The main goal of general Online games is that the game user gain a high level character. If you want to grow up your character so fast, you need to have proper items. But sometimes users get items in the game that are not fit for the character. For the reason, game's users exchange these items each other. But such a function that serviced in the game is very restricted. To improve dealing function, it is necessary to support various method in the game such as Internet item dealing sites. By providing various service like as auction system service not the general dealing method, it is convenient for game users to deal with their own items. In this paper, by analyzing both function of internet item dealing site and function of item dealing used some domestic on-line game, we are propose the design method of auction type e-commerce that has the each advantage. Using the our proposed method, users can get information rapidly who want to deal with their own items, and deal with items through various functions.
Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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v.8
no.6
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pp.1284-1290
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2004
In market-basket analysis, weighted association rule(WAR) discovery can mine the rules which include more beneficial information by reflecting item importance for special products. However, when items are divided into more than one group and item importance for each group must be measured by different measurement or separately, we cannot directly apply traditional weighted association rule discovery. To solve this problem, we propose a novel methodology to discovery the weighted association rule in this paper In this methodology, the items should be first divided into sub-groups according to the properties of the items, and the item importance is defined or calculated only with the items enclosed to the sub-group. Our algorithm makes qualitative evaluation for network risk assessment possible by generating risk rule set for risk factor using network sorority data, and quantitative evaluation possible by calculating risk value using statistical factors such as weight applied in rule generation. And, It can be widely used for new model of more delicate analysis in market-basket database in which the data items are distinctly separated.
In contrast to content_based filtering systems, collaborative filtering systems not only don't contain information of items, they can not recommend items when users don't provide the information of their interests. In this paper, we propose the recommender agent using association item tree to solve the shortcomings of collaborative filtering systems. Firstly, the proposed method clusters users into groups using vector space model and K-means algorithm and selects group typical rating values. Secondly, the degree of associations between items is extracted from computing mutual information between items and an associative item tree is generated by group. Finally, the method recommends items to an active user by using a group typical rating value and an association item tree. The recommender agent recommends items by combining user information with item information. In addition, it can accurately recommend items to an active user, whose information is insufficient at first rate, by using an association item tree based on mutual information for the similarity between items. The proposed method is compared with previous methods on the data set of MovieLens recommender system.
최근 온라인 게임 시장이 급속하게 성장하고 있다. 온라인 게임은 컴퓨터 게임의 장르 중에 상당히 큰 비중을 차지하고 있으며, 많은 사용자들은 온라인 게임을 매일 즐기고 있다. 온라인 게임 시장이 커지면서, 온라인 게임 아이템의 거래 시장 역시 성장하고 있으며, 온라인 게임 아이템은 게임 안에서 거래가 이루어질 뿐만 아니라 게임 밖에서도 실제 화폐를 통해 거래되고 있다. 게임 아이템에 대한 경매 사이트가 국내뿐만 아니라 외국에도 존재하여 활발히 거래가 이루어 지고 있으며, 2004년에는 게임 아이템의 구매를 위해서 최대 8억 8000만 달러에 이르는 실제 화폐가 지불될 정도로 게임 아이템의 거래 시장은 거대하다. 이렇게 규모가 커진 게임 아이템 거래 시장은 학술적으로, 실용적으로 많은 중요성을 갖는다. 그러나 온라인 게임 아이템 거래에 대한 실증적인 연구는 많지 않다. 몇몇 온라인 게임 아이템 거래에 대한 연구는 게임 아이템의 권리를 중심으로 연구가 되었으며, 게임에 대한 많은 연구는 게임 아이템보다는 몬스터와 싸우는 것이나 게임 캐릭터를 만드는 것과 같은 게임 플레잉 설계에 집중하고 있다. 또한 전자 상거래 분야에서는 사용자들이 거래를 통해 최대한의 이윤을 얻기 위할 것이라는, 즉 외적 동기를 가지고 있을 것이라는 가정을 바탕으로 거래의 효율성과 거래 비용에 초점을 맞추어 연구가 진행되었다. 그러나 온라인 게임 아이템은 실용적인 성격뿐만 아니라 유희적 성격을 가지고 있기 때문에 온라인 게임 아이템 거래에서 사용자는 외적 동기뿐만 아니라 내적 동기도 함께 가지게 된다. 본 연구는 거래 비용이론과 몰입, 그리고 재미와 관련된 이론을 바탕으로, 온라인 게임 아이템의 거래 방식이 사용자의 지각된 재미와 사용자가 느끼는 거래비용에 미치는 영향을 실험 방법론을 통해 실증적으로 검증하였다. 본 연구의 결과, 거래에서 내적 동기를 가진 사용자는 게임 아이템 거래 의도에 지각된 재미가 거래 비용에 비해 더 많은 영향을 미쳤으며, 외적 동기를 가진 사용자는 게임 아이템 거래 의도에 지각된 거래비용이 지각된 재미에 비해 더 많은 영향을 미쳤다. 본 연구의 결과는 과거 대부분의 관련 연구가 거래 방법의 유용성만을 강조해왔던 것과는 달리, 거래 자체의 재미와 즐거움, 그리고 거래에 대한 몰입 등의 감성적 측면을 고려함으로써 거래 비용 이론을 확장했다는 데 이론적 의의가 있을 것이다. 또한 실용적 측면에서 게임 아이템 거래 방식을 어떻게 설정해야 사용자들에게 유용성과 더불어 재미를 제공해 줄 수 있는지에 대한 실질적인 가이드라인을 제시할 수 있을 것이다.
Journal of the Korea Society of Computer and Information
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v.18
no.4
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pp.153-160
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2013
Online game provides a kind of cyber money aden and game instruments, items in order to attract game users. Game users want stronger, better and higher-leveled items with competition. Demands and supplies on items are formed and the transactions are made. The problem is there happen frequently illegal behaviors in the process of transactions. Among these illegal behaviors, for using other's id and password without authorization and stealing items, rejecting to return assigned items, providing stolen item to other who knows the fact or destroying others' items, it is difficult to apply provisions on properties in the criminal code on them. Because the criminal code has a duty to prevent separation between substantial criminal behavior and regulations, it should reflect substantial cultures and values of the times. Therefore, property like items in cyber space can be considered as new property to need to be protect under the criminal code and it may be not an interpretation of expansion. The reason is it is practical and reasonable to judge whether propertiness can be established considering cyber space's unique characteristics. It is time to review propertiness of Article No. 346 according to the request of times of the digital age.
We have to select business Item at various alternatives through BMO Evaluation Method. This study suggested selection method best business item using Visual Basic Program. Selection item of business item is technically power, capital strength, business administration capability, Maketings, Possible total sales, Goods of future growth, Expectations of competition goods, Creation of goods, and Management. Evaluation of each item value, add total values. It is important that business item selected well for adapted business. It should be able to decide business item using this study's program.
연구에서는 기존의 업종구분 없이 창업보육센터의 서비스와 입주기업의 성과와의 상관관계 분석과 관련된 연구들을 문화콘텐츠 분야의 기업 관점에서도 유의미한지 재 검증해보고, 또한 문화콘텐츠 기업의 특성상 아이템의 사업성이 입주기업의 성과에 유의미한 영향을 미치는지에 대해 검증하고자 한다. 그래서 문화콘텐츠 분야의 창업보육 시 필요한 서비스를 발굴하고 빠르게 변화하는 문화콘텐츠 시장의 성장에 따른 아이템의 사업성 평가에 따른 차별화된 창업보육 서비스를 통해 성과가 도출될 수 있도록 체계적이고 합리적인 문화콘텐츠 분야의 창업보육시스템 구축의 중요성에 대해서 논의하고자 한다. 실증분석을 위하여 설문조사는 경기도 문화콘텐츠분야 창업보육센터 입주기업을 대상으로 설문을 실시하였고, 설문 데이터의 실증분석 방법으로는 SmartPLS 2.0를 이용해 빈도분석(頻度分析), 신뢰도분석(信賴度分析), 그리고 구조모형을 통하여 가설검증을 실시하였다. 가설검증을 통해 분석한 결과를 다음과 같다. 첫째, 경기도 문화콘텐츠 분야 창업보육센터의 지원서비스 수준이 창업아이템의 사업타당성에 미치는 영향을 분석한 결과에서는, 공간 및 부대지원서비스, 경영지원서비스, 기술지원 서비스는 창업아이템의 사업타당성에는 유의한 영향을 미치지 않는 것으로 나타났으며, 인적지원 서비스 및 마케팅 지원 서비스는 유의미한 정(+)의 영향을 미치는 것을 확인 할 수 있었다. 둘째, 경기도 문화콘텐츠 분야 창업보육센터의 지원서비스 수준이 입주기업의 성과에 미치는 영향을 분석한 결과에서는, 공간 및 부대지원 서비스, 인적지원 서비스 및 마케팅지원 서비스는 입주기업의 재무적 성과에 유의미한 정(+)의 영향을 미치는 것을 확인 할 수 있었으나, 경영지원 서비스, 기술지원 서비스는 입주기업의 재무적 성과에 유의미한 영향을 미치지 않는 것으로 나타났다. 또한 공간 및 부대지원 서비스, 경영지원 서비스, 인적지원 서비스 및 마케팅지원 서비스는 입주기업의 비재무적 성과에 유의미한 정(+)의 영향을 미치는 것을 확인 할 수 있었으나. 기술지원 서비스는 입주기업의 비재무적 성과에 유의한 영향을 미치지 않는 것으로 나타났다. 셋째, 경기도 문화콘텐츠 분야 창업아이템의 사업타당성이 입주기업의 성과에 미치는 영향을 미치는 것을 분석한 결과 창업아이템의 사업타당성이 입주기업의 성과(재무적,비재무적) 성과에 모두 영향을 미치는 중요한 요소임을 확인 할 수 있었다.
Proceedings of the Korea Inteligent Information System Society Conference
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2007.05a
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pp.321-328
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2007
데이터마이닝은 대용량의 데이터에 숨겨진 의미있고 유용한 패턴과 상관관계를 추출하여 의사결정에 활용하는 작업이다. 그 중에서도 고객 트랜잭션의 데이터베이스에서 아이템 사이에 존재하는 연관규칙을 찾는 것은 중요한 일이 되었다. Apriori 알고리즘 이후 연관규칙을 찾기 위해 대용량 데이터베이스로부터 압축된 의미있는 정보를 저장하기 위한 데이터 구조와 알고리즘들이 제안되어 왔다. 본 논문에서는 정점으로 아이템을 표현하고, 간선으로 두 아이템집합을 표현하는 빈발 패턴 네트워크(FPN)이라 불리는 새 자료 구조를 제안한다. 빈발 패턴 네트워크에서 아이템 사이의 연관 관계를 발견하기 위해 이 구조를 어떻게 효율적으로 사용 하느냐에 초점을 두고 있다. 구조의 효율적인 사용을 위하여 한 아이템이 클러스터 내의 아이템과는 유사도가 높고, 다른 클러스터의 아이템과는 유사도가 낮도록 네트워크의 정점을 클러스터링하는 방법을 사용한다. 실험은 신뢰도, 상관관계 그리고 간선 가중치 유사도를 이용하여 네트워크에서 아이템 클러스터링의 정확도를 보여준다. 본 논문의 실험 결과를 통해 신뢰도 유사도가 네트워크의 정점을 클러스터링할 때 클러스터의 정확성에 가장 많은 영향을 미친다는 것을 알 수 있었다.
Collecting statistics from client requests, the broadcast server partitions data items into hot and cold-item sets with the optimal cut-off point. Hot items are broadcast periodically with periods based on their access probabilities. In a time slot with no hot items scheduled, the server broadcasts a proper cold item considering the waiting time and the number of outstanding requests. We analyze the optimal the cut-off point by calculating average response time as a function of the cut-off point. Simulation results show that our proposed algorithm outperforms existing methods in various circumstances.
The purpose of this paper is to study users' intention on paid game items through language network analysis. The functional item buying group considered the capabilities and strength of the game character as the most important factor for the winning of the games while the decorative game item buying users considered self-satisfaction for the unique outfit of their game character. Moreover, they reflected their game characters as themselves and another ego.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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