본 연구는 게임 이용자의 성향에 대한 분석을 통해 게임 이용자를 유형화하고, 게임 캐릭터 의 선호도를 중심으로 조형요소를 도출하여 이용자의 유형과 캐릭터 선호도 관계를 분석함으로서, 게임 이용자의 성향에 따른 게임 캐릭터 개발을 제안하는 것에 목적이 있다. 이를 위해 게임 이용자의 몰입도와 관련된 이용자 분류 방법을 조사하였으며, 이를 기초로 설문조사를 하였다. 설문조사 결과를 바탕으로 이용자 유형을 재정의 하였고, 게임 캐릭터 디자인 요소를 추출하여 이용자의 성향에 따른 캐릭터 선호도차이를 규명하였다.
최근 미디어 환경과 게임 제작 기술의 급격한 발전으로 멀티 플랫폼 게임 환경이 일반화되면서 복합적인 융합 장르의 게임이 다수 제작되었고, 기존의 플랫폼에 의한 장르 구분은 그 경계가 모호해졌다. 게임 장르는 유저의 놀이적 참여로 인해 게임의 내용이 완성되는 유저 중심의 '서사와 놀이'라는 융합 콘텐츠이다. 본 논문에서는 게임에 대한 주체가 유저라는 본질적인 인식에 입각하여, 유저의 행위 유형에 따른 게임의 장르 구분을 제시하는 바이다. 유저의 행위는 각 장르마다 각기 다른 목표와 규칙체계 안에서 이루어지며, 이 때 상호작용은 게임 세계에 몰입하기 위한 중요한 행위가 된다. 그러므로 게임 장르별 유저의 행위 구분 및 인식은 게임 구조에 대한 파악에 있어 매우 중요한 요소가 되며, 게임 설계 및 제작 방향을 제시하고 해석할 수 있는 게임 구조의 재정립에 도움이 될 것으로 기대한다.
Based on the love styles theory used in psychology, this paper classifies users(Passionate Love, Game-playing Love, Friendship Love, Practical Love, Possessive Love, Altruistic Love) and investigates satisfaction with the motivation for using TikTok love videos(Entertainment, Social Relationship, Love skills-learning, Self-verification, Problem-solving) according to the theory of use and satisfaction. First, 414 users were selected to conduct TikTok surveys to collect data. Then, through the analysis of the research results, among the six love types, game-playing type and possessive type have a positive (+) impact on entertainment motivation and love skill-learning motivation. Game-playing type also have a positive (+) impact on social relationship motivation and self-verification motivation. In addition, altruistic type and possessive type are also factors to strengthen the motivation of self-verification. The altruistic type, possessive type and practical type will improve the problem-solving motivation. Finally, through hierarchial multiple regression analysis, it is confirmed that game-playing love type, entertainment motivation, love skill-learning motivation and self-verification motivation can improve user satisfaction. The above results enrich the research of user classification as well as providing inspiration for improving the quality and communication efficiency of TikTok's video and enhancing user experience.
최근 증강현실 게임인 Pokemon GO에 대한 사람들의 관심이 높아지기 시작하였다. 그러나 게임 특성으로 인해 다양한 직 간접적인 문제들이 부각되면서 우려 또한 증가하고 있다. 국내는 아직 정식으로 출시되지는 않았으나 국내의 게임 등급 분류기준은 이러한 실외형 증강현실 게임에 적용하기에는 한계점이 있다. 이에 본 논문에서는 Pokemon GO와 관련하여 실제 발생한 문제 상황을 살펴보고 국내외의 게임물등급분류체계를 분석하여 국내 게임 이용자들의 안전한 게임이용을 위한 방안을 논의하고자 한다. 실외형 증강현실 게임의 문제점에 대한 사례들을 분석한 결과 이용자의 안전한 이용을 위해서는 기존의 게임등급분류체계에 '물리적 위험성'이라는 새로운 기준이 추가될 필요가 있는 것으로 나타났다. 정부의 게임 규제가 완화되어가고 있는 시점에서 가까운 미래에 증강현실 기술을 이용한 다양한 게임이 등장할 것으로 예측된다. 따라서 사전 안전장치로써 게임물등급분류체계에 대한 개선방향을 마련하는 것이 중요하며, 이는 안전한 게임 이용을 통해 게임 이용 및 산업 성장에도 긍정적 영향을 미칠 것으로 기대한다.
본 논문에서는 생체 신호를 이용하는 체감형 게임 인터페이스 개발을 위하여 근전도 신호로부터 사용자의 동작 의도를 실시간으로 인식할 수 있는 장치를 개발하여 방향성을 필요로 하는 게임에 적용하였다. 근전도 신호를 획득하기 위한 장치는 4 채널로 이루어지며, 정의되는 손목동작으로는 Up, Right, Down, Left로 규정하였다. 각각의 동작으로부터 획득한 신호를 문턱치와 채널 간의 비교를 통하여 사용자의 의도를 인식하게 하였다. 방향성 분류 결과를 통하여 키보드의 방향키를 제어하고, 게임에 적용하게 된다. 개발된 장치는 재미와 흥미를 유도하여 효과적인 운동을 기대할 수 있으며, 상용화된 게임에도 적용할 수 있다.
본 논문에서는 게임의 재미를 높이고 속도감 있는 게임 진행을 위하여 게임 캐릭터의 특징에 따라 움직임이 없는 캐릭터(NPC)와 움직임이 있는 캐릭터(Monster)로 분류하는 방법을 제시한다. 분류 속성은 각각의 캐릭터 내부에 있는 직선선분의 특징을 추출하여 사용한다. 우선 캐릭터 내부에 존재하는 에지 특징을 추출하여 EEDH를 산출하고 또한 방향성을 질감의 속성으로 이용하여 SSPD를 계산한다. 추출된 속성들은 특정 방향에 따른 에너지를 나타내며 캐릭터 내부의 특정 방향에 대한 크기를 나타내고 있기 때문에 게임 캐릭터들을 NPC와 Monster로 분류 하는 속성으로 이용하였다. 본 논문에서 제안한 방법은 게임진행에서 유저가 불필요한 플레이를 함으로서 소모되는 시간을 줄이고 전략적이고 속도감 있게 플레이 할 수 있는 기능을 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.
Recently game addiction of young people has become a social issue. Therefore, many studies, mostly surveys, have been conducted to diagnose game addiction. In this paper, we suggest how to distinguish levels of addiction based on EEG. To this end, we first classify four groups by the degrees of addiction to internet games (High-risk group, Vigilance group, Normal group, Good-user group) using CSG (Comprehensive Scale for Assessing Game Behavior) and then measure their Event Related Potential(ERP) in the Go/NoGo Task. Specifically, we measure the signals of P300, N400 and N200 from the channels of the NoGo stimulus and Go stimulus. In addition, we extract distinct features from the discrete wavelet transform of the EEG signal and use these features to distinguish the degrees of addiction to internet games. The experiments in this study show that High-risk and Vigilance group exhibit lower Go-N200 amplitude of Fz channel than Normal and Good-user groups. In Go-P300 and NoGo-P300 of Fz channel, High-risk and Vigilance groups exhibit higher amplitude than Normal and Good-user group. In Go-N400 and NoGo-N400 of Pz channel, High-risk and Vigilance group exhibit lower amplitude than Normal and Good-user group. The test after the learning study of the extracted characteristics of each frequency band from the EEG signal showed 85% classification accuracy.
온라인 게임에서 게임 봇의 사용은 개인정보 탈취, 계정도용의 보안 문제를 발생시킨다. 또한, 게임 봇은 게임 내재화를 불공정하게 수집하여 게임 콘텐츠의 빠른 소비와 정당한 게임 사용자에게 상대적 박탈감을 주어 게임시장 침체를 일으킨다. 본 연구에서는 실제 온라인 게임 내 캐릭터의 성장 과정 분석을 통해 성장 유형을 정의하고, 성장 유형에서 게임봇을 탐지 및 하드코어 유저와 봇을 분류하는 프레임워크를 제안한다. 실제 게임 데이터에 제안한 프레임워크를 적용하여 5가지로 성장 유형을 분류하였고, 93%의 정확도로 봇 탐지 및 하드코어 유저와 봇을 구분하였다. 또한 기존 연구에서 봇으로 탐지되었던 하드코어 유저를 구분해내고, 게임 봇을 성장 전에 사전 탐지함으로써 향상된 성능을 보였다.
국내 게임 시장에서도 점차 멀티 플랫폼인 "스팀"을 통해 선정성이 높은 해외 성인 게임이 출시를 하고 있는 중이며 국내 게임 사용자들도 플레이를 해볼 수 있게 되었다. 하지만 국내에서는 심사기관의 제재로 인해 성인 게임을 플레이하고자 하는 사용자들의 의견과 충돌하고 있다. 따라서 본 연구에서는 해외 게임 심사과정과 현황을 조사하고 사용자 설문조사 결과를 통해 국내 게임 시장이 어떻게 받아들어야 하는지 제시하고자 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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