• 한국게임학회 논문지
• /
• 제15권1호
• /
• pp.45-54
• /
• 2015

본 논문은 MMORPG에 나타나는 서사 양식 전환과 그에 따른 사용자 정체성의 차이를 <블레이드 앤 소울>과 <다크폴>을 중심으로 분석한다. 그 결과 <블레이드 앤 소울>과 <다크폴>이 각각 이상적 서사를 중심으로 한 로망스 양식과 기반 서사가 부재하는 아이러니 양식을 지니고 있음을 알 수 있었다. 이러한 서사 양식의 전환은 사용자로 하여금 서사적 동기로 구성된 허구적 페르소나가 아닌 사용자의 사적 동기가 개입한 수행적 페르소나를 형성하도록 한다.

• 한국정보통신학회논문지
• /
• 제22권10호
• /
• pp.1340-1346
• /
• 2018

게임 고객의 충성도 혹은 재구매 의도를 경영학의 고객 충성도 이론을 적용해 보는 거시적 분석이 있었지만 게임 시스템이 복잡해지면서 흥행에 성공한 특정 게임의 장기 충성 사용자의 행동 패턴을 분석함으로써 실증적으로 그 게임에 대한 애착과 성공의 원인을 알아보는 것도 의미가 있다. 본 논문에서는 2012년 출시되어 초창기에 흥행에 큰 성공을 거두고 지금도 점유율 10위권에 자리하고 있는 판타지 퓨전 무협 MMORPG 블레이드 앤 소울의 3년 이상 장기충성 사용자들의 행동 패턴이 1년 미만의 캐주얼 집단, 플레이 경력 1~3년 사이의 집단과 어떻게 다른 지 222명의 피험자에 대해 설문을 통해 살펴보았다. 그 결과 그 게임의 강점으로 알려진 던전 활동, 비무, 전장의 전투 방식과 내용보다는 그 게임 커뮤니티에의 끈끈한 애착이 더 중요했다. 심지어 전투 밸런스의 만족도는 5점 척도에서 모든 그룹이 1점대를 기록하기도 하고 초심자와 장기사용자가 1~3년 사용자보다 전투 레벨이 높은 U-커브를 나타내기도 했다. 이에 다시 148명의 장기 사용자의 설문 분석을 통해 커뮤니티 내 인간관계 형성 요인과 패턴을 조사하였다.

• 한국게임학회 논문지
• /
• 제20권3호
• /
• pp.3-14
• /
• 2020

본 연구의 목적은 게임 인공지능의 조기정착과 확산을 위해 이용자 만족에 영향을 미치는 요인을 분석하는 것이다. 이를 위해 엔씨소프트의 MMORPG 게임 '블레이드&소울'을 플레이한 경험이 있는 20명의 이용자를 대상으로 심층 인터뷰를 진행하였다. 인터뷰 자료는 언어네트워크 분석 프로그램을 통해 핵심주제어를 파악, 주제어 사이의 관계를 분석하였다. 분석 결과 인공지능 게임 이용자 만족도에 영향을 미치는 키워드로 패턴, 콘텐츠, 다양성, 시스템, 신규유저확보 등이 도출되었다.

• 정보보호학회지
• /
• 제27권4호
• /
• pp.6-13
• /
• 2017

온라인 게임에서 불법 프로그램을 이용한 게임 봇을 대규모로 운영하는 전문 사설 업체를 속칭 '작업장(Gold Farming Group, GFG)'이라고 부른다. 기존에 작업장에서 운영하는 게임 봇은 24시간 쉬지 않고 반복적인 파밍을 통해 수익을 극대화하는 전략을 취했으나 최근 온라인 게임의 계정 가입이 쉬워지고 무료 플레이가 보편화되면서 개개의 게임 봇 계정이 수행하는 플레이 시간이나 취득 재화 수준을 낮추는 대신 수만 개의 계정을 번갈아 가며 운영하는 방식으로 변하고 있다. 이로 인해 플레이 활동 패턴에 기반한 기존의 탐지 모델들이 점차 무력화되고 있으며 진입 초기에 게임 봇을 빠르게 탐지하고 제재하는 방안이 점차 중요해지고 있다. 우리는 게임 봇을 조기에 탐지하기 위한 방안으로 계정 및 캐릭터의 이름이 갖는 특성을 활용한 게임 봇 탐지 기법을 제안한다. 제안한 기법의 유효성을 검증하기 위해 북미에서 서비스 중인 엔씨소프트의 MMORPG인 '블레이드 앤 소울'의 약 20만 개 계정 정보를 이용해 탐지 성능을 측정하였다. 실험에 의하면 캐릭터 이름에 대해 간단한 나이브 베이즈 분류기를 적용하는 것만으로도 AUC 기준으로 약 0.901의 성능을 기록하였다.

• 디지털융복합연구
• /
• 제13권11호
• /
• pp.357-364
• /
• 2015

게임에서 괴물의 독특한 이미지와 사람들이 가지는 미지 사물에 대한 호기심 때문에 게이머들은 평범한 일상생활에서 벗어나 가상의 공간에서 게임의 새로운 세상을 탐구하게 한다. 게이머들은 현실 세계에 없는 괴물 캐릭터와 상대하면서 즐거움과 신선함을 느끼고, 이러한 독특한 캐릭터들은 게이머들에게 인기가 많다. 현재까지 게임 괴물 캐릭터에 대한 연구는 아직 미흡하다고 사료되어진다, 또한 현재 많은 게임캐릭터들 중에 괴물 캐릭터디자인을 단순한 조형적 디자인에 제한하여 단순디자인을 하는, 조형적 단순함을 표현한 괴물 캐릭터 디자인들이 주를 이루고 있다고 사료된다. 괴물캐릭터의 융복합 디자인을 다방면으로 분석하여 괴물캐릭터의 디자인에 조형적 적용사려를 적용하고자 한다. 본 연구는 전통적인 괴물 캐릭터 이미지를 바탕으로 괴물 이미지의 접목 방식을 다방면으로 연구하고자 한다.

• 정보보호학회논문지
• /
• 제26권1호
• /
• pp.93-107
• /
• 2016

다중 접속 역할 게임(Massively Multi-Online Role Playing Game, MMORPG)에서 게임봇은 게임 밸런스에 악영향을 끼치고 일반 유저들에게 상대적인 박탈감을 느끼게 하여 게임 수명을 단축시키는 위험 요소이다. 따라서 그 동안 게임 봇을 탐지하기 위한 다양한 방법이 연구되었으나 특정 게임 컨텐츠의 특징에 초점을 맞춤에 따라 신규 게임이 출시될 때마다 탐지 기법 개발이 필요하거나 혹은 게임 및 봇 프로그램 업데이트에 따른 유지 보수 방안을 고려하지 않고 있다. 본 논문에서는 게임봇이 본질적으로 갖고 있는 특징인, 설정된 패턴에 따라 행동을 반복하는 자기유사성을 주요 특질로 이용한 기계 학습 기법을 제안하고 이렇게 학습한 모델을 자동으로 유지 보수하는 시스템을 제안하였다. 이렇게 제안한 방법은 엔씨소프트의 대표 MMORPG인 리니지, 아이온, 블레이드 앤 소울에 대해 성능을 테스트하였으며 시스템을 구현하여 실전에 적용하였다.

• 정보보호학회논문지
• /
• 제27권6호
• /
• pp.1431-1439
• /
• 2017

보안 분야에서 악성코드나 이상 행위를 탐지하기 위한 보안 로그의 분석은 매우 중요하며, 악성코드를 탐지하기 위한 이미지 시각화 분석 기술은 많은 선행 연구를 통해 논의되어져 왔다. 이러한 분석 기술은 온라인 게임에도 적용될 수 있다. 최근 온라인 게임에서 악성코드나 게임 봇, 매크로 도구 등의 악용 사례가 증가하므로 인해 정상적으로 게임을 이용하려는 유저들의 이탈이 늘어나는 추세로 서비스의 운영자가 제시간에 필요한 조치를 하지 않을 경우 게임 산업 자체가 무너질 수 있다. 본 논문에서는 분석의 효율성을 향상시키기 위해 로그 파일을 PNG 이미지로 변환하는 방식을 사용한 새로운 이탈 예측 모델을 제안한다. 제안하는 모델은 이미지 변환을 통해 기존의 로그 크기에 비해 52,849배 경량화된 분석이 가능하며 특성 분석이 별도로 필요하지 않은 방식으로 분석에 소요되는 시간을 단축시켰다. 모델의 유효성 검증을 위해서 엔씨소프트의 블레이드 앤 소울 게임의 실제 데이터를 사용하였고, 분석 결과 97%의 높은 정확도로 잠재적인 이탈 유저를 예측할 수 있었다.