• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제26권4호
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• pp.213-221
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• 2021

이 논문은 League of Legends (LOL) 게임의 승패를 예측하기 위하여 Deep Neural Network Model 시스템을 제안한다. 이 모델은 다양한 LOL 빅데이터를 활용하여 TensorFlow 의 Keras에 의하여 설계하였다. 연구 방법으로 한국 서버의 챌린저 리그에서 행해진 약 26000 경기 데이터 셋을 분석하여, 경기 도중 데이터를 수집하여 그 중에서 드래곤 처치 수, 챔피언 레벨, 정령, 타워 처치 수가 게임 결과에 유의미한 영향을 끼치는 것을 확인하였다. 이 모델은 Sigmoid, ReLu 와 Logcosh 함수를 사용했을 때 더 높은 정확도를 얻을 수 있었다. 실제 LOL의 프로 게임 16경기를 예측한 결과 93.75%의 정확도를 도출했다. 게임 평균시간이 34분인 것을 고려하였을 때, 게임 중반 15분 정도에 게임의 승패를 예측할 수 있음이 증명되었다. 본 논문에서 설계한 이 프로그램은 전 세계 E-sports 프로리그의 활성화, 승패예측과 프로팀의 유용한 훈련지표로 활용 가능하다고 사료된다.

• 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.

• 정보과학회 컴퓨팅의 실제 논문지
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• 제23권1호
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• pp.37-44
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• 2017

AOS(Aeon of Strife)장르의 게임들은 단순히 즐기는 컴퓨터 게임이 아닌 대표적인 e스포츠 종목으로 자리매김하고 있으며 전문성을 필요로 하는 스포츠의 특성상, 게임 플레이 패턴 및 시즌 별 캐릭터 선택 등 게임 운영에 필요한 통계 분석의 중요성이 증가하고 있다. 본 논문에서는 대표적인 AOS 게임 중의 하나인 리그오브레전드의 게임 데이터를 이용해 데이터 마이닝 기법을 이용한 게임의 전략적 분석을 실시한다. 통계적 승률 예측 기법인 로지스틱 회귀분석과 판별 분석 및 인공신경망을 이용하여 게임의 승패 예측 모형을 설계하고 실험한다. 게임 데이터 분석 결과는 확률을 표시한 그래프로 표현되어 게임 플레이를 돕기 위해 개발된 시각적 도구에 이용한다. 승패 예측 모형의 실험 결과, 평균적으로 95%의 높은 분류율을 보이고 시각화 도구를 통해 게임 플레이의 다양한 전략 수립에 이용됨을 보인다.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• 제28권2호
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• pp.237-250
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• 2017

스포츠의 새로운 분야로 자리 잡고 있는 e-스포츠는 국내 뿐 아니라 해외에서도 많은 인기를 얻고 있다. 그 중 AOS (aeon of strife) 장르의 게임들은 대표적인 e-스포츠 대회 중 하나로 주목받으며, 방송 및 미디어 매체는 다양한 통계 지표를 활용한 게임 중계를 실시하고 있다. 본 논문에서는 AOS 장르의 게임인 리그오브레전드의 게임 데이터를 이용한 통계적 분석으로 게임 내 지표를 개선하고 승패예측을 위한 승패예측모형을 설계한다. 인자 분석을 통해 구한 인자로 기존의 지표를 개선하는 새로운 지표를 창출하고, 판별 분석, 인공신경망, SVM을 이용한 승패예측모형을 추정해 모형 간 비교를 실시하였다. 그 결과, 게임 내 포지션의 특성을 반영한 인자 점수로 새로운 지표를 제안하였으며, 세 가지 승패예측모형은 모두 평균 95% 의 높은 정분류율을 보였다.

• 한국빅데이터학회지
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• 제5권2호
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• pp.231-240
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• 2020

정보통신기술의 발달과 더불어 게임 산업이 성장하면서 유저의 게임데이터는 다양한 플레이 및 옵션에 따라 초 단위로 기록되며 방대한 양의 게임데이터를 빅데이터 기반으로 분석할 수 있게 되었다. 비즈니스와 결합하여 다양한 분야에서 수익창출을 위한 새로운 가치를 발견하는 것에 빅데이터를 활용하고 있지만, 게임 산업에서의 빅데이터 활용은 미흡한 실정이다. 본 연구에서는 리그오브레전드의 게임데이터를 이용하여 라인 별 승패예측모형을 구축한 뒤 세분화 된 라인의 특성을 반영한 변수 중요도를 도출하여 일반 게임유저가 승률을 올리기 위해 전적검색사이트를 이용하여 사전에 팀 구성원에 대한 정보를 제공받을 수 있도록 한다.

• 디지털융복합연구
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• 제18권1호
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• pp.271-276
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• 2020

본 연구에서는 게임 캐릭터의 조형적 형태가 플레이어의 몰입에 어느 정도의 영향을 미치는지에 대해 알아보기 위해 현재 국내에서 가장 많은 접속자를 기록하는 MMO 슈팅게임인 '배틀 그라운드' 와 MOVA 게임인 '리그 오브 레전드'를 중심으로 캐릭터의 조형적 특성을 비교하여 분석해 보았다. 분석 결과는 빠르게 진행되는 슈팅게임보다는 스토리텔링이 중요한 요소인 MOVA 게임이나 MMORPG 게임에서 캐릭터의 형태가 플레이어의 몰입도에 영향을 더 크게 주는 것으로 나타났다. 특히 캐릭터에 아이템을 더해주면서 레벨업을 시키는 게임의 경우에는 신체 비례가 일반적인 사람의 비율보다 길어진 8-9등신의 형태가 주류를 이루고 있음을 알 수 있다.

• 한국게임학회 논문지
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• 제21권5호
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• pp.133-142
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• 2021

본 연구는 청소년 게임 과몰입 해소를 위한 e-스포츠 온라인 수련활동 프로그램인 '온라인 롤(League of Legends: LoL) 게임 학교'에 대한 효과성을 조사하였다. 서울시교육청 학생교육원에서 주관한 온라인 롤 게임학교는 e-스포츠게임을 전문적으로 배울 수 있는 다양한 활동과 관련 진로를 탐색해 볼 수 있는 수련활동이 학생들에게 긍정적인 정서를 제공하였고, 내재적 동기 유발에도 긍정적인 영향을 준 것으로 나타났다. 디지털 환경에 익숙하고 이색적인 경험을 추구하는 Z세대 청소년들에게 e-스포츠 교육 콘텐츠가 건강한 게임 문화를 이해하는데 직접적인 도움이 되고, 자신의 진로와 삶에 대한 건설적인 생각을 할 수 있는 계기를 만드는데 기여할 것으로 전망한다.

• 한국게임학회 논문지
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• 제21권1호
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• pp.149-160
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• 2021

최근 게임 시장에서는 플레이밍(flaming), 트롤링(trolling) 및 불법 프로그램 활용과 같은 비도덕적 게임행동에 대한 우려가 급증하고 있다. 이러한 게임행동이 게임산업에 미치는 부정적 영향이 적지 않지만, 관련 연구는 여전히 부족한 상황이다. 본고는 게임추론 가설을 통해 비도덕적 게임 행동 양상을 정리하고, 연관요인으로 이용자의 게임규칙 인식과 공정성 지각, 사회적 정체성 및 도덕적 정체성, 도덕적 포지셔닝 등에 대해 209명의 <리그 오브 레전드> 이용자 데이터를 분석하였다. 분석 결과, 도덕적 정체성과 형식적 규칙 인지는 비도덕적 게임 행동에 부적 영향력을 미친 반면, 도덕적 포지셔닝과 사회정체성은 비도덕적 게임 행동에 정적 영향을 미치는 것으로 나타났다. 특히, 도덕적 정체성과 도덕적 포지셔닝은 상호작용 효과를 보였다.