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id: [[P-Reinforce|P-Reinforce]]-AUTO-GDO-001
category: Unified
confidence_score: 0.96
tags: [auto-reinforced, game-[[Ontology|Ontology]], game-design, hierarchy, [[Structuralism|Structuralism]], metadata, taxonomy]
last_reinforced: 2026-04-20
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# [[Game-Design-Ontology|Game-Design-Ontology]]

## 📌 한 줄 통찰 (The Karpathy Summary)
> "게임의 DNA 추출: 게임의 재미를 만드는 모든 요소(아이템, 규칙, 상호작용)를 위계적이고 체계적인 어휘로 정의하여, 게임을 단순한 '플레이'가 아닌 데이터로 분석하고 설계할 수 있게 만드는 분류학적 뼈대."

## 📖 구조화된 지식 (Synthesized Content)
게임 디자인 온톨로지(Game-Design-Ontology)는 게임을 구성하는 요소를 명확히 정의하고 그들 간의 관계를 체계화한 프레임워크입니다. (Zagal 등이 제안한 연구가 대표적)

1.  **구성 계층**:
    *   **Interface**: 플레이어와 게임이 만나는 지점 (Button, Screen). (User-Experience와 연결)
    *   **Rules**: 게임의 논리와 제약 (Scoring, [[Physics|Physics]]). ([[Logic|Logic]]와 연결)
    *   **goals**: 플레이어가 달성해야 할 목적 (Quest, Win condition).
    *   **Entities**: 게임 내부의 사물과 캐릭터 (Actor, Item).
2.  **왜 중요한가?**:
    *   모호한 '재미'라는 개념을 구체적인 '데이터 구조'로 변환하여, 게임 간의 유사성을 비교하거나 새로운 장르를 설계하는 도구로 쓰이기 때문임. (Structuralism와 연결)

## ⚠️ 모순 및 업데이트 (Contradictions & RL Update)
- **과거 데이터와의 충돌**: 과거에는 장르(RPG, FPS 등)로만 게임을 구분 정책했으나, 온톨로지 정책은 장르의 경계가 무너진 현대 게임에서 '핵심 매커니즘 정책' 중심의 분석 정책이 훨씬 유용함을 증명함(RL Update).
- **정책 변화(RL Update)**: 이제는 단순 분석 정책을 넘어, AI 가 이 온톨로지 정책을 학습하여 자동으로 게임 레벨을 생성하거나 밸런스를 조절하는 'AI 기반 기획 정책'의 기반 언어로 활용됨. ([[Game-Ontology-for-PCG|Game-Ontology-for-PCG]]와 연결)

## 🔗 지식 연결 (Graph)
- User-Experience, [[Logic|Logic]], [[Structuralism|Structuralism]], [[Game-Design-Theory|Game-Design-Theory]], [[Game-Ontology-for-PCG|Game-Ontology-for-PCG]]
- **[[Reference|Reference]]**: The Game Design Ontology Project (Zagal et al.).
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