earticle

영어

Designing a job simulation game that applies job characteristics and details of the job process requires specific and reliable data about the job. However, it is difficult for game developers to obtain information about their work for security reasons. Therefore, the GPT API was used to fine-tune specific occupations using public data such as official websites and related laws. In addition, a method of designing game missions using prompt engineering for mission design and structuring work was proposed. In this study, a plan to increase the specificity and accuracy of the in-game mission design was presented as an example of the job simulation game planning of the national park ranger. It was found that the missions created through self-evaluation reflected the practical characteristics of the national park ranger relatively well. The case of this study is expected to be helpful in the design process of other job simulation games that lack data in the future.

한국어

직업 특성과 업무 과정에 대한 상세한 내용을 적용한 직업 시뮬레이션 게임 설계를 위해서는 해당 업무에 대한 구체적이고 신뢰성 있는 자료가 필요하다. 그런데 보안 등의 이유로 게임 개발자가 해당 업무에 대한 자료를 확보하기에 는 어려움이 있다. 따라서 GPT API를 활용하여 공식 웹사이트나 관계 법령 등 공개적인 자료를 활용하여 특정 직업에 대한 파인튜닝을 실시하였다, 그리고, 미션 설계와 구조화 작업을 위한 프롬프트 엔지니어링을 사용하여 게임 미션 설계 하는 방법을 제안하였다. 본 연구에서는 국립공원 레인저의 직무 시뮬레이션 게임 기획을 대상으로 게임 내 미션 설계의 구체성과 정확성을 높이는 방법을 사례로 제시하였다. 자체 평가를 통해 연구 결과 생성된 미션은 국립공원 레인저의 실무적 특성을 비교적 잘 반영하는 것으로 나타났다. 본 연구의 사례를 통해 향후 자료가 부족한 다른 직업 시뮬레이션 게임 설계 과정에 도움이 될 수 있을 것으로 기대한다.