보드게임 메커니즘 간 상호작용 분석을 통한 밸런스 디자인 연구 = A Study on Balance Design of Interactions between Board Game Mechanism

국문 초록 (Abstract)

보드게임은 오랜 시간에 걸쳐 글로벌 시장의 활성화, 플레이어들의 선 호도 다양화, 연령층 분포의 확대화, 유통채널의 다변화 등 시대적 유행 에 빠르고 민감하게 반응해 왔다. 이는 장르에도 영향을 미쳤다. 특히, 플 레이어들의 보드게임에 대한 경험이 풍부해지면서 게임 복잡도가 높은 전 략 게임, 즉 유로 장르에 대한 시장 규모가 커지고 있다. 이를 입증하듯 BGG의 순위권에 오른 보드게임 대부분이 유로 장르이며, 이러한 게임들 은 여러 개의 메커니즘 조합으로 인해 복잡도가 높으면서도 밸런스가 좋 다는 평가를 받는다. 2024년 글로벌 보드게임 시장 규모는 20조 원이며, 2,000여 개의 신 제품이 출시되었다. 반면 한국 보드게임 시장은 3,500억 원 규모로, 연간 신제품 출시도 20여 개 미만이다. 세계 최대 보드게임 데이터컬렉션인 BGG(Board Game Geek)에는 16만 개 이상의 보드게임이 등록되어 있 다. 하지만, 한국 보드게임은 200여 개에 불과하며, 순위에 진입한 국내 보드게임 사례를 찾아보기는 어렵다. 이는 게임 재미를 결정짓는 데 있어 서 밸런스를 확보하는 전략 부족이 가장 큰 원인으로 진단되고 있다. 이를 극복하기 위해서는 개별 메커니즘만을 해석하는 기존의 구조적 관점에서 벗어나, 메커니즘들의 조합과 이들의 상호작용으로 이뤄진 밸런 스 디자인 방법론에 주목하는 새로운 접근이 필요하다. 현대의 보드게임 은 단순한 오락을 넘어 글로벌 언어이자 문화이며, 경제에 영향을 미치는 콘텐츠이다. 보드게임의 이러한 특성은 게임의 본질인 재미와 만족감을 결정짓는 밸런스에서 비롯된다. 보드게임 밸런스는 메커니즘들의 조합 균형에 지대한 영향을 받는다. 잘 디자인된 밸런스는 플레이어에게 공정한 경쟁 속에서 전략적 선택의 다양성을 선사하지만, 밸런스가 무너진 게임은 플레이어의 만족도를 떨어 뜨리는 결정적 요인이기에 디자인 과정에서 중요하게 다뤄지고 있다. 최근에는 보드게임 메커니즘에 관한 다양한 연구가 출판되고 있다. 그 러나 대부분의 연구가 메커니즘의 정의, 규칙, 유형화 등 구조적·기능적 측면에서만 접근한 경향이 있다. 이러한 접근 방식은 현대 보드게임이 글 로벌 시장에서 경쟁력을 갖추고 현지화에 성공할 수 있는 밸런스 해결 방 안을 설명하거나 포괄하지 못한다. 또한, 현대의 보드게임 디자이너들과 플레이어들이 추구하는 재미의 본질을 포착하는 데 한계가 있다. 본 연구의 목적은 보드게임 디자인의 핵심 요소인 메커니즘 간 상호작 용을 정량적으로 분석하고 이를 기반으로 글로벌 보드게임 시장에서 경쟁 력을 확보할 수 있는 밸런스 디자인 모델을 제안하는 것이다. 이를 통해 그동안 직관과 경험, 또는 소규모 플레이테스트에 의존해 왔던 밸런스 디 자인에 대한 효율적인 실무 지침과 새로운 통찰력을 얻고자 한다. 본 연구는 보드게임 밸런스를 결정하는 데 메커니즘의 조합이 중요한 요인임을 밝히기 위하여 동시출현 빈도 분석과 네트워크 분석을 주요 연 구 방법론으로 채택하였다. 본격적인 연구를 진행하기 위하여 먼저 메커 니즘과 밸런스에 대한 문헌 검토 및 분석 자료를 수집하였다. 분석 자료로 2001년 1월 1일부터 2025년 4월 16일까지 BGG에 등록 된 보드게임과 이에 활용된 메커니즘을 수집하였다. 수집 방법은 BGG에 서 제공하는 BGG1 어플리케이션을 사용하였다. 이어서 BGG 순위에 오른 보드게임 중에서 본 연구에 유효한 데이터값을 가진 27,978개의 보드게 임에 활용된 메커니즘에 대하여 데이터 전처리 과정을 거쳐 148개의 메커 니즘을 최종 분석 대상으로 선정하였다. 분석 방법은 QAP 분석, 동시출현 빈도 분석, 복잡계 네트워크 분석을 진행하였다. 이를 통해 분석 도구로 개발된 메커니즘과 기타 속성 간의 관계를 밝히고, 보드게임 내에서 발현하는 개별 메커니즘의 출현 빈도와 동시출현 빈도를 정량적으로 집계하였다. 또한, 다른 메커니즘에 영향을 미치는 정도를 해석하기 위하여 연결 중심성과 매개 중심성을 탐구하였으 며, 연구 결과는 다음과 같다. 첫째, QAP 분석 결과 메커니즘 수는 복잡도(r=0.268) 및 등급(r=0.426) 과 유의한 양의 상관관계를 보였으며, 복잡도가 높을수록 등급(r=0.297)이 높 아지고 긱 순위(r=-0.410)가 상승하는 강한 상관관계가 나타났다. 등급과 긱 순위 간에는 매우 강한 음의 상관관계(r=-0.681)가 확인되어, 메커니즘의 양 적 특성이 게임의 성공을 예측하는 중요한 변수임이 실증되었다. 둘째, 동시출현 빈도 분석 결과 Dice Rolling(7,708회), Hand Management(5,750회), Set Collection(3,706회)이 가장 많이 사용된 핵심 메커니즘으로 나타났다. 가장 강력한 조합은 Hand Management - Set Collection(1,122회)이었으며, Dice Rolling - Variable Player Power(966회), Dice Rolling - Hand Management(840회) 순으로 나 타났다. 이는 전략적 선택(Hand Management)과 목표 지향적 수집(Set Collection), 예측 불가능한 재미(Dice Rolling)의 조화가 성공적인 보드 게임의 핵심 공식임을 보여준다. 셋째, 네트워크 중심성 분석 결과 Hand Management(d:0.993, b:0.026)가 가장 높은 허브 메커니즘으로 확인되었으며, Dice Rolling (d:0.986, b:0.024), Set Collection(d:0.965, b:0.025)이 그 뒤를 이었다. 이들은 단순히 사용 빈도가 높을 뿐만 아니라, 서로 다른 메커니즘 그룹을 연결 하는 브릿지(Bridge) 역할을 하여 보드게임 네트워크의 안정성과 혁신을 동시에 촉진하는 것으로 나타났다. 이러한 분석 결과를 바탕으로 본 연구에서는 P.R.I.M.E. 밸런스 디자인 모델을 제안하였다. 이 모델은 공정성(Parity), 다양성(Richness), 확장성 (Innovation), 완화성(Mitigation)이라는 밸런스의 네 가지 핵심 요인을 통해 최상의 플레이어 경험(Experience)을 창출하는 단계적 프레임워크 이다. 단계별로 핵심 메커니즘 선택, 검증된 조합 적용, 독창적 메커니즘 추가, 불확실성 조율의 과정을 거치며, 실무에서 활용 가능한 밸런스 메커 니즘 조합 추천 리스트와 최종 점검 체크리스트를 함께 제공하였다. 모델의 유효성을 검증하기 위하여, 보드게임 재미와 밸런스 모두에 대 한 가장 높은 평가를 받은 보드게임 4개를 성공 모델로 선정하고, 출시 당시에 많은 관심을 받았지만, 밸런스에 대한 아쉬운 평가를 받은 보드게 임 4개를 실패 모델로 선정하여 사례 분석을 진행하였다. 분석 결과, 성 공 사례로 선정된 보드게임은 P.R.I.M.E.의 모든 요소가 조화롭게 구현되 었지만, 실패 사례로 선정된 보드게임은 P.R.I.M.E.의 특정 요소 결함으 로 인해 다른 장점들마저 아쉬운 평가를 받은 것으로 확인되었다. 본 연구는 보드게임 메커니즘 간의 상호작용 패턴을 정량적으로 분석 하고, 이를 기반으로 보드게임 개발의 효율성과 성공 가능성을 동시에 높 일 수 있는 밸런스 디자인 모델을 제안함으로써 이론적·실무적 기반을 마련하였다는 데 의미가 있다. 특히 밸런스가 게임의 성공과 실패를 결정 짓는 핵심 요소임을 실증적으로 밝히고, 이를 실무적으로 활용 가능한 밸 런스 디자인 모델로 구체화함으로써, 국내 보드게임 산업이 글로벌 경쟁 력 강화에 기여할 수 있을 것으로 기대한다. 주요 키워드: 보드게임 메커니즘, 게임 밸런스 디자인, 보드게임 디자 인, 메커니즘 간 상호작용, 게임 규칙

다국어 초록 (Multilingual Abstract)

A Study on Balance Design of Interactions between Board Game Mechanism Lee, Eun Jung Dept. Game Studies The Graduate School Kwangwoon University Board games have rapidly and sensitively responded to contemporary trends over an extended period, including the vitalization of the global market, diversification of player preferences, expansion of age demographics, and diversification of distribution channels. These trends have significantly influenced genre development. Particularly, as players have accumulated richer experiences with board games, the market for strategy games with high complexity—specifically the Euro game genre— has expanded considerably. This trend is evidenced by the prevalence of Euro games among top-ranked titles on BoardGameGeek (BGG), where such games are widely recognized for maintaining strong balance despite their high complexity resulting from combinations of multiple mechanisms. In 2024, the global board game market reached approximately 20 trillion KRW, with over 2,000 new titles released. In contrast, the Korean board game market stands at approximately 350 billion KRW, with fewer than 20 new titles released annually. BoardGameGeek (BGG), the world's largest board game database, contains registrations of over 160,000 board games. However, Korean board games account for merely 200 entries, and cases of domestic board games achieving ranked positions remain exceedingly rare. This disparity is primarily attributed to the lack of strategic approaches to securing balance, a critical determinant of game enjoyment. To overcome this challenge, a new approach is necessary—one that transcends the conventional structural perspective focused on interpreting individual mechanisms in isolation, and instead attends to balance design methodologies grounded in the combinations of mechanisms and their interactions. Contemporary board games have evolved beyond mere entertainment to function as a global language, a cultural phenomenon, and content that influences economic dynamics. These characteristics of board games originate from balance, which determines the essence of games: enjoyment and satisfaction. Board game balance is profoundly influenced by the equilibrium among mechanism combinations. Well-designed balance offers players diverse strategic choices within fair competition; conversely, games with compromised balance serve as a decisive factor in diminishing player satisfaction. Consequently, balance is treated as a critical consideration throughout the design process. Recently, diverse research on board game mechanisms has been published. However, the majority of studies have approached mechanisms exclusively from structural and functional perspectives, focusing on definitions, rules, and typologies. This approach fails to explain or encompass balance solutions that enable modern board games to achieve competitiveness in the global market and succeed in localization. Furthermore, it exhibits limitations in capturing the essence of enjoyment pursued by contemporary board game designers and players. The purpose of this study is to quantitatively analyze interactions among mechanisms—a core element of board game design—and to propose a balance design model that can secure competitiveness in the global board game market based on this analysis. Through this approach, the study seeks to provide efficient practical guidelines and novel insights for balance design, which has traditionally relied on intuition, experience, or small-scale playtesting. To demonstrate that mechanism combinations constitute a critical factor in determining board game balance, this study adopted co-occurrence frequency analysis and network analysis as primary research methodologies. Prior to conducting the substantive investigation, a literature review on mechanisms and balance was performed, and analytical data were collected. As analytical data, board games registered on BGG and their associated mechanisms from January 1, 2001, to April 16, 2025, were collected. The collection method employed the BGG1 application provided by BGG. Subsequently, among ranked board games on BGG, mechanisms utilized in 27,978 board games with valid data values for this study underwent data preprocessing, resulting in the selection of 148 mechanisms as final subjects for analysis. The analytical methods employed included QAP (Quadratic Assignment Procedure) analysis, co-occurrence frequency analysis, and complex network analysis. Through these methods, relationships between mechanisms developed as analytical instruments and other attributes were identified, and the occurrence frequency and co-occurrence frequency of individual mechanisms manifested within board games were quantitatively aggregated. Furthermore, to interpret the degree of influence exerted by mechanisms on others, degree centrality and betweenness centrality were explored. The research findings are as follows. First, QAP analysis revealed that the number of mechanisms exhibited significant positive correlations with complexity (r=0.268) and rating (r=0.426). Furthermore, a strong correlation was observed whereby higher complexity corresponded to elevated ratings (r=0.297) and improved Geek rankings (r=-0.410). A very strong negative correlation (r=-0.681) was identified between rating and Geek ranking, empirically demonstrating that the quantitative characteristics of mechanisms constitute critical variables in predicting game success. Second, co-occurrence frequency analysis identified Dice Rolling (7,708 occurrences), Hand Management (5,750 occurrences), and Set Collection (3,706 occurrences) as the most frequently employed core mechanisms. The most robust combination was Hand Management–Set Collection (1,122 occurrences), followed by Dice Rolling–Variable Player Power (966 occurrences) and Dice Rolling–Hand Management (840 occurrences). These findings demonstrate that the harmonization of strategic choice (Hand Management), goal-oriented collection (Set Collection), and unpredictable enjoyment (Dice Rolling) constitutes the essential formula for successful board games. Third, network centrality analysis confirmed Hand Management (d=0.993, b=0.026) as the highest hub mechanism, followed by Dice Rolling (d=0.986, b=0.024) and Set Collection (d=0.965, b=0.025). These mechanisms not only exhibited high usage frequency but also functioned as bridges connecting disparate mechanism groups, thereby simultaneously promoting both stability and innovation within the board game network. Based on these analytical findings, this study proposed the P.R.I.M.E. Balance Design Model. This model constitutes a stepwise framework that generates optimal player experience (Experience) through four core factors of balance: Parity, Richness, Innovation, and Mitigation. The framework progresses through sequential stages of selecting core mechanisms, applying validated combinations, incorporating original mechanisms, and calibrating uncertainty. Additionally, the study provided a balance mechanism combination recommendation list applicable to practice, along with a final verification checklist. To validate the model's efficacy, case analyses were conducted by selecting four board games that received the highest evaluations for both enjoyment and balance as success models, and four board games that garnered considerable attention upon release but received disappointing balance evaluations as failure models. The analysis revealed that board games selected as success cases harmoniously implemented all elements of P.R.I.M.E., whereas board games selected as failure cases received unfavorable evaluations even for their other strengths due to deficiencies in specific P.R.I.M.E. elements. This study holds significance in establishing both theoretical and practical foundations by quantitatively analyzing interaction patterns among board game mechanisms and proposing a balance design model that can simultaneously enhance the efficiency and success potential of board game development based on this analysis. Particularly, by empirically demonstrating that balance constitutes a critical determinant of game success or failure and concretizing this into a practically applicable balance design model, this research is expected to contribute to strengthening the global competitiveness of the domestic board game industry. Key words: Board Game Mechanisms, Game Balance Design, Board Game Design, Game Mechanic, Game Rules

목차 (Table of Contents)

• 1. 서론 1
• 1.1. 연구 배경 및 필요성 1
• 1.2. 연구 목적 5
• 1.3. 연구 범위 7
• 1.4. 논문 구성 8
• 2. 이론적 배경 10
• 2.1. 보드게임 메커니즘 10
• 2.1.1. 보드게임과 보드게임 메커니즘 10
• 2.1.2. 보드게임 메커니즘의 유형 20
• 2.1.3. 보드게임 메커니즘 조합의 중요성 27
• 2.2. 보드게임 밸런스 29
• 2.2.1. 보드게임 밸런스의 개념 및 중요성 29
• 2.2.2. 보드게임 밸런스 기준 및 요소 34
• 2.2.3. 보드게임의 밸런스 유형 37
• 2.3. 복잡계 이론과 메커니즘의 상호작용 50
• 2.4. 선행 연구 55
• 3. 연구 방법 61
• 3.1. 연구 절차 61
• 3.2. 데이터 수집 63
• 3.3. 데이터 전처리 66
• 3.3.1. 전문가 집단 구성 67
• 3.3.2. 메커니즘 키워드 정제를 위한 델파이 조사 68
• 3.3.3. 타당도 검증 73
• 3.4. 분석 방법 74
• 3.4.1. QAP 분석 74
• 3.4.2. 동시출현 메커니즘 분석 76
• 3.4.3. 복잡계 네트워크 분석 78
• 4. 연구 결과 81
• 4.1. 메커니즘의 내용 타당도 검증 결과 81
• 4.2. QAP 분석 결과 86
• 4.2.1. 상관분석 87
• 4.2.2. 상관관계 적합도 91
• 4.3. 동시출현 메커니즘 분석 결과 94
• 4.3.1. 핵심 메커니즘 빈도 분석 94
• 4.3.2. 동시출현 메커니즘 쌍 빈도 분석 101
• 4.4. 복잡계 네트워크 분석 결과 110
• 4.4.1. 보드게임 메커니즘의 연결 중싱성 분석 110
• 4.4.2. 보드게임 메커니즘의 매개 중심성 분석 115
• 5. 보드게임 밸런스 디자인 모델 제안 121
• 5.1. 보드게임 밸런스의 핵심 요소 도출 122
• 5.2. 보드게임 규칙과 플레이 루프 125
• 5.3. P.R.I.M.E. 밸런스 디자인 모델 128
• 5.4. 밸런스 향상을 위한 메커니즘 조합 추천 132
• 5.5. 모델 검증 143
• 5.6. 밸런스 디자인 최종 점검 체크리스트 150
• 6. 결론 153
• 6.1. 연구 결과 요약 및 결론 153
• 6.2. 연구 시사점 158
• 6.3. 연구 한계 및 향후 연구 방향 160
• 참고문헌 162