본 논문의 목적은 온라인 게임에서 나타나는 사용자 생성 규칙의 양상 및 특징을 분석하고, 이를 통해 게임 내에서 플레이어의 정체성이 형성되는 방식을 밝히는 것이다. 이를 위해 유즈맵 시스템에서 기원한 온라인 게임 <리그 오브 레전드>를 연구 대상으로 채택하고, 규칙 이론을 바탕으로 사용자에 의해 만들어진 규칙의 양상을 분석하였다. 그 결과 게임 내에서 지배적으로 나타나는 규칙은 개발자가 만든 규칙이 아닌 사용자로부터의 창발적인 규칙에 있었다. 그리고 이러한 사용자 생성 규칙은 규칙 발견과 다수 사용자에 의한 선택의 과정을 거치면서 궁극적으로 시스템의 상태 변화까지 이끌어낸다. 본 논문에서의 사용자 생성 규칙에 관한 연구는 게임 내에서의 사용자 역할을 제고할 수 있도록 한다는 측면에서 의의를 가질 것으로 기대한다.
본 논문에서는 유전자 알고리즘을 이용하여 대전형 액션 게임의 캐릭터를 지능화 하는 방법을 제안한다. 초기에 게임 규칙을 전혀 모르는 캐릭터가 학습이 진행되면 세대를 거듭하면서 스스로 게임규칙을 학습하고 기술을 습득하며 진화할 수 있는 지능을 갖추게 된다. 제안한 캐릭터가 환경변화에 잘 적응하는지를 평가하기 위하여 게임 도중에 게임규칙을 바꾸어 규칙 변경 전후의 결과를 비교 검토하였다. 실험결과 게임규칙이 변경된 후에도 빠르게 새로운 규칙에 적응하였다. 본 논문에서 제안한 방법은 대전형 액션게임뿐만 아니라 PC게임이나 인터넷 온라인 게임 등의 캐릭터 구현에도 쉽게 적용가능한 장점이 있다.
본 연구에서는 CEP(Complex Event Processing) 기법을 사용하여 온라인 게임에서 사용자 악용을 실시간 감지하기 위한 효율적인 방법을 제시한다. CEP는 대규모 정보시스템에서 발생하는 복잡한 이벤트 패턴을 발견하는 기법이다. 본 연구에서는 게임 사용자가 게임 서버에 접속하여 게임을 수행하는 과정에서 발생하는 이벤트들을 관찰하면서 규칙에 위배되는 행위를 검출하기 위하여 CEP 기법을 사용한다. 사용자들이 자주 악용할 가능성이 있는 이벤트 패턴을 미리 복합 이벤트로 설정하여 CEP 엔진에 등록해 두고, CEP 엔진은 게임 서버에서 발생하는 이벤트를 실시간에 필터링하여 사용자 악용을 감시하는 방법이다.
CEP(Complex Event Processing)는 대규모 정보시스템에서 발생하는 복잡한 이벤트 패턴을 발견하는 기법이다. 게임 사용자가 게임 서버에 접속하여 게임을 수행하는 과정에서 발생하는 이벤트들을 관찰하면서 규칙에 위배되는 행위를 검출하기 위하여 CEP 기법을 사용하는 방법이 제안된 바 있다. 본 연구는 실제 게임서버 DB를 이용하여 선행 연구를 통해 제안된 모니터링 방법에 적용하여 보았다. 이를 통해 CEP 기반의 온라인서비스 감시가 대규모 사용자들이 이용하는 온라인 게임의 부정한 사용자들을 찾아내고 감시하는 것에 효과적임을 관찰하였다.
셧다운제 시행 이후, 자녀들의 온라인 게임 이용에 대한 부모 중재 역할의 중요성이 부각되면서 자녀들의 과몰입 예방을 위해 부모들이 선택할 수 있는 효과적인 중재 전략이 무엇인지 구체적인 탐색이 필요하게 되었다. 본 연구는 우리나라 부모들이 자녀들의 온라인 게임 이용을 중재하기 위해 어떠한 중재 전략을 사용하는지, 그리고 이에 영향을 미치는 요인은 무엇인지를 확인하기 위해 수행하였다. 이를 위해 초등학생부터 대학생 자녀를 둔 부모를 대상으로 설문조사를 실시했고, 총 379명의 자료를 분석하였다. 그 결과, 자녀들의 온라인 게임 이용에 대한 부모 중재 전략은 설명형 중재, 공동 놀이형 중재, 규칙형 중재, 제한형 중재, 기술 활용형 중재, 정부규제 의존형 중재, 적극 안내형 중재의 7개 요인으로 구분되었다. 또한 부모 중재 전략과 부모의 특성, 자녀의 특성 변인 간에는 밀접한 관련성이 있었다. 본 연구는 다른 미디어의 속성과 구분되는 온라인 게임의 특수성과 우리나라의 사회, 문화적 맥락을 반영한 부모 중재 전략들을 확인했다는데 의의가 있다.
온라인 게임의 다양한 보안 위협 가운데, 온라인 게임 봇의 사용이 게임 서비스에 가장 심각한 문제를 야기하고 있다. 본 논문에서는 온라인 게임 봇 탐지를 위한 소셜 액티비티 분석 프레임워크를 제안한다. 이 프레임워크를 이용하여 게이머의 소셜 액티비티를 가장 많이 포함하고 있는 파티 플레이(party play) 로그를 분석하는 데에 적용하였다. 게임 봇은 일반 사용자들과 다르게, 사이버 자산을 빠르게 얻는데 특화되어 있기 때문에 소셜 액티비티를 분석할 경우 정상적인 사용자들과 행동 패턴에 차이가 있다. 이 특징을 이용하여 게임 봇 이용자와 일반 이용자들을 구분해 낼 수있도록, 사용자 행위를 분석하고 온라인 게임 봇 탐지를 위한 임계값을 정의하였다. 탐지 규칙을 포함하는 지식 기반 시스템을 구축한 뒤 이를 국내 최대, 세계 6위 규모의 게임에 적용하였다. 본 논문의 프레임워크를 활용하여 분류를 한 결과 95.92%의 높은 정확도를 보였다.
본 연구는 온라인 게임 <리그 오브 레전드>에서 발생하는 트롤링(trolling)의 유형과 발생원인에 대한 사용자 인식을 심층 인터뷰를 통해 살펴보고자 한 것이다. 온라인 게임 트롤링이란 다른 사용자들의 화를 부추기는 행동을 의도적으로 행함으로써 실제 반응을 이끌어내는 반사회적 행동을 가리킨다. 사용자 심층 인터뷰 결과 온라인 게임 트롤링의 유형은 언어폭력, 그리핑, 게임에 대한 지식 부족, 사용자 규칙에 대한 몰이해 등이 있었다. 개발사나 기존 연구에서는 언어폭력을 가장 심각하고 만연한 트롤링으로 보았는데 실제 사용자들은 게임을 고의적으로 지게 만드는 아군의 행위, 즉 그리핑을 보다 심각한 트롤링으로 인식하고 있었다. 또한 사용자들은 한 판 승부의 압박과 비참한 실패, 높은 익명성과 공동체의식의 약화, 팀플레이 강요와 사회적 응집력의 부재라는 모순을 트롤링을 발생시키는 게임의 메커닉스적 요인으로 인식하고 있었다. 따라서 온라인 게임 트롤링을 감소시키기 위해서는 단지 트롤 개인을 제재하는 것이 아니라 트롤링을 발생시키는 게임 구조적 층위의 개선이 선행되어야 함을 유추할 수 있다.
최근 컴퓨터 게임에서 지능 캐릭터는 게이머들의 흥미를 계속 유발시킬 수 있기 때문에 더욱 더 중요한 요소로 부각되고 있다. 지능 캐릭터를 구현하는 대표적인 방법으로 신경망을 사용하여 상대 캐릭터의 행동패턴과 게임 규칙을 학습하는 방법이 연구되었다. 그러나 게임의 규칙은 갑자기 변경될 수 있으며 온라인 게임과 같은 상황에서는 게이머에 따라서 행동 특성이 크게 다를 수 있다. 본 논문에서는 지능 캐릭터가 이러한 환경의 변화에 적응하는 방법으로서 개체 수준 적응 알고리즘과 개체군 수준 적응 알고리즘을 제안한다. 개체 수준 적응 알고리즘에서 각 지능 캐릭터는 자신의 게임 점수의 변화를 계속해서 관찰하면서, 최종적으로 획득한 점수들을 고려하여 환경의 변화를 판단하고, 만약 변화가 감지된 경우에는 다시 새로운 학습을 시작한다. 대용량 온라인 게임과 같이 다수의 사용자가 있는 게임에서는 지능 캐릭터들이 다양한 행동 패턴과 전략을 가지고 있는 여러 상대 캐릭터들과 대전한다. 개체군 수준 적응 알고리즘은 유전자 알고리즘을 이용하여 지능 캐릭터들의 출현을 조절하여 게임 월드내의 균형이 유지되도록 한다. 제안한 알고리즘의 성능을 평가하기 위하여 간단한 대전 액션 게임을 구현하고 그 환경 상에서 게임 규칙과 상대 캐릭터들의 행동 패턴을 변화시키면서 실험하였다. 실험 결과 지능 캐릭터는 제안한 기법을 이용하여 환경 변화에 적응할 수 있음을 보였다.
본 연구는 온라인 게임의 치팅 프로그램에 나타난 플레이어의 욕망을 르네 지라르의 모방 욕망 이론을 통해 규명하는 데 목적을 둔다. 치팅 프로그램은 게임에 참여하는 플레이어들이 갖춰야 할 유희적 태도를 부정하며 게임의 매직 서클을 교란한다. 분석 결과, 치팅 플레이어들의 욕망은 게임의 규칙이 상정한 가상의 '모델 플레이어'를 통해 매개된다. 둘은 내적 매개의 관계를 이루기에, 치팅 플레이어가 이상적 플레이를 모방하는 과정은 끊임없는 대립과 갈등을 야기한다. 기술의 도움을 통해 향상된 플레이어로서의 자신을 꿈꾸지만 게임이 지닌 실패의 미학을 무너뜨린다는 점에서 치팅 플레이어들의 욕망은 트랜스휴먼을 향한 그릇된 욕망으로 정의된다.
본 연구는 온라인 게임 세계에서 살아가는 사람들이 시간의 흐름에 따라 자신의 모습에서 어떠한 변화를 경험하는지를 탐색하기 위해 수행되었다. 온라인 게임 마비노기 사용자들이 게임 세계 속의 자신의 모습에서 변화와 성장의 경험을 어떻게 구성하는지를 57개의 행동 문항을 사용하여 확인하였다. 게임 사용자들은 게임을 시작하는 초기에는 '게임 세계는 현실 세계와 다르다'는 생각을 가지고 게임 세계의 경험과 현실 세계의 경험을 분리하여 인식한다. 그러나 게임 세계 속에서 생활하며 시간이 흐름이 따라 게임 세계도 다른 사람들과 함께 사는 세상이며, 사회적인 규칙과 질서, 신뢰와 예의를 지키면서 살아가야 하는 것으로 받아들인다. 즉, '게임 세계의 경험은 현실 세계의 경험과 동일한 의미와 가치를 지닌다'는 인식의 전환을 경험한다. 한편, 자기 변화 인식의 하위 유형들은 '성취형 변화', '통제형 변화', '관계형 변화'로 구분되었고, 이들은 각기 다른 방식으로 자신의 모습에서 변화를 경험하였다. 본 연구는 새로운 디지털 생태 환경인 온라인 게임 세계가 사람들이 자신의 행동 양식을 실험하고 이해하며, 자기 변화와 성장을 경험할 수 있는 하나의 행동 장면이나 발달의 맥락으로 작동할 수 있는지 그 가능성을 모색한 것이다. 또한, 게임 사용자들이 자신의 게임 세계 경험을 주관적으로 받아들이고 심리적으로 통합하는 과정을 탐색하였다는데 의의가 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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