This study proposes the method for converging Buddhist Worldview into games. The Rogue-like game "Dungeed" and "Nectar Ritual Painting" were selected for analysis. Next, the characteristics of the Buddhist worldview in Nectar Ritual Painting and the Rogue-like game Dungeed were compared and analyzed. As a result, this study proposed game elements of Rogue-like that analyzed in the characteristics of Buddhist world view. In the future, we will examine the expandability of the game through the Buddhist Worldview.
Proceedings of the Korea Contents Association Conference
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2019.05a
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pp.277-278
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2019
한국, 중국, 일본 3개 국가 30개 모바일 게임을 대상으로 초반 로그인 플로우를 조사하고 특징을 분석하였다. 그 결과, 한중일 3국의 차별별적인 UX디자인 전략을 확인할 수 있었다. 중국의 게임들은 한중일 중 최초 로그인에 소요되는 시간이 가장 짧고 약관동의 등 사용자가 불필요하게 느끼는 절차는 로그인이 완료된 다음 후순위로 둔 것으로 확인할 수 있었다. 일본의 경우 아이디/비번 입력으로 대표되는 로그인 개념 자체를 없애고, 유저가 원할 경우에만 데이터 백업을 할 수 있는 장치를 후반에 마련해둔 뒤, 최대한 빠르게 게임 플레이를 경험 할 수 있게 설계한 게임들이 많았다.
In-game cheating by the use of unauthorized software programs has always been a big problem that they can damage in First Person Shooting games, although companies operate a variety of client security solutions in order to prevent games from the cheating attempts. This paper proposes a method for detecting cheaters in FPS games by using game log analysis in a server-side. To accomplish this, we did a comparative analysis of characteristics between cheaters and general users focused on commonly loaded logs in the game. We proposed a cheating detection model by using artificial neural network algorithm. In addition, we did the performance evaluation of the proposed model by using the real dataset used in business.
본 논문에서 대 규모 네트워크 게임서버는 기능별로 분산화 되어야 하며, 분산되어 있는 여러 서버 중 특정기능을 수행하는 서버가 장애를 발생하여 전체 시스템에 영향을 주어서는 안 된다. 본 논문이 제시한 구조는 로그인 처리만 수행하는 서버로서 네트워크 게임은 물론 로그인 처리를 요구하는 다른 시스템들에도 적용 가능하다.
다양한 장르 및 형태를 가진 온라인게임이 여가활동의 하나로 자리를 잡으면서 온라인게임 시장이 성장하고 있다. 이를 틈 타 온라인게임 내에서 허가되지 않은 형태의 프로그램을 운용하면서 정당한 플레이어에게 피해를 입히고 나아가 게임사에 막대한 손실을 입히는 오토/봇 프로그램 사용자가 등장하였다. 오토/봇 프로그램은 그 형태가 다양하고 사용자 역시 국내뿐 아니라 해외에도 다수 존재하다 보니 추적이 쉽지 않다. 또한, 온라인게임과 최근 각광받고 있는 스마트 기기용 게임 사용자가 늘면서 로그의 양이 폭발적으로 증가하고 있으며 로그정보로부터 봇에 대한 정보뿐 아니라 게임 운영계획에 필요한 통계정보에 대한 분석 요구가 커지고 있다. 본고에서는 온라인게임에서의 봇/오토 프로그램과 이에 대한 탐지기법 및 로그관리 기술동향에 대해서 살펴본다.
온라인게임은 부정로그인 및 게임봇 (Game BOT) 탐지 등 서비스에 악영향을 주는 이상징후를 조기에 탐지해야 하는 서비스 분야이다 보니, 데이터기반 보안 (Data-Driven Security)이 상당히 오랜 기간 자생적으로 구축이 되어왔다. 온라인 게임은 초당 동시접속이 800만~1천만에 육박하는 게임도 시장에 빈번히 존재하기 때문에, 게임유저들의 로그데이터를 빅데이터 기술을 접목한 데이터 분석이 필수적이다. 본고에서는 온라인게임 분야에 존재하는 다양한 위협요소 중 하나인 게임봇 및 작업장 탐지에 적용된 데이터기반 보안 기술들에 대해 조사하고 향후 온라인게임분야에서의 데이터기반 보안의 연구 방향을 제시해 보고자 한다.
Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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v.26
no.7
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pp.1013-1018
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2022
Game Industry sustained growth for some time, but the lifespan of a game is shortening. Various efforts to improve the quality of services for the game players which play a role in extending the lifespan of games. When a game is serviced, the server of the game starts to store log informations, and the stored data became important measures to predict game user's activities. As the game's data gathers, it becomes highly useful big data. By analyzing the data of the game stored in this way, a game service issue analysis procedure is proposed to improve the quality of the game service and to proceed with a better service, and based on the analysis in this way, it was applied to the balance test process and verified through expert to the balance test process. If the log analysis process is applied through this paper, it will be a basic data that can improve the quality of game services.
Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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2021.05a
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pp.85-87
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2021
This work seeks to extract items necessary for the competitive structure of content or the balance of content through a study of the balance between users in MMORPG. The balance of the game is used in various terms and its definitions are different. To solve these problems, we conducted a literature study on the definition of balance, which extracted the log entries needed for balance. The big data of the game has very important research value, but it is not being utilized properly. Through this study, we hope to collect systematic log data and utilize it for real game operations.
As the industry develops, the technology used for games is also being advanced. In particular, AI technology is used to game automation and intelligence. These game player patterns are widely used in online games such as player matchmaking, generation of friendly or hostile NPCs, and balancing of game worlds. This study proposes a model generation method for game players. For model generation, attributes such as hunting, collection, movement, combat, crisis management, production, and interaction were defined, and patterns were extracted and modeled using decision tree method. To evaluate the proposed method, we used the game log of a commercial game and confirmed the meaningful results.
Journal of the Korea Institute of Information Security & Cryptology
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v.31
no.6
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pp.1097-1104
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2021
Online game-bots are already known for a lot of persons by various ways. It leads to problems such as declining game player's interest, in-game financial crisis, etc. Detecting and restricting of game-bot is now essential. Because both publishers and players get disadvantages from their long term abnormal working. But it is not easy to restrict, because of false restriction risks. Game publishers need to distinguish game-bot from server-side game logs. At last, it should can make reasons for game-bot restriction. In this paper, we classified game-bot users by using daily separated game logs for testing data. For daily-driven detection, we separated total dataset into one day logs. Preliminary detects game-bots with one day logs, and determines total results by using these data. Daily driven detection advantages on detection which contains combined game playing style. Which shows like normal user and game-bot. These methodology shows better F1-score, which one of indicator which demonstrate classification accuracy. It increases from 0.898 to 0.945 by using Random Forest classifier.
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