컴퓨팅 사고는 21세기에 필요한 중요한 소양 중 하나로 여겨지면서 여러 국가에서 컴퓨팅 사고 교육 과정을 도입하여 시행하고 있다. 컴퓨팅 사고 교육 방법 중 교육용 게임 기반 방법은 학생들의 참여와 동기를 증대시키고 컴퓨팅 사고에 대한 접근성을 높여준다. Autothinking은 학습자들에게 컴퓨팅 사고 교육을 제공하기 위한 목적으로 개발한 교육용 게임으로 학습자들에게 동적으로 피드백을 제공하고, 학습자의 컴퓨팅 사고 능력에 따라서 난이도를 자동으로 조절하는 적응적 시스템이다. 하지만 규칙기반으로 게임을 디자인하여 지능적으로 학습자들의 컴퓨팅 사고를 고려하거나 피드백을 주지 못한다. 본 연구에서는 Autothikning을 통해 수집한 게임 데이터를 소개하고, 이를 활용하여 해당 게임의 적응성을 높이기 위해 컴퓨팅 사고를 반영하는 게임 점수의 예측을 수행한다. 이 문제를 해결하기 위해 회귀 문제에 가장 많이 사용되는 선형 회귀, 결정 트리, 렌덤 포레스트, 서포트 벡터 머신 알고리즘에 대한 비교연구를 수행하였다. 연구 수행결과 선형회귀 방법이 게임 점수 예측에 가장 좋은 성능을 보여주었다.
다른 게임 장르에 비해 RPG란 장르는 상대적으로 유저의 평균체류시간이 길다. 이는 RPG의 특성상 FPS나 RTS장르처럼 단판 위주의 게이미 아니라 광활한맵을 이동하면서 사냥과 퀘스트가 끊임없이 반복되기 때문이다. 그러나 같은 RPG라 할지라도 게임마다 특성이 다르기 때문에 평균체류시간은 다르게 나타나고 있다.현재까지 게임마다 평균체류시간이 다르게 나타난다는 것은 잘 알려진 사실이다. 그러나 이에 대한 원인분석이나 체계적인 연구가 부족했던 것 또한 사실. 이는 RPG장르 내 어떤 요인들이 평균체류시간에 영향을 미치는가에 대한 실증분석이 전무한 상태에서 막연한 '감' 에 의한 평가가 대부분이었기 때문이다. 여기서는 지난 5월 30일을 기준으로 게임트릭스에 등록된 86개의 MMORPG중에서 이미 서비스가 종료됐거나 과거 1년 동안 갑작스럼 패치, 업그레이드등으로 데이터 손실이 많았던 게임, 그리고 데이터를 구할 수 없었던 게임들을 제외한 총 51개의 MMORPG를 대상으로 평균체류시간을 분석했다.
스마트 폰이 보편화되면서 소셜 네트워크 게임의 시장이 확장되고 있다. 온라인 커뮤니티를 기반으로 한 소셜 네트워크 게임은 유저의 수에 비례하여 수익이 발생하기 때문에 초기 유저 확보의 점유가 중요하다. 현재의 소셜 네트워크 게임은 체계적인 비즈니스 모델을 사용하지 않고 일반적인 게임 마케팅 비즈니스 모델을 사용하는 사례가 대부분이다. 초기 유저 확보를 위해서 객관적이고, 논리적인 수익 모델 및 수용 요인 분석이 필요하다. 본 논문에서는 이러한 요인을 멀티 레벨 비즈니스 모델을 디자인 한 후, 초기 유저 확보를 위한 정량적인 근거를 제안하였다. 소셜 게임 'Rich town'을 분석하여 초기 유저 유입 데이터를 도출한 데이터를 본 논문에서 제안한 멀티 레벨 비즈니스 모델에 적용하였다.
인공지능과 빅데이터의 기술혁신에도 인공지능과 빅데이터가 시장경쟁 영향에 대한 이론연구들은 아직 초기이다. 따라서 본 논문은 인공지능, 빅데이터, 데이터 공유가 신규 진입기업에 미치는 영향을 게임이론을 활용하여 분석하였다. 먼저 기업의 경영환경을 내부와 외부로 구분하였다. 이후 인공지능 알고리즘을 (1) 고객마케팅, (2) 비용 절감, (3) 비용 절감을 위한 자동화 알고리즘으로 구분하였다. 또한 빅데이터를 외부 및 내부 데이터로 구분하였다. 분석 결과 외부 데이터의 공유는 기존 기업의 고객마케팅 알고리즘에는 영향이 없고 신규 기업의 진입장벽을 완화했다. 하지만 기존 기업의 비용 절감 알고리즘들과 내부 빅데이터의 개선은 신규기업의 시장진입 장벽이 될 수 있다. 이러한 시사점들은 (1) 인공지능, 빅데이터, 데이터 공유에 따른 시장구조, 경쟁, 기업행태 영향분석과 (2) 인공지능과 빅데이터 정책수립 시 이바지할 수 있다.
게임의 미적경험 연구는 플레이경험의 예술적 담론 형태의 인문·사회적 접근과 게임 내 특정 대상의 구조적 판별 위주의 공학적 접근에 편중되어 있다. 본 논문은 게임플레이 과정에서 플레이어의 경험적 측면을 분석할 수 있는 미적경험 과정에 대한 이론적 틀을 마련하였다. 이를 바탕으로 미적경험에 대한 인지적 데이터(시선추적, 플레이행동, 얼굴표정)의 유형을 분류하고 그 측정방법을 제시하였다. 파일럿 테스트를 통해 측정방법의 오류 및 고려사항을 도출함으로써 플레이어 관점의 실증적 연구를 수행하는데 기여할 것이다.
최근 온라인 게임 산업이 급속도로 확장되었다. 하지만, 온라인 게임에서 봇 프로그램으로 인하여 다양한 게임 서비스 피해사례가 발생하고 있다. 특히, 게임 머니 및 아이템의 비정상적인 수집은 게임이 가지는 본연의 재미를 잃어버리게 하고, 궁극적으로 게임의 생명주기에 결정적으로 악영향을 미치게 된다. 본 논문은 게임 로그 데이터의 플레이 패턴을 이용한 봇 탐지 방법을 제안한다. 인간 플레이어로부터 봇과 차별화된 모델을 만들기 위해 인간 플레이어의 행동뿐만 아니라 봇 데이터도 분석에 활용한다. 실험에서는 서비스 중인 온라인 게임을 이용하여 사용자와 봇의 모델을 생성하고 유효한 결과를 확인하였다.
온라인 게임은 가상 재화를 현금화할 수 있게 되면서 여러 가지 부정 행위가 발생하고 있다. 그 중 대표적인 것이 사용자 대신에 게임 플레이를 해주는 게임 봇(game bot)이다. 이러한 게임 봇은 사용자는 물론 게임회사에 큰 해를 입히고 있다. 본 연구에서는 게임 봇을 탐지하는 기존의 연구 중 사용자의 행동 로그를 분석하는, 데이터 분석 기반의 연구를 조사하였다. 관련 연구를 사용자의 행위를 중심으로 구분하였고, 향후 연구가 나아갈 방향에 대해 첨언하였다.
온라인 게임(online game)은 초고속 통신망의 보급과 기존의 1인용 게임(Single-player game)의 인공지능에서 느낄 수 없었던 즐거움을 제공함으로써 급속도로 보급되었다. 또한 최근의 온라인 게임 시장은 그래픽 기술을 비롯한 하드웨어의 발달로 2D에서 3D로 옮겨가고 있다. 따라서 이러한 추세에 따라 온라인 게임은 보다 많은 멀티미디어 데이터를 필요로 하게 되었다. 이에 Multimedia Storage Sever를 멀티플레이어 온라인 게임(Multi-player online game)에 적용함으로써 보다 효율적인 멀티플레이어 온라인 게임 서버를 구성하고자 한다.
게임 진행모듈이란 개별 엔진을 유기적으로 통합하고, 각종 데이터를 효율적으로 관리하며, 기획을 충실히 반영해 콘텐츠를 개발하는 데에 필요한 모듈을 말한다. 렌더링 엔진, 애니메이션 엔진 등 개별 엔진과 기획서가 충실히 준비됐다고 하더라도 그것을 이용해 성공적인 게임 콘텐츠를 만들기 위해서는 많은 추가 작업이 필요하다. 이것을 요리에 비유하면 바로 이전까지는 요리를 만들 재료만 준비된 것이라고 볼 수 있다. 이 재료들을 알맞게 배합하고, 순서에 따라 조리를 한 다음 보기 좋게 식탁에 배치해야 하는 일이 지금부터 해야 할일이다. 이런 일을 하는 것이 게임 진행 모듈이다. 이번 호에서는 게임 진행 모듈을 엔진의 통합과 게임 객체의 관리로 나누어서 설명하겠다.
초고속 인터넷의 보급이 대중화되고 콘솔 게임기와 모바일이 네트워크 게임을 지원하면서 온라인 게임 산업이 빠르게 성장하고 있으며, 온라인 게임으로 인한 인터넷 트래픽이 꾸준히 증가하고 있다. 게임 네트워크의 설계나 시뮬레이션을 위해서는 온라인 게임 트래픽의 분석이 선행되어야 하기 때문에, 온라인 게임의 트래픽에 관련된 연구가 국내 외에서 꾸준히 진행되고 있다. 본 논문은 온라인 게임의 트래픽 측정과 분석을 위하여 게임 전용 트래픽 측정 및 분석 툴인 GameNet Analyzer를 제작하여 사용하였다. 서로 다른 장르의 게임인 Quake 3, Starcraft, WoW(World of Warcraft)의 트래픽을 측정하여 플레이어의 수와 게임 플레이 방식에 따른 패킷 크기, 패킷 IAT(inter-arrival time), 데이터 전송률과 패킷 전송률을 분석하고, 측정된 데이터를 이용하여 트래픽을 모델링한다. 이러한 게임 트래픽의 분석이나 트래픽 모델은 효율적인 네트워크 시뮬레이션, 게임 네트워크의 성능 평가, 온라인 게임의 설계 등에 활용될 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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