게임 산업은 지속적으로 성장하고 있지만 게임의 수명은 짧아지고 있다. 게임 서비스의 질을 향상시키는 활동은 게임의 수명을 늘리는 역할을 한다. 게임이 서비스되면 서버는 로그 정보를 저장하고, 이렇게 저장된 데이터는 사용자의 활동을 예측하는데 중요한 자료가 된다. 게임의 데이터는 많아지고 빅데이터로써 활용성이 높다. 이렇게 게임에 저장된 데이터를 분석하여 게임 서비스를 질을 향상시키고 더 나은 서비스를 진행하기 위한 게임 서비스 이슈 분석 절차를 제안하고, 이를 밸런스 테스트 프로세스로 적용하여 전문가 검토를 통해 검증하였다. 본 논문을 통해 로그 분석 프로세스를 적용한다면 게임 서비스의 질을 향상시킬 수 있는 기초 자료가 될 것이다.
This research is the concept of a game addiction absorbed in the game based on the review and analysis of factors that affect the characteristics of game addiction, it is appropriate to extract the purpose of factors. Game addiction factor is composed of a total of 32 questions, and a total of 356 people, to collect data through surveys. Factor analysis of the collected data to the target as a result of physical and mental problems, loss of control, tolerance, and avoidance of real world consists of three sub-factors. Factors that affect flow of tolerance and loss of control, and avoid the real world, including two sub-factors that could determine. Diagnostic game addiction factor in the reliability coefficients (Cronbach alpha) is a robust .966 aspects in the event. The game addiction scale score of 90-game addiction by category 'regular user', 90 points and 114 between the terms 'potentially dangerous user' and 13 percent of the overall. Finally, more than 115 points in the 'high-risk user' has been classified as 5% of the overall distribution of the notice that. Such factors extract game is a game addict, addicted users of the game and tend to properly evaluate and navigate game addiction-related problems early in the game addiction and found it could be used properly.
Communications for Statistical Applications and Methods
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제8권2호
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pp.557-564
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2001
The objective of he study is to record the real conditions along with the soccer ball that is, each player's ball keeping time, the number football keeping, accuracy of passing to other player, direction, etc., on a real-time basis, measure them in numbers and get necessary analyzed output as much as one needs. The study consists of the following stages: (1) Record the data by drawing through Visual Interface on a real-time basis; (2) Graphic windows to display the recorded data item by item in graphic; (3) Form windows to display the individual or team scores anytime when needed; (4) Windows to display the analyzed data in visualized form. The effect of the study is threefold: (1) It inputs all the game-related data on a real-time basis, which was impossible before and shows analyzed contents during the game enabling each tea manager o use; (2) In cse of TV broadcasting or newspaper articles, it explains objectively the situations of he game to the TV viewers or readers; (3) After the game, it provides importance information on each team's playing ability and individual player's technical improvement through data analysis.
초고속 인터넷의 보급이 대중화되고 콘솔 게임기와 모바일이 네트워크 게임을 지원하면서 온라인 게임 산업이 빠르게 성장하고 있으며, 온라인 게임으로 인한 인터넷 트래픽이 꾸준히 증가하고 있다. 게임 네트워크의 설계나 시뮬레이션을 위해서는 온라인 게임 트래픽의 분석이 선행되어야 하기 때문에, 온라인 게임의 트래픽에 관련된 연구가 국내 외에서 꾸준히 진행되고 있다. 본 논문은 온라인 게임의 트래픽 측정과 분석을 위하여 게임 전용 트래픽 측정 및 분석 툴인 GameNet Analyzer를 제작하여 사용하였다. 서로 다른 장르의 게임인 Quake 3, Starcraft, WoW(World of Warcraft)의 트래픽을 측정하여 플레이어의 수와 게임 플레이 방식에 따른 패킷 크기, 패킷 IAT(inter-arrival time), 데이터 전송률과 패킷 전송률을 분석하고, 측정된 데이터를 이용하여 트래픽을 모델링한다. 이러한 게임 트래픽의 분석이나 트래픽 모델은 효율적인 네트워크 시뮬레이션, 게임 네트워크의 성능 평가, 온라인 게임의 설계 등에 활용될 수 있다.
재미있는 게임을 만들기 위해 다양한 측정기법들이 개발 과정에서 사용된다. 경험적인 부분에 대해서는 측정 및 분석이 어렵기 때문에 일반적으로 데이터를 수치화하기 쉬운 부분에 대해서만 측정, 분석하게 된다. 이는 게임의 재미는 경험적인 부분이 중요하다는 점에서 한계가 명확한 방법이다. 본 연구는 게임을 진행하는 사용자의 경험을 손쉽게 수치화하기 위하여 게임 사용자의 안면을 인식하고 인식된 정보로부터 감정 변화를 측정하는 기술을 활용하는 시스템을 제안한다. 시스템은 게임을 진행하는 사용자의 안면으로부터 실시간으로 감정을 인식하고 수치화하여 기록한다. 이렇게 기록된 데이터에는 시간 및 게임 진행과 관련된 수치, 안면으로부터 인식된 감정에 대한 수치 등이 포함된다. 기록된 데이터를 이용하면 특정 시점에서 게임이 사용자에게 어떤 감정을 유도하는지 판단할 수 있게 된다. 본 연구의 시스템을 활용하여 기록된 경험적인 부분에 대한 수치 데이터는 게임을 개발자의 의도대로 개발하는데 도움을 줄 수 있을 것으로 기대한다.
As the global game market has been more competitive, it has been important to analyze success factors of game products. In this paper, we applied a Bass Diffusion Model and Clustering Analysis to identify the success factors of games based on data from Steam, an international game platform. By using a diffusion model, we first categorize game products into two groups : successful and unsuccessful games. Then, each group has been analyzed by using clustering analysis based on product features such as genres, price, and minimum system requirements. As a result, success factors of a game have been identified. The result shows that customers in game industry appreciate sophisticated contents. Unlike many other industries, price is not considered as a key success factor in the game industry. Expecially, advanced independent video games (commonly referred to as indie games) with killer contents show competitiveness in the market.
AOS(Aeon of Strife)장르의 게임들은 단순히 즐기는 컴퓨터 게임이 아닌 대표적인 e스포츠 종목으로 자리매김하고 있으며 전문성을 필요로 하는 스포츠의 특성상, 게임 플레이 패턴 및 시즌 별 캐릭터 선택 등 게임 운영에 필요한 통계 분석의 중요성이 증가하고 있다. 본 논문에서는 대표적인 AOS 게임 중의 하나인 리그오브레전드의 게임 데이터를 이용해 데이터 마이닝 기법을 이용한 게임의 전략적 분석을 실시한다. 통계적 승률 예측 기법인 로지스틱 회귀분석과 판별 분석 및 인공신경망을 이용하여 게임의 승패 예측 모형을 설계하고 실험한다. 게임 데이터 분석 결과는 확률을 표시한 그래프로 표현되어 게임 플레이를 돕기 위해 개발된 시각적 도구에 이용한다. 승패 예측 모형의 실험 결과, 평균적으로 95%의 높은 분류율을 보이고 시각화 도구를 통해 게임 플레이의 다양한 전략 수립에 이용됨을 보인다.
대량의 데이터 처리가 용이해지면서, 기업들은 사용자로부터 생성되는 데이터를 필요에 따라 분석함으로써 유용한 함의를 얻는데 활용하고 있다. 특히 게임에서는 게임 유저가 다양한 플레이를 하고 다른 게임 요소와 상호작용을 활발하게 함으로써 수많은 양의 사용자 기반 데이터가 발생하게 된다. 게임 관련 데이터는 유저의 이탈이나 게임 플레이 패턴, 게임 내 이상 징후 등을 예측할 수 있게 하는 등의 게임 환경 개선을 위한 자료로 활용되고 있다. 이에 따라 본 연구에서는 배틀그라운드 게임 데이터를 활용하여 게임 전략 분석 및 유저 행동 패턴을 파악하고, 게임 내 비정상적인 활동을 탐지하고자 하였다.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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제28권2호
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pp.237-250
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2017
스포츠의 새로운 분야로 자리 잡고 있는 e-스포츠는 국내 뿐 아니라 해외에서도 많은 인기를 얻고 있다. 그 중 AOS (aeon of strife) 장르의 게임들은 대표적인 e-스포츠 대회 중 하나로 주목받으며, 방송 및 미디어 매체는 다양한 통계 지표를 활용한 게임 중계를 실시하고 있다. 본 논문에서는 AOS 장르의 게임인 리그오브레전드의 게임 데이터를 이용한 통계적 분석으로 게임 내 지표를 개선하고 승패예측을 위한 승패예측모형을 설계한다. 인자 분석을 통해 구한 인자로 기존의 지표를 개선하는 새로운 지표를 창출하고, 판별 분석, 인공신경망, SVM을 이용한 승패예측모형을 추정해 모형 간 비교를 실시하였다. 그 결과, 게임 내 포지션의 특성을 반영한 인자 점수로 새로운 지표를 제안하였으며, 세 가지 승패예측모형은 모두 평균 95% 의 높은 정분류율을 보였다.
The MOBA game is updated every year with a new season, the new season update brings fun to the game users and also makes them feel unfamiliar with the new gameplay. In order to let game users better adapt to the new season, this study will extract the new season balance evaluation factors. Firstly, we used one-on-one review to collect the unbalanced factors that game users had encountered at the beginning of the new season of the MOBA game, and secondly, we organized the collected review data into a questionnaire and conducted a survey. The first step of the experiment was to filter out the lower factors through exploratory factor analysis and extract the balance evaluation factors of the MOBA game new season. The second step of the experiment was to examine the correlation between the factors through confirmatory factor analysis, as well as to confirm the appropriateness and explanatory value of the factors. The analysis resulted in "Game character experience", "Game view's expression", "Game level", and "Composition of the game setting" are the four factors. Finally, through correlation analysis, the most relevant factor for game satisfaction is the "Game character experience", and each factor is correlated with each other.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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