• 한국게임학회 논문지
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• 제8권3호
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• pp.3-14
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• 2008

본 연구는 영화와 같은 다른 문화콘텐츠의 장르 구분을 수용하면서 애매하고 모호하게 지속되고 있는 게임 장르의 구분에 대한 새로운 시도이다. 게임 그 자체만을 대상으로 장르 구분을 할 경우 먼저 고려하게 되는 것은 게이머의 행위에 기반한 장르구분과 텍스트에 기반한 장르구분이 있을 수 있다. 연구 결과 게이머의 행위에 기반한 장르구분은 행위의 의미의 중복성과 이에 대한 객관적인 판단기준의 부재에 따라 그 한계를 드러낸다. 이에 반해서 상대적으로 객관적인 기준을 제시할 수 있는 게임 텍스트에 기반한 장르 구분은 3단계를 거쳐서 7개의 유형인 물리적 장애물 게임, 물리-인지적 장애물 게임, 인지적 장애물 게임, 인지-물리적 장애물 게임, 운용 게임, 대전 게임, 순위 게임으로 나뉘어진다. 그리고 각 유형의 게임들은 고유의 관습과 성격을 공유하고 있다.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제24권3호
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• pp.87-94
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• 2024

LLM(Large Language Model)을 활용하여 사전에 게임 데이터 학습 없이 텍스트 기반 게임을 수행할 수 있는지 알아보았다. LLM을 구현한 시스템으로는 ChatGPT-3.5와 가장 최신 형태인 ChatGPT-4를 채택하였다. 이에 더해 ChatGPT-4에 본 논문에서 제안하는 영구 메모리 기능을 추가하여 세 개의 게임 플레이어 에이전트를 제작하였다. 텍스트 기반 게임으로 가장 유명한 Zork를 활용하여 복잡한 장소를 이동해가며 정보를 모으고 퍼즐을 풀 수 있는지 알아보았다. 그 결과 세 에이전트 중 영구 메모리 기능을 추가한 에이전트의 성능이 탐험을 가장 넓은 범위로 진행하였고 점수도 가장 뛰어났다. 그러나 세 에이전트 모두 퍼즐을 푸는데 한계를 보였으며 이는 다단계 추론이 필요한 문제에 LLM이 취약하다는 것을 보여주었다. 그럼에도 여전히 본 논문에서 제안하는 에이전트를 사용하면 전체 장소의 37.3%를 방문하고, 방문했던 장소의 아이템을 모두 모으는데 성공할 수 있었던 것으로 LLM의 가능성을 확인할 수 있었다.

• 한국게임학회 논문지
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• 제18권1호
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• pp.135-148
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• 2018

본 연구는 Pym이 제시한 모방 이론(Copying Theory)이 게임을 번역하는 데에 효과적인 전략임을 제시하고자 한다. 게임에서 사용되는 언어는 대부분이 영어인데 이는 게임이 주로 미국을 중심으로 발전되어 왔기 때문이다. 사람들은 게임을 하며 효율적인 의사소통을 추구하며 때문에 그들은 번역된 단어들을 간단하게 축약시키거나 원어를 그대로 발음되는 대로 사용하며 이는 의사소통에 있어서 효과적인 전략으로 작동하고 있다. 이러한 양상을 통해 게임을 번역하는 데에 있어서 외래어를 그대로 사용하는 것이 번역가의 선택 가능한 효과적인 전략 중 하나임을 알 수 있다.

• 한국게임학회지
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• 제8권1호
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• pp.32-38
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• 2011

수학적 명제들을 사용하는 수학교육용 게임의 학습 도움말이나 안내말은 그래픽 우선 인지스타일을 가진 게임세대의 학습자를 위해 그래픽적인 형태로 표현하는 것이 필요하다. 본 논문에서는 수학 명제들에 대한 객체 기반 비주얼적 표현방법을 제안하였다. 이 표현방법은 단어들과 함께 그래픽적 기호들과 수학적 기호들 사용하여 객체 기반적인 표현방법의 규칙을 갖고 있다. 그래서 수학적 의미를 정확하게 표현하거나 이해하기가 쉽다. 그리고 학습자가 내용을 빠르게 읽을 수 있다. 제안된 방법은 게임 세대 학습자들에게 교육용 게임을 통해 수학 학습의 스캐폴딩으로써 도움을 받기가 좋다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제11권10호
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• pp.59-68
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• 2011

축구 경기를 분석하고 이를 팀 전략 수립에 활용하는 축구 분석관의 역할이 강조됨에 따라, 방송용 축구 경기에서 주요 이벤트의 탐지와 같은 절차적 기능 이상의 고수준의 해석 방법들이 요구되고 있다. 본 논문에서는 인터넷 기반의 텍스트 방송인 축구 웹 캐스트에서 실시간으로 제공하는 텍스트 정보를 기반으로 텍스트 마이닝을 이용한 축구 경기의 전략 수립이 가능한 고수준의 해석 기법을 제안한다. 제안하는 해석기법은 축구 웹 캐스트의 텍스트 정보와 도메인 지식을 기반으로 축구 경기의 다양한 속성, 동작 그리고 이벤트 등 메타데이터를 추출하고, 인덱싱하고, 텍스트 마이닝의 다양한 해석 기법인 연관 규칙 마이닝, 성장도 분석, 그리고 패스파인더 네트워크 분석 기법 등을 사용함으로써 유용한 지식을 추출한다. 실제 2010년 월드컵의 스페인 팀 경기들을 중계한 웹 캐스트의 텍스트 정보를 대상으로 제안된 기법의 타당성을 실험적으로 검증한다.

• 한국게임학회 논문지
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• 제21권2호
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• pp.17-32
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• 2021

본 연구는 원 소스 멀티 유즈 시대의 원천 콘텐츠로 각광받고 있는 게임에 집중하여, 게임과 게임을 바탕으로 만들어진 영화의 텍스트를 분석한 뒤 장르와 문법의 전환 과정에서 나타나는 현상과 변화, 그리고 그 속에 담긴 심층적인 의미를 고찰해 보고자 하였다. 이에 보글러의 '영웅 여정의 12단계' 및 그래마스의 '행위소 모델'을 사용하여 니드 포 스피드, 어쌔신크리드, 워크래프트의 세 작품을 교차 분석 함으로써 담화의 구조를 살펴보고, 게임에서 영화로 이동하는 과정에서 텍스트의 변화가 가져온 유의미한 변곡점을 분석하였다.

• 한국컴퓨터게임학회논문지
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• 제31권4호
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• pp.29-36
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• 2018

본 논문은 모바일 게임과 게임하기의 변화를 통합적으로 살피기 위해 모바일 게임의 시공간적 특성을 미하일 바흐친(Mikhail Bakhtin)의 크로노토프(chronotope) 개념을 통해 고찰하는 것을 목적으로 한다. 소설에서 재현되는 시간과 공간 사이의 내적 연관을 지칭하는 개념인 크로노토프를 바탕으로 모바일 게임 플랫폼에서의 시공간 경험과 모바일 게임 텍스트의 재구성 간의 내적 연관을 살펴보았다. 모바일 게임은 플레이어라는 존재 기반의 혼종적 플랫폼을 통해 게임하기의 행위를 일상의 시공간과 중첩시키면서 플레이어의 의지를 바탕으로 지금-여기의 세계를 구축한다. 플레이어를 플랫폼으로 하는 모바일 게임의 크로노토프는 가상세계에 접속하는 것이 아닌, 지금-여기라는 현재의 공간에서 생성되는 것이다. 본고에서는 이와 같은 모바일 게임의 크로노토프 재현 양상을 역할수행 게임과 위치기반 게임을 중심으로 살펴보았다. 모바일 역할수행 게임에서는 자동 전투 시스템을 중심으로 플레이어가 느슨한 거리감을 유지면서 서사적이고 관계적인 경험이 약화된 탈역사적 크로노토프가 나타난다. 위치기반 게임에서는 가상세계와 실제세계의 중첩을 통해 유희적 의미를 발생시키는 플레이어가 주도하는 생성의 크로노토프가 나타난다.

• 한국게임학회 논문지
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• 제18권3호
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• pp.87-102
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• 2018

본 연구는 효과적인 게임 현지화 방법에 대한 연구로 게임 텍스트의 번역에 있어 캐릭터성이 미치는 영향력을 증명하고자 한다. 보편적으로 상호작용 스토리텔링의 구조를 가진 게임 속 캐릭터들은 게임 속에서 일어나는 이벤트의 큰 영향력을 가진다. 또한 캐릭터가 특정 문화나 상징에 기반을 둔 경우 필연적으로 스토리와 연계성이 더욱 강해진다. 본 연구는 카발라의 '세피로트의 나무'를 바탕으로 캐릭터성이 구성된 게임 '로보토미 코퍼레이션'에 등장하는 캐릭터들의 캐릭터성을 분석하고 이를 통해 효과적인 현지화를 위해 게임 번역이 나아가야 할 방향을 제시하고자 한다.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제6권11호
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• pp.2866-2879
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• 2012

Among the various security threats in online games, the use of game bots is the most serious problem. Previous studies on game bot detection have proposed many methods to find out discriminable behaviors of bots from humans based on the fact that a bot's playing pattern is different from that of a human. In this paper, we look at the chatting data that reflects gamers' communication patterns and propose a communication pattern analysis framework for online game bot detection. In massive multi-user online role playing games (MMORPGs), game bots use chatting message in a different way from normal users. We derive four features; a network feature, a descriptive feature, a diversity feature and a text feature. To measure the diversity of communication patterns, we propose lightly summarized indices, which are computationally inexpensive and intuitive. For text features, we derive lexical, syntactic and semantic features from chatting contents using text mining techniques. To build the learning model for game bot detection, we test and compare three classification models: the random forest, logistic regression and lazy learning. We apply the proposed framework to AION operated by NCsoft, a leading online game company in Korea. As a result of our experiments, we found that the random forest outperforms the logistic regression and lazy learning. The model that employs the entire feature sets gives the highest performance with a precision value of 0.893 and a recall value of 0.965.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제10권7호
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• pp.133-141
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• 2010

본 연구의 목적은 웹 게임을 이용한 새로운 온라인 설문조사방법을 제시하는 것이다. 이는 웹 게임에서 실제로 사용되는 배경을 중심으로 공간 디자인 요소와 감성언어 간의 상관관계를 규명하고 데이터베이스 시스템을 구축하여 기존 온라인 설문조사방법의 한계인 불성실한 응답의 문제를 극복하는 새로운 조사방법론 제시 하는 것이다. 이를 위해서 관련 문헌을 고찰하고 기존 텍스트 기반의 설문 조사 방법과 온라인 설문조사의 장단점을 비교하여 그 단점에 해당하는 오류를 개선할 수 있는 웹 게임 기반의 온라인 설문조사 방법을 도출하였다. 이는 주거 전통 상업 환타지 등 4가지 공간과 감성어휘들 간의 상관관계를 가우스분포의 위치 결정값을 기초로 감성어휘 데이터베이스가 구현되었다. 본 연구는 소비자 선호도 조사와 같은 모집단 예측 시스템에 활용할 수 있을 것을 시사한다.