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[NDC] '카트라이더' 플레이어의 선호트랙 레벨디자인-효율적인 레이싱게임 레벨디자인 연구
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AI 핵심 요약
카트라이더에서 새로 만든 트랙이 플레이어에게 선택받도록, 발표자는 인기 트랙의 레벨디자인 요소와 선호 경향을 분석했다. 직선 도로, 코너, 도로 폭, 지름길, 장애물의 다섯 요소를 세분화하고 난이도 가중치를 부여해 트랙별 데이터를 만들었다. 분석 결과를 바탕으로 신규 트랙 설계에 공통 패턴을 적용했으며, 이후 일부 신규 테마 트랙이 선호 트랙 상위권에 진입하는 등 수치 기반 설계가 의미 있는 참고 자료가 될 수 있음을 확인했다. 다만 점수화만으로 선호도를 완전히 설명할 수는 없으므로, 데이터를 설계 판단을 돕는 도구로 활용해야 한다고 강조했다.
- 트랙을 비교할 때는 직선, 코너, 도로 폭, 지름길, 장애물처럼 레벨디자인 요소를 나누고 각 요소의 난이도를 기준화할 수 있다.
- 난이도 점수는 세부 요소별 가중치를 정한 뒤 트랙에 등장하는 요소와 빈도를 반영해 산출한다.
- 선호 트랙의 공통점을 분석하면 직선과 코너의 구성, 펜스와 도로 폭 같은 설계 경향을 파악할 수 있다.
- 지름길은 역전 기회와 실력 차이를 만드는 전략 요소로, 장애물은 테마와 트랙의 특징을 드러내는 용도로 활용할 수 있다.
소개
NDC 2018 ['카트라이더' 플레이어의 선호트랙 레벨디자인-효율적인 레이싱게임 레벨디자인 연구] 세션 공유드립니다. 상세 내용은 NDC Replay 홈페이지를 참고 부탁드려요. 😊 1. 발표자 성함 : 김태완 2. 발표자 소개 : 현재 카트라이더 프로젝트에서 트랙레벨디자인을 담당하고 있으며 이전에는 3D파트에서 캐릭터 및 카트모델러 역할로 참여했던 바 있습니다. 그밖에 NDC 15에서 발표했던바 있으며 대학원 졸업논문으로 레이싱게임컨텐츠의 레벨디자인 구성요소와 플레이어의 선호도라는 주제로 논문을 출간한바 있는데, 이번 발표에서는 참관객 분들에게 레이싱게임의 레벨디자인 선호도에 대해 분석한 자료와 그 결과물을 전달해 드리고 싶습니다. 3. 세션 소개 : 카트라이더를 중심으로 인기트랙의 레벨디자인에 따른 난이도 유형에 따른 구성요소를 분석하여 정리해 보고 각 트랙 레벨디자인에 나타나는 사례들을 바탕으로 플레이어들이 선호하는 트랙의 특성을 분석하고 그 자료를 바탕으로...
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