Measuring Difficulty in Platform Videogames

요약

Game Level Generation의 자동화는 사용자가 다시 게임을 하도록 하게 하는 가능성을 높임. 근데 difficulty 정의가 어려움. 그래서 우리가 그거 metric 연구함. platform level과 user의 각 장애물마다의 실패율을 metric으로 제시. 이 metric은 automated process 에 사용가능. 실제 상용화된 게임에도 적용한 예시도 포함되어있음

 

정리

• 왜 Difficulty 를 Measure 하느냐?
  • Automatic하게 kind of levels 을 만들거기 때문이다.
  • platform level generation에 접근법이 여러개가 있지만 몇가지만 효과적이다.
• 논문에서는 근본적인 질문을 던짐 What makes a level difficult?
  • 스타트포인트와 엔드포인트간의 dimensional 한 기하적인 요소로 정의
  • 몇가지는 플레이어를 해치는 어떤 장애물이나 오브젝트로 정의
  • 사다리를 오르는 것 과 같은 사소한작업들은 difficulty measurement에 영향을 주지 않음!
• 논문에서는 5가지 상황을 정의함
  1. 실패할 수 가 없는 직선거리
  2. 피지컬하게 닿을 수 없는 불가능한 상황
  3. 종점이 거의 불가능한 수준 물리적으로 접근이 거의 불가능한 것
  4. 단일 점프가 하나 포함된 것, 점프시도를 실패하면 플레이어가 죽음
  5. 단일점프를 포함하고 다음으로 점프를 시도, 만약 실패하더라도 재도전이 가능
   

 

    - 첫번째 케이스는 쉽다 왜냐, 실패할 가능성이 0이기 때문에첫번째 케이스는 존재하는 가장 쉬운 난이도를 대표함

• 두번째 케이스도 실패할 가능성이 0이다. 근데 성공가능성도 0이다. 불가능한 것 이기 때문
• 세번째 케이스도 플레이어를 해치는 요소는 없다. 근데 이건 이제 플에이어가 성공하거나 포기하거나라서 포기하는 가능성이 존재한다.

• 네번째 케이스는 Harm의 존재를 추가한 것 (즉사가능성이 있는)
  • 점프 성공가능성이 P(j1)이면 실패율은 1-P(j1) 이 되는 것
   

• 다섯번째 케이스는 점프를 해야하는데 점프자체에는 해가 없으나, 실패시 재시도 기회를 주는데 이 루프에서 죽을 가능성이 존재하는 것
  • P2 성공하면 클리어
  • 실패시 재시도 → P(r) 은 포기, 1-P(r)은 처음으로 돌아감
  • 1-P(j2) 는 가다가 죽음, P(j2)는 재시도 기회를 얻음

 

• difficulty 는 unsuccess 할 확률로 대표됨
  • 그래서 이를 대표할 수 있는 계산식 만듬
• Independent 한 Obstacles의 난이도
  • 여기서는 isolated jump or challenge에 대한 난이도 정의