캐릭터 생성

Character creation
이 기사는 맞춤 가능한 게임 캐릭터에 대한 것입니다.가공의 캐릭터를 설계하는 프로세스에 대해서는, 「특성화」를 참조해 주세요.
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롤플레잉 게임
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캐릭터 생성(캐릭터 생성 또는 캐릭터 디자인)은 게임 캐릭터 또는 다른 캐릭터를 정의하는 프로세스입니다.전형적으로, 캐릭터의 개인 강점과 약점은 일련의 통계로 표현된다.대부분 허구적인 설정을 가진 게임에는 인종이나 계급과 같은 특성이 포함될 수 있습니다.보다 현대적인 설정이나 폭이 좁은 게임에서는 커스터마이즈가 신체적, 성격적 특성으로 제한될 수 있습니다.

롤플레잉 게임

S.C.O.U.R.G.E 문자 생성 화면: 스몰 레너운의 영웅들.

캐릭터 생성은 일반적으로 게임 마스터가 아닌 플레이어가 게임을 준비하기 위해 취하는 첫 번째 단계입니다.문자 생성의 결과는 문자 시트에 기록되는 직접 특성화입니다.가장 포괄적인 형태에는 캐릭터의 신체적, 정신적, 심리적, 사회적 속성을 통계적으로 게임별로 나타낼 뿐만 아니라 캐릭터의 신체적 외모, 성격, 개인적인 배경 이야기("배경") 및 [1][2][3][4]소유물에 대한 덜 형식적인 묘사도 포함된다.플레이 중에 캐릭터의 외형만 명시적으로 기술되는 반면 다른 특성은 간접적으로 특징지어지며, 캐릭터의 플레이어와 게임 마스터는 정확한 통계를 알고 있지만 다른 [citation needed]플레이어는 반드시 그렇지는 않습니다.

캐릭터 어드밴스란 게임 후반부에 캐릭터의 통계치가 향상되는 것을 말한다.플레이어는 일반적으로 경험치를 사용하거나 새로운 경험치를 획득할 때 기존 통계를 수정하고 새 통계를 추가합니다.문자 이동은 일반적으로 문자 생성과 [1][5]유사한 규칙을 사용합니다.그러나 캐릭터의 개념에 비현실적인 갑작스러운 변화를 피하기 위해 캐릭터의 진보는 보통 초기 캐릭터 생성보다 더 제한된다.예를 들어 문자 이동 중에 속성을 변경하는 [editorializing]것은 거의 항상 어렵습니다(불가능하지는 않은 경우).

는 캐릭터의 롤 플레잉(감각 영화에 유사한 개발에)여 플레이어의 간접적인 특성화하는 대신 반면에 다른 곳에서 성격 개발이란 용어는 성격 개발, 어떤 면에서 상호 성격 진보(어떤 의미에서 전문적인 개발이나 인간 개발과 비슷한)를 사용하는 있다.[표창 필요한]

의사 결정

캐릭터의 초기 속성 점수는 보통 랜덤으로 생성되거나 문자 포인트를 분배하여 결정됩니다.단, 일부 시스템에서는 두 가지 특성을 모두 사용합니다.특정 게임 시스템은 일반적으로 미리 정해진 시스템에 의해 스킬과 유사하게 나중에 속성 점수를 올릴 수 있도록 합니다.

캐릭터들은 또한 많은 기술을 습득할 수 있다.캐릭터가 배울 수 있는 스킬의 종류와 쉽게 배울 수 있는 스킬은 보통 캐릭터 생성 시스템이 "클래스 기반"인지 "스킬 기반"[citation needed]인지에 따라 달라집니다.

특정 게임의 캐릭터를 만드는 과정에는 캐릭터가 갖게 되는 장점과 단점, 할당되는 값, 할당되는 특정 통계와 같은 많은 결정이 수반됩니다.대부분의 결정에는 누가 어떻게 결정을 내릴 수 있는지를 설명하는 규칙이 있습니다.이러한 규칙의 대부분은 아래에 설명된 세 가지 그룹 중 하나로 분류할 수 있습니다.그것들은 몇 가지 측면에서 다르며, 가장 두드러진 것은 사용 편의성뿐만 아니라 생성된 [editorializing]결과의 게임 균형과 다양성입니다.

캐릭터 생성에 관한 대부분의 결정은 [editorializing]다음 원칙에 따라 이루어집니다.

  • 처방전:이 결정은 규칙에 의해 미리 결정되거나(종종 하나 이상의 미리 설정된 통계를 다른 특정 선택에 매핑하는 공식 또는 표에 의해), 또는 게임 마스터가 캐릭터를 생성하기 전에 결정합니다.이 방법은 게임 제작자 및 게임 마스터의 판단에 따라 균형 잡힌 빠르고 쉬운 결정을 가능케 하지만 다른 옵션과 결합하지 않으면 변동은 허용하지 않습니다.극단적인 경우, 캐릭터는 시나리오 작성자에 의해 완전히 사전 지정되지만, 그 경우에도 플레이어는 일반적으로 제공된 선택 항목에서 캐릭터를 선택할 수 있습니다.이 기술은 게임 [citation needed]컨벤션에서 실행되는 짧은 게임의 시간을 절약하기 위해 자주 사용됩니다.
    • 예를 들어 많은 게임에서 캐릭터가 속성에서 얻는 스킬 보너스(일반적으로 테이블이나 간단한 공식에 의해 결정됨)나 플레이어가 캐릭터 생성에 사용할 수 있는 캐릭터 포인트 수(예를 들어 GURPS에서는 게임 마스터가 설정함) 등이 있습니다.
  • 랜덤 선택:랜덤 선택은 보통 주사위를 굴려 직접 결과를 사용하거나 테이블에서 찾아보는 방식으로 이루어집니다.일반적으로 랜덤 생성 시스템은 각 통계에 대해 전체(또는 적어도 상당히 큰) 범위의 값을 생성할 수 있도록 하여 새로 생성된 문자 사이에 큰 다양성을 가져옵니다.따라서 캐릭터가 최대 점수(또는 거의 비슷한 점수)로 게임을 시작할 수 있습니다.반면에, 선수들은 점수를 거의 통제하지 못하고 낮은 점수를 굴리는 것은 일부 선수들에게 매우 좌절감을 줄 수 있다.이 방법은 일반적으로 게임 밸런스보다는 사용 [citation needed]편의성에 중점을 두고 있습니다.
    • 예를 들어 Dungeons & Dragons의 일부 에디션에서는 플레이어는 4d6을 롤링하고 상위 3개의 숫자를 더하여 능력 점수(속성 값)를 3에서 18까지 생성합니다.스톰브링거 롤플레잉 게임 초판에서는 1d100을 굴려 적절한 표에서 결과를 조회함으로써 캐릭터의 인종과 계급이 결정된다.
  • 플레이어의 선택:또 다른 옵션은 플레이어가 일반적으로 명확하게 정의된 제한 내에서 결정을 내리도록 하는 것입니다.이러한 제한사항에는 플레이어가 다양한 통계자료에 다수의 캐릭터 포인트를 분배할 수 있도록 하는 것이 포함된다.이러한 점수 분배 시스템에서는 점수가 높을수록 낮은 점수보다 수준당 점수가 더 많이 들고, 범주 내에서도 통계마다 비용이 다를 수 있습니다.보통, 각 점수마다 상한과 하한이 있습니다.게임 시스템에 따라 추가 제약이 적용될 수 있습니다.포인트 분배는 플레이어가 캐릭터 생성 과정을 많이 제어할 수 있도록 하며 캐릭터를 매우 [citation needed]쉽게 커스터마이즈할 수 있도록 하는 경향이 있습니다.시스템이 잘 설계되어 있으면 보통 무작위로 생성된 캐릭터보다 캐릭터의 균형이 더 잘 잡힙니다.한편, 이 방법은 거의 항상 랜덤 [editorializing]생성보다 복잡하고 시간이 많이 소요됩니다.
    • 통계를 결정하기 위해 포인트 배분을 거의 독점적으로 사용하는 시스템의 예로는 히어로 시스템(전작 챔피언 포함), GURPS, World of Darkness 시리즈 및 특이한 경매 시스템을 갖춘 Amber Dicless 롤플레잉 게임이 있습니다.일부 Dungeons & Dragons 에디션에서는 능력 점수를 결정하는 포인트 구매 방법도 옵션으로 준비되어 있습니다.
  • 설명 생성:으로서 예를 들어 여행자와 Harnmaster RPG로켓이나 마운트&날과 Darklands와 같은 몇몇 cRPGs에 사용되는 경우 이 기술 전 선수가 된 특정한 삶"검문소"-예를 들어 조기 교육, 젊은 성인들과 하나에 더 이상의 결정 가족은 원산지를 선택하면서 적극적인 모험가 자리 매김할 캐릭터의 삶에 의해 모델링 한다.또는다양한 직업에서 더 많은 "의무의식"을 얻을 수 있습니다.각 단계는 특정한 수식어를 적용하고 캐릭터가 기술, 장점, 그리고 가능한 소유물을 개발하거나 좌절과 불이익을 겪을 수 있는 기회를 줄 것입니다.경우에 따라서는 플레이어는 추가적인 기술, 경험 및 물질적 발전을 위해 캐릭터의 젊음을 희생하기 위해 반복되는 경력 사이클을 달릴 수 있습니다.랜덤화 및 플레이어 에이전시의 수준은 특정 시스템에 따라 다릅니다.일부 시스템에서는 캐릭터가 작성 프로세스 중에 사망하거나 플레이어가 [citation needed]처음부터 다시 시작해야 할 가능성이 있습니다.

수치 결정

수치 판정은 항상 구별되지 않는 몇 가지 단계로 구성됩니다.

  1. (a) 일련의 값을 얻고 (b) 할당할 통계정보를 선택한다.
  2. 통계에 값 할당
  3. 가능한 경우 "시프트 어라운드"(통계량) 수준을 통해 통계 점수를 조정할 수 있습니다.

예:팔켄슈타인 성에서 능력은 유일한 통계 유형이다.각 플레이어는 동일한 사전 정의된 스코어 세트(1a)를 획득하고 (1b) 어느 능력을 (2)에 할당할지 자유롭게 선택할 수 있다.또, 낮은 스코어(3)와 밸런스 해 높은 스코어를 구입할 수 있습니다.

값 가져오기 및 할당

모든 통계 값을 결정하기 위해 포인트 분포를 사용하지 않는 게임에서는 일반적으로 통계 유형에 따라 다른 방법을 사용합니다.일반적으로 아트리뷰트는 비교적 적고 각각에 명시적으로 값이 할당됩니다.반대로, 일반적으로 많은 수의 스킬이 있으며, 각 캐릭터는 그 스킬 중 일부만 학습하고 나머지 스킬은 각각의 디폴트값으로 [citation needed]남습니다.다음은 몇 가지 예입니다.

  • 예를 들어 Basic Dungeons & Dragons, Marvel Super Heroes 또는 Stormbringer 3rd Edition에서 속성 값을 결정하기 위해 플레이어는 각 속성(1b)에 대해 1회(1a) 롤링을 하고 해당 통계 정보에 대해 주사위 상에서 발생한 결과를 사용해야 합니다(2).다른 속성에 대해 다른 주사위 수를 사용하는 경우(예를 들어 팔라듐의 비인간의 경우) 이것이 가장 실현 가능한 옵션이다.
  • 한편, D&D 3.5는 유기자가 우선 랜덤으로 다수의 값(1a)을 생성하고, 다음으로 각 속성(1b)을 할당할 수 있도록 한다.
  • 스킬 값을 결정하기 위해 Stormbringer 제3판은 두 가지 방법을 조합한다.그 중 일부는 캐릭터가 임의로 선택한 직업(1a, 2)에 의해 미리 결정된다.그리고 플레이어는 무작위로 결정된 추가 기술 수(1b)를 선택하고 주사위(1a)를 굴려 시작 값을 결정한다(2).

점수 조정

일부 생성 시스템은 포인트 분포와 랜덤 생성을 혼합하여 사용합니다.이들 중 가장 일반적인 것은 예를 들어 다른 특성을 증가시키기 위해 한 특성을 감소시킴으로써 초기 랜덤 통계를 변경할 수 있는 변형 규칙입니다.그러한 [editorializing]조정은 예를 들어 1 대 2의 원가를 적용하는 패널티로 이루어지는 경우가 많다.

다른 형태의 조정은 인종적 또는 직업적("계급") 수식어이다.많은 게임에서, 특정 통계는 캐릭터의 인종과 때로는 직업에 따라 약간 증가하거나 감소한다.예를 들어 던전스앤드래곤스에서는 보통 비인간 종족은 능력 점수를 2점(3~18점) 올리는 반면 다른 종족은 같은 수준으로 낮춥니다.Stormbringer 제3판에서는 거의 모든 국적(서브레이스)에 의해 속성 점수의 일부 또는 전부가 랜덤으로 결정되며 속성 초기 값의 최대 3분의 2 범위로 조정됩니다.포인트 분배 시스템에서 이러한 수식어는 일반적으로 레이스의 "포인트 비용"에 기여하는 반면, 다른 시스템에서는 서로 다른 레이스를 균형 있게 조정하는 것은 레이스 설계자에게 달려 있습니다(원하는 경우).

템플릿 및 클래스

'팔콘의 눈'의 클래스 선택 화면.

캐릭터 작성 프로세스를 고속화하고 용이하게 하기 위해 많은 게임에서는 어떤 종류의 캐릭터 템플릿을 사용합니다.예를 들어, 캐릭터가 이미 완성되어 있거나, 적어도 캐릭터가 특정 직업에서 일할 수 있는 데 필요한 필수 통계 정보를 정의하거나, 극적인 역할을 완수하기 위해 필요한 장르를 대표하는 샘플 캐릭터입니다.예를 들어, 도둑은 조용히 움직이고, 자물쇠를 따고, 덫을 풀고, 벽을 오르는 방법을 알고 있을 것이다.캐릭터 템플릿을 사용하면 경험 없는 플레이어는 스킬이나 능력을 선택하는 것에 압도되지 않기 때문에 적절한 캐릭터를 쉽게 만들 수 있으며, 가장 경험이 많은 [editorializing]플레이어도 캐릭터 생성 속도를 높일 수 있습니다.

일부 게임에서는 이러한 템플릿은 옵션의 캐릭터 생성 보조 도구일 뿐 나머지 게임에는 아무런 영향을 미치지 않습니다.게임의 캐릭터 생성 규칙에 따라 유연하게 수정하거나 모두 무시할 수 있습니다.이것은 일반적으로 플레이어가 가능한 한 많은 캐릭터 생성 과정을 제어할 수 있도록 하는 게임에서 해당됩니다. (예: Shadowrun 또는 GURPS)

다른 게임들은 캐릭터 생성 과정과 캐릭터 개발의 방향과 제한을 제공하기 위해 이러한 메커니즘을 필수 도구로 사용한다.던전앤드래곤스가 도입한 캐릭터 클래스 컨셉으로, 현재는 모든 d20 시스템 게임에 사용되고 있으며, 팔라듐 북스의 메가버설 시스템 등 많은 다른 게임에도 채택되고 있습니다.

캐릭터 클래스에서 대부분의 스킬과 능력은 미리 결정되거나 이용 가능한 모든 특성 중 비교적 좁은 부분 집합에서 선택되어야 하며, 플레이어는 몇 가지 추가 스킬만 선택할 수 있습니다.어떤 사람들은 이것이 너무 제한적이라고 생각하는 반면, 다른 사람들은 각 캐릭터가 플레이어 캐릭터 그룹에서 특정 역할을 채우기 위해 반드시 전문화되어야 한다는 사실을 좋아한다.계급 기반 시스템에서, 전투기는 종종 어떤 마법의 능력도 허용되지 않는 반면, 마제들은 전형적으로 서투르다.반면 플레이어가 특정 템플릿을 고수할 필요가 없을 때는 다른 템플릿에서 시작하더라도 캐릭터가 매우 비슷할 수 있습니다. 즉, 뛰어난 마법을 구사하는 파이터는 뛰어난 전투력을 가진 마법을 구사하는 캐스터와 크게 다르지 않습니다.따라서 클래스리스 시스템의 자유는 다양한 [editorializing]캐릭터 그룹을 만들기 위해 플레이어 측의 각별한 주의가 필요하다.

어떤 [editorializing]종류의 하이브리드를 사용하여 두 세계의 장점을 모두 얻는 것을 목표로 하는 게임들이 있다.한 가지 방법은 템플릿(클래식 트래블러 및 Warhammer 판타지 역할극에서는 경력이라고 함)이 캐릭터 생성 또는 개발에 사용할 수 있는 선택을 계속 제한하되 제한된 기간 동안만 적용하는 것입니다.

Classic Traveler에서 캐릭터를 만드는 동안, 각 캐릭터는 롤온에 사용할 수 있는 테이블을 결정하는 6개의 가능한 직업(직업) 중 하나를 추구하며, 따라서 거의 무작위 프로세스에 대한 방향을 제시합니다.캐릭터가 연기할 준비가 되었을 때, 그는 이 커리어를 끝냈기 때문에 플레이 중에 캐릭터의 발달에 직접적인 영향을 미치지 않습니다.

Warhammer Fantasy Roleplay는 훨씬 더 정교한 직업 체계를 가지고 있다.캐릭터는 일련의 새로운 스킬 또는 향상된 스킬에 대한 액세스와 속성 보너스("어드밴스")를 제공하는 일련의 "커리어"를 입력함으로써 전진합니다.캐릭터가 이용할 수 있는 직업의 메뉴는 게임 세계의 설정을 반영한다.기본적인 직업은 적은 양의 훈련이나 교육으로 모든 개인이 채울 수 있는 직업이다.고급 경력은 더 많은 준비와 훈련을 필요로 하며, 종종 활동적인 모험가의 라이프스타일에 더 적합합니다.직업 시스템은 캐릭터가 모험가(제빵사, 야간 경비원, 쥐잡이 또는 농부)로서의 직업을 시작하기 전에 무엇을 하고 있었는지와 그들이 직업을 통해 어떻게 변화하고 발전했는지에 대한 아이디어를 준다.

또 하나의 어프로치로서 일부 게임(Cyberpunk 2020 등)은 하이브리드 스킬 클래스 시스템을 채용하고 있으며, 하이브리드 스킬 클래스 시스템은 게임 내 주요 역할(클래스) 각각에 대해 절대적으로 고유한 스킬을 가지며 그 롤을 정의하지만, 그것과는 별도로 캐릭터는 클래스 앤 레벨 시스템이 아닌 스킬 포인트 시스템을 사용하여 생성 및 전진한다.

레퍼런스

  1. ^ a b Cover, Jennifer Grouling (2010). "Chapter 6: Immersion in the TRPG". The Creation of Narrative in Tabletop Role-Playing Games. Jefferson, North Carolina: McFarland. ISBN 978-0-7864-5617-8. OCLC 650516777.
  2. ^ Pearce, Celia (2016). "Chapter 22: Role-play, Improvisation and Emergent Authorship". The Oxford Handbook of Critical Improvisation Studies, Volume 2. George Lewis, Benjamin Piekut. New York, N.Y. pp. 456–463. ISBN 978-0-19-537093-5. OCLC 928750684.
  3. ^ Diamond, Amelia (2022-05-21). "Who's Playing Dungeons & Dragons These Days? The Usual Fans, and Then Some". The New York Times. ISSN 0362-4331. Retrieved 2022-05-22.
  4. ^ "The past, present & future of interactive narrative storytelling, part 2: back to the roots". Blooloop. 2021-11-25. Retrieved 2022-05-22.
  5. ^ Ryan, Jon; DiLeo, Adam (2019-07-27). "How Modern Games Still Draw From Their Tabletop DNA". IGN. Retrieved 2022-05-22.

기타 소스

외부 링크