Recently, The online role playing games (RPG) get into spotlight of worldwide game marketing area because of the rapid growth of high speed Internet environment during a decade. The almost online RPGs are made of campaign scenario that constructed in series. In this paper, we propose the Distributed Server Model for the Evolutionary Online RPGs which have series scenario (Campaign). In order to represents evolutionary online RPGs, We configure the online RPG server uniquely by means of one to one mapping between logical and physical game world. We also configure the game worlds using circular queue form to express the evolution of civilization by reconstruction of game world.
최근 몇 년간 게임인공지능에 대한 관심도가 높아지고 있으며, 이에 대한 연구도 활발히 이루어지고 있다. 본 논문에서는 컴퓨터 게임에서 사용하고 있는 인공지능 기술과 MMORPG(Massively Multiplayor Online Role Playing Game)에서 NPC(non-player character)가 가지는 일반적인 특징을 살펴본다. 게임의 흥미를 유발하기 위한 지능형 NPC의 역할과 특징을 고찰하고, MMORPG에 요구되는 지능형 NPC에 관한 인공지능 기술에 대해서 연구한다.
다수 사용자용 온라인 게임은 온라인 서비스들 중에 중요한 부분을 차지하고 있다. 최근에는 네트워크를 통한 온라인 서비스를 이용하는 사용자들의 증가로 인해 서버에 부하가 가중되고 있다. 본 논문에서는 이와 같은 문제를 해결하는 2Layer-Cell 방식을 이용한 분산 MMORPG(Massively Multi-player Online Role Playing Game)게임 서버를 제안한다. 제안하는 방식은 많은 사용자들을 위한 MMORPG 분산 게임서버에 적합한 해결책을 제공한다. 성능평가는 제안하는 MMORPG 분산게임서버가 기존방법에 비해 메모리 사용량과 처리속도에서 성능이 우수함을 보인다.
다중 접속 역할 게임(Massively Multi-Online Role Playing Game, MMORPG)에서 게임봇은 게임 밸런스에 악영향을 끼치고 일반 유저들에게 상대적인 박탈감을 느끼게 하여 게임 수명을 단축시키는 위험 요소이다. 따라서 그 동안 게임 봇을 탐지하기 위한 다양한 방법이 연구되었으나 특정 게임 컨텐츠의 특징에 초점을 맞춤에 따라 신규 게임이 출시될 때마다 탐지 기법 개발이 필요하거나 혹은 게임 및 봇 프로그램 업데이트에 따른 유지 보수 방안을 고려하지 않고 있다. 본 논문에서는 게임봇이 본질적으로 갖고 있는 특징인, 설정된 패턴에 따라 행동을 반복하는 자기유사성을 주요 특질로 이용한 기계 학습 기법을 제안하고 이렇게 학습한 모델을 자동으로 유지 보수하는 시스템을 제안하였다. 이렇게 제안한 방법은 엔씨소프트의 대표 MMORPG인 리니지, 아이온, 블레이드 앤 소울에 대해 성능을 테스트하였으며 시스템을 구현하여 실전에 적용하였다.
MMORPG (Massively Multiplayer Online Role Playing Game) 시장은 급격히 증가하고 있으며 더불어 많은 발전을 이루고 있다. 하지만 그와 동시에 많은 게임 피해사례들이 증가하고 그 사례 또한 매우 다양화되고 있다. 그 중에서도 '봇(Bots)'은 사용자의 조작 없이 자동으로 작동하면서 게임의 몰입도 뿐만 아니라 보안 측면에서도 맡은 영향을 주고 있다. 따라서 게임 제공 업체에서는 클라이언트 단에서 packet을 분석하여 봇를 분별하려 하지만 클라이언트 단에는 사용자의 조작이 용이하므로 그 정확성이 떨어진다. 본 논문에서는 게임 서버 내에서 얻을 수 있는 사용자의 행동 데이터를 분석함으로써 실제 사용자 및 봇의 행동 패턴을 모델링하고 이를 비교하여 봇 검출에 적용하는 방법을 제안한다. 이 방법을 이용하여 보다 향상된 비교 모델을 완성 하였다.
MMORPG, massively multi-players in online role-playing game, is the most popular genre in online games. Because large number of players interacts with each other, virtual worlds in MMORPG are alike communities of real worlds. Moreover, players in virtual worlds trade game items with real money. This paper is to find impacts of real-money trading into real worlds, and game operators, by using two-period model between players of the game and the game operator. It was found that real-money trading benefits game operators, and there exists optimal supply of game items to maximize the profit of game operator. Moreover we found that the income disparity in real worlds could be decreased when real-money trading is allowed To support the analytical model, we used an empirical analysis using real-money trading data, and find the relationship among play time of MMORPG, transaction volume of real-money trading, and price of game items. In empirical analysis, it was found that real-money trading benefits game operators. Moreover, it was found that play time and price have positive relationship.
본 연구는 게임 플레이 효과에 대한 양면적인 측면의-긍정적(인지 욕구), 부정적(게임 중독)-효과를 분석하여 게임 규제 정책과 게임 연구가 나아가야 할 방향을 제안했다. 게임 장르의 특수성에 초점을 두고, 게임 플레이가 인지 욕구와 부정적 효과에(중독/과몰입) 미치는 영향에 대해 논의했다. 또한, 게임 플레이 효과는 게임정책과 밀접하게 관련이 있으므로, 게임 유저를 중심으로, 게임 장르와 게임 규제 정책에 대한 태도가 어떤 관계가 있는지 분석했다. 분석 결과, 게임 장르의 특성에 따라 게임 플레이의 효과와 규제에 관한 태도가 상이하게 나타났다. 게임을 오래 할수록 게임 중독 효과가 증가했지만, 동시에 인지 욕구도 상승했다. 게임 규제대상이었던 RAS(Role playing, AOS(Aeon of Strife), Strategy) 게임 장르를 플레이할수록 게임 중독을 상승시켰지만 동시에, 인지 욕구를 높이는 데도 기여했다. AR(Augmented Reality) 장르 플레이는 인지 욕구에 긍정적으로 영향을 미쳤던 반면, 전반적인 게임 규제에는 찬성하는 태도를 보였다. 본 연구결과는 게임 플레이가 가져오는 긍정적인 효과와 부정적인 효과를 동시에 트레이드 오프 (trade-off)할 수 있는 밸런싱 전략이 요구된다는 시사점을 제공한다.
온라인 게임시장의 성장으로 아이템 거래시장이 활성화됨에 따라 아이템 현금 거래시장은 1조 6,000억원 규모로 성장하였으며, 활성화된 시장으로 인해 아이템 및 게임머니의 현금화가 용이하게 되었다. 이러한 특성으로 악의적인 사용자들은 온라인 게임에서 계정도용을 통해 금전적인 가치가 높은 희귀 아이템 및 게임머니를 탈취하여 현금화하는 사례가 빈번히 발생하고 있는 실정이다. 본 연구에서는 MMORPG(Massive Multi-user Online Role Playing Game)내에서의 계정도용자들의 행위분석을 통한 계정도용 탐지모델을 제안한다. 계정도용의 경우 현금화 시킬 수 있는 아이템 및 게임머니를 탈취해야하기 때문에 게임 행동상에서 경제활동에 치중되어 있으며 아이템 생산, 아이템 판매, 게임머니 획득 이라는 특정 시퀀스를 가지고 있다. 이를 기반으로 계정도용 탐지모델을 제안하였으며, 본 논문의 탐지모델을 활용하여 분류한 결과 84%의 정확도를 보였다. 더불어 거래 네트워크 분석을 통해 계정도용 시 발생하는 거래특성에 대해 분석하였다.
자동 게임 프로그램(auto-playing game programs)은 게임 플레이어를 대신하여 게임 캐릭터를 조종하는 프로그램으로 MMORPG(massively multi-player online role playing game)에서 빈번히 사용되고 있다. MMORPG에서 게임 캐릭터의 레벨을 올리기 위해서는 경험치가 필요하며, 경험치 증가 과정에서 아이템을 구매할 때 사용되는 게임 머니와 특정한 기술을 사용할 수 있는 아이템을 획득한다. 이러한 레벨-업 과정에서 게임 플레이어들은 지루함을 느끼게 되고, 빠른 게임 캐릭터의 성장을 위해 자동 프로그램을 사용하여 게임 캐릭터의 레벨을 증가시키는 경우가 빈번히 발생한다 그러나 자동 프로그램은 게임상에서 비정상적으로 자원을 독점하여 게임 시스템을 황폐화시킬 뿐만 아니라, 불법적인 수익사업으로 악용되어 건전한 게임산업 육성을 방해한다. 본 논문에서는 이러한 자동 게임 프로그램을 찾아내기 위하여 게임 캐릭터에 의해 발생되는 마우스와 키보드를 포함한 윈도우 이벤트 시퀀스를 분석하고, 이벤트 시퀀스로부터 속성 벡터를 생성하여 결정트리 학습을 수행하였다. 결정트리 학습은 윈도우 이벤트 시퀀스에 의해 생성된 속성 벡터들을 이용하여 자동 프로그램을 분류한다. 본 논문에서는 윈도우 이벤트 시퀀스를 활용하여 생성한 26개의 속성들을 결정트리 학습에 적용함으로써 MMORPG에서 자동 프로그램을 효과적으로 분류할 수 있다는 것을 MMORPG에 속하는 몇 가지 게임에 대한 실험을 통해 확인하였다.
MMORPG(Massively Multiplayer Online Role Playing Game)는 장시간 게임에 접속하여 자신이 맡은 역할을 수행해 나가는 게임으로서, 사용자의 몰입도가 다른 게임에 비해 월등히 높은 게임이며, 게임 내 많은 컨텐츠를 보유하고 있는 게임이다. 그러나 다양한 게임 내 컨텐츠 중 게임의 흥미를 높이는 데 가장 중요한 역할을 하는 NPC(Non Player Character)의 행동 패턴이 너무 단순하므로 게임을 지루하게 만드는 요인으로 작용하고 있으므로, 많은 컨텐츠를 보유했음에도 불구하고 MMORPG는 지루한 게임이라는 인식이 사용자들에게 만연해 있다. 이에 본 논문에서는 NPC에게 성격과 감정을 심어주어, 사용자의 성향에 반응하는 동적인 행동을 보이는 NPC를 생성하고자 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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