보를 생성할 수 있다(S10).
여기서, 제1 게임은 기존에 존재하는 게임으로, M명의 가상플레이어는 제1 게임을 실시한 집단에서 샘플링될 수 있다. 즉, 기 수행된 게임결과를 통해 가상의 플레이어 샘플이 모집될 수 있다.
고유파라미터는 cσ, cμ, ν, δ, cL을 포함할 수 있다.
여기서, cσ는 상기 가상 플레이어의 내부 시계의 정확도로, 이 값이 낮을수록 플레이어가 버튼을 누를 수 있는 타이밍이 정확해져 점수가 높아질 수 있다.
cμ는 선택영역 내에서 상기 가상 플레이어의 암시적 조준점이고, 이것은 선택 영역의 크기가 1이라고 가정할 때 상대적인 비율로 정의된다. 예를 들어, cμ가 0.5인 경우, 이는 목표물이 선택영역의 중앙에 있을 때 플레이어가 평균적으로 버튼 입력을 시도했다는 것을 의미한다. ν는 상기 가상 플레이어가 시각 정보를 받는 속도이고, 이 값이 높을수록, 버튼 입력이 더 정확해질 수 있다.
δ는 상기 가상 플레이어가 시각 정보로부터 추정할 수 있는 입력 타이밍의 최소 표준 편차이고, cL은 입력 지연이 있을 때, 상기 가상 플레이어의 입력 분배 변화로, cL은 각 플레이어에 대한 영향의 정도를 나타낸다.
고유파라미터를 각각 갖는 M명의 가상플레이어를 무작위로 샘플링한 정보를 포함하는 모집단정보는 플레이어 시뮬레이션 모듈(player simulation module)(220)로 전송된다.
플레이어 시뮬레이션 모듈(220)은 전송받은 모집단정보와 제2 게임의 설정변수를 바탕으로, 가상플레이어 각각에 대한 원버튼입력모델을 설정할 수 있다(S20). 즉, 원버튼입력모델은 상기 고유파라미터와 상기 설정변수로부터 도출될 수 있다.
보다 구체적으로, 원버튼입력모델은 상기 고유파라미터와 상기 설정변수를 활용하여, 하기 식 1에 의해 도출될 수 있다.
[식 1]
Figure 112020080267032-pat00007
결과적으로, 원버튼입력모델은 상기 고유파라미터와 상기 설정변수와 상기 식 1에 의해 도 4와 같이 도출될 수 있다.
계속해서, 상기 원버튼입력모델을 바탕으로, 상기 가상플레이어 각각에 대해 N회의 가상플레이를 시뮬레이션 하여, M명의 상기 가상플레이어의 상기 제2 게임에 대한 스코어 프로파일정보를 생성한다(S30). 상기 스코어 프로파일정보는 상기 원버튼입력모델을 이용하여 상기 가상 플레이어를 N회 플레이시킨 스코어의 평균값으로 생성될 수 있다. 이‹š, 상기 플레이어를 N회 플레이시키는 것은 몬테 카를로 시뮬레이션(Monte Carlo simulation)에 의해 수행될 수 있다.
생성된 스코어 프로파일정보는 프론트-엔드(front-end)부(10)로 전송되고, 결과표시부(130)에 디스플레이될 수 있다. 이에 의해, 스코어 프로파일정보는 게임 개발자에게 제공될 수 있다. 개발자는 스코어 프로파일정보를 바탕으로, 제2 게임의 난이도를 분석하고, 제2 게임의 설정변수를 튜닝하여 상기 제2 게임의 난이도를 조절할 수 있다.
본 발명의 플레이어의 인지 능력을 나타내는 고유파라미터를 추출하여 이를 디자인한 게임에서의 점수를 예측하는 데에 활용하는 방식은 타이밍에 맞추어 버튼 입력을 하는 플레이 방식을 가진 게임 모두에 적용될 수 있다. 대규모 인원에게 사용자 테스트를 진행하는 데에 시간적 금전적 어려움을 겪고 있는 게임 업체에서 사용할 수 있다. 다양한 연령, 성별, 등의 플레이어 프로파일을 확보할 경우에는 인구통계학적 특성을 고려한 예측 점수 분포를 확인할 수 있으며, 이는 구체적인 사용자 층을 대상으로 개발되는 게임 디자인 과정에 도움을 줄 것으로 예상된다.
게임 난이도는 너무 쉽거나 너무 어려워서 플레이어가 흥미를 잃지 않도록 하여야 하는 게임 개발에 있어서 중요한 요소이다. 이에 게임 업계는 현재 예비 사용자 군에게 출시 전 게임을 플레이하게 하는 플레이테스팅 등의 사용자 조사 방법을 사용하여 난이도를 보정하곤 한다. 이러한 과정은 게임의 적절한 난이도를 찾을 때까지 반복되며 시간적-금전적 비용을 필요로 한다. 이에 따라 게임 난이도 디자인에 관한 각종 연구, 발명 등이 진행되고 있으며, 본 발명은 현재 개발되고 있는 게임의 난이도를 예측할 수 있다는 점에서 높은 시장성을 지닌다.
실제 플레이어가 느끼게 될 게임의 어려움 정도를 예측하고자 하는 게임 업계의 수요에 따라, 본 발명은 실제 플레이어들의 데이터를 수식에 기반하여 분석해 대중의 난이도 체감 정도를 예측한다. 본 발명을 통하여 개발자는 예를 들어, 1000명 이상의 대중적 플레이어가 체감할 난이도 정도를 수시로 확인하며 게임의 난이도 디자인을 할 수 있다. 즉, 이는 플레이테스팅 등 대규모 사용자 평가의 대안으로 활용될 수 있으며, 업체의 규모에 무관하게 게임 퍼블리싱의 장벽을 낮추는 데에 이바지할 것으로 기대된다.
이상 본 발명의 실시예들을 설명하였으나, 본 발명은 상기 실시예들에 한정되는 것이 아니라 서로 다른 다양한 형태로 제조될 수 있으며, 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자는 본 발명의 기술적 사상이나 필수적인 특징을 변경하지 않고서 다른 구체적인 형태로 실시될 수 있다는 것을 이해할 수 있을 것이다. 그러므로 이상에서 기술한 실시예들은 모든 면에서 예시적인 것이며 한정적이 아닌 것으로 이해해야만 한다.
10: 프론트-엔드 20: 백-엔드
110: 미리보기창 120: 제어부
130: 결과표시부 210: 포워드 게임 모델
220: 플레이어 시뮬레이션 모듈 230: 모집단 샘플링 모듈

Claims (20)

  1. 장치에 의해 수행되는 원버튼 게임의 난이도 설계방법에 있어서,
    원버튼으로 수행되는 제1 게임을 실시한 집단의 게임 결과를 바탕으로, 상기 집단에서 고유파라미터를 각각 갖는 M명의 가상플레이어를 무작위로 샘플링하고, 이들로 구성된 모집단정보를 생성하는 단계;
    상기 모집단정보와 원버튼으로 수행되는 제2 게임의 설정변수를 바탕으로, 상기 가상플레이어 각각에 대한 원버튼입력모델을 설정하는 단계; 및
    상기 원버튼입력모델을 바탕으로, 상기 가상플레이어 각각에 대해 N회의 가상플레이를 시뮬레이션 하여, M명의 상기 가상플레이어의 상기 제2 게임에 대한 스코어 프로파일정보를 생성하는 단계를 포함하는 원버튼 게임의 난이도 설계방법.
  2. 제1 항에 있어서,
    상기 고유파라미터는 cσ, cμ, ν, δ, cL을 포함하고,
    cσ는 상기 가상 플레이어의 내부 시계의 정확도이고, cμ는 선택영역 내에서 상기 가상 플레이어의 암시적 조준점이고, ν는 상기 가상 플레이어가 시각 정보를 받는 속도이고, δ는 상기 가상 플레이어가 시각 정보로부터 추정할 수 있는 입력 타이밍의 최소 표준 편차이고, cL은 입력 지연이 있을 때 상기 가상 플레이어의 입력 분배 변화인 원버튼 게임의 난이도 설계방법.
  3. 제2 항에 있어서,
    상기 제2 게임의 상기 설정변수는 P, tc, L, Wt을 포함하고,
    P는 목표물(target)이 나타나는 평균 시간 간격이고, tc는 움직이는 상기 목표물이 화면에 처음 나타날 때부터 상기 선택영역에 닿는 순간까지의 시간이고, L은 상기 가상 플레이어가 버튼을 눌렀을 때부터 시스템에서 입력이 활성화될 때까지의 대기 시간이고, Wt는 움직이는 상기 목표물이 상기 선택영역을 통과하는 데 걸리는 시간인 원버튼 게임의 난이도 설계방법.
  4. 제3 항에 있어서,
    상기 원버튼입력모델은 상기 고유파라미터와 상기 설정변수로부터 도출되는 것을 특징으로 하는 원버튼 게임의 난이도 설계방법.
  5. 제4 항에 있어서,
    상기 원버튼입력모델은 하기 식 1에 의해 도출되는 원버튼 게임의 난이도 설계방법.
    [식 1]
    Figure 112020080267032-pat00008
  6. 제5 항에 있어서,
    상기 스코어 프로파일정보를 생성하는 단계는, 상기 원버튼입력모델을 이용하여 상기 가상 플레이어를 N회 플레이시킨 스코어의 평균값을 상기 스코어 프로파일정보로 생성하는 원버튼 게임의 난이도 설계방법.
  7. 제6 항에 있어서,
    상기 플레이어를 N회 플레이시키는 것은 몬테 카를로 시뮬레이션(Monte Carlo simulation)에 의해 수행되는 원버튼 게임의 난이도 설계방법.
  8. 제1 항에 있어서,
    상기 스코어 프로파일정보는 게임 개발자에게 제공되는 단계를 더 포함하는 원버튼 게임의 난이도 설계방법.
  9. 제8 항에 있어서,
    상기 스코어 프로파일정보를 바탕으로 상기 제2 게임의 난이도를 분석하고, 상기 제2 게임의 상기 설정변수를 튜닝하여 상기 제2 게임의 난이도를 조절하는 원버튼 게임의 난이도 설계방법.
  10. 미리보기창, 제어부, 결과표시부를 포함하는 프론트-엔드(front-end)부; 및
    상기 프론트-엔드(front-end)부와 연동되어 구동되는 백-엔드(back-end)부;를 포함하되,
    상기 백-엔드(back-end)부는,
    원버튼으로 수행되는 제2 게임의 설정변수를 포함하는 포워드 게임 모델(forward game model)과,
    원버튼으로 수행되는 제1 게임을 실시한 집단의 게임 결과를 바탕으로, 상기 집단에서 고유파라미터를 각각 갖는 M명의 가상플레이어를 무작위로 샘플링하고, 이들로 구성된 모집단정보를 생성하는 모집단 샘플링 모듈(population sampling module)과,
    상기 모집단정보와 상기 제2 게임의 상기 설정변수를 바탕으로, 상기 가상플레이어 각각에 대한 원버튼입력모델을 설정하고, 상기 원버튼입력모델을 바탕으로, 상기 가상플레이어 각각에 대해 N회의 가상플레이를 시뮬레이션 하여, M명의 상기 가상플레이어의 상기 제2 게임에 대한 스코어 프로파일정보를 생성하는 플레이어 시뮬레이션 모듈(player simulation module)을 포함하는 원버튼 게임의 난이도 설계장치.
  11. 제10 항에 있어서,
    상기 고유파라미터는 cσ, cμ, ν, δ, cL을 포함하고,
    cσ는 상기 가상 플레이어의 내부 시계의 정확도이고, cμ는 선택영역 내에서 상기 가상 플레이어의 암시적 조준점이고, ν는 상기 가상 플레이어가 시각 정보를 받는 속도이고, δ는 상기 가상 플레이어가 시각 정보로부터 추정할 수 있는 입력 타이밍의 최소 표준 편차이고, cL은 입력 지연이 있을 때 상기 가상 플레이어의 입력 분배 변화인 원버튼 게임의 난이도 설계장치.
  12. 제11 항에 있어서,
    상기 제2 게임의 상기 설정변수는 P, tc, L, Wt을 포함하고,
    P는 목표물(target)이 나타나는 평균 시간 간격이고, tc는 움직이는 상기 목표물이 화면에 처음 나타날 때부터 상기 선택영역에 닿는 순간까지의 시간이고, L은 상기 가상 플레이어가 버튼을 눌렀을 때부터 시스템에서 입력이 활성화될 때까지의 대기 시간이고, Wt는 움직이는 상기 목표물이 상기 선택영역을 통과하는 데 걸리는 시간인 원버튼 게임의 난이도 설계장치.
  13. 제12 항에 있어서,
    상기 원버튼입력모델은 상기 고유파라미터와 상기 설정변수로부터 도출되는 것을 특징으로 하는 원버튼 게임의 난이도 설계장치.
  14. 제13 항에 있어서,
    상기 원버튼입력모델은 하기 식 1에 의해 도출되는 원버튼 게임의 난이도 설계장치.
    [식 1]
    Figure 112020080267032-pat00009
  15. 제14 항에 있어서,
    상기 스코어 프로파일정보는 상기 원버튼입력모델을 이용하여 상기 가상 플레이어를 N회 플레이시킨 스코어의 평균값으로 생성되는 원버튼 게임의 난이도 설계장치.
  16. 제15 항에 있어서,
    상기 플레이어를 N회 플레이시키는 것은 몬테 카를로 시뮬레이션(Monte Carlo simulation)에 의해 수행되는 원버튼 게임의 난이도 설계장치.
  17. 제10 항에 있어서,
    상기 스코어 프로파일정보는 상기 결과표시부에 표시되는 원버튼 게임의 난이도 설계장치.
  18. 제17 항에 있어서,
    상기 스코어 프로파일정보를 바탕으로 상기 제2 게임의 난이도를 분석하고, 상기 제2 게임의 상기 설정변수를 튜닝하여 상기 제2 게임의 난이도를 조절하는 원버튼 게임의 난이도 설계장치.
  19. 제10 항에 있어서,
    상기 제어부는 상기 제2 게임의 상기 설정변수가 디스플레이되어 있는 원버튼 게임의 난이도 설계장치.
  20. 제19 항에 있어서,
    상기 제어부는 시뮬레이트(simulate) 버튼을 포함하되, 상기 시뮬레이트 버튼을 클릭하면 상기 백-엔드부가 활성화되는 원버튼 게임의 난이도 설계장치.
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