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Adaptive Game Environment Design based on Player Behavior Pattern for Difficulty Adjustment
사용자 행동패턴을 이용한 환경 변화와 난이도 조절

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  • 발행기관
    한국컴퓨터게임학회 바로가기
  • 간행물
    컴퓨터게임및콘텐츠논문지(구 한국컴퓨터게임학회논문지) KCI 등재 바로가기
  • 통권
    제36권 제3호 (2023.09)바로가기
  • 페이지
    pp.37-43
  • 저자
    Soo Hwan LEE, Hanul Sung
  • 언어
    영어(ENG)
  • URL
    https://www.earticle.net/Article/A436728

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원문정보

초록

영어
User churn in games often arises due to inadequate game difficulty. To address this, non-player characters (NPCs) has been utilized to modulate difficulty according to individual game skill. Nevertheless, the effectiveness of solely NPC-based adjustments is limited since game difficulty is influenced by both NPCs and environmental factors. This paper introduces a novel method for dynamically tailoring game difficulty by adjusting in-game environments based on player behavior patterns in top-down shooter game. Through analysis of diverse user game play data, we find that factors within the game environment, such as the distribution of enemy characters and the arrangement of terrain, have a substantial influence on the level of difficulty. Furthermore, it has been observed that behavioral patterns of players show variations according to changes in the game environment. Using these analytical result, we devise an artificial neural network model that configures an environment that suit player behavior patterns. With the model, we figure out the user player pattern and control the difficulty dynamically by changing the environment factors. Through the experiments, we show that our method provides an appropriate level of difficulty for users to prevent user churn.
한국어
사용자에게 적절한 게임 난이도가 제공되지 않는다면 사용자들은 쉽게 게임에서 이탈한다. 이를 방지하기 위 하여, 각 사용자의 실력에 따른 난이도 조절을 위해 NPC을 이용하여 변화시키는 방법이 사용되고 있다. 그러 나 게임의 난이도는 NPC 뿐만 아니라 게임 환경 요소에 따라 변화하기 때문에 NPC 만으로 난이도 조절을 하 기엔 한계점이 있다. 본 연구에서는 게임 환경 요소를 사용자의 게임 패턴에 기반하여 동적으로 제공하는 방 법을 제안한다. 인공 신경망을 이용하여 사용자의 게임 패턴을 분석하고 해당 결과를 이용하여 사용자의 이탈 을 막을수 있는 적절한 난이도를 각 사용자에게 제공한다.

목차

ABSTRACT
1. Introduction
2. Related Work
3. Design and Implementation
3.1 Game Environment Element
3.2 Data Collection
3.3 Artificial neural network training
4. Evaluation
4.1 Performance metric
4.2 Game Difficulty Level Adjustment by utilizing Adaptive Environment Design
5. Conclusion
Acknowledgement
Reference
<국문초록>
<결론 및 향후 연구>

키워드

Game artificial intelligence Dynamic Game Environment Artificial neural network

저자

  • Soo Hwan LEE [ 이수환 | Department of Animation, College of Convergence Engineering ]
  • Hanul Sung [ 성한울 | Department of Animation, College of Convergence Engineering ] Corresponding Author

참고문헌

자료제공 : 네이버학술정보

간행물 정보

발행기관

  • 발행기관명
    한국컴퓨터게임학회 [Korean Society for Computer Game]
  • 설립연도
    2002
  • 분야
    공학>컴퓨터학
  • 소개
    1. 게임산업을 활성화 하고, 2. 게임기술과 기술 인력을 양산할 수 있도록 교육기관의 교과과정을 개발하고, 3. 관련기술에 대한 연구발표회, 강연회, 강습회 등을 개최하며, 4. 학회지, 논문지 및 관련 문헌을 발간하고, 5. 게임 기술 개발을 위한 국제화, 표준화 등을 지원하고, 6. 산.학.연.관이 협동할 수 있는 국제적 학술교류 및 협력을 지원하고, 7. 회원 상호간의 공동 이익과 친목을 증진시킨다.

간행물

  • 간행물명
    컴퓨터게임및콘텐츠논문지(구 한국컴퓨터게임학회논문지) [Journal of Computer Games and Contents]
  • 간기
    월간
  • pISSN
    3091-7409
  • eISSN
    3092-3638
  • 수록기간
    2002~2026
  • 등재여부
    KCI 등재
  • 십진분류
    KDC 691 DDC 793

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