KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제9권8호
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pp.2854-2874
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2015
This paper presents a game theoretic approach to analyze the public goods (PGs) allocation in peer-to-peer (p2p) networks. In order to reduce the free-riders and promote the cooperation among peers, we propose an incentive mechanism with cooperation-based game theory. In this paper, we regarded the contributed resources by cooperators as public goods (PGs). We also build the PGs allocation in P2P networks to be the optimization problem, and the optimal solution of PGs allocation satisfies the Bowen-Lindahl-Samuelson equilibrium. Firstly, based on the subscriber mechanism, we analyze the feasibility and prove the validity, which can achieve Nash equilibrium. However, this strategy cannot meet to Bowen-Lindahl-Samuelson equilibrium as the free-riders do not pay with their private goods for consuming the PGs. Secondly, based on the Walker mechanism, we analyze the feasibility and prove the validity for the same allocation problem, which meets to Bowen-Lindahl-Samuelson equilibrium and achieves Pareto efficiency within cooperative game. Simulations show that the proposed walker mechanism can significantly improve the network performance of throughout, and effectively alleviate free-riding problem in P2P networks.
게임 봇은 게임에서 사용되는 재화 또는 아이템 등을 대량으로 유통시키며 게임 재화 및 아이템의 가치를 하락시키는 한편 아이템을 획득하기 위해 봇끼리 몰려다니면서 몬스터를 사냥하고 아이템을 채집하므로 일반 유저들이 정상적으로 콘텐츠를 즐기는 활동을 방해해 왔다. 그러나 봇의 증가가 구체적으로 어떤 유형의 유저에게 영향을 미치는지, 그리고 어떤 활동 유형을 감소시키는지에 대한 연구는 알려진 바가 없었다. 이에 따라 본 연구에서는 게임 유저들의 접속 데이터를 토대로 유형을 분류하고 봇의 증가에 따른 유저 이탈과의 상관관계를 분석함으로써 유저들의 게임 이용을 유도하는 실무적인 시사점을 제공한다.
Ad(advertisement) is a gateway that makes the public recognize enterprises, and a tool that can maximize customers' interest. How this kind of Ad is delivered to consumers governs an enterprise's image or goods' reliability. That's why enterprises spend much money in advertising their products in various ways such as TV Ad, newspaper Ad, magazine Ad, placards and so on Accordingly, this study intends to look at Game Ad among a number of Ads, which enables game users to enjoy games at low expense and at the same time makes them naturally recognize enterprises images or product PR.
Containers are commonly used as an effective and relatively inexpensive method for transporting goods. Unfortunately, there are often imbalances between the number of import and export containers, and some ports have a surplus of empty containers while others have a deficit. The Empty Container Simulation Game was developed to address these problems. The game is a computer role playing simulation that simulates the distribution of empty containers in order to solve empty container imbalances among ports. An optimal solution is obtained by the computer using linear programming (LP). Upon completion of the game, a player's game results are displayed along with the LP solution. The game interface was designed to provide easy access and operation. This game will serve to provide an easy understanding and planning for empty container management.
Game bots are illegal programs that facilitate account growth and goods acquisition through continuous and automatic play. Early detection is required to minimize the damage caused by evolving game bots. In this study, we propose a game bot detection method based on action time intervals (ATIs). We observe the actions of the bots in a game and identify the most frequently occurring actions. We extract the frequency, ATI average, and ATI standard deviation for each identified action, which is to used as machine learning features. Furthermore, we measure the performance using actual logs of the Aion game to verify the validity of the proposed method. The accuracy and precision of the proposed method are 97% and 100%, respectively. Results show that the game bots can be detected early because the proposed method performs well using only data from a single day, which shows similar performance with those proposed in a previous study using the same dataset. The detection performance of the model is maintained even after 2 months of training without any revision process.
최근 4차 산업혁멍이 관심을 받고 있다. 그중에서도 최근 증강현실 관련 디바이스들이 발전하고 있다. 하지만 증강현실 콘텐츠가 부족한 실정이다. 증강현실은 마커방식과 마커리스 방식이 있는데 마커방식은 마커가 되는 이미지를 카메라로 비춰서 증강시키는 원리다. 증강현실기술을 캐릭터 굿즈에 접목하여 상품 품질의 제고를 할 수 있는 방안을 제시하고자 하였다. 캐릭터 산업은 매년 규모가 커지고 있으며 그에 따라 캐릭터 굿즈의 종류도 다양해지고 있다. 캐릭터 아크릴 스탠드는 캐릭터 굿즈 중 하나이며 게임, 웹툰, 애니메이션 캐릭터IP를 이용해서 판매하고 있다. 캐릭터 이미지를 마커로 활용하여 캐릭터IP의 특성에 맞는 콘텐츠를 제작할 수 있도록 설계하였다. 웹툰 캐릭터를 선정하여 증강현실 콘텐츠를 제작하였고, 웹툰 특성에 맞게 음성, 말풍선, 웹툰의 소개를 보여줄 수 있도록 구현하였다. 증강현실로 시각적인 정보와 청각적인 정보를 보여줄 수 있는 가능성을 제시하였고, 이 연구를 활용하여 다양한 콘텐츠들을 포함한 제품들이 나올 것이라고 기대한다.
매년 수많은 게임이 출시되면서 유저들이 게임을 즐기는 방법도 다양해졌다. 이중 게임을 바탕으로 유저가 창의성을 더해 2차 저작물을 제작하는 방법이 주류를 이루고 있다. 자신이 좋아하는 게임에 대한 애정을 표현하는 한 가지 방법이라고 할 수 있으며, 이러한 2차 창작 활동은 유저의 심리적인 만족감을 채워주는 것과 동시에 게임의 홍보기능도 한다. 하지만 게임사마다 2차 저작물과 관련된 규제가 다르며 유저들은 그 규제를 모르는 경우가 많아 원저작자의 권리를 침해하기도 한다. 본 논문에서는 2차 창작 활동에 대한 유저의 의견과 게임사의 정책 및 대응을 조사하고 유저와 게임사 모두가 만족할 수 있는 방안을 제시하고자 한다.
본 연구에서는 온라인 게임의 커뮤니티성이 학교 현장에서의 학습 과정에 적용될 수 있는지를 살펴보고자 하였다. 이러한 목적에 따라 학습과정을 개발하여 이를 학교 수업에 적용하고 효과를 검증하였다. 학습과정은 시장, 가격, 이윤, 희소성 등의 경제 개념의 원리에 대한 이론적 학습과 온라인 게임에서 형성된 시장에서의 체험을 통한 학습으로 구성되었다. 효과 검증 도구로는 아동의 경제에 대한 효능감, 경제에 대한 흥미도, 경제관념 척도를 개발하였다. 척도에 대한 탐색적 요인 분석 결과, 경제에 대한 효능감과 경제에 대한 흥미도는 두 개의 하위 요인으로 구성되었고 경제관념은 단일 요인이 추출되었다. 학습 과정을 수업에 적용하는 실험은 서울의 한 초등학교의 5학년 학생들을 대상으로 실시되었다. 4개 반을 무작위로 선정하여 실험을 실시하였고(실험 집단,154명), 실험을 실시하지 않은 4개 반을 통제 집단(158명)으로 설정하였다. 실험 결과, 실험 집단의 경제에 효능감과 경제적 흥미도, 경제관념이 참가 전에 비해 유의하게 향상되었다. 또한, 사후 검사에서 통제 집단보다 실험 집단의 경제적 효능감, 경제에 대한 흥미도와 경제관념이 높다는 것이 확인되었다. 실험 결과를 바탕으로 온라인 게임 커뮤니티의 학교 수업 활용가능성에 대해 논의하였다.
완전 공영제의 전단계로 준공영제로의 과도기로서 지역별 사례들도 연구과제로 극히 제한적이지만 일부 발표되고 있다. 그러나 이에 대한 보완방법으로 전자정보 통신시스템에 의한 도덕적인 해이를 제도로서 최소화 할 수 있어 본 논문에서는 전자정보 체제의 접목의 방법과 준 공영제 도입에 따른 안전에 초점을 맞추고 여수지역을 구체적인 사례로 논지를 전개 해 나갔다. 사회적인 자산의 공공적인 관리로서 버스의 안전운영에 대한 문제점들도 개선들도 부분 언급하였다. 대중교통수단으로서 버스가 조세로서 지원을 통해 운영됨으로써 공익적인 감시체계를 통하여 지역주민들의 사고로부터 보호라는 안전망의 확보들도 크게 요청되고 있는 실정이다. 준공영제의 경영형식을 통한 현장에서의 성공적인 모형으로 창출을 위한 제안도 덧붙였다.
인터넷 환경의 발달로 소비자들 사이에 상품정보에 대한 의견이 교환되기 시작하면서 다양한 형식의 온라인 리뷰들이 급속도로 생성되고 있다. 이러한 추세에 따라, 기업들은 온라인 리뷰들을 분석하여 마케팅, 세일즈, 제품개발 등의 다양한 기업 활동에서 그 결과를 활용하려는 노력을 진행하고 있다. 그러나 대표적인 경험재인 '게임'과 관련된 산업에서의 온라인 리뷰에 대한 연구는 매우 부족한 실정이다. 이에 본 연구는 머신러닝 모델을 활용하여 스팀(STEAM)게임의 커뮤니티 데이터를 분석하였다. 이를 통해 타 사용자의 게임 리뷰를 유용하다고 판단하는데 영향을 미치는 요인을 분석하고, 리뷰의 유용성을 예측하는데 있어 가장 우수한 성능을 보인 모델과 변수들을 도출하여 사용자의 충성도와 사용성을 증대시키기 위한 제안을 하고자 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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