• 제목/요약/키워드: Blade and Soul

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충성도에 따른 블레이드 앤 소울 게임의 사용자 그룹 행동 패턴 분석 (Group Behavior Pattern Analysis with respect to Playing Loyalty among Blade & Sole Game Users)

  • 정지인;송두헌
    • 한국정보통신학회논문지
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    • 제22권10호
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    • pp.1340-1346
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    • 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.

MMORPG의 서사 양식 전환에 따른 사용자 정체성 연구 <블레이드 앤 소울>과 <다크폴> 분석을 중심으로 (A Study on User Identity according to MMORPG's Narrative Mode Focused on and )

  • 윤혜영;김정연
    • 한국게임학회 논문지
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    • 제15권1호
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    • pp.45-54
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    • 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.

게임 인공지능 초기이용자 만족에 미치는 요인 분석 - 엔씨소프트의 블레이드앤소울 AI 조기수용자를 중심으로 - (The Study of Users' Satisfaction on Game AI - Focused on Blade&Soul AI by NCSoft -)

  • 여향란;위정현
    • 한국게임학회 논문지
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    • 제20권3호
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    • pp.3-14
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    • 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.

Ruled Surface로 형성된 임펠러 블레이드 전용 CAD/CAM 시스템 개발 I (모델링에 관한 연구) (The Development of Exclusive CAD/CAM System for Impeller Blades Formed by Ruled Surface I(A Study on the Modeling))

  • 조현덕;정대일;윤문철;최두선;신보성;이응숙
    • 한국공작기계학회논문집
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    • 제10권6호
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    • pp.71-77
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    • 2001
  • We have developed the exclusive CAD/CAM system for the machining of impeller blades. This study is about the mod-eling method for the effective machining of impeller blades farmed by ruled surface. As the impeller is consisted of boss part and blade part, the boss is modeled by rotational surface of hub curve on z-axis and the blade is described by ruled- surfaces between hub curve and shroud curve. This modeling process can be carried out on the software developed in this study. And, the developed software can describe the impeller as a solid model through interface with Solid-Works soul- ware. The developed software containing the interface method proposed in this study was very effective fur impeller modeling.

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게임 괴물 캐릭터 조형의 접목 방법에 대한 연구 (Study the graft method related to the design of monster character in games)

  • 손서평;이동열
    • 디지털융복합연구
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    • 제13권11호
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    • pp.357-364
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    • 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.

악성코드의 이미지 시각화 탐지 기법을 적용한 온라인 게임상에서의 이탈 유저 탐지 모델 (Using Image Visualization Based Malware Detection Techniques for Customer Churn Prediction in Online Games)

  • 임하빈;김휘강;김승주
    • 정보보호학회논문지
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    • 제27권6호
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    • pp.1431-1439
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    • 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.