DCGAN 학습 모델을 이용한 게임 맵 데이터 자동 생성 프레임워크 설계 및 구현 (Design and Implementation of Framework for Automatically Generating Game Map Data using DCGAN Learning Model)

서지정보

· 발행기관 : 융복합지식학회
· 수록지 정보 : 융복합지식학회논문지 / 11권 / 3호 / 113 ~ 122페이지
· 저자명 : 남현우

초록

코로나 팬데믹의 여파로 실내 활동 증가와 여성 게이머의 증가로 성장하는 모바일 게임 장르 중 캐주얼 게임과 퍼즐 게임의 비중이 높아지고 있다. 이에 따라 장르에 대한 개발 수요가 증가하고 있지만, 개발 과정에서 필수적인 다양한 게임 맵 데이터를 생성하기 위해서는 많은 시간이 소요된다. 본 논문에서는 DCGAN 모델을 이용하여 게임 맵 데이터를 자동으로 생성하기 위한 프레임워크를 설계하고 구현하였다. 제안된 프레임워크 구현에 적용된 기술로 인해 전체 개발 기간을 3분의 1로 단축할 수 있다는 만족스러운 결과를 얻었다. 또한, 자동 생성된 맵 데이터의 등급 분류 정확도 검증 기능을 적용하여 원본 데이터를 기반으로 생성된 맵 데이터의 진위 여부를 확인할 수 있었다. 개발된 프레임워크에 대한 기술이 고도화된다면 다른 장르의 모바일 게임 개발에도 적용될 수 있을 것으로 기대된다.

영어초록

The proportion of casual games and puzzle games among the genres of mobile games that are growing due to the increase in indoor activities and the increase in female gamers under the influence of COVID-19 is increasing. Accordingly, the development demand for the genre is increasing, but it takes a lot of time to generate various game map data essential in the development process. In this paper, a framework for automatically generating game map data using DCGAN model was designed and implemented. Due to the technology applied to the proposed framework implementation, a satisfactory result was obtained that the entire development period could be reduced by a third. In addition, it was possible to verify the authenticity of the map data generated based on the original data by applying the map class classification accuracy verification function of the automatically generated map data. If the technology for the developed framework is advanced, it is expected that it can be applied to the development of other genres of mobile games.

참고자료

· 없음