• International Journal of Advanced Culture Technology
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• 제8권2호
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• pp.239-245
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• 2020

With the recent revised curriculum, the importance of exploring children's play through new teaching media is increasing in kindergarten. In this study, it is to use the robot 'Bee-bot' for early children to uncover the changes that children have through free exploration and play. As a result of comparing the change of scientific problem-solving ability of 3, 4, and 5-year-olds, there were significant changes in all three sub-elements. We propose to us scientific problem-solving ability test tools, propose and apply ideas for problem-solving, conclusion on problem-solving Building. Through this, it was found that unplugged play using 'Bee-bot' is meaningful as a play environment and as a teaching medium for children aged 3, 4 and 5 years old.

• ETRI Journal
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• 제35권6호
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• pp.1058-1067
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• 2013

An approach for game bot detection in massively multiplayer online role-playing games (MMORPGs) based on the analysis of game playing behavior is proposed. Since MMORPGs are large-scale games, users can play in various ways. This variety in playing behavior makes it hard to detect game bots based on play behaviors. To cope with this problem, the proposed approach observes game playing behaviors of users and groups them by their behavioral similarities. Then, it develops a local bot detection model for each player group. Since the locally optimized models can more accurately detect game bots within each player group, the combination of those models brings about overall improvement. Behavioral features are selected and developed to accurately detect game bots with the low resolution data, considering common aspects of MMORPG playing. Through the experiment with the real data from a game currently in service, it is shown that the proposed local model approach yields more accurate results.

• 정보보호학회논문지
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• 제22권2호
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• pp.225-238
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• 2012

온라인 게임의 다양한 보안 위협 가운데, 온라인 게임 봇의 사용이 게임 서비스에 가장 심각한 문제를 야기하고 있다. 본 논문에서는 온라인 게임 봇 탐지를 위한 소셜 액티비티 분석 프레임워크를 제안한다. 이 프레임워크를 이용하여 게이머의 소셜 액티비티를 가장 많이 포함하고 있는 파티 플레이(party play) 로그를 분석하는 데에 적용하였다. 게임 봇은 일반 사용자들과 다르게, 사이버 자산을 빠르게 얻는데 특화되어 있기 때문에 소셜 액티비티를 분석할 경우 정상적인 사용자들과 행동 패턴에 차이가 있다. 이 특징을 이용하여 게임 봇 이용자와 일반 이용자들을 구분해 낼 수있도록, 사용자 행위를 분석하고 온라인 게임 봇 탐지를 위한 임계값을 정의하였다. 탐지 규칙을 포함하는 지식 기반 시스템을 구축한 뒤 이를 국내 최대, 세계 6위 규모의 게임에 적용하였다. 본 논문의 프레임워크를 활용하여 분류를 한 결과 95.92%의 높은 정확도를 보였다.

• ETRI Journal
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• 제45권4호
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• pp.713-723
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• 2023

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.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제20권3호
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• pp.422-427
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• 2010

2004년 이후 정보기술의 성장과 더불어 게임 서비스에 대한 피해 사례가 해 마다 빠르게 증가하고 있는 실정이다. 특히 게임 봇(자동사냥 프로그램)에 대한 피해규모가 가장 크게 조사되고 있으며 이를 방지하기 위한 연구도 활발히 진행되고 있다. 게임 봇은 사용자가 입력하는 키보드나 마우스의 움직임을 대신해 자동으로 게임을 수행하는 프로그램으로 어떠한 사용자의 조작 없이도 게임 속에서의 이득 활동을 무한정 행할 수 있다. 이와 같은 행동은 일반적인 사용자에게 상대적인 불쾌감을 줄 뿐만 아니라 게임의 수명을 단축시키는 등 게임 회사 및 사용자에게 큰 피해를 발생시키고 있어 이를 방지하기 위한 방법이 주목 되고 있다. 기존의 게임 봇 검출 연구들은 단순이 사용자 개인 PC에 설치되어 동작중인 프로그램을 감시하기 때문에 게임 봇 사용자의 조작에 의해 쉽게 피해갈수 있는 단점을 가지고 있다. 따라서 본 논문에서는 게임 서버측면에서 사람과 게임 봇의 행동을 비교하여 게임 봇 사용자들이 조작이나 회피가 힘든 게임 봇 검출 방법을 제안한다. 제안 방법으로는 게임 봇과 사람의 행동 패턴 차이 모델을 정의하고 나이브 베이지안 분류기를 사용하여 게임 봇을 검출한다.

• 정보보호학회논문지
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• 제31권6호
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• pp.1097-1104
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• 2021

온라인 게임 봇은 이미 수 많은 방식을 통해 사람들에게 알려져 왔으며, 사용자의 게임 흥미 저하, 게임 내 경제 순환 파괴, 게임 컨텐츠 및 수명 단축 등 많은 문제점을 야기한다. 정상적이지 않은 게임 봇 운영을 방치하는 것은 장기적으로 게임 제작사와 게임 플레이어에게 모두 악영향을 미치게 되므로 이에 대한 탐지 및 제재는 필수가 되었다. 하지만 제재 단계에서 생기는 오인 제재의 딜레마를 피하기 쉽지 않다. 게임사 측에서 유저를 제재하기 위해서는 객관적인 분석 지표인 로그를 가지고 제재 여부를 판단해야 하며, 로그에서 추출한 정보를 근거로 확보해야 한다. 본 연구에서는 탐지 대상 기간의 로그에 대하여 이를 일일 단위로 나누어서 게임봇 유저 판별을 수행할 것이다. 일일 단위 탐지를 위해 탐지 기간을 하루 단위로 나누어 해당 일자에 대한 게임봇 여부를 우선 판별하고, 이후 최종 결과를 판단하였다. 제안한 방법론을 통해 일반 유저 스타일과 게임봇 유저 스타일이 섞여 있는 경우를 쉽게 탐지해 낼 수 있을 것이다. 본 논문에서 제안한 방법론으로 테스트한 결과, 분류 정확도를 확인할 수 있는 지표 중 하나인 F1-score가 0.898에서 0.945로 향상되었다.

• 실천공학교육논문지
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• 제16권2호
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• pp.105-114
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• 2024

최근 소프트웨어 역량이 강조됨에 따라 대학에서는 전공 구분없이 모든 학생들에게 소프트웨어 교육을 진행하고 있다. 비전공자들은 소프트웨어 교육에 대한 동기부여가 부족하고, 생소한 학습 콘텐츠에 대한 체감 난이도가 높은 문제가 있다. 이를 해결하기 위해 학습자 특성에 맞는 소프트웨어 교육을 제공해야 한다. 예술계열 학생들은 시각에 대한 이해와 표현력이 뛰어나므로 시각적 문해력을 활용하면 프로그래밍 교육의 학습효과를 높일 수 있다고 본다. 본 연구에서는 일상의 문제를 순서도와 의사코드로 분해하여 절차적으로 시각적 이미지를 구성한다. 이를 교육용 프로그래밍 언어인 플레이봇을 이용하여 코딩을 하고 문제를 해결하도록 진행하여 수업의 효과를 분석하고자 한다. 이를 통해 학생들은 프로그래밍의 개념을 이해하고, 문제를 컴퓨팅적 사고로 해결하는 과정을 이해할 수 있으며, 프로그래밍을 자신의 전공에 활용하는 방법을 습득할 수 있을 것으로 기대한다.

• 대한감각통합치료학회지
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• 제14권1호
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• pp.9-18
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• 2016

목적 : 본 연구는 집단 작업 활동 프로그램이 지역아동센터 아동들의 시지각 및 운동기능을 향상시킬 수 있는지 알아보았다. 연구방법 : 지역아동센터를 이용하는 만 6~9세 학령기 아동 5명을 대상으로 집단 작업 활동 프로그램을 실시하였다. 프로그램은 놀이를 기반으로 시지각 및 운동기능을 촉진할 수 있는 요소를 포함하였고, 주 1회(90분) 총 9회기로 진행되었다. 아동의 시지각 및 운동기능에 대한 프로그램 효과를 알아보기 위하여 프로그램 전과 후에 Motor Free Visual Perception Test-Third Edition(MVPT-3)와 Bruiniks-Oseretsky Test of Motor Proficiency 2nd Edition(BOT-2) 평가를 실시하여 두 시점의 평가 결과를 비교하였다. 결과 : 집단 작업 활동 프로그램은 지역아동센터 아동의 시지각 및 운동기능을 향상시키는 효과가 있었다. 결론 : 본 연구는 지역아동센터 아동들의 시지각 및 운동기능의 발달 촉진에 있어서 집단 작업 활동 프로그램의 효과를 보여주었다. 이러한 경험적 증거는 발달을 촉진하는 작업 활동이 지역사회에 적용되고 확대될 수 있는 근거를 제시한다.

• 한국시뮬레이션학회논문지
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• 제28권1호
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• pp.23-39
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• 2019

군 병력 감축, 인명중시 사상의 확산 그리고 4차 산업혁명을 통한 혁신 기술의 국방에서의 활용과 같은 시대적 요구 속에 드론-봇의 적극적인 활용이 요구되고 있다. 특히, 드론을 활용한 감시 및 정찰은 미래 전장에서 큰 역할을 할 것으로 예상된다. 하지만 정찰용 드론의 운용 개념, 특히 적을 찾기 위한 드론의 탐색 경로에 대한 연구는 많이 이루어지지 않았다. 본 연구에서는 정찰 목적용 드론의 효과적인 운용을 위한 탐색 방법을 시뮬레이션 분석을 통해 제안한다. 시뮬레이션에서 드론과 적은 연속공간에서 선형(First-Order)으로 움직이며, 적은 불확실성을 반영하여 랜덤워크 기법을 적용하였다. 연구는 먼저 기존에 군에서 주요하게 활용하던 탐색 방법(Parallel, Spiral)이 실제로 목표를 탐지하는 확률을 제시하며, 이어서 탐지자의 탐색반경과 속도가 탐지 확률에 미치는 영향을 분석한다. 마지막으로, 적이 랜덤하게 이동하지 않고 특정한 목표를 가지고 이동할 때 적용할 수 있는 새로운 탐지방법인 PS(Probability Search), PCS((Probability Circle Search), HS(Hamiltonian Search), HCS(Hamiltonian Circle Search) 방법을 소개하고 이에 대한 실험결과를 제시한다. 본 연구에서 제시한 탐색방법은 드론의 정찰 작전 시 활용도가 클 것으로 기대한다.