• 디지털융복합연구
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• 제14권10호
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• pp.439-447
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• 2016

최근 증강현실 게임인 Pokemon GO에 대한 사람들의 관심이 높아지기 시작하였다. 그러나 게임 특성으로 인해 다양한 직 간접적인 문제들이 부각되면서 우려 또한 증가하고 있다. 국내는 아직 정식으로 출시되지는 않았으나 국내의 게임 등급 분류기준은 이러한 실외형 증강현실 게임에 적용하기에는 한계점이 있다. 이에 본 논문에서는 Pokemon GO와 관련하여 실제 발생한 문제 상황을 살펴보고 국내외의 게임물등급분류체계를 분석하여 국내 게임 이용자들의 안전한 게임이용을 위한 방안을 논의하고자 한다. 실외형 증강현실 게임의 문제점에 대한 사례들을 분석한 결과 이용자의 안전한 이용을 위해서는 기존의 게임등급분류체계에 '물리적 위험성'이라는 새로운 기준이 추가될 필요가 있는 것으로 나타났다. 정부의 게임 규제가 완화되어가고 있는 시점에서 가까운 미래에 증강현실 기술을 이용한 다양한 게임이 등장할 것으로 예측된다. 따라서 사전 안전장치로써 게임물등급분류체계에 대한 개선방향을 마련하는 것이 중요하며, 이는 안전한 게임 이용을 통해 게임 이용 및 산업 성장에도 긍정적 영향을 미칠 것으로 기대한다.

• 한국게임학회 논문지
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• 제19권5호
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• pp.133-142
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• 2019

본 연구에서는 컴퓨테이셔널한 방법에 의해 제안되는 100가지 유형의, 개발이 가능하지만 아직 개발 혹은 공개되지 않은, 새로운 게임들을 대상으로 이들에게서 기대되는 시장성을 기준으로 위계를 부여하고 그룹을 구성하였다. 김익환(2017)이 제안하는 5가지 분류 기준에 의한 게임 분류 방법론과 새로운 유형의 디지털 게임들 그리고 Decision Tree를 활용한 소거법이 본 연구의 방법론으로 활용되어졌으며, 이에 따라 100가지 유형의 게임들은 크게 셋으로 분류될 수 있었다. 본 연구는 새로운 유형의 게임을 설계하고자 하는 개발자들에게 즉각적인 활용이 가능한 실용적인 방향성을 제시해줄 수 있을 것으로 기대된다.

• 한국게임학회 논문지
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• 제12권6호
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• pp.15-24
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• 2012

최근 스마트폰의 보급과 네트워크의 발달이 가속화됨에 따라 모바일 애플리케이션 시장이 크게 성장하고 있다. 다양한 목적의 애플리케이션들 중 가장 주목받고 있는 콘텐츠인 게임은 스마트 기기의 다양한 특성을 차용하여 디자인됨에 따라 이전의 콘솔이나 PC 플랫폼 기반의 게임들과는 차별화되고 있다. 이러한 게임의 새로운 형태와 변화를 설명하기 위한 가장 효율적인 방법은 집단 간 비교를 통한 분류이다. 하지만 게임은 학문적으로나 산업적으로 확립된 분류법이 존재하지 않으며, 기존에 통용되어오는 분류법들은 피상적인 일부 특성을 기준으로 삼음으로써 실제적 이용에 있어서 한계점을 보이고 있다. 따라서 이 연구에서는 게임 디자인의 주축이 되는 게임 메커니즘들을 기반으로 스마트폰 게임들을 분류하는 방법을 제안한다.

• 한국게임학회 논문지
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• 제10권5호
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• pp.39-49
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• 2010

디지털 게임의 장르를 구분함으로써 한 장르에서 게임 간 유사성을 볼 수 있으며, 장르 간 차이점도 볼 수 있는 장점이 있다. 하지만 현재 통용되는 디지털 게임의 분류 기준이 모호하여 새롭게 등장하는 디지털 게임을 효과적으로 분류하는 데 한계가 있다. 또한 기존의 분류 기준은 상호 배타적이지 않아 하나의 게임이 여러 장르에 포함될 수 있는 문제점도 내포하고 있다. 이러한 문제점이 발생하는 원인은 게임을 구분하기 위한 본질적이고 객관적인 특징을 제시하지 못하고 있다는 점에서 찾을 수 있다. 본 논문에서는 주 참여자, 대응 참여자, 통제 캐릭터를 기준 축으로 하여 상호작용성 관점에서 디지털 게임의 장르를 구분할 수 있는 프레임워크를 제시하였다. 또한 본 논문에서 제시한 프레임워크를 디지털 게임에 적용하여 분석한 후 게임 프레임워크의 유용성과 이를 활용한 향후 연구 방향도 살펴보았다.

• International journal of advanced smart convergence
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• 제8권3호
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• pp.131-137
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• 2019

This study proposes a method of learning and recognizing the characteristics that are the classification criteria of Hangul using Mask R-CNN, one of the deep learning techniques, to recognize and classify atypical Hangul characters. The atypical characters on the Hangul signboard have a lot of deformed and colorful shapes beyond the general characters. Therefore, in order to recognize the Hangul signboard character, it is necessary to learn a separate atypical Hangul character rather than the existing formulaic one. We selected the Hangul character '닭' as sample data and constructed 5,383 Hangul image data sets and used them for learning and verifying the deep learning model. The accuracy of the results of analyzing the performance of the learning model using the test set constructed to verify the reliability of the learning model was about 92.65% (the area detection rate). Therefore we confirmed that the proposed method is very useful for Hangul signboard character recognition, and we plan to extend it to various Hangul data.

• 디지털융복합연구
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• 제15권5호
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• pp.373-380
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• 2017

최근 가상현실 콘텐츠는 게임, 교육, 의료, 전시, 영화, SNS 등 여러 영역에서 실험되고 있으며 도입되고 있다. 하지만 가상현실에 대한 연구는 주로 산업적, 기술적 관점에 치우쳐 있어, 콘텐츠 중심 또는 콘텐츠 관점에서의 가상현실에 대한 연구는 미미한 실정이다. 가상현실의 미래를 제대로 준비하기 위해서는 기술 중심의 연구에서 벗어나 콘텐츠 중심의 연구가 매우 절실하다. 이에 본 연구는 콘텐츠 관점에서의 가상현실 연구의 필요성을 제기하였으며, 그 구체적인 대상으로 테마파크에 적용된 가상현실 콘텐츠의 유형과 특성 그리고 가능성을 고찰하고자 하였다. 이를 위해 가상현실 기반 테마파크 콘텐츠 유형의 분류를 시도하였고, 유형 분류의 기준으로는 플레이어의 위치 이동 가능성 및 이동 방식에 따라 '고정형', '연속적 이동형', '분절적 이동형'으로 나누고 여기에 촉각, 미각, 후각, 균형감 등의 감각이 결합되는 방식에 따른 분류법을 제시하였다.

• 지능정보연구
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• 제26권4호
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• pp.111-126
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• 2020

CRM의 하위 연구 분야로 진행되었던 고객이탈예측은 최근 비즈니스 머신러닝 기술의 발전으로 인해 빅데이터 기반의 퍼포먼스 마케팅 주제로 더욱 그 중요도가 높아지고 있다. 그러나, 기존의 관련 연구는 예측 모형 자체의 성능을 개선시키는 것이 주요 목적이었으며, 전체적인 고객이탈예측 프로세스를 개선하고자 하는 연구는 상대적으로 부족했다. 본 연구는 성공적인 고객이탈관리가 모형 자체의 성능보다는 전체 프로세스의 개선을 통해 더 잘 이루어질 수 있다는 가정하에, 이차원 고객충성도 세그먼트 기반의 고객이탈예측 프로세스 (CCP/2DL: Customer Churn Prediction based on Two-Dimensional Loyalty segmentation)를 제안한다. CCP/2DL은 양방향, 즉 양적 및 질적 로열티 기반의 고객세분화를 시행하고, 고객세그먼트들을 이탈패턴에 따라 2차 그룹핑을 실시한 뒤, 이탈패턴 그룹별 이질적인 이탈예측 모형을 독립적으로 적용하는 일련의 이탈예측 프로세스이다. 제안한 이탈예측 프로세스의 상대적 우수성을 평가하기 위해 기존의 범용이탈예측 프로세스와 클러스터링 기반 이탈예측 프로세스와의 성능 비교를 수행하였다. 글로벌 NGO 단체인 A사의 협력으로 후원자 데이터를 활용한 분석과 검증을 수행했으며, 제안한 CCP/2DL의 성능이 다른 이탈예측 방법론보다 우수한 성능을 보이는 것으로 나타났다. 이러한 이탈예측 프로세스는 이탈예측에도 효과적일 뿐만 아니라, 다양한 고객통찰력을 확보하고, 관련된 다른 퍼포먼스 마케팅 활동을 수행할 수 있는 전략적 기반이 될 수 있다는 점에서 연구의 의의를 찾을 수 있다.