온라인 게임에서 불법 프로그램을 이용한 게임 봇을 대규모로 운영하는 전문 사설 업체를 속칭 '작업장(Gold Farming Group, GFG)'이라고 부른다. 기존에 작업장에서 운영하는 게임 봇은 24시간 쉬지 않고 반복적인 파밍을 통해 수익을 극대화하는 전략을 취했으나 최근 온라인 게임의 계정 가입이 쉬워지고 무료 플레이가 보편화되면서 개개의 게임 봇 계정이 수행하는 플레이 시간이나 취득 재화 수준을 낮추는 대신 수만 개의 계정을 번갈아 가며 운영하는 방식으로 변하고 있다. 이로 인해 플레이 활동 패턴에 기반한 기존의 탐지 모델들이 점차 무력화되고 있으며 진입 초기에 게임 봇을 빠르게 탐지하고 제재하는 방안이 점차 중요해지고 있다. 우리는 게임 봇을 조기에 탐지하기 위한 방안으로 계정 및 캐릭터의 이름이 갖는 특성을 활용한 게임 봇 탐지 기법을 제안한다. 제안한 기법의 유효성을 검증하기 위해 북미에서 서비스 중인 엔씨소프트의 MMORPG인 '블레이드 앤 소울'의 약 20만 개 계정 정보를 이용해 탐지 성능을 측정하였다. 실험에 의하면 캐릭터 이름에 대해 간단한 나이브 베이즈 분류기를 적용하는 것만으로도 AUC 기준으로 약 0.901의 성능을 기록하였다.
As the online game which is possible of large-scale multiple access enjoys popularity, the number of development by many online game manufacturers came to increase exponentially. But, the reason why the qualitative expansion pace cannot follow the pace of the quantitative expansion on games is that most of them are paltry enterprises except the leading enterprises which are occupying few competitive advantages, so there is no well-established production procedure, and accurate test before the launch isn't accompanied. Therefore, it doesn't cope flexibly to the expectable results. Now, important function is not embodied through the game feature checking stage of the same feature or is under the situation being used in finding out the fatal error of the specific parts. To this, this study collects the emotional vocabulary in the games to suggest the evaluation system that can evaluate the emotion the user feels while playing the game with the usage of the evaluation system that is leaned toward the existing usage evaluation system, and through factor analysis, we classify them into interactivity, interface and information factors and suggest the emotion evaluation system while designing the evaluation questions according to it.
Client- server interaction in a massive multi-player online role-playing game(MMORPG) is usually made via network-message Passing. Since the game contents and elements in such MMORPGs are consistently evolved, messages need to be added, deleted, or modified accordingly. Therefore, game programmers are repeatedly required to write new programs or at least modify existing programs. The XML-based message definition system introduced in this paper facilitates the addition and modification of messages for game interaction ; it not only allows programmers to save a considerable amount of time for modifying existing messages or adding new messages but also relieves them of a serious burden of programming bugs. In addition, this system can be used for general client-server applications.
In MMORPG (Massively Multiplayer Online Role-Playing Game), users advance their own characters to get to the maximum (max) level by performing given tasks in the game scenario. Although it is crucial to retain users with high levels for running online games successfully, little efforts have been paid to investigate them. In this study, by analyzing approximately 60 million in-game logs of over 50,000 users, we aimed to investigate the process through which users achieve the max level and churn of such users since the moment of achieving the max level, and determine possible indicators related to churn after the max level. Based on the result, we can predict churn of the max level users by employing behavioral patterns before the max level. Moreover, we found users who are socially active and communicate with many people before the max level are less likely to leave the service (p<0.05). This study supports that communication patterns are important factors for persistent usage of the users who achieve the max level, which has practical implications to guide elite users on enjoying online games in the long run.
Journal of the Korea Society of Computer and Information
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v.8
no.1
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pp.114-119
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2003
An efficient QoS routing scheme for improving on-line games services needs to find a path that satisfies a given noS requirements while consuming as few resources as possible. In this paper, we propose a scheme of calculating resources' costs for precomputation QoS routing schemes. For a domain in the networks. the routing scheme first precomputes K multiple paths between all pairs of ingress and egress border routers while considering balancing of the expected load. We. therefore, expect that the paths are better than any other paths in respect to reserving the network resources on paths. The routing scheme combines inter and intra domain routings seamlessly and uses the same cost calculation scheme.
Lee Jeongjin;Doo Gilsoo;Ann Dongun;Chung Seungjong
Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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2005.07a
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pp.802-804
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2005
오늘날의 대규모 온라인 네트워크 게임은 동시에 수만에서 수십만 명이 접속하여 게임을 즐기는 서버/클라이언트 개념을 사용하고 있다. 접속하는 클라이언트의 수가 증가함에 따라 서버에서 다수의 클라이언트 유저를 지원하기 위해서는 게임 서버가 이를 처리할 수 있어야 한다. 이를 위해 게임서버 구조에 대한 연구들이 이루어지고 있다. 하지만 현재까지의 많은 서버들이 유동적인 클라이언트를 정적인 시스템으로 대처하기엔 문제점을 가지고 있다. 본 논문에서는 기존 게임서버에서 부하 분산방식의 구조적 단점을 보완하고, 부하를 최소화 할 수 있는 동적 부하 분산 방법을 제안한다.
Journal of Korean Library and Information Science Society
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v.50
no.4
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pp.429-467
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2019
Various digital literacy and critical competencies are crucial for success in the information and media-rich 21st century game of life. This study explores and describes the digital literacy practices of role-players in WildStar, a science fantasy Massively Multiplayer Online Role Playing Game (MMORPG). Active role-players create and participate in group-driven interactive stories while in-character. A hybrid ethnographic method integrating overt participant observation and engagement, collection of community artifacts across multiple sites (such as wikis, discussion boards, and social media), and semi-structured interviews was employed to understand how role-players seek, use, evaluate, and manage information, media, and technology. Role-players used various media and technologies to supplement, simplify, and make role-playing more immersive. The relative digital literacy skill levels of individuals varied, leading role-players to leverage the skills of more proficient or experienced community members. Given the broad appeal of online games and educational benefits of role-playing, implications and applications for digital literacy skills instruction and library programming are also discussed.
The main objective of this research is to build a behavior prediction model of gameplay for MMO (Massively Multiplayer Online) game using the GOMS analysis method. GOMS analysis is an observational approach to HCI(Human Computer Interaction) to model and predict behaviors of a human operator in a highly interactive task. In this research, a pilot experiment was previously conducted with three skilled gamers. The gamers were provided with the goals and operators through the user's guide book, and they found methods and selection rules while being observed. Based on the results obtained from the pilot study, this research was expanded and the model was further tested with 30 subjects (game experts). The new outcomes revealed that the relevance of GOMS analysis for predicting selection rules is 96.25% according to the degree of abstraction and 77.35% based on the degree of complexity. This research will provide game designers with a new testing mechanism in the early development stages, in order to improve the quality of the game product.
Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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2001.10c
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pp.112-114
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2001
본 논문에서는 온라인 게임과 같은 대규모 네트워크가상환경에서의 서버와 클라이언트간에 교환되는 정보의 대부분을 차지하는 공유객체의 이동에 대한 데드레커닝 알고리즘을 마코프 체인 (Markov Chain)을 이용하여 모델링하고 그것의 성능을 해석한다. 그리고 사용자측면에서는 거의 성능지하가 없으면서 전체적으로 네트워크부하를 줄여서 서버가 보다 많은 클라이언트를 처리해 굴 수 있도록 하기 위한 데드레커닝 문턱값의 제어기법들을 소개한다.
Cho Byeong-heon;Jung Sung-hoon;Seong Yeong-rak;Oh Ha-ryoung
The KIPS Transactions:PartB
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v.11B
no.7
s.96
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pp.831-840
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2004
In this paper, we propose a scheme to implement intelligent game characters based on neural networks. Neural networks that implement in-telligent game character receive the action of an opponent character and the distance between them, decide intelligent character's action, and output the decision. The neural networks are trained by reinforcement learning using the scores acquired by the actions of two characters as reinforcement values. To show the usefulness of the proposed scheme, a simple fighting action game is implemented and various experiments are performed. Experimental results show that proposed intelligent characters can learn the rule of the game. The proposed scheme can be ap-plied to massively multiple online games as well as fighting action games.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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