최근 게임 산업의 발달과 게임 방송에 대한 사람들의 관심이 많아짐에 따라 기존 게이머들이 아닌 사람들도 게임에 관심을 많이 보이고 있고, 게임 구매로 이어지고 있다. 하지만, 일반 사용자가 매일 수십 개씩 발매되는 게임 중에 어떤 게임이 자신이 재밌게 즐길 수 있는 게임인지를 판단하기 어렵다. 따라서 게임 판매 플랫폼에서 게임 추천 기능을 갖추고 있지만 그들의 매출 증가를 위한 수단으로 사용되어 그들의 할인 제품이나 신제품에 초점을 맞춰 추천을 해주기 때문에 추천 시스템의 정확도가 낮다. 이러한 이유 때문에 본 논문에서는 사용자에 대한 추천 만족도를 높이고 사용자 경험을 적절히 반영한, 사용자가 남긴 평점을 기반으로 한 게임 추천 시스템을 구성하였다. 시스템에서는 협력 필터링을 이용한 예상 평가 점수 기능과 나이브 베이지안을 이용한 게임 추천 기능을 구현하여 사용자에게 빠르고 정확한 추천을 할 수 있도록 구현하였다. 결과적으로 예상 평점 알고리즘의 경우 2.4초의 처리 속도와 평균 72.1퍼센트의 정확도를 얻었고, 게임 추천 알고리즘의 경우 75.187퍼센트의 정확도를 얻어 사용자에게 빠르고 정확한 추천 결과를 제시 할 수 있었다.
본 논문에서는 모바일 교육 증강현실 게임 환경에서 게임 학습 참여자의 학습 필요와 요구에 부응하는 어휘를 자동으로 제공해주는 지능형 어휘 추천 에이전트를 제안한다. 제안된 에이전트는 모바일 기술의 특성과 증강 현실 기술의 특성을 최대한 반영하여 설계하도록 하고 상황 어휘 추론 모듈, 싱글 게임 어휘 추천 모듈, 배틀 게임 어휘 추천 모듈, 학습 어휘 목록 모듈, 유의어 모듈로 구성한다. 연구 결과, 게임 학습 참여자들은 대체적으로 만족함을 알 수 있다. 상황 어휘 추론과 유의어의 정확도는 각각 4.01점, 4.11점으로 게임 학습 참여자가 처한 상황과 관련이 깊은 어휘가 추출되는 것을 보여준다. 하지만 만족도의 경우에는 배틀 게임 어휘(3.86)는 개인별 학습자의 추천 어휘 중에서 공동으로 사용할 수 있는 어휘를 추천하기 때문에 싱글 게임 어휘(3.94)보다는 상대적으로 낮은 결과가 나타났다.
This study empirically analyzed the relationship between the franchise pc game rooms selection behavior and revisit, recommendations. Select Properties from the franchise pc game rooms store is ease of access, computer specifications, pleasant environment, brand power and pricing strategy. Korean franchise industry is in spite of the short history of just over 30 years growing very fast. Especially pc game rooms store is 14,782 in 2012 years, pc game rooms store is operated by franchise form 10.6%, 87.9% operated by private, co-operation was confirmed at 1.5%. Conclusions are as follows. First, factors that significantly affect the degree of revisit has been identified as computer specifications, pleasant environment, brand power. Second, the recommendation is an important factor of the computer specifications, brand power, pricing strategy. Finally, franchise pc game rooms successful strategy has excellent computer's specifications, it needs a promotion strategy to attract pc game tournaments to be notified of brand power. We can also see that running is an important factor in a pleasant environment and a flexible pricing strategy.
본 연구는 게임 산업 시장에 새로운 성장 동력으로 주목받고 있는 모바일 소셜 네트워크 게임에 대한 이용자들의 이용행태를 알아보기 위해 진행되었다. 이를 위해 남, 여 대학생 250명을 대상으로 설문조사를 실시하였다. 연구결과 첫째, 모바일 소셜 네트워크 게임에 대한 관계형성 동기와 여유시간 재미찾기 동기 요인이 게임태도에 정(+)의 영향을 미치는 것으로 확인되었다. 둘째, 모바일 소셜 네트워크 게임에 대한 관계형성 동기는 지속적 이용의도에 정(+)의 영향을 미치는 것으로 확인되었다. 셋째, 모바일 소셜 네트워크 게임에 대한 관계형성 동기와 여유시간 재미찾기 동기는 구전에 의한 추천의도에, 관계형성 동기와 광고추천 동기는 온라인에 의한 추천의도에 정(+)의 영향을 미치는 것으로 확인되었다. 넷째, 모바일 소셜 네트워크 게임에 대한 태도는 지속적 이용의도에 정(+)의 영향을 미치는 것으로 확인되었다. 마지막으로 모바일 소셜 네트워크 게임에 대한 태도는 구전에 의한 추천의도에 정(+)의 영향을 미치는 것으로 확인되었다. 본 연구는 이러한 연구결과를 바탕으로 이용자들의 편의에 맞는 양질의 게임 콘텐츠 개발을 위한 유용한 기초정보를 제공해줄 수 있을 것으로 기대한다.
모바일 게임 이용자들은 모바일 게임을 선택할 때, 친구들이나 SNS의 의견을 참고하는 것을 선호하는 경향이 있다. 이러한 이유는 기존의 모바일 게임 추천 시스템에서 제공하는 추천 정보에 만족하지 않기 때문이다. 본 연구에서는 계층적 분석 방법(Analytic Hierarchy Process, AHP)을 적용하여 사용자들의 선호도를 직접적으로 반영할 수 있는 모바일 게임 추천 시스템을 구현하였다. 본 시스템에서 AHP 계층도는 각 계층별로 최종 목표(Level 1), 평가 기준(Level 2), 대안(Level 3)으로 구성된다. 본 시스템은 입력 모듈, AHP 처리 모듈, 추천 모듈, 데이터베이스로 구성된다. 본 시스템의 성능을 확인하기 위하여 기존의 추천 시스템들과 만족도를 비교한 결과, 본 시스템이 다른 추천 시스템보다 만족도가 높다는 것을 확인할 수 있었다.
모바일 슈팅 게임은 PC 게임이 그대로 옮겨진 대표적인 사례이다. 현재 대부분의 모바일 슈팅 게임에서 PC 게임에 사용되었던 조이스틱과 같은 UI가 터치버튼으로 옮겨졌지만, 모바일 장치의 디스플레이가 작기 때문에 사용자의 손가락이 게임 스크린을 가리는 불편함이 그대로 나타나고 있다. 본 논문은 모바일 슈팅 게임에 있어, 작은 디스플레이의 한계를 극복하고 게임의 몰입감을 높이기 위해, 캐릭터 이동과 조준을 통합한 UI와 디스플레이 회전, 흔들기, 진동 등의 직관적 UI를 도입한다. 또한 라운드마다 지난 경기를 분석하여 캐릭터의 부족한 능력을 파악하고 능력을 보충할 시너지를 추천하여 게임의 재미를 더한다. 본 논문은 이러한 기능을 가진 모바일 슈팅 게임을 안드로이드 스마트폰에서 실제로 설계하고 구현하여 논문에서 제시한 목적들이 성취됨을 증명하였다.
본 논문에서는 블리자드 회사에서 제작한 게임 중 하나인 오버워치(Overwatch)에서 게임의 간접정보를 학습하여 플레이어에게 유리한 영웅 캐릭터를 추천해주는 인공신경망 기반 영웅 캐릭터 추천 방법을 제안한다. 오버워치에서 게임 맵별로 적군 캐릭터와 아군 캐릭터가 선정되었을 때 플레이어가 어떤 영웅캐릭터를 선정하면 승률에 좋은지를 알기가 어렵다. 본 논문에서는 플레이어의 영웅캐릭터 선정을 도와주기위하여 오버워치 게임의 간접정보를 기반으로 학습데이터를 만들어 인공신경망을 학습한 후 학습한 인공신경망을 이용하여 영웅캐릭터를 추천한다. 실험결과 인공신경망이 추천하는 영웅캐릭터가 적절한 캐릭터임을 확인하였다.
현재까지 모바일 게임 사용자 연구는 개별 콘텐츠의 재미, 중독성, 편의성과 같은 1차적 정서를 분석하는 차원에 머물러 있다. 그러나 스마트폰의 확산 이후 사용자들의 멀티태스킹이 보편화되면서 사용자의 게임 콘텐츠 경험은 복잡해지고 있다. 따라서 다양한 행위를 동시에 수행하는 사용자의 관점에서 모바일 게임에 대한 보다 깊이 있는 분석이 필요한 상황이다. 본 연구는 집단 감성의 관점에서 모바일 게임 사용자들의 연결된 심성 모형을 포착하고자 했다. 이를 위해 사용자들의 비의도성과 의도성을 동시에 포착할 수 있는 소셜 데이터 분석을 실시했으며, 그 결과로 서비스의 교차 소비, 정보 추천방식의 다양화, 관계 기반의 과제 경험을 주요 이슈로 제시했다.
오늘날 스마트폰 기술의 향상과 함께 모바일인스턴트메신저(MIM)는 많은 사람들이 일상적으로 이용하는 커뮤니케이션 수단이 되었다. 그 중 카카오톡은 현재 국내에서 가장 높은 점유율을 차지하고 있으며 카카오게임은 대표적인 SNG 플랫폼으로 지속적인 수익을 창출하고 있다. 그러나 카카오게임의 대중적 인기와 수익창출 기여도가 증가함에도 불구하고, SNG이용자의 특성과 지속적인 게임 이용간의 관계를 다룬 연구는 부족한 실정이다. SNG이용자가 지인들 간의 관계를 통해 형성하는 사회자본과 모바일 게임 이용 시 제공하는 개인정보에 대한 우려는 모두 개인적 특성이며 커뮤니티 몰입도에 영향을 미치는 요인이다. 이에 본 연구는 개인이 타인과 관계를 형성하는 양상과 개인정보제공과 관련된 우려가 게임의 플로우 경험에 미치는 영향을 살펴보고자 하였다. 또한 플로우가 SNG재이용의도와 추천의도에 미치는 영향을 실증 분석하였다. 검증 결과, 응답자의 연결적 사회자본은 SNG에 대한 플로우에 긍정적인 영향을 미쳤으며, 결속적 사회자본은 SNG에 대한 플로우에 부정적인 영향을 미치는 것으로 나타났다. 또한 개인정보제공에 대한 인지성은 SNG에 대한 플로우에 부정적 영향을 미치나, 통제성은 긍정적인 영향을 미치는 것으로 나타났다. 마지막으로 SNG에 대한 플로우는 SNG재이용의도와 추천의도에 긍정적인 영향을 미쳤으며 SNG 재이용의도 또한 추천의도에 긍정적인 영향을 미치는 것으로 나타났다. 본 연구는 SNS의 폐쇄적 특성과 개방형 특성을 모두 갖춘 카카오 플랫폼을 중 카카오게임을 대상으로, SNG이용자의 사회자본이 플로우 경험을 통해 소비자행동에 영향을 미치는 요인이 될 수 있다는 점을 밝혔다. 또한, 아직 연구가 활발하게 진행되지 않은 SNG이용자의 개인정보제공에 대한 우려와 플로우 간의 관계를 실증적으로 검증했다는 점에서 의의가 있다. 마지막으로 본 연구의 결과를 토대로 SNG에 대한 게임몰입을 촉진시키기 위하여 이용자의 특성을 기반으로 보다 유용한 마케팅전략을 고안할 수 있을 것이다.
최근 스마트폰 사용자의 급격한 증가는 스마트폰게임 시장의 큰 성장을 가져왔으며 고 부가가치 시장으로서의 입지를 굳히고 있다. 이에 새롭게 부각되는 스마트폰게임에 대한 다각적인 연구가 야기되고 있으나 기존 연구가 스마트폰 이전의 휴대폰을 대상으로 연구가 대부분 이루어져 스마트폰 중심의 새로운 확장 연구가 필요한 실정이다. 따라서 선행연구를 통해 도출한 스마트폰게임의 구매영향요인을 토대로 구매의도, 구매행동, 만족, 추천, 지속사용 간의 영향관계를 알아봄으로서 추천과 지속사용에 영향을 미치는 핵심 요인을 도출하고자 하였다. 이를 위해 스마트폰 사용자 커뮤니티 등을 통해 수집한 설문응답자료 293부를 분석에 이용하였으며 변인들 간의 영향관계 분석에 이점을 가진 구조방정식 모델을 채택하였다. 본 연구를 통하여 얻은 핵심 요인들은 차후 스마트폰게임 관련 비즈니스 시장에서 좀 더 효율적으로 개발을 수행하고 보다 가시적인 성과를 거둘 수 있는 유용한 시사를 제공해 줄 수 있을 것이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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