본 연구는 국내 모바일 커머스 내 게임화 요소인 보상형 미니게임의 사용자 경험에 관한 연구이다. 최근 모바일 커머스 서비스에 고객 유입, 체류시간 증가, 재방문율 향상의 목적으로 게임화 마케팅 전략이 적극적으로 도입되고 있다. 이에 본 연구는 게임화 요소의 사용자 경험을 연구하고, 사용자가 모바일 커머스의 게임화 요소에 대해 어떻게 느끼는지에 대한 평가를 수치화하였다. 연구 방법으로는 즐거움, 몰입, 보상, 가치성, 유용성을 기준으로 설문지를 작성하여 설문조사를 실시하고, 그중 20~40대 남녀 사용자를 대상으로 1:1 심층 인터뷰를 진행하였다. 실험 결과 즐거움과 몰입에서 사용자 만족도를 높일 수 있는 전략이 필요하며, 예측할 수 있는 보상 시스템과 상품 탐색에 관한 사용자 경험을 개선하여 상품 구매로 연결할 수 있는 전략이 필요함을 알 수 있었다. 본 연구가 게임화 요소를 적용하려는 기업의 마케팅 전략 수립 및 사용자 경험 개선에 시사점을 줄 수 있기를 기대한다.
최근 컴퓨터 게임에 등장하는 NPC(Non-player Character)에 각종 인공지능 기법을 적용하는 연구들이 이루어지고 있다. 하지만 대부분의 연구가 플레이어를 상대하는 적대적 입장의 NPC들의 움직임 조절에 초점을 맞추고 있고 아직까지 게임 상에서 등장하는 모든 NPC는 항상 같은 말과 비슷한 행동을 되풀이하는 모습만을 보여주고 있다. 이는 플레이어가 게임을 비현실적으로 느끼게 만들고 결과적으로 게임의 재미를 저하시키는 요소로 작용한다. 플레이어에게 보다 현실적인 게임 환경을 제공하기 위해서는 NPC가 단순히 게임의 배경을 구성하는 오브젝트가 아니라 다양한 대화를 통해 플레이어에게 많은 영향을 주게 하여 게임의 기여도를 높여주어야 한다. 본 논문에서는 이를 위해 게임 속에서 주어지는 퀘스트를 구성하는 NPC, 몬스터, 보상 등의 속성 정보를 온톨로지로 구성하고, 인터넷에 존재하는 게임 커뮤니티에서 퀘스트 질의/응답 게시판의 글을 추출하여, 플레이어의 관련 질의에 응답하는 NPC를 구현하고자 한다. 이를 위해 온톨로지 정보를 이용한 검색 알고리즘을 구현하였고, 시뮬레이션을 통해 NPC가 커뮤니티 게시글(국문/영문) 정보를 이용하여 유저에게 고정되지 않은 다양한 메시지를 전달하면서 동시에 유저의 게임 진행을 도와주는 모습을 확인하였다.
과거에는 게임프로그램 제작이 단순히 3D, 온라인게임, 엔진프로그래밍 또는 게임프로그래밍으로 분류하여 제작하였다. 그러나 이제는 게임프로그래밍의 종류가 세분화되었고, 기존에 없던 인공지능 게임프로그래머의 역할이 게임을 좀 더 재미있게 할 수 있는 시점이라 하겠다. 본 논문에서는 강화학습 알고리즘을 이용하여, 보상 값을 받아 게임캐릭터가 학습하여 지능적인 움직임을 나타나게 하였다. 구현된 게임캐릭터가 지능적으로 잘 움직이는지 확인하기 위해, 슈팅게임을 제작하여 적 캐릭터와 전투를 하게 하였다. 실험결과 임의로 움직이는 캐릭터보다 월등히 방어함을 알 수 있었다.
최근 컴퓨터 게임에 등장하는 NPC(Non-player Character)에 각종 인공지능 기법을 적용하는 연구들이 이루어지고 있다. 하지만 대부분의 연구가 플레이어를 상대하는 적대적 입장의NPC들의 움직임 조절에 초점을 맞추고 있고 아직까지 게임 상에서 등장하는 모든 NPC는 항상 같은 말과 비슷한 행동을 되풀이하는 모습만을 보여주고 있다. 이는 플레이어가 게임을 비현실적으로 느끼게 만들고 결과적으로 게임의 재미를 저하시키는 요소로 작용한다. 플레이어에게 보다 현실적인 게임 환경을 제공하기 위해서는NPC가 단순히 게임의 배경을 구성하는 오브젝트가 아니라 다양한 대화를 통해 플레이어에게 많은 영향을 주게 하여 게임의 기여도를 높여주어야 한다. 본 논문에서는 이를 위해 게임 속에서 주어지는 퀘스트를 구성하는 NPC, 몬스터, 보상 등의 속성 정보를 온톨로지화 하고, 인터넷에 존재하는 게임 커뮤니티에서 퀘스트 질의/응답 게시판의 글을 추출하여, 플레이어의 관련 질의에 응답하는 NPC를 구현하고자 한다. 이를 위해 온톨로지 정보를 이용한 검색 알고리즘을 구현하였고,시뮬레이션을 통해 NPC가 커뮤니티 게시글 정보를 이용하여 유저에게 고정되지 않은 다양한 메시지를 전달하면서 동시에 유저의 게임 진행을 도와주는 모습을 확인하였다.
본 연구는 세 가지 유형의 이중랜덤박스를 비교하여 살피고, 각각의 이중랜덤박스의 특징과 구조를 실제 게임 사례 중심으로 분석하였다. 유형은 1) 이중 마일리지 가챠, 2) 이중 기간한정 가챠, 3) 콤프 가챠로 분류된다. 연구의 결과 도출된 이중랜덤박스의 특징은 1) 다양한 종류의 가챠를 복합적으로 설계하는 경향이 있으며, 2) 최종 보상물은 게임에서 얻기 어렵거나, 게임상점에서 판매하지 않는다는 것이다. 해당 특징들로 말미암아 이중랜덤박스는 사행성이 있는 판매 전략이 될 수 있었으며, 본 연구에서는 이를 해결하기 위해 효과적인 자율 규제안의 재적용, 모니터링단의 전문성 강화, 게임사의 자발적 자정 노력이 필요함을 제언하였다.
게임 환경에서의 학습은 다양한 분야에서 유용하게 활용될 수 있다. 그러나, 학습이 게임에서 만족스러운 결과를 산출하기까지는 많은 학습 시간이 요구된다. 이러한 점을 개선하기 위하여 학습시간을 단축시킬 수 있는 방법론들이 필요하다. 본 논문에서는 예측 정보를 이용한 Q-학습의 성능개선 방안을 제안한다. Q-학습 알고리즘에서는 Q-테이블의 각 상태별 선택된 액션을 참조한다. 참조한 값은 예측 모듈의 P-테이블에 저장되고, 이 테이블에서 출연 빈도가 가장 높은 값을 찾아 2차 보상 값을 갱신할 때 활용한다. 본 연구에서 제시한 방법은 상태내의 전이가 가능한 액션의 수가 많을수록 성능이 높아짐을 확인하였다. 또한 실험결과로 실험 중반 이후부터 제안한 방식이 기존 방식보다 평균 9%의 성능 향상을 보였다.
치열한 경쟁이 펼쳐지고 있는 한국의 게임산업에서 개발자금의 조달은 매우 어려운 과정이다. 최근에 등장한 크라우드펀딩은 게임의 개발비용을 확보하는데 있어서 잠재 투자자의 유치에 편리한 플랫폼으로 활용되고 있다. 본 연구는 게임개발 프로젝트를 위한 크라우드펀딩의 성공에 영향을 주는 요인들을 탐색하였다. 한국의 후원형 크라우드펀딩 사이트인 '텀블벅'에서 229개의 게임개발 프로젝트들에 관한 데이터를 수집하였다. 로지스틱 회귀모형의 분석 결과에 따르면, 펀딩의 성공에 긍정적인 영향을 미치는 요인은 목표금액 대비 평균 보상박스금액, SNS 공유횟수, 업데이트 수, 그리고 원작 존재 여부로 나타났다. 또한, 동영상 재생시간은 부정적인 영향을 미치는 것으로 확인되었다. 본 연구의 결과를 바탕으로 크라우드펀딩 성공에 영향을 미치는 변수들을 고려하여 게임개발 프로젝트를 기획한다면 자금조달에 도움이 될 것으로 기대된다.
본 연구는 영어를 외국어로 배우고 있는 한국 EFL 초등 학습자들의 부족한 영어 노출 시간을 연장하면서 말하기 능력을 향상하기 위한 방안으로 게이미피케이션을 접목한 스마트 러닝 과제학습을 설계했다. 경쟁, 보상, 맞춤형 캐릭터 등의 게임 요소를 영어 교육에 접목한 '교육 게이미피케이션'의 일환인 본 연구는 모의실험에서 발견된 개선점들을 반영해 주의 집중 시간이 상대적으로 짧은 초등 학습자들에게 과제 학습이라는 부담을 줄이고 영어 말하기 게임을 재미있게 받아들여 적극적인 게임참여를 유도하는데 중점을 뒀다. 특히 영어 문장을 만드는데 어려움을 겪는 학습자들이 '카카오 톡'의 장점인 즉각적인 상호작용과 음성 녹음 기능을 활용한 실시간 및 비실시간 게임을 통해 실력 향상과 더불어 자기효능감도 고취시킬 수 있는 교육 게이미피케이션의 다양한 시도가 요구된다.
크라우드펀딩은 창의적인 프로젝트나, 창업 또는 소규모 기업의 영업 확장 등을 위해 인터넷과 같은 온라인 플랫폼을 통해 많은 사람들로부터 자금을 조달하는 방법으로서 후원형과 지분형이 있다. 특히 후원형 크라우드펀딩은 문화, 예술, 기술 분야의 창의적인 프로젝트를 위한 펀딩에 많이 사용되어 왔으며 후원형 펀딩 사이트로 가장 잘 알려진 킥스타터에서 지난 6년 동안 펀딩에 성공한 8만 건의 프로젝트와 후원자들의 자료를 분석함으로써 후원형 크라우드펀딩 후원자들의 특성과 펀딩의 성공 요인을 살펴보았다. 펀딩 참여자들이 프로젝트 후원을 약정할 때 개별 프로젝트의 상업적인 수익성이나 이윤에 대한 고려보다는 프로젝트에 대한 본인의 선호도에 의하여 선택하며, 후원자들은 게임, 영상, 디자인, 기술, 음악 분야에 가장 많은 후원을 하였고 최근에는 기술 분야로 크게 이동하고 있음을 보여주고 있다. 펀딩 프로젝트의 후원자 수는 소셜네트워크의 리플효과와 블록버스터효과에 의하여 급속히 증가되므로 프로젝트 시행자의 소셜네트워크 크기와 포탈의 인지도가 펀딩 성공률과 관련이 있다. 다른 성공 요인으로는 포탈 참여자들에게 프로젝트의 비전을 얼마나 잘 이해시키고 또 지속적으로 참여자들과 소통하느냐에 크게 영향을 받는 것으로 나타나고 있다. 우리나라는 크라우드펀딩을 도입하기 위한 제도적인 노력이 진행 중이며 소셜네트워크의 환경은 이미 성숙되어 있다고 볼 수 있어서 크라우드펀딩 산업이 쉽게 성장하리라 기대한다. 하지만, 지분형 크라우드펀딩은 후원형 펀딩과는 참여자 특성이 다르므로 지분형 크라우드펀딩에 대해서 더 많은 연구가 필요할 것이다.
우리는 본 논문에서 사용자 제스처 인터페이스 기반 퀴즈게임 콘텐츠를 제안한다. 우리는 기존의 아날로그 방식으로 수행해 오던 퀴즈게임의 요소들을 파악하여 디지털화함으로써 퀴즈 진행자의 역할을 콘텐츠 프로그램이 담당할 수 있도록 하였다. 우리는 키넥트 카메라를 사용하여 깊이영상을 획득하고 깊이영상에서 사용자 분할, 머리 위치 검출 및 추적, 손 검출 등의 전처리 작업과 손들기, 손 상하이동, 주먹 모양, 패스, 주먹 쥐고 당김 등의 명령형 손 제스처 인식기술을 개발하였다. 특히 우리는 사람이 일상생활에서 물리적인 객체를 조작하는 동작으로 인터페이스를 위한 제스처를 정의함으로써 사용자가 이동, 선택, 확인 등의 추상적인 개념을 인터페이스 과정에서 체감할 수 있도록 디자인하였다. 앞서 발표되었던 선행 작업과 비교할 때, 우리는 승리 팀에 대한 카드보상 절차를 추가하여 콘텐츠의 완성도를 높였으며, 손 상하이동 인식과 주먹 모양 인식 알고리즘 등을 개선하여 문제 보기선택의 성능을 크게 향상시켰고, 체계적인 실험을 통해 만족할 만한 인식 성능을 입증하였다. 구현된 콘텐츠는 실시간 테스트에서 만족스러운 제스처 인식 결과를 보였으며 원활한 퀴즈게임 진행이 가능하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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