본 논문에서는 경영 시뮬레이션 게임 분야에서 강화학습을 적용하여 게임 에이전트들이 자율적으로 주어진 목표를 달성하는지를 확인하고자 한다. 본 시스템에서는 Unity Machine Learning (ML) Agent 환경에서 PPO (Proximal Policy Optimization) 알고리즘을 적용하여 게임 에이전트가 목표를 달성하기 위해 자동으로 플레이 방법을 찾도록 설계하였다. 그 유용성을 확인하기 위하여 5가지의 게임 시나리오 시뮬레이션 실험을 수행하였다. 그 결과 게임 에이전트가 다양한 게임 내 환경 변수의 변화에도 학습을 통하여 목표를 달성한다는 것을 확인하였다.
Mandatory shutdown policy of the juvenile protection act was enforced in December 2011 to prevent game addiction of the youth. However, the size of game market in Korea seems to be reduced significantly after implementation of the shutdown policy. The purpose of this study is to investigate the impact of current government regulations on Korean online game market. Based on empirical evidences and results from the related literature, we developed several causal loop diagrams(CLD) and system dynamics models. The CLD include sub-diagrams of innovation processes, user commitments, and operational costs. We conducted simulation analyses under various policy scenarios, adopting Normalized Unit Modelling By Elementary Relationship(NUMBER). Our results show that first, the impact of time regulation on the number of users is greater than the impact of content regulation. Second, the quality of domestic online game appears more elastic to regulations than the quality of foreign online game. The results of this study suggest that the deregulation in Korean online game market can narrow the gap in market outcomes between domestic and foreign online games. Some recommendations for future study are suggested.
중국의 게임 정책은 자국 기업의 성장을 보호하고 발전을 도모하는 방식을 취하고 있다. 중국정부는 자국의 게임산업을 발전시키기 위하여, 해외게임 수입을 제한하는 반면 자국의 기업에는 해외로의 수출을 장려 및 발전을 지원하는 정책을 펼치고 있다. 중국 게임 가운데 기패류 게임의 마켓은 광범위하며 생명주기가 길고, 개발이 용이한 특징을 갖고 있다. 그러나 기패류게임에는 사행성이란 특징이 있기 때문에 정부의 규제정책에 대한 쟁점을 갖고 있다. 본 연구는 중국의 기패류 게임 정책의 특징을 고찰하고 중국에 진출할 전략을 모색하고자 한다.
본 논문은 디지털 기술의 발전에 따른 문화콘텐츠 유통의 발전, 특히 게임산업의 유통체계를 살펴보고 있다. 컨버젼스 기술의 발전에 따라, 문화콘텐츠 유통에 있어서 핵심적인 가치의 중심은 플랫폼에서 콘텐츠로 옮겨가고 있는데, 이와 관련하여 특히 게임산업의 유통구조에서는 3가지 유형(오프라인, 온라인, 모바일 게임)이 나타난다고 알려지고 있다. 본 논문에서는 심층인터뷰 등을 통한 사례조사를 통해 앞으로 통합적인 모델로 발전할 것으로 검증하고 있다. 결론적으로 본 논문은 이러한 변화에 맞추어 앞으로 문화콘텐츠산업의 장기적인 발전을 위해 유통구조의 개선, 기업과 퍼블리셔 등 관계자들의 갈등해소, 국제화 등을 위한 다각적 정책지원이 더욱 필요함을 제안하고 있다.
This paper measures the operational efficiency of domestic online game companies and analyze its trends and patterns by using data envelopment analysis (DEA). DEA is a non-parametric approach to measuring the relative efficiency of decision-making units (DMUs) with multiple inputs and outputs. 14 online game companies are selected as DMUs and three inputs (number of employees, capital and asset) and three outputs (sales, operating profit and net profit) are selected as DEA variables. First, the output-oriented BCC model and super-efficiency model are employed to measure the static operational efficiency of the online game companies from 2003 to 2012. We also conduct the dynamic analysis with DEA window model to capture the trends of their operational efficiency influenced by internal and external environmental changes. The results are expected to provide fruitful implications for strategic decision making of online game companies and policy making for the online game industry.
Background: Conflict in the medical world in 2020 led to the rejection of the national examination for doctors. This study explained the process until the end of the national test refusal situation triggered in 2020 through the signaling game theory. The government has succeeded in requiring medical students to take the national exam. Methods: To explain the rejection of the national examination, we first compose and show an example of two small non-signaling games where medical students know which type the government is of, then combine them to play a signaling game. Results: The behavior of the government and medical students was examined through the signaling game model. In the context of the coronavirus disease 2019 (COVID-19) pandemic, the government makes an ultimatum, whatever the type. And the medical students accept it. They judged that the government could not be expected to abolish the policy. If COVID-19 had not occurred, medical students would have been able to continue the confrontation. Conclusion: The government instilled in the other party the perception that the government would not bend its policies because it was the surly type and would not be afraid of a strong confrontation. Through the image created in this way, the government was forced to accept the ultimatum by medical students. Academically, this study is to deal with the policy-making process through the signaling game theory. In the area of health care policy, this study suggests that various situations such as the type of government or the spread of COVID-19 can become important in addition to the rationality of the policy itself.
본 연구는 온라인 게임에 대한 인식 유형과 그 특성을 탐색하기 위해 수행되었다. 연구 1에서는 Q 방법론을 통해 온라인 게임에 대한 인식을 탐색하였다. 그 결과, 온라인 게임에 대한 인식은 4개의 유형-'게임은 공부의 방해물', '게임은 게임일 뿐', '게임은 인생의 오점', '게임은 막연하게 나쁜 것'-으로 구분되었고, 각 유형은 게임의 유해성에 대한 인식, 게임 문제의 핵심에 대한 판단, 부모-자녀 관계 인식에서 서로 다른 특성을 가지고 있었다. 연구 2에서는 대규모 온라인 설문조사를 통해 각 유형별 분포와 특성을 조사하였다. 그 결과, 각 유형은 성별과 연령 등의 인구통계학적인 변인뿐만 아니라 게임 이용 특성과 게임 규제에 대한 태도에서 차이가 있었다. 본 연구는 온라인 게임에 대한 생각의 차이를 확인하고, 향후 긍정적인 게임 문화를 추진하기 위한 정책을 수립하는데 있어 기초적인 자료를 마련하였다는데 그 의의가 있다.
게임 서버는 분산 서버를 기본으로 하고 있다. 분산 게임서버는 서버의 작업 부하를 분산하기 위한 일련의 알고리즘에 의해 각 게임 서버의 부하를 일정하게 나누어서 클라이언트들의 요청에 대한 서버의 응답시간 및 서버의 가용성을 효율적으로 관리한다. 본 논문에서는 시뮬레이션 환경에서 기존 연구 방식인 Greedy 알고리즘과, Reinforcement Learning의 한 줄기인 Policy Gradient 중 PPO(Proximal Policy Optimazation)을 이용한 부하 분산 Agent를 제안하고, 시뮬레이션 한 후 기존 연구들과의 비교 분석을 통해 성능을 평가하였다.
This paper proposes a policy on efficient load balancing that can reduce the network game server load burdened by surging number of users. The study adopted a contents-based clustering technique. Recently, skyrocketing number of clients in on-line games causes overloads on specific game servers, and the consequent server-instability brings the worst situation: a server failure. To cope with this problem, one can install more high-powered servers or be equipped with back-up servers, which is often inefficient in terms of cost performance. To solve this problem, the present study examined the technology enhancing the performance and efficiency of game servers by reducing the loads of specific game servers. In doing this, this study used the clustering technology to compose game servers classified by their contents and carried out appropriate load balancing to numerous clients with load balancers in each region.
본 연구는 셧다운제에 대한 일반인 및 게이머들의 인식 변화를 살펴보았다. 셧다운제가 실시된 2011년 11월과 시행 후 1년 후인 2012년 11월, 시행 후 2년 후인 2013년 11월에 같은 문항으로 설문조사를 실시하여, 이 3년간 게이머 및 일반인들의 셧다운제에 대한 인식에 변화가 존재하는지를 분석하였다. 3년 동안 셧다운제에 대한 인식 변화를 살펴본 결과, 셧다운제에 대한 인지 정도는 일반인과 게이머 모두 증가하였고, 일반인과 게이머 모두 셧다운제에 대하여 찬성하는 정도는 감소되었다. 일반인들의 경우 2011년에서 2012년 사이에는 셧다운제에 대한 평가에 큰 변화가 없었지만, 2013년에는 셧다운제에 대한 평가가 부정적으로 변화하였다. 게이머들은 2011년부터 2013년까지 계속해서 셧다운제에 대한 부정적인 인식이 강화되고 있다. 셧다운제 초기에는 게이머들은 셧다운제를 부정적으로 보았지만 일반인들은 셧다운제에 대해 긍정적인 시각을 지니고 있었다. 하지만 2013년에는 일반인들도 셧다운제에 대한 부정적인 견해가 증가하고 있는바, 이러한 결과는 셧다운제를 계속 유지해나가야 할 것인가에 대한 정책 판단과 관련하여 많은 시사점을 줄 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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