본 논문에서는 봇 프레임워크의 Dialog와 HeroCard를 활용하여 게임 리그 오브 레전드의 초보자를 가이드 해 줄 수 있는 챗봇을 설계하고 구현한다. 이 애플리케이션은 게임 리그 오브 레전드 플레이어의 성향에 맞는 게임 속 캐릭터를 추천해 줄 수 있고 게임 내 요소에 대한 소개 및 설명을 할 수 있다.
e-sports는 최근 꾸준한 성장을 이루면서 세계적인 인기 스포츠 종목이 되었다. 본 논문에서는 e-sports의 대표적인 게임인 리그오브레전드 경기 시작 단계에서의 승패 예측 모델을 제안한다. 리그오브레전드에서는 챔피언이라고 불리는 게임 상의 유닛을 플레이어가 선택하여 플레이하게 되는데, 각 플레이어의 선택을 통하여 구성된 팀의 챔피언 능력치 조합은 승패에 영향을 미친다. 제안 모델은 별다른 도메인 지식 없이 플레이어 단위 챔피언 능력치를 팀 단위 챔피언 능력치로 임베딩한 Bidirectional LSTM 임베딩 기반 딥러닝 모델이다. 기존 분류 모델들과 비교 결과 팀 단위 챔피언 능력치 조합을 고려한 제안 모델에서 58.07%의 가장 높은 예측 정확도를 보였다.
본 논문은 AOS 게임 캐릭터의 온라인-오프라인-온라인 순환을 통한 재현 양상을 분석하고, 이를 통해서 게임 캐릭터 특유의 존재론적 의미와 특성을 도출하는 것을 목적으로 한다. 이를 위해 대표적인 AOS 게임인 <리그 오브 레전드>에 등장하는 123종의 캐릭터를 연구 대상으로 선정했다. 이를 피에르 레비의 존재론을 적용하여 게임 캐릭터의 재현 현상을 분석했다. 그 결과, 플레이어는 온라인 게임 공간의 캐릭터와 오프라인 코스튬 플레이의 캐릭터를 상호 연계하면서, 제한적 육체를 지닌 인간의 욕망을 대리적으로 실현하며 새로운 경험을 창출하는 것으로 밝혀졌다. 이처럼 온라인 게임 캐릭터는 가상과 현실을 넘나들며 인간 경험을 확장하는 존재로, 디지털 시대 새로운 인간화 과정을 보여준다.
본 논문의 목적은 온라인 게임에서 나타나는 사용자 생성 규칙의 양상 및 특징을 분석하고, 이를 통해 게임 내에서 플레이어의 정체성이 형성되는 방식을 밝히는 것이다. 이를 위해 유즈맵 시스템에서 기원한 온라인 게임 <리그 오브 레전드>를 연구 대상으로 채택하고, 규칙 이론을 바탕으로 사용자에 의해 만들어진 규칙의 양상을 분석하였다. 그 결과 게임 내에서 지배적으로 나타나는 규칙은 개발자가 만든 규칙이 아닌 사용자로부터의 창발적인 규칙에 있었다. 그리고 이러한 사용자 생성 규칙은 규칙 발견과 다수 사용자에 의한 선택의 과정을 거치면서 궁극적으로 시스템의 상태 변화까지 이끌어낸다. 본 논문에서의 사용자 생성 규칙에 관한 연구는 게임 내에서의 사용자 역할을 제고할 수 있도록 한다는 측면에서 의의를 가질 것으로 기대한다.
본 연구는 원본 텍스트의 특정 정보를 번역 텍스트에서 더욱 명료하게 드러내기 위해 활용되는 번역 전략인 '명시화'가 게임 번역에서는 어떻게 활용되어 게임 이용자에게 게임 이용에 필요한 정보를 제공하는지를 살펴보고자 한다. 이를 위해 본고에서는 명시화를 실행하기 위해 활용될 수 있는 '추가'와 '대체' 번역 방식이 게임 번역에서는 어떠한 방식으로, 어떠한 정보를 명시화하고 있는지를, 게임 '리그 오브 레전드(League of Legends)'의 등장인물의 대사, 등장인물의 능력, 장비 아이템에 관한 설명 텍스트를 사례로 하여 살펴보았다. 그 결과 게임 이용자 간의 대결이 주가 되는 장르의 게임 번역에서는 어휘의 삽입 혹은 대체를 통해 게임 조작과 관련된 정보를 명시화하는 것을 우선시하고 있으며, 게임 조작과 관련된 정보를 명시화하기 위해 게임 세계관, 문화와 관련된 정보는 일부 희생될 수 있음을 확인할 수 있었다.
본 연구는 플레이어의 개인 특성 변인이 게임 내의 트롤링 행위에 어떤 영향을 미치는지 파악하고자 하였다. 연구방법으로 <리그 오브 레전드>의 사용자 914명(남성 770명, 여성 144명, 평균연령 22.19세 SD=4.78)을 대상으로 온라인 설문을 진행하였다. 설문 내용은 나이, 레벨/티어, 자존감, 기본심리욕구, 공격성, 트롤링 행위 여부 등이었다. 분석결과 게임 내의 트롤링 행위에 영향을 미치는 플레이어의 개인 특성 변인으로 '나이', '신체적 공격성', '언어적 공격성'이 통계적으로 유의미한 결과를 나타냈다. 이를 통해 트롤링 행위의 근절을 위해서는 시스템적 구조개선에 앞서 플레이어 개인 성향의 확인과 이에 대한 충분한 이해가 선행되어야 함을 알 수 있었다.
본 논문의 목적은 온라인 게임 캐릭터에 나타난 젠더 형상화 양상 및 특징을 분석하고, 이를 통해 온라인 게임 캐릭터의 젠더 정체성이 구축되는 방식을 도출하는 것이다. 이를 위해 온라인 게임 <리그 오브 레전드>에 등장하는 캐릭터를 연구 대상으로 채택하고, 젠더 정체성 이론을 바탕으로 게임 개발자가 제시하는 시스템, 이미지, 담화 등에서 나타나는 캐릭터의 젠더 재현 양상을 분석하고, 플레이어의 재생산 과정을 살펴보았다. 그 결과 게임 개발자로부터 선험적으로 주어지는 게임 캐릭터의 젠더 정체성은 현실의 관습 및 선입견을 답습하는 단계에 머무르고 있으며, 플레이어 또한 그러한 흐름에 부응하고 있었다. 온라인 게임은 플레이어의 텍스트 개입과 변환의 가능성이 높으며 끊임없이 발전하고 진화할 수 있는 대안적 공간으로서의 가능성을 내재하는 바, 인간 경험의 확장 가능성을 제시하고 현실의 한계를 극복할 수 있는 가능성을 지닌다.
현재 국내 e스포츠 시장 규모와 사용자들이 지속적으로 증가되고 있는 시점에서 배틀그라운드라는 게임이 e스포츠 시장에 진입하였다. 배틀그라운드가 현재 e스포츠에 끼치고 있는 영향이 크지만, 좋은 반응을 유도하지 못하고 있다. 본 논문에서는 좋지 않은 평을 받고 있는 배틀그라운드의 e스포츠화와 과거의 스타크래프트, LOL(리그오브레전드)과는 달리 배틀그라운드가 흥행하지 못하는 이유와, e스포츠에 적합한지를 연구하고, 차선책을 제안한다.
일반적으로 멀티 온라인 배틀 게임은 게임의 참가자들이 팀을 이루어 전략을 짜고 협력하여 주어진 목적을 성취하면 승리한다. 게임에서는 승리를 판가름 할 수 있는 다양한 요소(e.g. 골드, 아이템, 캐릭터의 레벨 등)들이 있다. 본 논문에서는 게임 플레이 중에 다양한 요소를 분석하여 실시간으로 승률을 예측할 수 있는 딥러닝 기반의 모델을 제안하고 이를 리그오브레전드 게임에 적용하여 그 결과를 분석하였다.
본 연구에서는 게임 초반 10분의 데이터를 이용하여 리그오브레전드 게임의 최종승패를 랭크별로 예측하고, 구축된 승패예측 모형으로부터 변수중요도를 추출하여 승리를 위한 초반 게임운영의 방향성을 알아보았다. 그 결과 모든 랭크에서 70% 이상의 정확도로 승패를 예측할 수 있었다. 이는 경기 양상이 대부분 뒤집히지 않고 최종승패로 이어지는 것을 의미하며, 이러한 경향성은 상위 랭크로 갈수록 더욱 강하게 나타났다. 랭크와 무관하게 킬(데스)가 초반 게임에서 최종승패에 가장 큰 영향을 미치는 요소로 나타났으나, 일부 변수는 랭크에 따라 중요도 순위가 변화하였고 이는 유저가 속한 랭크에 따라 승리에 효과적인 초반 전략방향에 차이가 있음을 시사한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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