This study investigates user experiences of reward-based mini-games, gamified elements within the domestic mobile commerce sector. Recently, gamification marketing strategies have been actively employed in mobile commerce services to attract customers, increase dwell time, and enhance revisit rates. Conducting research on user experiences of gamified elements, we quantified evaluations of how users perceive these elements within mobile commerce. Using enjoyment, immersion, rewards, value, and utility as criteria, we designed a questionnaire and conducted surveys, followed by 1:1 in-depth interviews with users aged 20 to 40. The experimental results highlight the need for strategies to increase user satisfaction in terms of enjoyment and immersion, as well as the necessity to enhance user experiences related to predictable reward systems and product exploration to facilitate product purchases. It is hoped that this study will provide insights for companies seeking to incorporate gamified elements into their marketing strategies and improve user experiences.
Park, Doo-Kyung;Yoon, Tae-Bok;Park, Kyo-Hyun;Lee, Jee-Hyong
한국HCI학회:학술대회논문집
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2007.02a
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pp.162-167
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2007
최근 컴퓨터 게임에 등장하는 NPC(Non-player Character)에 각종 인공지능 기법을 적용하는 연구들이 이루어지고 있다. 하지만 대부분의 연구가 플레이어를 상대하는 적대적 입장의 NPC들의 움직임 조절에 초점을 맞추고 있고 아직까지 게임 상에서 등장하는 모든 NPC는 항상 같은 말과 비슷한 행동을 되풀이하는 모습만을 보여주고 있다. 이는 플레이어가 게임을 비현실적으로 느끼게 만들고 결과적으로 게임의 재미를 저하시키는 요소로 작용한다. 플레이어에게 보다 현실적인 게임 환경을 제공하기 위해서는 NPC가 단순히 게임의 배경을 구성하는 오브젝트가 아니라 다양한 대화를 통해 플레이어에게 많은 영향을 주게 하여 게임의 기여도를 높여주어야 한다. 본 논문에서는 이를 위해 게임 속에서 주어지는 퀘스트를 구성하는 NPC, 몬스터, 보상 등의 속성 정보를 온톨로지로 구성하고, 인터넷에 존재하는 게임 커뮤니티에서 퀘스트 질의/응답 게시판의 글을 추출하여, 플레이어의 관련 질의에 응답하는 NPC를 구현하고자 한다. 이를 위해 온톨로지 정보를 이용한 검색 알고리즘을 구현하였고, 시뮬레이션을 통해 NPC가 커뮤니티 게시글(국문/영문) 정보를 이용하여 유저에게 고정되지 않은 다양한 메시지를 전달하면서 동시에 유저의 게임 진행을 도와주는 모습을 확인하였다.
Game program had been classed by 3D or on-line game etc, and engine and game programming simply, But, game programmer's kind more classified new, Artifical Intelligence game programmer's role is important. This paper makes game character study and moved by intelligence using reinforcement learning algorithm. Fought with character enemy using developed game, Confirmed whether embodied game character is facile by intelligence, As result of an experiment, we know, studied character defends excellently than randomly moved character.
Park, Doo-Kyung;Yoon, Tae-Bok;Park, Kyo-Hyun;Lee, Jee-Hyong
Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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2006.10b
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pp.164-168
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2006
최근 컴퓨터 게임에 등장하는 NPC(Non-player Character)에 각종 인공지능 기법을 적용하는 연구들이 이루어지고 있다. 하지만 대부분의 연구가 플레이어를 상대하는 적대적 입장의NPC들의 움직임 조절에 초점을 맞추고 있고 아직까지 게임 상에서 등장하는 모든 NPC는 항상 같은 말과 비슷한 행동을 되풀이하는 모습만을 보여주고 있다. 이는 플레이어가 게임을 비현실적으로 느끼게 만들고 결과적으로 게임의 재미를 저하시키는 요소로 작용한다. 플레이어에게 보다 현실적인 게임 환경을 제공하기 위해서는NPC가 단순히 게임의 배경을 구성하는 오브젝트가 아니라 다양한 대화를 통해 플레이어에게 많은 영향을 주게 하여 게임의 기여도를 높여주어야 한다. 본 논문에서는 이를 위해 게임 속에서 주어지는 퀘스트를 구성하는 NPC, 몬스터, 보상 등의 속성 정보를 온톨로지화 하고, 인터넷에 존재하는 게임 커뮤니티에서 퀘스트 질의/응답 게시판의 글을 추출하여, 플레이어의 관련 질의에 응답하는 NPC를 구현하고자 한다. 이를 위해 온톨로지 정보를 이용한 검색 알고리즘을 구현하였고,시뮬레이션을 통해 NPC가 커뮤니티 게시글 정보를 이용하여 유저에게 고정되지 않은 다양한 메시지를 전달하면서 동시에 유저의 게임 진행을 도와주는 모습을 확인하였다.
In this paper, we examined the concept of three types of double loot box respectively and analyzed each characteristics of double loot box by game case study. Those types are divided into the following three cases; 1) Double-mileage gacha 2) Double-limited period gacha 3) Kompu gacha. As the result, Double loot boxs are characterized as below: 1) Double loot box has a tendency to combine various type of loot boxes. 2) Double loot box's reward is hard to gain in game, or not to sell in game store. With these features, double loot box could be a gambling sales strategy. To solve this problem, this study suggested that it is essential to revise game self-regulations, enhance the professionalism of monitoring groups, and propel the self-effort of game companies.
Nowadays, learning of agents gets more and more useful in game environments. But it takes a long learning time to produce satisfactory results in game. So, we need a good method to shorten the learning time. In this paper, we present a strategy for improving the learning performance of Q-learning with prediction information. It refers to the chosen action at each status in the Q-learning algorithm, It stores the referred value at the P-table of prediction module, and then it searches some values with high frequency at the table. The values are used to renew second compensation value from the Q-table. Our experiments show that our approach gets the efficiency improvement of average 9% after the middle point of learning experiments, and that the more actions in a status space, the higher performance.
Procurement of development funds is a very difficult process in the Korean game industry where competition is fierce. Recently, crowdfunding has been used as a convenient platform to attract potential investors to secure the development cost of the game. This study explored the factors influencing the success of crowdfunding for game development projects. We collected data on 229 game development projects in Tumblebuck, a reward-based crowdfunding site in Korea. According to the results of the logistic regression model, the factors that have a positive effect on the success of funding are the average compensation amount relative to the target amount, the number of SNS shares, the number of updates, and the originality of the proposed game. Video playback time has been found to have a negative impact. Based on the results of this study, it is expected that planning a game development project considering the variables affecting the success of crowdfunding will help financing.
This research aims to suggest a gamified smart learning design for Korean EFL young learners' speaking proficiency. Gamification is the use of game-thinking and game mechanics in non-game contexts to engage users in solving problems. Thus, the gamified smart learning as gamification in education is designed not only to elicit students' participation but also to enhance speaking skills. Especially, this research based on the results of a pilot study is focused on easing the burden of homework as well as engaging the speaking English game for the primary students with a relatively short attention span. The game elements utilized in this study are competition, rewards, customized characterization and so on. Kakao Talk is selected for this gamified smart learning research because of its ease of accessibility, and multiple applicable functions for language learning such as voice recording, text messaging and sharing videos or photos. Gamification in smart learning can be a means of productive approach to contemporary EFL teaching and learning.
Crowd funding is the method of raising money for a project, companies from a large group of people via the Internet, in return for future products or equity. Kickstarter is the largest and most successful crowdfunding site where creative projects raise reward based funding. Drawing on dataset of 80,267 projects with combined funding over $1.3b from 8.1m people, this paper suggest that backer select project based on their preference on the project, instead profitability of the project. It suggests that well-established platform and big size of network increases the chance of success of the project due to a ripple effect and blockbuster effects. Clear communication about the project's idea and goal is highly correlated with success. Regular communication on the project site, such as by constant progress updates, helps the success of the project. Equity-based crowdfunding is emerging as an innovative means of raising capital for businesses, so it has been receiving a lot of attention and expectation from the government and the market. The findings of this paper and others will help to get some understanding and insight into equity-based crowdfunding. However, Kickstarter differs from equity-based crowdfunding in the goals of the backers. Kickstarter's backers are not investors, they are contributors. To understand equity-based crowdfunding, the subject will need further study.
This paper introduce a quiz game contents based on gesture interface. We analyzed the off-line quiz games, extracted its presiding components, and digitalized them so that the proposed game contents is able to substitute for the off-line quiz games. We used the Kinect camera to obtain the depth images and performed the preprocessing including vertical human segmentation, head detection and tracking and hand detection, and gesture recognition for hand-up, hand vertical movement, fist shape, pass and fist-and-attraction. Especially, we defined the interface gestures designed as a metaphor for natural gestures in real world so that users are able to feel abstract concept of movement, selection and confirmation tangibly. Compared to our previous work, we added the card compensation process for completeness, improved the vertical hand movement and the fist shape recognition methods for the example selection and presented an organized test to measure the recognition performance. The implemented quiz application program was tested in real time and showed very satisfactory gesture recognition results.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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