학술논문
Standardization and Implementation of Map Characteristics in Survivor-like Games
이용수 8
- 영문명
- 발행기관
- 한국컴퓨터게임학회
- 저자명
- 김세연(Se Yeon KIM) 문성현(Sung Hyun MOON) 김석규(Seok-Kyoo KIM)
- 간행물 정보
- 『한국컴퓨터게임학회논문지』제37권 3호, 11~18쪽, 전체 8쪽
- 주제분류
- 공학 > 컴퓨터학
- 파일형태
- 발행일자
- 2024.09.30
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국문 초록
본 연구는 서바이벌 게임에서 맵의 디자인 요소를 분석하고 표준화하는 것을 목표로 했다. 상용 게임 10개를 조사하여 네 가지 주요 맵 유형을 파악하였고, 이를 바탕으로 유니티 에디터를 사용해 네 가지 유형의 맵을 개발 및 구현하였다. 무작위 위치에 장애물을 스폰하고, 타일 재배치 시스템을 통해 맵을 무한대로 재배치할 수 있도록 했다. 또한, Update 메서드를 조정해 타일 변위 오류를 해결했다. 마지막으로, ML 에이전트를 사용해 맵을 테스트했으며, 에이전트가 환경을 탐색하고 장애물과 적대 대상을 인식 및 공격하며 각기 다른 네 가지 맵에서 효과적으로 대응하는 모습을 확인했다.
영문 초록
This study aims to analyze and categorize map design elements in survivor-like games. By examining ten commercially available games, we identified four primary map types in 10 different games. Based on these findings, we developed four distinct map types using the Unity editor. To simulate and implement the maps, we located dynamically spawning obstacles at random places and generated tile relocation system for infinite map rearrangement. Additionally, we addressed issues such as tile displacement errors by adjusting the Update() method which is continuously checking and repositioning the tiles. This ensured a fluid and challenging gameplay experience. We tested the maps using an ML Agent, which demonstrated the ability to navigate the environment, recognize and avoid obstacles, and respond to hostile target effectively. The study results an offer insights into effective map design and balancing in survivor-like games. Future research will explore using ML Agents to automatically assess and rank map difficulty, optimizing game design and enhancing player experience in this genre.
목차
1. Introduction
2. Related research
3. Analyze maps from games on the market
4. Map Implement
5. Conclusion
Acknowledgement
Reference
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