• 한국멀티미디어학회:학술대회논문집
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• 한국멀티미디어학회 2002년도 춘계학술발표논문집(상)
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• pp.469-473
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• 2002

고성능의 인터넷과 컴퓨터의 보급은 Online Game이 개발 될 수 있는 기반을 만들었다. 또한 게임에 관련된 프로나 채널이 생길 정도의 많은 관심은 Online 게임이 급성장을 이루는데 많이 도움을 주었다. 그러나 많은 Online 게임 사용자는 서버 접속률과 진행 속도 저하의 원인된다. 그래서 접속한 많은 Client를 효과적으로 다를 수 있도록 각 게임마다의 각 특성에 맞는 Game Server의 구현을 필요로 한다. 이 논문에서는 그것의 한 방법으로 여러 개의 그룹별로 게임을 하는데 효과적인 서버를 연결 리스트와 multi-thread를 이용하여 구현하였다. Client를 효과적으로 관리하기 위하여 각 데이터를 연결 리스트로 연결하고 multi-thread 사용하여 클라이언트의 요청을 처리하였다.

• 한국벤처창업학회:학술대회논문집
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• 한국벤처창업학회 2019년도 추계학술대회
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• pp.45-49
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• 2019

본 연구는 온라인 게임 아이템과 같은 가상재화가 현금 거래될 경우 온라인 게임 비즈니스에 미치는 영향을 정량적으로 추정하려 했다. 기존 연구문헌에서 온라인 상거래와 모바일 앱 유통에서 활용된 롱테일 분포 계량 추정 방법론을 이용하여 추정한 결과, 온라인 게임 거래소의 거래 아이템 총액은 약 1조 5천억 원으로 추정되었다. 이 중, 전문적인 작업장 매출 규모는 연간 약 8,700억원으로 아이템 중개 거래 사이트 게임 머니 및 게임 아이템 거래 총액 대비 58% 수준으로 추정되었다. 본 연구는 학문적 분석이 매우 제한된 온라인 게임 상의 가상재화 아이템의 현금거래에 대한 정량적 분석 시도라는 점에서 의의를 가지며 특히, 작업장 및 작업장의 게임에 미치는 영향을 정량 분석한 거의 최초의 연구이다. 다만, 아이템 거래시장에 대한 데이터 및 게임 운영에 대한 내부 정보가 제한되어 연구문헌에 기초를 둔 추정방법론을 활용하였으며 게임 산업계의 전문가들의 의견을 반영하여 추정한 분석 결과이다. 또한 본 연구는 작업장 및 불법 서버로 말미암아 발생하는 사회적 비용 등을 온라인 게임 서비스 제공 회사에 일방적 책임을 갖게 하는 것 보다는 사회 전반적인 관점에서 접근해야 한다는 정책적 시사점을 제시한다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제18권4호
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• pp.57-64
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• 2013

지난 10년 동안, 기능성게임 산업은 지속적으로 성장하여 왔으나 기능성게임에 관련된 메타데이터 정보와 품질정보를 제공하기 위한 안정적이고 신뢰할 수 있는 시스템이 제대로 개발되지 않았다. 기존 시스템은 메타데이터 검색 중심의 기본적인관리 기능만을 지원한다. 따라서 우리는 기존의 시스템의 불편한 사항을 개선할 뿐만 아니라 기능성게임의 품질정보까지 관리할 수 있는 통합된 시스템을 개발하였다. 이를 위해 기능성게임의 품질평가 요소와 품질정보 제공방법 등을 개발하여 시스템에 연계하였다. 나아가 시스템 활용에 관한 사용자의 만족도 평가 조사를 실시하였다. 본 시스템의 장점은 일반사용자, 개발자에게는 유용한 메타데이터 및 품질 정보를 제공해주고, 관리자에게는 기능성 게임에 관련된 모든 정보를 쉽고 편리한 방법으로 관리할 수 있도록 지원하는 것이다.

• 한국융합학회논문지
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• 제11권10호
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• pp.45-51
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• 2020

최근 많은 게임이 사용자의 게임 플레이와 관련된 데이터를 제공하고 있고, 이에 기계학습 기법을 결합하여 상대의 행동을 예측하는 연구들이 있다. 본 연구는 실시간 전략 게임(클래시로얄)의 경기 데이터와 기계학습 기반의 다중 레이블 분류를 사용하여 상대 플레이어의 행동을 예측한다. 초기 실험은 이진 형태의 카드 특성과 카드 배치 좌표 그리고 정규화된 시간 정보를 입력받아 카드 타입, 카드 배치 좌표를 랜덤포레스트와 다층 퍼셉트론을 이용하여 예측한다. 이후, 순차적으로 3 가지 전처리 방식을 사용하여 실험을 진행했다. 먼저 입력 데이터의 특성 정보 일부를 변환시켜 예측했다. 다음으로 입력 데이터를 연속된 카드 입력 방식까지 고려한 중첩 형태로 변환 시켜 예측했다. 마지막으로 모든 이전 단계의 데이터들을 정규화된 시간 기준에 따라 초반, 후반으로 분할하여 예측했다. 그 결과 가장 개선을 보인 전처리 방식은 중첩 형태의 데이터를 초반으로 분할하였을 경우로 카드 타입이 약 2.6%, 카드 배치 좌표가 약 1.8% 개선을 보였다.

• 한국게임학회지
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• 제6권1호
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• pp.61-63
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• 2009

가상환경에서 다양한 객체 요소들이 휴먼 캐릭터와 서로 상호작용을 한다. 이것은 휴먼 모션 애니메이션에 영향을 준다. 기본모션데이터는 동적, 고정된 객체의 접촉 상태, 지면과의 관계에 따라 영향을 받는다. 모션이 적절히 수정되지 않으면 불규칙, 비합리적인 표현이 생성될수 있다. 본 논문은 모션 데이터 커브를 추적하고 적절히 장애물 객체의 속성을 포함하는 관절데이터를 추적한다. 상호작용의 결과에 적절히 응답하여 데이터를 수정한다. 본 논문은 애니메이션 시나리오상에서 상호작용하는 객체를 위한 동적 제어 메커니즘을 설계하는 기법을 제시한다. 특정한 규칙을 이용하여 의사 결정할 수 있는 지능형 에이젼트에 기반한 구조로 에이젼트 시스템을 제안한다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 1999년도 가을 학술발표논문집 Vol.26 No.2 (3)
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• pp.57-59
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• 1999

온라인 네트워크 게임은 인터넷을 이용하여 동시에 수백명 이상이 접속하여 게임을 즐길 수 있으므로 초고속 통신망의 실현이후 고부가가치를 창출하는 미래 핵심 산업으로 각광받을 전망이다. 그러나, 서버에 접속하는 사용자의 수가 크게 증가함에 따라 나타나는 많은 문제점들이 발생하고 있다. 본 논문에서는 기존 네트웍 게임 서버의 구조적 단점을 보완한 3-tier 방식의 분산 네트웍 게임 서버를 설계하고 구현하였다. 이 시스템은 클라이언트/서버 모델의 2-tier방식을 적용한 서버에서 각 서버간의 통신, 데이터 공유에 대한 문제 등을 해결하기 위하여 3-tier바식을 적용하여 구현되었다. 또한 각 서버의 접속자나 이동되는 데이터를 모니터링하는 미들웨어 시스템을 구현하였다.

• 정보처리학회논문지B
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• 제10B권1호
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• pp.119-126
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• 2003

본 논문에서는 다중 플랫폼을 지원하는 네트워크 게임 포털 사이트를 구성하기 위하여 Game Omphalos 혹은 단순히 Gamphalos라 명명한 시스템을 제안하였다. 일반적으로 게임 포털사이트는 단순하게 서로 다른 여러 게임을 모아서 각각 개별적으로 실행할 수 있도록 해준다. 그러나 Gamphalos 시스템은 여기에 연결된 다양한 게임들을 사용할 수 있을 뿐만 아니라 상호 연동될 수 있도록 여러 게임의 데이터를 통합하였다. 이를 위하여 Gamphalos 시스템은 통합 아이디 관리와 통합 게임 데이터 처리를 위한 통합 게임 콘트롤 센터(LGCC)와 각 게임의 서버역할을 담당하는 로컬 게임 콘트롤 센터(LGCC) 등 2가지 주요 부분으로 구성된다. Gamphalos System에 가입한 사용자는 서로 다른 게임을 수행하면서 생성되는 게임자료들이 한곳으로 통합, 누적되므로 더욱 많은 점수를 획득하며 이문에 보다 짧은 시간 동안에 캐릭터를 많이 성장시킬 수 있다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2023년도 제67차 동계학술대회논문집 31권1호
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• pp.39-42
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• 2023

최근 온라인 게임 산업이 급속도로 확장됨과 더불어 Gamebot과 같은 비정상적인 프로그램으로 인한 게임 서비스 피해사례가 급격하게 증가하고 있다. 특히, 대표적인 게임 장르 중 하나인 FPS(First-Person Shooter)에서 Aimbot의 사용은 정상적인 이용자들에게 재미 요소를 잃어버리게 하고 상대적 박탈감을 일으켜 게임의 수명을 줄이는 원인이 된다. 비정상 게임 이용자의 근절을 위해서 메모리 변조 및 불법 변조 프로그램 접근 차단 기법과 불법 프로그램 사용의 패턴 모니터링과 같은 기법들이 제안되었지만, 우회 프로그램 및 새로운 패턴을 이용한 비정상적인 프로그램의 개발에는 취약하다는 단점이 있다. 따라서, 본 논문에서는 정상적인 게임 이용자의 패턴만 학습함으로써 비정상 이용자 검출을 가능하게 하는 딥러닝 기반 단일 클래스 분류 기법을 제안하며, 가장 빈번하게 발생하는 치트(Cheat) 유형인 FPS 게임 내 Aimbot 사용 감지에 초점을 두었다. 제안된 비정상 게임 이용자 감지 시스템은 정상적인 사용자의 마우스 좌표를 데카르트 좌표계(Cartesian coordinates)와 극좌표계(Polar coordinates)의 형태로 패턴을 추출하는 과정과 정상적인 마우스 동작 기록으로 부터 학습된 LSTM 기반 Autoencoder의 복원 에러에 따른 검출 과정으로 구성된다. 실험에서 제안된 모델은 FPS 게임 내 마우스 동작을 기록한 공개 데이터셋인 CSGO 게임 데이터셋으로 부터 학습되었으며, 학습된 모델의 테스트 결과는 데카르트 좌표계로부터 훈련된 제안 모델이 비정상 게임 이용자를 분류하는데 적합함을 입증하였다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제7권11호
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• pp.215-222
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• 2007

국내 온라인 게임시장이 포화됨에 따라 많은 회사들이 미국 시장 진출을 시도하고 있다. 해외 시장에서 성공하려면 그 나라의 사용자 특성을 이해하는 것이 가장 중요하다. 그러므로 본 연구에서는 미국에서 서비스 중인 게임 A와 게임 B의 DB로부터 사용자 데이터를 추출하여 사용자 특성을 분석하였다. 이 분석 결과로부터 한국 MMORPG 게임을 북미 시장에 진출할 때 고려해야할 사항을 제시하였다. 이용시간, 결제, 게임에 대한 충성도 등을 결과로 제시하였다. 본 연구 결과는 상용중인 게임 DB로부터 추출된 데이터를 바탕으로 이루어진 최초의 연구이며 본 연구 결과가 향후 미국 진출을 앞둔 둔 국내 기업에게 매우 유용하게 쓰일 것이다.

• 한국게임학회 논문지
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• 제17권3호
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• pp.33-44
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• 2017

인터넷 환경의 발달로 소비자들 사이에 상품정보에 대한 의견이 교환되기 시작하면서 다양한 형식의 온라인 리뷰들이 급속도로 생성되고 있다. 이러한 추세에 따라, 기업들은 온라인 리뷰들을 분석하여 마케팅, 세일즈, 제품개발 등의 다양한 기업 활동에서 그 결과를 활용하려는 노력을 진행하고 있다. 그러나 대표적인 경험재인 '게임'과 관련된 산업에서의 온라인 리뷰에 대한 연구는 매우 부족한 실정이다. 이에 본 연구는 머신러닝 모델을 활용하여 스팀(STEAM)게임의 커뮤니티 데이터를 분석하였다. 이를 통해 타 사용자의 게임 리뷰를 유용하다고 판단하는데 영향을 미치는 요인을 분석하고, 리뷰의 유용성을 예측하는데 있어 가장 우수한 성능을 보인 모델과 변수들을 도출하여 사용자의 충성도와 사용성을 증대시키기 위한 제안을 하고자 한다.