게임을 플레이하는 사람들의 범주가 더 넓고 다양해졌고, 새로운 속성들이 게임에 반영되고 있다. 이러한 변화에 따라 지금의 플레이어들이 게임을 어떻게 인식하고 분류하는지 이해하고 파악하는 것이 필요하다. 본 연구에서는 게임 플레이어 30명을 P표본으로 선정하여 디지털 게임 분류 요소에 대한 Q표본 29개를 기반으로 Q방법론을 수행하였다. QUANL 프로그램으로 분석한 결과, 총 3개의 유형이 구분되었다. 첫 번째 유형은 외부적인 관점에서 보이는 게임 구성요소를 중요한 분류 기준으로 인식하고 있어 '물리적 환경중심 플레이어'로 명명하였다. 두 번째 유형은 게임 내부에 존재하는 구성요소들이 게임을 분류하는 중요한 기준이라고 인식하기에 '콘텐츠 중심 플레이어'로 명명하였다. 세 번째 유형은 게임을 분류하는 데에 있어 게임 플레이어 자신의 주관적 느낌과 생각을 중요하게 인식하고 있어 '감성 경험 중심 플레이어'로 명명하였다. 본 연구는 지금의 게임 플레이어들이 실제 게임을 어떻게 인식하고 분류하는지, 그 유형과 특성을 프레임워크로 분류했다는 점에서 의의가 있다.
본 논문은 소셜 네트워크 게임(SNG) 플레이어의 플레이 행동 중 사회적 행동을 기준으로, SNG 플레이어의 성격유형별 플레이 행동 결과에 따른 유희성 수준 반응을 비교 분석하였다. 이를 위해 게임 플레이 공간에 따라 SNG 플레이 행동을 사회적 연결성 행동과 비사회적 연결성 행동으로 분류하고, 성격유형 5가지 기준에서 각 성격유형별 SNG 플레이어의 행동과 유희성의 관계를 실증적 실험을 통해 확인하였다. 결과는 SNG 플레이어의 행동에 대한 유희성이 성격유형별로 뚜렷한 특징을 보이며, 사회적 행동에 대해서 성격유형 간 유의미한 차이가 있음을 보여준다. 이는 SNG 플레이 설계 시 플레이어의 성격유형을 고려하여 SNG의 주된 재미의 목적인 사회적 연결성에 대한 플레이 비중을 결정하는 자료로써 활용 가능할 것이다.
본 연구는 온라인 게임 플레이어의 유형에 따라 몰입 및 충성도에 어떠한 차이가 나타나는지 분석하였다. 한 주간 이용시간 2시간 이상의 게임 플레이어가 2시간미만 이용자보다 통계적으로 유의하게 몰입도가 높게 나타났으며, 한 주간 3시간 이상 게임을 하는 플레이어는 한 주간 1시간미만 플레이어에 비해 충성도가 높게 나타났다. 6달 이상 게임을 한 플레이어가 6달 미만으로 게임을 한 플레이어보다 통계적으로 몰입도가 높게 나타났으며, 6~9개월 게임을 한 플레이어가 3개월 미만 플레이어보다 충성도가 높게 나타났다. 또한 높은 레벨과 계급을 지니고 있는 게임 플레이어가 낮은 레벨의 게임 플레이어보다 몰입도와 충성도가 높은 것으로 조사되었다.
게임 테크놀로지의 발전은 플레이어로 하여금 시각적 만족을 향유할 기회를 제공한다. 반면 게임 미디어가 재현해내는 서사적 향유와 만족감은 퇴보시키는 결과를 야기한다. 이야기 예술의 진화라는 관점에서 독창적 게임 스토리텔링의 소멸과 부재는 게임을 향한 플레이어들의 비판적 견해로 이어진다. 특히 게임 스토리텔링을 플레이어 층위에서 실제 작동하게 하는 퀘스트는 반복적이고 전형적인 내용으로 명령형의 과제만을 플레이어에게 제공하는 한계점에 와 있다. 이른바 퀘스트를 통한 의미 있는 플레이와 스토리텔링의 효과가 간과되고 있는 것이다. 이에 본 연구에서는 퀘스트의 대표적인 기능이라고 할 수 있는 수행성과 행동규정성을 넘어, 플레이어가 디자인된 퀘스트 규칙을 수정, 개편하는 편집가능성을 개념화하고, 그 특성을 운용하는 플레이어의 특성을 4가지로 유형화해보았다. 이를 통해 퀘스트의 편집가능성이 플레이어 스스로 게임성을 강화하고 게임 플레이에 몰입할 수 있는 기회를 제공함을 확인할 수 있었다.
본 연구의 목적은 교육 게이미피케이션 환경에서 바틀의 플레이어 유형간의 학업 성취도 차이를 검증하는 것이다. 연구를 진행하기 위해 2016년 2학기 K대학교에서 진행된 게이미피케이션 전공과목 수강생 250명을 대상으로 설문조사를 실시했다. 총 235명의 학생이 참여하여 바틀의 플레이어 유형에 대한 설문에 응답했다. 최종 성적 데이터와 플레이어 유형 설문 결과를 종합하고, 통계적 분석을 통해 학업 성취도 차이를 검증했다. 연구결과에 따르면, 각 플레이어 유형별로 유의미한 학업 성취도 차이가 발생했고, 이는 플레이어 유형별로 다른 학습 태도를 가지고 있음을 의미한다. 본 연구결과를 통해 교육 게이미피케이션이 적용된 수업을 구성할 때, 플레이어 유형별 특성을 반영한 수업 커리큘럼개발에 참고가 가능하다.
멀티플레이어 온라인 게임(MOG)은 수백 또는 수천명의 플레이어들을 위한 게임이며 대부분 인터넷을 이용하여 수행된다. MOG를 위한 P2P(peer-to-peer) 구조는 잠재적으로 규모조정성 증대, 비용 절감, 성능 향상 등이 가능하다. P2P 기반 게임의 기본 개념은 게임 상태를 플레이어들에게 분산 시켜서 각 플레이어가가 처리, 통신, 저장 업무를 수행하도록 하는 것이다. 객체에 대한 갱신 과정이 기본 사본에서 먼저 수행되는 기본 사본 기반 복제 기법에서도 객체들의 기본 사본은 플레이어들 간에 분산된다. 대부분의 멀티플레이어 게임은 각 객체마다 강한 일관성을 제공하기 위하여 기본 사본 모델을 사용한다. 게임은 여러 수준의 민감도를 가지며 각각의 일관성 요건에 따라 영역화될 수 있는 다양한 유형의 게임 액션들로 구성된다. 게임 내에서 각 액션의 유형마다 적절한 일관성 수준이 유지될 때 본 논문에서는 게임 개발업체가 성능과 일관성 간에 적절한 상충 관계를 선택할 수 있도록 한다. 기본 사본 모델을 갖는 P2P 게임 구조에 대한 성능 분석 결과가 기술된다.
최근에 서비스되는 모바일 게임들은 대부분 일일 퀘스트 시스템을 갖고 있다. 일일 퀘스트는 매일마다 반복적으로 수행할 수 있는 과제와 적절한 보상을 제공하여, 플레이어에게 게임의 플레이 방향을 알려주면서 접속을 유도할 수 있는 훌륭한 장치이다. 그러나 비슷한 과제의 반복적인 수행은 자칫하면 지루해질 수 있어 플레이어들의 동기부여를 고려한 일일 퀘스트에 대한 연구는 게임 경험 향상에 중요한 주제이다. 본 연구는 일일 퀘스트에 대한 학술적 논의가 매우 부족함에 대한 인식을 기반으로, 현재 서비스 중인 모바일 게임의 일일 퀘스트 유형을 정리하고, 플레이어의 성향에 따라 어떤 일일 퀘스트 유형을 선호하는지, 어떤 유형에서 동기를 더욱 향상시킬 수 있는 지를 분석하였다. 그 결과로 다음 세 가지를 도출해 내었다. 첫째, 일일 퀘스트를 클리어할 때마다 단계적으로 추가 보상을 제공하여 플레이어들의 동기를 향상시킬 수 있다. 둘째, 플레이 성향에 따라 선호하는 일일 퀘스트의 유형이 다를 수 있으며, 자율성을 중요하게 생각하는 플레이어들은 자신이 직접 퀘스트를 선택할 수 있는 기회를 통해 동기를 향상시킬 수 있다. 마지막으로, 숙련으로부터 더욱 동기 부여를 받는 성향의 플레이어들은 퀘스트를 모두 완료했다는 피드백으로 동기를 향상시킬 수 있다.
본 연구는 기존 RPG에서 주요한 재미 요소로 기능하던 성장 모티프가 MMORPG(Massive Multi-user Online Role Palying Game)에서 어떤 식으로 변형되어 나타나는 지 살펴본다. 성장과 역할 수행을 통해 재미를 얻는 게임인 MMORPG는 성장 서사에서 많이 나타나는 구조인 여정형 혹은 탐색형의 구조를 보편적으로 차용하고 있다. 그러나 기존 서사물에서 성장 모티프가 정체성 찾기와 같은 내면적인 변화를 나타내기 위해 구조를 차용하는 반면, 게임에서는 위의 구조를 통해 얻은 성장의 결과물을 수치의 증가나 외적 형태의 변화를 통해 나타낸다. 즉, 경험치나 아이템을 통해 성장이 수치화되어 나타나는 것이다. 이는 여정형 탐색담이라는 성장 서사의 보편적 구조에서 게임적인 특수성이 더해진 것이라 할 수 있다. 성장 소설만의 서사적 유형이란 바로 주인공의 변화 양상이 미숙에서 성숙으로, 불완전에서 완전으로, 결핍에서 충족으로 변화하는 과정을 담고 있는 이야기적 특질을 의미한다. 그러한 미숙하고 불완전한 존재가 변화하게 되는 계기와 과정, 그리고 그 결과로 구조화된 유형적 특질을 갖고 있는 소설 양식이 성장소설이라 할 수 있는 것이다. 이러한 구조화된 유형적 특질은 신화나 민담에서는 탐색담이나 여행담으로 나타난다. 게임에서의 성장은 캐릭터의 성장과 직결된다. 본격적으로 플레이어와 동일시되어 성장을 대리 경험적으로 체험하는 것은 D&D 온라인을 거쳐, 현재 MMORPG의 형태를 구현해낸 울티마 온라인이 이후부터이다. 세부적으로 구현된 세계와 온라인을 통해 생성된 방대한 네트워크 안에서 플레이어는 자신과 동일화된 캐릭터를 플레이하면서 대리경험을 하게 된다. 즉, 플레이어가 캐릭터의 성장에 작용하는 여러 가지 변수를 선택하고, 조작해가면서 자신만의 캐릭터를 생성해 나가면서, MMORPG가 구현하는 게임 세계에 구성원이자 일원이 되는 것이다. MORPG는 기존의 RPG의 선형적인 성장에 비해 복합적인 양상을 보여준다. 문화에서의 성장 서사에서 일반적으로 발견되는 여정형의 탐색담은 개발자 서사인 배경 스토리에서 나타나며, 레벨시스템과 이에 따른 공간의 배치에 따라 플레이어에게 직접적인 영향'을 끼친다. 영속적인 세계와 플레이어 간의 상호작용을 통해 일어나는 사용자 서사는 완결된 형태의 캐릭터를 무의미하게 만든다. 플레이어는 비선형적인 성장을 끊임없이 계속하게 되는 것이다.
본 연구의 목적은 데이터 클러스터링을 활용해 기존의 플레이어 유형 이론을 비교하고 검증하는 것이다. 연구 진행을 위해 A 대학교 2016년 2학기에 진행된 초대형 강의 수강생의 결과 데이터 235개를 활용했다. 본 연구에서는 K-평균(Means)과 적절한 클러스터 수를 결정하기 위해 실루엣(Silhouette) 평가기법을 적용했다. 적용한 플레이어 유형은 바틀의 2차원, 3차원 플레이어 유형, Ferro의 5 가지 유형, 브레인헥스이다. 연구결과에 따르면, 바틀의 2차원 플레이어 유형이 데이터 클러스터링 관점에서 가장 적합한 것으로 나타났다. 각 플레이어 유형 별 특성분포도 해석했다. 본 연구결과는 게이미피케이션을 적용하거나 개발 프로세스를 연구할 때 사용되는 플레이어 분석 부분에 영향을 미칠 것으로 예상된다.
본 논문은 Krafton의 PUBG: BATTLEGROUNDS 게임에서 플레이어 분류를 목표로 하며, 포즈 추정기술을 사용하여 일반 플레이어와 봇을 구분한다. 이는 게임에서 직접 수집한 비디오 데이터를 기반으로 하며, 다음과 같은 두 가지 접근 방식을 제안한다. 첫 번째 방법은 동작 시퀀스 분석을 통해, 사용자의 특정동작 패턴을 식별하고 로지스틱 회귀 모델을 활용해 사용자 유형을 분류한다. 두 번째 방법은 YOLO-pose 모델을 사용하여 비디오 데이터에서 키포인트를 추출하고, 이를 LSTM 모델에 적용하여 프레임별로 사용자의 유형을 분류한다. 이러한 이중 접근 방식은 게임의 공정성과 사용자 경험을 향상시키는 새로운 도구를 제공하며, 보다 안전한 게임 환경에 기여할 수 있다. 이 연구는 게임 산업뿐만 아니라 보안 및 모니터링 분야에서도 동작 분석에 대한 혁신적인 접근 방식으로 활용될 잠재력을 가지고 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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