산업의 발전에 따라 게임에 활용되는 기술도 고도화 되고 있다. 특히, 인공지능 기술은 게임로그를 수집하고 분석하여 패턴을 추출하고 게임의 자동화와 지능화를 위하여 활용되고 있다. 이러한 게임 플레이어의 패턴은 온라인 게임에서 플레이어 매칭, 적대적 NPC의 생성, 게임 월드의 밸런싱 등 적용 범위가 넓다. 본 연구에서는 게임 플레이어의 모델 생성 방법을 제안한다. 모델 생성을 위하여 사냥, 수집, 이동, 전투, 위기관리, 제작, 상호작용 등의 속성을 정의하였으며 의사결정나무 방법을 이용하여 패턴을 추출하고 모델링 하였다. 제안하는 방법의 검증을 위하여 상용 게임의 게임 로그를 이용하여 모델링하고 에러율을 확인하였으며 유효한 결과를 확인하였다.
빠르게 성장한 게임 시장의 규모에 따라 게임봇, 게임핵, 골드파밍, 사설서버, 시스템 해킹, 네트워크 해킹, 계정도용 등과 같은 게임을 이용한 여러 불법 행위가 증가해 왔다. 이러한 불법 행위를 예방 및 탐지하기 위해 게임 보안 솔루션들이 존재하지만 각 게임마다의 특징이 존재하기 때문에 부정행위로부터 보호하는 것에는 어려움이 있다. 또한 게임 보안은 게임의 기획과 조화되는 게임 보안 솔루션 및 탐지 방법들이 필요하다. 본 연구에서는 최근 온라인 게임에서의 보안 관련 연구에 대한 동향을 조사하였다. 온라인 게임에서의 부정행위를 분류하였고, 온라인 게임에서의 각 특징에 따른 부정행위 예방 및 탐지 방법을 분류하였다.
온라인 게임 개발에 있어 전통적인 개발 방법론은 서버, 클라이언트를 별도의 모듈로 개발하는 것이다. 하지만 이 방법은 네트워크 프로토콜 정의, 기획 데이터 관리 등 중복된 모듈이 많아 개발 비용과 유지보수 비용이 증가한다. 이에 서버, 클라이언트 개발 시 각 영역별로 통합된 단일 모듈을 기반으로 개발하는 방법론을 제시하였다. 제시된 방법론을 온라인 게임 "충무공 해상대전"에 적용하여 그 효율성을 보였다. 적용된 사례에서는 서버와 클라이언트의 모듈 통합으로 프로젝트 규모를 15.1% 줄일 수 있었다.
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.
보안 분야에서 악성코드나 이상 행위를 탐지하기 위한 보안 로그의 분석은 매우 중요하며, 악성코드를 탐지하기 위한 이미지 시각화 분석 기술은 많은 선행 연구를 통해 논의되어져 왔다. 이러한 분석 기술은 온라인 게임에도 적용될 수 있다. 최근 온라인 게임에서 악성코드나 게임 봇, 매크로 도구 등의 악용 사례가 증가하므로 인해 정상적으로 게임을 이용하려는 유저들의 이탈이 늘어나는 추세로 서비스의 운영자가 제시간에 필요한 조치를 하지 않을 경우 게임 산업 자체가 무너질 수 있다. 본 논문에서는 분석의 효율성을 향상시키기 위해 로그 파일을 PNG 이미지로 변환하는 방식을 사용한 새로운 이탈 예측 모델을 제안한다. 제안하는 모델은 이미지 변환을 통해 기존의 로그 크기에 비해 52,849배 경량화된 분석이 가능하며 특성 분석이 별도로 필요하지 않은 방식으로 분석에 소요되는 시간을 단축시켰다. 모델의 유효성 검증을 위해서 엔씨소프트의 블레이드 앤 소울 게임의 실제 데이터를 사용하였고, 분석 결과 97%의 높은 정확도로 잠재적인 이탈 유저를 예측할 수 있었다.
온라인 게임의 인기가 증가하면서 희소성 있는 재화를 현금으로 바꾸는 RMT (Real Money Trade) 유저들이 증가하였고 이를 전문적으로 이용하는 게임 내 범죄 집단인 GFG (Gold Farming Group)이 나타났다. GFG는 게임재화를 수집하기 위해서 다수의 봇 계정이 필요한데, 이를 위해 명의 도용, 개인정보 유출 문제를 발생시키게 된다. 또한 현금거래를 유발시켜 게임 내 경제의 형평성을 파괴하고, 계정 도용, 아이템 탈취를 유발 시킨다. 따라서 GFG를 제거 및 차단하는 일은 사회적, 게임 내 관점에서 중요한 문제이다. 본 논문은 기존의 판매자 관점의 탐지가 아닌 수요공급의 원칙에 따라 현금거래 구매자를 탐지하는 근본적인 방안을 제시하였다. 실제 게임 데이터를 분석하여 두 가지의 RMT 형태를 발견하였고, 구매자 탐지의 재현율이 98%이상을 보일 수 있었다.
모바일 게임의 매크로(자동사냥)는 PC 온라인 게임의 게임봇과 같이 정해놓은 규칙에 의해 화면을 터치하는 프로그램으로서 안드로이드 애플리케이션과 Windows 응용프로그램 등 다양한 형태로 만들어져 사용된다. 이는 정직한 사용자에게 박탈감을 주고 흥미를 잃게 하여 게임을 떠나게 만들고 게임 수명을 단축시킨다. 비록 PC 온라인 게임에서 이러한 부정행위를 막기 위해 다양한 연구가 진행되었으나 모바일 게임은 네트워크 사용이 제한적이고 디바이스의 성능이 PC와 다르기 때문에 동일한 방법을 적용시키기 무리가 있다. 본 논문에서는 터치 이벤트 정보를 이용한 매크로 탐지 프레임워크를 제안한다. 모바일 게임에서 터치 이벤트는 게임을 진행하기 위한 필수적인 제어 명령이다. 매크로는 동일한 패턴으로 화면을 터치하기 때문에 정상적인 사용자들의 패턴과 차이가 있다. 캐쥬얼 게임이 대부분인 모바일 게임에서 터치이벤트는 짧은 시간 동안 매크로와 정상적인 사용자를 구별할 수 있는 가장 좋은 특징이다. 제안한 프레임워크를 활용하여 실제 모바일 게임에서 사용되는 매크로들을 탐지한 결과 100%의 정확도와 0%의 오탐률을 보였다.
컴퓨팅 사고력은 분석적 사고 능력으로, 누구에게나 또 어디에서나 필요한 능력이다. 실과 교과서에 제공되어 있는 기존의 컴퓨팅 사고력 개발 교육은 절차적 사고 능력 신장을 위한 언플러그드 활동에서 블록형 프로그래밍 언어로 이어진다. 다수의 언플러그드 활동은 놀이를 통한 순차적 사고 과정 연습에 초점을 두어 프로그래밍 언어에 필수적인 추상화나 자동화 과정에 대한 학습이 부족할 수 있다. 또 블록형 프로그래밍 언어에는 초등 교육과정에 소개되지 않는 좌표 평면 등의 개념이 등장하여 학생들이 블록형 프로그래밍 언어 자체에 부담감을 느끼게 만들기도 한다. 본 연구에서는 게임에 기반한 프로그래밍 언어 교육을 통해 초등학생의 컴퓨팅 사고력 개발을 위한 수업을 설계하였다. 수업 결과와 그 효과성은 비버챌린지를 통해 분석하였다. 분석 결과, 학생들의 컴퓨팅 사고력이 수업 전보다 향상되었음을 확인할 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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