스마트폰이 대중화되고 디지털 기술이 나날이 발전하는 환경에 따라 마케팅 전략에도 쌍방향 커뮤니케이션을 극대화한 새로운 개념이 나타나기 시작하였다. 그 중 대표적인 것이 고객의 흥미를 유발시켜 자발적 참여를 이끄는 게임을 접목한 게이미피케이션 마케팅 전략이다. 게이미피케이션은 게임(Game)과 ~화하다(~fication)의 합성어로, 다양한 분야에서 게임 형식을 적용한 마케팅 사례들이 나타나고 있다. 이에 본 연구에서는 하나의 트렌가 된 게이미피케이션 활용이 가지는 의미를 확인하고, 여러 사례에 나타난 게이미피케이션 기법과 요소들을 분석하여 효과적인 마케팅 전략으로서 게이미피케이션의 활용 방향성을 제시하고자 한다. 게이미피케이션은 기업의 마케팅 전략에 적극 활용되고 있으며 도전, 경쟁, 성취, 보상, 관계 등의 게이미피케이션 기법을 적용하고 있다. 사례분석 결과 마케팅에 활용되고 있는 게이미피케이션 기법은 공통적으로 확인되는 중요한 요소는 '성취'와 '보상'으로 나타났다. 이는 주어진 미션이나 과제를 해결하면서 획득하게 되는 다양한 상품과 혜택 등을 게임적인 요소로 흥미를 이끌어내어 자발적으로 참여하게 만들고 몰입상태로 유도하여 소비를 촉진하는 효과적인 전략임을 확인하였다.
몬테카를로 트리탐색은 최대우선탐색 알고리즘이며, 많은 게임 특히 바둑 게임에 성공적으로 적용되어 왔다. 삼목 게임에서 MCTS 간의 대국을 통해 성능을 평가하고자 했다. 첫 번째 대국자는 항상 두 번째 대국자에 비해 압도적인 우위를 보였으며, 최선의 게임 결과가 무승부가 됨에도 불구하고 첫 번째 대국자가 두 번째 대국자에 비해 우월한 이유를 찾고자 했다. MCTS는 반복적인 무작위 샘플링을 기반으로 하는 통계적 알고리즘이기 때문에, 특히 두 번째 대국자를 위해 전략을 요하는 시급한 문제를 적절히 대처하지 못한다. 이를 위해 전략적 MCTS(S-MCTS)를 제안하며, S-MCTS는 결코 삼목 게임에서 지지 않는다는 것을 보였다.
게임은 누구나 선호함에 틀림없는 IT가 가져다 준 훌륭한 놀이이다. 그러나 이러한 훌륭한 놀이가 교육적인 측면으로 조직적이고 체계적으로 구현되지 못하고 있다. 본 연구에서는 여러 장르의 게임을 분석하여 교육에의 시사점을 찾고, 특히 게임을 만드는 것이 정보교육에 어떻게 효과적인지를 연구한다. 게임을 만드는 것은 그것을 직접하는 것보다 자기주도적 학습, 창의적 사고력과 과제 집착력을 향상시키는데 큰 도움을 줄 것이다. 게임을 만드는 활동을 기초로 정보교육 시스템을 설계하고자 한다.
본 연구는 온라인 게임 산업의 구조적인 변화와 IPTV 환경변화에 초점을 두고 IPTV 도입에 따른 게임 산업의 변화를 시나리오 플래닝을 통해 제시해 보았다. 분석의 절차는 IPTV 도입과 관련하여 온라인 게임 산업에서 제기 되고 있는 핵심이슈들을 선별하고 각 이슈 별로 주요 추세와 불확실성요인들을 분석하여 IPTV 도입에 따른 온라인 게임 산업의 변화 양상을 논리적인 시나리오들로 제시하였다. 그리고 미래 발생 가능한 시나리오에 따른 온라인 게임 업체들의 전략적 대응 방안의 방향성을 제시하였다.
게임은 그 자체로 매우 흥미가 있을 뿐만 아니라, 많은 규칙을 포함하며, 이런 규칙들을 찾아내는 활동은 학생들의 창의적 사고력 향상에 큰 도움을 줄 것이다. 본 연구에서는 다양한 게임들 중에서 수학적 개념이나 수학 문제해결의 아이디어와 관련된 수학 게임을 중심으로, 게임의 규칙과 승리 전략을 탐구하고 이를 수학적으로 표현하는 할 수 있는 기회를 제공하는 몇몇 게임들을 개발하여 소개할 것이다.
지난 6월 30일 한국소프트웨어진흥원 주최로 국내 게임 산업의 궁극적인 발전방향 제시를 위해 'To Make Better Games'라는 주제의 세미나에 400여명의 개발자가 참여해 성황리에 마쳤다.
국내 게임의 개선을 위해 개발 프로세스 및 매니지먼트에 대한 다양한 리뷰 및 대안을 제시하고자 하는 목표로 개최된 이번 세미나는 게임 분야의 세미나의 첫 번째 주제로서 게임 제작의 가장 근본적인 요소를 점검하고, 세계 리딩 게임 개발자들의 접근 전략에 대해 청취하고 토의하는 자리라는 평가를 받았다.
일반적으로 멀티 온라인 배틀 게임은 게임의 참가자들이 팀을 이루어 전략을 짜고 협력하여 주어진 목적을 성취하면 승리한다. 게임에서는 승리를 판가름 할 수 있는 다양한 요소(e.g. 골드, 아이템, 캐릭터의 레벨 등)들이 있다. 본 논문에서는 게임 플레이 중에 다양한 요소를 분석하여 실시간으로 승률을 예측할 수 있는 딥러닝 기반의 모델을 제안하고 이를 리그오브레전드 게임에 적용하여 그 결과를 분석하였다.
매칭 비디오 게임은 2000년대에 인터넷에서 퍼즐 게임이 확산되면서 각광을 받게 되었다. 본 논문에서 분석한 ANIPOP은 중국에서 매우 선풍적인 인기를 끌었고, 현재에도 많은 각광을 받고 있는 게임이다. 매칭 게임은 일종의 퍼즐 게임으로써 과일, 보석, 동물 아바타, 빌딩 블록, 마작 타일 등과 같은 일정한 양의 동일한 게임 요소를 재생하여 서로 인접하면 제거하고 승리하는 규칙을 가지고 있다. 본 논문은 중국에서 선풍적인 인기를 얻고 있는 ANIPOP 게임에 대해 소개와 분석을 한다.
본고에서는 게임화 전략은 2010년 하반기부터 광범위하게 사용되기 시작하여 다양한 산업과 응용분야에서 활용이 증가하는 추세로, 에너지절약분야에서도 에너지절감 및 에너지절약 행동의 변화를 위해 적극 활용되고 있다. 에너지절약분야 게임화 적용사례는 게임속성을 반영하고 있어서 일반시민들이 재미있고 즐겁게 에너지절약에 참여할 수 있도록 설계된 특징이 있으며, 에너지사용량의 절감 및 에너지절약에 대한 인식을 변화시킬 수 있는 것으로 평가된다. 향후 에너지절약 프로그램의 게임화 적용은 에너지절약 신서비스 요구에 대한 충족이 가능하도록, 에너지절약 프로그램에 대한 적용대상 및 목표 설정을 위한 게임화 실행계획의 수립이 요청된다.
AOS(Aeon of Strife)장르의 게임들은 단순히 즐기는 컴퓨터 게임이 아닌 대표적인 e스포츠 종목으로 자리매김하고 있으며 전문성을 필요로 하는 스포츠의 특성상, 게임 플레이 패턴 및 시즌 별 캐릭터 선택 등 게임 운영에 필요한 통계 분석의 중요성이 증가하고 있다. 본 논문에서는 대표적인 AOS 게임 중의 하나인 리그오브레전드의 게임 데이터를 이용해 데이터 마이닝 기법을 이용한 게임의 전략적 분석을 실시한다. 통계적 승률 예측 기법인 로지스틱 회귀분석과 판별 분석 및 인공신경망을 이용하여 게임의 승패 예측 모형을 설계하고 실험한다. 게임 데이터 분석 결과는 확률을 표시한 그래프로 표현되어 게임 플레이를 돕기 위해 개발된 시각적 도구에 이용한다. 승패 예측 모형의 실험 결과, 평균적으로 95%의 높은 분류율을 보이고 시각화 도구를 통해 게임 플레이의 다양한 전략 수립에 이용됨을 보인다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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