Journal of Family Resource Management and Policy Review
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v.21
no.3
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pp.141-159
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2017
The main purpose of this study is to investigate factors that influence sleep duration and sleep time poverty in terms of family characteristics, child characteristics, and time use. A series of data analyses were conducted on children's time use in two-parent families based on the 2013 Korean Children and Youth Panel Survey. One major finding is that children's sleep duration and the probability of having a sleep time poverty are related to their mothers' job classifications. The factors influencing the duration of sleep time and the sleep time poverty are similar in terms of family characteristics and children's time use. The mother's job classification, family income, number of younger siblings, number of older siblings, children's private tutoring hours, computer game hours, and TV hours are statistically significant factors affecting the duration of sleep time and the probability of having a sleep time poverty. However, the factor with greatest influence on sleep time duration is private tutoring hours and the factor most affecting sleep time poverty is computer game hours. The mother's job classification is a relatively powerful determinant for predicting her children's sleep duration and sleep time poverty.
With the development of the IT industry and the growth of the cultural industry, the game industry is becoming an important industry. In this regard, the study seeks to differentiate the generation of video games based on technological characteristics from the perspective of technological innovation. SEGA, Nintendo, MicroSoft, SONY, and ATARI were chosen as research subjects. The survy was conducted from ATARI to 2017. The results of the study are expected to help develop the technology strategy of the future video game industry.
Practical use degree of Motion Capture technology is low in korea game market which did growth of MMORPG putting first. However, that is dance game or FPS, sports game genre is magnified. Therefore, practical use degree of Motion Capture technology is increasing. And, need various research to take advantage of Motion Capture technology effectively. Studied 3D game character animation manufacture pipe line for it. Characteristic of this manufacture pipe line is work classification, correction of two times, Biped format all-in-one to progress Motion Capture technology and keyframe-animation work at the same time. Also, manufacture pipe line that is consisted of this constituent has economic performance, extensity, systemicity.
This paper aims to propose the typology suitable for games by analyzing the fashion styles of game characters and define the characteristics by type. The data collected was classified into the style groups with similarities, and the game character styles were named using representative terms. Then, five styles were identified and analyzed with the focus on clothing, hairstyle, and accessories: Creative Style, Attractive Style, Grotesque Style, Usual Style, and Suit Style. Creative Style was the unique style with partial addition or removal as the creative design. Attractive Style expressed the sexual attraction by design with significant exposure of body parts and skintight design. Grotesque Style showed grotesque, eerie, and dreary design. Usual Style was a plain and practical style. Finally, Suit Style was a kind of armor covering the whole body. The analysis results in this paper will bridge the difference of opinions between gamers and developers related to fashion style and, finally, help to enhance the competitiveness of game design.
Yoon, Yeo Chan;Park, So Young;Park, Soo Myoung;Lim, Heuiseok
ETRI Journal
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v.42
no.1
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pp.67-77
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2020
Image captioning has received significant interest in recent years, and notable results have been achieved. Most previous approaches have focused on generating visual descriptions from images, whereas a few approaches have exploited visual descriptions for image classification. This study demonstrates that a good performance can be achieved for both description generation and image classification through an end-to-end joint learning approach with a loss function, which encourages each task to reach a consensus. When given images and visual descriptions, the proposed model learns a multimodal intermediate embedding, which can represent both the textual and visual characteristics of an object. The performance can be improved for both tasks by sharing the multimodal embedding. Through a novel loss function based on class activation mapping, which localizes the discriminative image region of a model, we achieve a higher score when the captioning and classification model reaches a consensus on the key parts of the object. Using the proposed model, we established a substantially improved performance for each task on the UCSD Birds and Oxford Flowers datasets.
Growing smartphone usage in South Korea has also accelerated the pace of development of mobile games, but competition is intensifying as the market grows. As one of the factors for the success of the game in this mobile game market, UI has been presented, suggesting that the design of such mobile game UI should be approached in terms of designing the user's experience, along with its function, aesthetic expression, function-oriented design and information delivery before. In this paper, we propose an effective lobby layout of mobile RPG using experience among UX factors. Through the layout classification of Ernest Adams and Andrew Rollings, we selected 9 mobile RPGs in the 20th place of google play cumulative sales rankings and analyzed the layout of the lobby. As a result, the lobby layout of the game, which led the first market success of the mobile RPG genre, The result was that it became the standard of the boxed game. It can be interpreted that the lobby layout, which is similar to the game used previously by the user, is effective because low entry barriers and learning are unnecessary due to the experience of using the existing RPG. Future studies may produce a common layout of a broad genre if studies are conducted to measure the optimum UX for other genres than RPG.
Recently game addiction of young people has become a social issue. Therefore, many studies, mostly surveys, have been conducted to diagnose game addiction. In this paper, we suggest how to distinguish levels of addiction based on EEG. To this end, we first classify four groups by the degrees of addiction to internet games (High-risk group, Vigilance group, Normal group, Good-user group) using CSG (Comprehensive Scale for Assessing Game Behavior) and then measure their Event Related Potential(ERP) in the Go/NoGo Task. Specifically, we measure the signals of P300, N400 and N200 from the channels of the NoGo stimulus and Go stimulus. In addition, we extract distinct features from the discrete wavelet transform of the EEG signal and use these features to distinguish the degrees of addiction to internet games. The experiments in this study show that High-risk and Vigilance group exhibit lower Go-N200 amplitude of Fz channel than Normal and Good-user groups. In Go-P300 and NoGo-P300 of Fz channel, High-risk and Vigilance groups exhibit higher amplitude than Normal and Good-user group. In Go-N400 and NoGo-N400 of Pz channel, High-risk and Vigilance group exhibit lower amplitude than Normal and Good-user group. The test after the learning study of the extracted characteristics of each frequency band from the EEG signal showed 85% classification accuracy.
Excessive use of the internet and smart phones have become a social issue. The level of engagement has both positive and negative effects such as good performance or indulgence phenomenon, respectively. This study was to develop an algorithm to determine the engagement state based on cardiovascular response. The participants were asked to play a pattern matching game and the experimental design was divided into cooperation and competition task to provide the level of engagement. The correlation between heart rate and amplitude was analyzed according to each task. The regression equation and accuracy were verified by polynomial regression analysis. The results showed that heart rate and amplitude were positively correlated when the task was a game, and negatively correlated when there was a reference task. The accuracy of classifying between game and reference task was 89%. The accuracy between tasks was confirmed to be 76.5%. This study is expected to be used to quantitatively evaluate the level of engagement in real time.
Identity theft happens frequently in popular MMORPG(Massively Multi-player Online Role Playing Games) where profits can be gained easily. In spite of the importance of security about identity theft in MMORPG, few methods to prevent and detect identity theft in online games have been proposed. In this study, we investigate real identity theft cases of an online game and define the representative patterns of identity theft as the speedy type, cautious type, and bold type. We then propose the automatic identity theft detection model based on the multi-class classification. We verify the system with one of the leading online games in Korea. The multi-class detection model outperforms the existing binary-class one(hacked or not).
Journal of the Korea Institute of Information Security & Cryptology
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v.25
no.5
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pp.1131-1141
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2015
In this paper, we proposed a new approach of machine learning based method for detecting game-bots from normal players in MMORPG by inspecting the player's action log data especially in-game money increasing/decreasing event log data. DBSCAN (Density Based Spatial Clustering of Applications with Noise), an one of density based clustering algorithms, is used to extract the attributes of spatial characteristics of each players such as a number of clusters, a ratio of core points, member points and noise points. Most of all, even game-bot developers know principles of this detection system, they cannot avoid the system because moving a wide area to hunt the monster is very inefficient and unproductive. As the result, game-bots show definite differences from normal players in spatial characteristics such as very low ratio, less than 5%, of noise points while normal player's ratio of noise points is high. In experiments on real action log data of MMORPG, our game-bot detection system shows a good performance with high game-bot detection accuracy.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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