• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2018.07a
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• pp.108-109
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• 2018

이벤트는 보다 많은 소비자들을 모으기 위해 행해지는 행사로써, 최근 게임업체는 게임유저의 성격에 따라 신규, 휴면, 충성, 통상 등으로 분류하여 다양한 이벤트를 실시하고 있으며, 게임업체의 이벤트 횟수는 약 400회이며, 평균 이벤트 일수도 약 20여일 정도 진행하고 있다. 본 연구에서는 온라인 게임의 이용등급별로 평균 이벤트 기간과의 관계를 알아보고자 전체이용가, 12세이용가, 15세이용가, 청소년 이용불가 중에서 15세이용가, 청소년 이용불가 두 그룹간의 평균 이벤트 기간의 차이를 연구하였다.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2019.07a
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• pp.57-58
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• 2019

RPG장르를 기준으로 15세 이용가 게임인 리니지2와 청소년 이용 불가 게임인 아이온을 선정하여 게임간의 평균 이벤트 기간의 차이를 조사, 분석한 결과, 두 게임간의 평균 이벤트 기간은 리니지2가 47일이고 아이온이 54일로 다소 차이는 있으나, 양측검정 결과를 보면 P값이 0.794(P>0.05)로 두 게임간의 평균 이벤트 기간은 차이가 없음을 알 수 있다. 이에 본 연구에서는 전체이용가와 청소년이용불가 게임을 선정하여 게임간의 평균 이벤트 기간의 차이를 연구하였다.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2020.07a
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• pp.457-458
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• 2020

신대영(2018, 2019)의 연구에서 RPG장르를 기준으로 T-test를 활용하여 두 게임간의 평균 이벤트 기간의 차이를 조사, 분석한 결과, 신대영(2018, 2019)의 두 연구 모두 두게임간의 평균 이벤트 기간은 차이가 없음을 알 수 있다. 이에 본 연구에서는 전체이용가, 12세이용가 그리고 청소년이용불가 게임을 선정하여 One-way ANOVA를 이용하여 세 게임간의 평균 차이를 연구하였다. 분산분석 결과, 유의수준 P값이 0.657(P>0.05)로 세 게임간의 이벤트 실시와 관련하여 평균의 차이가 없는 것으로 나타났다.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2019.07a
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• pp.59-60
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• 2019

RPG장르를 기준으로 15세 이용가 게임인 리니지2와 청소년 이용 불가 게임인 아이온을 선정하여 게임간의 평균 이벤트 기간의 차이를 조사, 분석한 결과, 두 게임간의 평균 이벤트 기간은 리니지2가 47일이고 아이온이 54일로 다소 차이는 있으나, 양측검정 결과를 보면 P값이 0.794(P>0.05)로 두 게임간의 평균 이벤트 기간은 차이가 없음을 알 수 있다. 이에 본 연구에서는 청소년 이용 등급인 12세 이용가와 15세 이용가 게임을 선정하여 게임간의 평균 이벤트 기간의 차이를 연구하였다.

• Journal of Digital Convergence
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• v.16 no.3
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• pp.145-156
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• 2018

Unlike the past, when distributors distributed games through retail stores, they are now selling digital content, which is based on online distribution channels. This study analyzes the effects of eWOM (electronic Word of Mouth) on sales volume of game sold on Steam, an online digital content distribution channel. Recently, data mining techniques based on Big Data have been studied. In this study, emotion index of eWOM is derived by emotional analysis which is a text mining technique that can analyze the emotion of each review among factors of eWOM. Emotional analysis utilizes Naive Bayes and SVM classifier and calculates the emotion index through the SVM classifier with high accuracy. Regression analysis is performed on the dependent variable, sales variation, using the emotion index, the number of reviews of each game, the size of eWOM, and the user score of each game, which is a rating of eWOM. Regression analysis revealed that the size of the independent variable eWOM and the emotion index of the eWOM were influential on the dependent variable, sales variation. This study suggests the factors of eWOM that affect the sales volume when Korean game companies enter overseas markets based on steam.

• Asia-Pacific Journal of Business Venturing and Entrepreneurship
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• v.9 no.6
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• pp.109-115
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• 2014

Sales of online games companies that began from the small and medium-sized ventures, have grown to billions or hundreds of million dollars to target the global market. The issues related with industrial policies and regulations for game industry gain attentions. In particular, the Korean government has strengthened the relevant regulations of the webboard game service across many departments within the government such as Media Rating Commission, Game Products Administrative Committee, Ministry of Culture, Tourism and Sports, and Ministry of Female and Family. In this study, we analyze the effects of government regulation on webboard games using a VECM(Vector Error Correction Model). We have acquired the Gametrix time-series data during a year since July 2013. Having the co-integration estimated in the analysis process, we attempt to identify the long-term equilibrium relationship within webboard game industry and predict use time in near future. The results show that the use time has decreased to a third to a fourth comparing to the initial value at the beginning point in 2013. Two representative webboard games are exposed to the significant risks to have less or no use time. Additionally, we discuss the issues of the overall game industry influenced by the changes of webboard games.

• Journal of Korea Game Society
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• v.15 no.3
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• pp.151-160
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• 2015

This paper presents English vocabulary memorization system using forgetting curve to automatically adjust the vocabulary difficulty to match learner's level. Our system will decide the appropriate repetition cycle, depending on the number of memorizing words through the forgetting curve, then requires an iterative learning. No matter what learners know or do not know, words are reviewed. To save time by reviewing some words which have the highest probability that learners forget. And it provides vocabulary based on learner level, which makes learner maintain their interest and achievement. A general system provides vocabularies which difficulty matches with evaluated ones, or randomly provides some vocabularies without consideration of users' level. But we apply the "Glicko" system which is being used in the online chess game ranking system to adjust the vocabulary's difficulty. We utilize the system used in the one-by-one player system to our vocabulary-human system. As a result, learners's level and the vocabularies's difficulty is measured in the review process. Moreover it maximizes the performance of English vocabulary memorization by applying feedbacks from practice testing and distributed learning.