RNG 어떻게 활용할 것인가 중요시대가 변했다. Pay to win, 즉 과금이 승패에 결정적인 영향을 주는 게임에 대한 게이머들의 거부감이 거세다. 특히 리그오브레전드 같은 AOS 장르와, FPS 장르가 잇따라 큰 성공을 거두면서 그 경향이 짙어지고 있다.리그오브레전드, 배틀그라운드와 클래시로얄은 RNG를 적절히 활용하여 재미와 개발 효율을 모두 챙긴 훌륭한 사례다. 가챠 모델을 탈피해, 실력으로 확률을 극복해 나가는 재미를 보여줬다. 물론, 위의 3개 타이틀 모두 중소 개발사에서 만든 타이틀이 아니며 빠르게 수익이 나지 않더라도

앞서 개발사들이 콘텐츠 소모 속도를 따라잡기 위해 RNG를 활용한다고 언급한 바 있다. 개발에 참여했던 게임 타이틀 중 가장 서비스 하기 힘든 콘텐츠 유형은 스토리텔링식으로 구성된 콘텐츠다. 한 모바일 게임의 경우 10챕터까지만 개발하고 오픈했는데, 단 이틀만에 게이머들은 모든 콘텐츠를 클리어 했다. 챕터 하나를 만드는데 캐릭터 일러스트, 모델링, 배경 원화, 성우 더빙 등 개발에 필요한 자원은 정말 어마어마하다.수퍼셀의 ‘클래시로얄’과 펍지의 ‘배틀그라운드’는 RNG를 개발 리소스 절감에 훌륭하게 활용한 사례다. 클래시로얄은 정해

게임의 ‘확률’은 어떻게 만들어지나확률 데이터의 핵심은 ‘랜덤한 숫자를 어디에서 만들어내고 어떻게 사용되는가에 달려 있다. 컴퓨터는 즉흥성을 가질 수 없고, 완벽한 무작위 숫자를 만들 수 없기 때문이다. 그래서 시간 값을 응용한다던가, 재료로 사용하는 시드값을 이용해서 불규칙한 수를 만들어 낸다. 현재 시간을 나누어 일부 자리 수만 쓴다거나, 시드값으로 어떤 숫자를 암호화하여 임의로 만들어낸다.이렇게 랜덤값을 만드는 것을 난수 생성기 (Random Number Generation, 이하 RNG)라고 부른다. RNG가 만든 값은 게임

0.007%. 2016년 3월 13일, 바둑기사 이세돌과 구글의 인공지능(AI) ‘알파고’가 세기의 대결을 펼쳤다. 구글이 공개한 이날 이세돌이 78번째 돌을 그곳에 놓을 확률은 0.007%였다. 승리로 향하는 사실상 유일한 수를 택한 그는 이날, 인공지능 알파고에 승리한 유일한 인간이 되었다. 알파고는 이길 확률이 높은 수를 생각하는 인공지능이다. 프로 바둑기사들의 3000만수의 대국 기보를 바탕으로 가장 높은 확률을 선택한다. 확률이 딥러닝, 인공지능 분야보다 더 광범위하게 사용되는 분야가 가까이 있다. 바로 게임이다.확률형 게

구성원들의 투표는 왜 중요할까.물론, 레퍼렌덤의 한계점도 존재한다. 이렇게 통과된 정책들은 BP들의 승인을 거쳐야만 최종적으로 실행할수 있다. 바꿔 말하면 많은 이오스 시민들이 지지하는 의견도 BP들의 반대로 시행되지 않을 수 있다는 얘기다. 1인 1투표권이 아닌 1토큰 1투표권의 원칙을 따르기 때문에 공정성 논란도 존재한다.하지만 의사 결정방법 자체도 투표의 대상이 되기도 한다. 위에서 언급한 투표권에 조건이나 참여율에 대한 조건 자체를 결정하자는 의견도 등장했으며 이에 대한 논의도 활발하다. 이오스의 합의구조는 대의 민주주의에