장바구니 분석에서, 가중 연관 규칙 탐사는 특정 상품에 대한 아이템의 중요도를 반영함으로써 더 많은 이익을 주는 정보를 규칙으로 탐사하였다. 그러나 트랜잭션을 구성하는 아이템들이 한 개 이상의 서로 다른 그룹으로 나누어진다면, 각 그룹의 특성을 반영하는 서로 다른 측정 방법으로 평가되어야 하므로 기존의 가중연관규칙 탐사 방법을 적용할 수가 없다. 본 논문에서는 이를 해결하기 위해서 가중 연관 규칙의 새로운 탐사 방법을 제안하였다. 먼저 각 아이템들은 유사한 특성에 따라 서브 그룹으로 나누고, 아이템 중요도(아이템 가중치)는 서브 그룹에 포함된 아이템들 단위로 계산한다 이때 적용되는 여러 가중 인자들은 아이템의 특성을 반영하는 아이템 그룹별로 재 정의하였다. 제안하는 방법은 네트워크 보안 데이터에 적용하여 위험을 일으키는 요소에 대한 위험 규칙 집합을 생성함으로써 네트워크 위험관리의 정성평가와, 규칙 생성 시 적용된 가중치와 같은 여러 통계인자들에 의해서 위험도를 계산함으로써 정량평가를 가능하게 하였다. 또한 데이터 아이템들이 상이하게 구별될 수 있는 특성을 만족하는 마켓 데이터의 새로운 응용분야에 넓게 적용될 수 있다.
본 연구에서는 게임 과금 유저를 기능성 아이템과 감성형 아이템 구매자, 두 집단으로 분류하여 이들의 과금에 대한 의사나 특성을 비교해 보았다. 통계 프로그램인 STATA MP를 사용하여 각 유저 집단의 독립 표본 t검정 확인 결과, 기능성 아이템을 구매하는 유저는 커뮤니티 지향성과 타 유저와의 상호작용을 중요시하는 경향을 나타냈다. 반면 감성형 아이템을 구매하는 유저는 디자인과 우월감, 그리고 그에 따른 과금 만족도가 더 높은 것으로 나타났다. 본 연구 결과는 게임사의 과금 정책 및 유료 아이템 설계에서 시사를 줄 수 있을 것으로 보인다.
본 연구에서는 퍼지논리 에이전트 기반 모델링(ABM: Agent-Based Modeling)을 이용한 시뮬레이션 기법을 이용하여 대표적 온라인 게임 장르인 MMORPG게임과 스포츠게임별로 게임 사용자들의 아이템 거래 행동특성을 분석하고자 한다. 온라인 게임 시장에서 아이템 거래는 게임회사의 수익성을 좌우하는 핵심변수이다. 그럼에도 불구하고, 기존 온라인 게임 연구에서는 게임 장르별로 게임 사용자들의 아이템 거래 행동특성을 면밀하게 분석하는 연구가 부족하였다. 이는 온라인 게임시장의 특성상 실증분석이 어렵기 때문이다. 이 같은 기존 연구의 한계를 극복하기 위한 방법으로 본 연구에서는 ABM을 이용한다. 한편, 게임 사용자들의 행동 특성은 게임 장르별로 달라지며 주어진 게임의 특성에 따라서 많은 편차를 보이기 때문에 그만큼 모호성과 불확실성이 수반된다. 이러한 상황을 고려하여 본 연구에서는 ABM과 퍼지 논리를 결합한 방법을 적용한다. 본 연구에서 고려한 온라인 게임 장르는 MMORPG와 스포츠게임이다. ABM과 퍼지 논리를 결합한 시뮬레이션 결과 MMORPG 게임장르에서는 사용자들이 고성능 아이템에 값비싼 가격을 지불할 동기가 있음이 확인되었다. 반면, 스포츠게임 장르의 경우 게임 사용자들은 아이템 성능 자체에는 민감하게 반응하지 않으며, 상대적으로 합리적인 가격대에서 게임 아이템 거래를 하고자 함을 알 수 있었다. 이 같은 본 연구의 분석결과로 미루어 볼 때 본 연구에서 제안하는 퍼지논리 기반의 ABM 시뮬레이션 기법은 온라인 게임사가 게임 아이템 관리 및 고객 이탈방지전략 수립 시 유용하게 사용될 가능성이 충분한 도구임을 알 수 있었다.
거대한 데이터베이스로부터 중요하고 의미 있는 정보를 찾아내기 위해 데이터 마이닝 기법들이 사용되며, 패턴 마이닝은 이러한 데이터 마이닝을 위한 중요한 기법 중에 하나이다. 패턴 마이닝은 거대 데이터베이스로부터 유용한 패턴을 찾아내는 기법이며, 패턴 마이닝 분야 중에 하나인 빈발 패턴 마이닝은 데이터베이스에서 최소 임계치 이상의 빈도수를 가지는 빈발 패턴을 마이닝 한다. 전통적인 빈발 패턴 마이닝은 전체 데이터베이스에 대한 단일 최소 임계치를 기반으로 중요 빈발 패턴을 마이닝 한다. 단일 최소 임계치 모델은 데이터베이스 내 모든 아이템이 동일한 특성을 가진다고 암묵적으로 가정한다. 그러나 실제 응용에서는 각 아이템들이 개별적인 특성을 가지고 있을 수 있으며, 따라서 이를 반영한 패턴 마이닝 기법이 요구된다. 데이터베이스 내 아이템들의 이러한 특성이 반영되지 않은 빈발 패턴 마이닝 모델에서, 중요한 희귀 아이템이 포함된 패턴을 마이닝 하기 위해서는 낮은 최소 임계치를 설정해야 한다. 그러나 너무 낮은 최소 임계치는 의미 없는 아이템들을 포함하는 수많은 패턴을 야기한다. 반대로 높은 최소 임계치는 희귀 아이템이 포함된 패턴을 마이닝 하지 못하는 희귀 아이템 문제라 불리는 딜레마가 발생한다. 이러한 문제의 해결을 위한 초기 연구들은 아이템 빈도수에 따라 데이터를 몇 개의 블록으로 분할하거나 관련 희귀 아이템들을 하나의 그룹으로 만드는 방법을 사용한 근사적 접근법을 제안하였다. 그러나 이러한 기법들은 근사적 방법의 적용에 의해 모든 희귀 패턴을 포함한 빈발 패턴을 마이닝 하지 못한다. 다중 최소 임계치를 고려한 패턴 마이닝 모델은 아이템들의 개별적인 특성을 반영하여 희귀 아이템 문제를 해결하기 위해 제안되었다. 다중 최소 임계치 기반의 빈발 패턴 마이닝 모델에서 각 아이템은 MIS (Minimum Item Support)라고 불리는 개별 최소 임계치를 가지며, 아이템들의 데이터베이스 내 빈도수를 기반으로 계산된다. 다중 최소 임계치 모델은 MIS를 통해 수많은 의미 없는 패턴을 생성하지 않고도 손실 없이 모든 희귀 빈발 패턴을 찾아낸다. 한편, 빈발 패턴을 마이닝 하는 과정에서 후보 패턴들이 생성되며, 단일 최소 임계치 모델에서는 각 후보 패턴의 빈도수가 유일한 최소 임계치와 비교된다. 따라서, 희귀 아이템 문제가 발생할 뿐만 아니라 후보 패턴을 구성하는 아이템들의 특성이 고려되지 않는다. 다중 최소 임계치 모델에서는 이 문제를 다루기 위해 후보 패턴을 구성하는 아이템들의 MIS 값 중에서 가장 작은 MIS 값을 해당 후보 패턴의 최소 임계치로 설정하여 패턴 내 아이템들의 특성을 반영한다. 이를 적용하여 효율적으로 희귀 빈발 패턴을 마이닝 하기 위해 트리 구조 기반의 알고리즘은 빈도수 내림차순으로 트리 내 아이템들을 정렬하는 단일 최소 임계치 모델과는 달리 MIS 내림차순으로 아이템들을 정렬하여 마이닝을 수행한다. 본 논문에서는 다중 최소 임계치 기반의 빈발 패턴 마이닝 알고리즘에 대한 특성을 살펴보고, 일반 단일 임계치 기반 알고리즘과의 성능평가를 수행한다. 성능평가는 실행 속도, 메모리 사용량, 그리고 확장성의 관점에서 수행된다. 성능평가 결과, 다중 최소 임계치 기반의 빈발 패턴 마이닝 알고리즘은 희귀 빈발 패턴을 포함한 모든 빈발 패턴을 단일 임계치 기반의 빈발 패턴 마이닝 알고리즘보다 더 빠른 속도로 마이닝 하였으며, 각 아이템의 최소 임계치 정보를 위한 추가적인 메모리를 필요로 하였다. 또한, 비교 알고리즘들은 좋은 확장성 결과를 보였다.
온라인게임은 게임의 흥미를 더하기 위하여 게임도구인 아이템을 사용한다. 게임이용자들은 더 높고 더 강한 레벨의 아이템을 원하게 되면서 자연스럽게 수요와 공급의 거래가 이루어진다. 문제는 이러한 아이템의 거래과정에서 빈번하게 불법행위가 발생한다는 것이다. 그 중 해킹 등 어떠한 방법이든지 권원없이 타인의 아이디와 비밀번호를 알아내어 아이템을 훔쳐가거나, 위탁관리하고 있는 아이템을 되돌려주지 않거나, 절취한 아이템을 그 정을 알고 있는 타인에게 주거나, 타인의 아이템을 손괴하는 등의 행위에 대해서는 형법상 재산에 관한 죄를 적용하기가 곤란하다. 현행 법리상 아이템을 재산죄의 객체인 재물로 인정할 수 없기 때문이다. 가상공간의 아이템은 형법상 보호할 가치와 필요성이 있는 새롭게 등장한 재화이다. 형법은 현실적 범죄행위와 법규범과의 유리를 방지하기 위하여 시대적 현실문화와 가치를 반영하여야 한다. 가상공간은 가상공간 고유한 특성을 고려하여 재물성의 성립여부를 판단하는 것이 현실적이며 합리적이므로 확장해석에 의한다면 아이템을 형법상 유체물의 범위에 포섭할 수 있을 것으로 판단된다. 디지털 시대의 시대적 요청에 의한 제346조의 재물성의 재검토가 필요한 시점이다.
본 연구는 모바일 소셜 게임(Mobile Social Network Game, MSNG) 중의 유료아이템 구매의도에 영향을 미치는 요인들을 결정하기 위한 모델을 게임특성과 개인특성을 상호작용성, 접근성, 재미성, 조작성, 개인혁신성, 도전감 총 6 개 요인으로 추출하여 인지된 플로우(Flow)와 만족도를 매개변수로, 구매의도를 종속변수로 설계하여 중국시장을 중심으로 제안하고 검증하였다. 설문지를 통해 데이터를 수집하고, 또한 Amos를 이용하여 구매의도와 목표 영향 요인 사이의 관계를 분석한다. 연구결과를 보면 MSNG의 게임특성(상호작용, 접근성, 재미성, 조작성)요인이 유료아이템의 플로우와 만족도에 정(+)의 영향을 미치는 것으로 나타났다. MSNG의 소비자특성(개인혁신성, 도전감)요인이 유료아이템의 플로우와 만족도에 정(+)의 영향을 미치는 것으로 분석되었다. 셋째, MSNG 유료아이템의 플로우이 만족도에 정(+)의 영향을 미치는 것으로 분석되었다. MSNG 유료아이템의 플로우와 만족도가 구매의 정(+)의 영향을 미치는 것으로 나타났다. 향후연구에서는 연구 표본의 확대를 통해 한·중 MSNG를 비교하여 사회적 및 문화적 특성들을 도입하며 비교 연구를 통해 중국 게임 시장에 유익한 점을 도출하여 중국 게임 회사들에게 우수한 마케팅 전략을 제공할 것이다.
본 논문에서는 MPEG-21 디지털아이템 적응변환을 위한 시각 장애 서술자를 제안한다. 제안된 시각 장애 특성 서술자는 사용자가 가질 수 있는 시각 장애 특성인 저시력 장애와 색각 장애 특성을 포함한다. 제안된 서술자는 사용자의 시각 장애 특성을 충분히 서술할 수 있도록 시각 장애 증후 기반의 체계적인 시각 장애 서술 구조를 가지도록 하였고, 사용자가 용이하게 서술할 수 있도록 서술의 용이성 측면도 고려하였다. 본 논문에서는 제안된 서술자의 유용성을 증명하기 위해, 제안된 서술자를 이용하여 MPEG-21 프레임워크 내에서의 디지털아이템을 적응변환 실험을 수행하였다. 실험을 통해, 제안된 시각 장애 서술자가 시각 장애를 가진 사용자에게 향상된 접근성을 제공하기 위한 디지털아이템 적응변환에 유용함을 보일 수 있었다.
온라인 게임시장의 성장으로 아이템 거래시장이 활성화됨에 따라 아이템 현금 거래시장은 1조 6,000억원 규모로 성장하였으며, 활성화된 시장으로 인해 아이템 및 게임머니의 현금화가 용이하게 되었다. 이러한 특성으로 악의적인 사용자들은 온라인 게임에서 계정도용을 통해 금전적인 가치가 높은 희귀 아이템 및 게임머니를 탈취하여 현금화하는 사례가 빈번히 발생하고 있는 실정이다. 본 연구에서는 MMORPG(Massive Multi-user Online Role Playing Game)내에서의 계정도용자들의 행위분석을 통한 계정도용 탐지모델을 제안한다. 계정도용의 경우 현금화 시킬 수 있는 아이템 및 게임머니를 탈취해야하기 때문에 게임 행동상에서 경제활동에 치중되어 있으며 아이템 생산, 아이템 판매, 게임머니 획득 이라는 특정 시퀀스를 가지고 있다. 이를 기반으로 계정도용 탐지모델을 제안하였으며, 본 논문의 탐지모델을 활용하여 분류한 결과 84%의 정확도를 보였다. 더불어 거래 네트워크 분석을 통해 계정도용 시 발생하는 거래특성에 대해 분석하였다.
본 연구는 사용자간 게임 아이템 현금거래의 개념과 현금거래의 거래방식, 가치사슬, 이해관계자 그리고 발생 가능한 이슈에 대해 분석하였다. 게임아이템 현금거래는 게임 자체의 비즈니스 모델뿐만 아니라 디지털 콘텐츠의 유통, 사행성 및 작업장 등 민감한 사회적 특성을 보이고 있다. 게임 시장의 지속적인 성장에 따라서 게임 아이템 현금거래의 거래방식과 가치사슬도 변화하고 있으며 기존의 거래방식 및 가시사슬과 다른 현재의 게임아이템의 새로운 개념에 대해 새롭게 분석하였다. 또한 게임아이템 현금거래와 관련하여 계정거래, 캐릭터 선물하기 서비스, 캐릭터 육성하기 서비스, 자금세탁, 아이템 자동 등록기 등의 대한 다양한 이슈를 분석하였다. 이 같은 분석 결과는 게임아이템 현금거래 관련 정책 및 각 이해관계자들의 전략 수립 등에 중요한 현황자료가 될 것이다.
협력적 추천 기법은 유사한 이웃의 선호도를 이용하여 고객에게 개인화된 아이템을 추천해 주는 방법으로 비교적 높은 정확도를 보이며 추천 시스템의 중심으로 연구되어져 왔다. 그러나, 지금까지의 추천 시스템은 도메인의 특성을 제대로 고려하지 못한채 추천을 시행함으로써 특정 도메인에서 추천의 정확도가 떨어지는 문제점이 발생하였다. 이러한 문제점들을 보완하기 위하여 본 논문에서는 평균 고객 유사도, 평균 아이템 유사도, 밀집도 등의 추천 선행 평가 척도를 제안하고, 추천 선행평가 척도와 추천의 정확도와의 상관관계를 보이며, 이를 이용하여 짧은 수행시간 안에 추천 적용이 가능한 마케팅 도메인 및 고객군을 선정하는 방법을 제시한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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