오늘날 스마트 시대의 새로운 소프트웨어 페러다임으로 변화하고 있는 IT 산업의 환경에서 소프트웨어를 사용하는 사용자와 공급하는 개발자 모두 품질 향상에 대한 중요성과 복잡성은 더욱 강조되어 가고 있다. 특히, 국내 게임시장의 절대적 시장점유율을 보이고 있는 온라인 게임의 경우 게임 사용자들과의 지속적인 관계 유지를 필요로 하는 서비스 제품이기 때문에 높은 수준의 품질보증이 절대적으로 필요하다. 본 연구는 이와 같은 필요성에 따라 게임 품질관리를 위한 정량적/정성적 게임성 평가 항목을 연구하여 이를 기반으로 한 게임성을 평가하기 위한 평가 모델을 제시한다.
Decision making is a function of many variables, but among these, human burden (soft-ware) and machine burden (hard-ware) are critical. Decision Maker is rather concerned with the soft-ware and just wants to have machine calculate the quantitative arithmetic involved in the decision-making study, because he is responsible for that decision whether or not he knows details about the techniques used by his staffs. From the point of these considerations, computer-assisted war game model has its significance in military decision making. The major outcome of this model is time-phased FEBA movement. FEBA is moved mainly by the ratio of the Index of Combat Effectiveness (ICE). To calculate ICE, Ground Forces are concerning the Index of Firepower (IFP) of individual weapons and in the case of Air Force, sorties are allocated into each sector, and added to the Ground Force IFP. With the ratio of total ICE, FEBA is moved according to the War Game Tables and process is repeated after consideration of casualties. This model is used by IBM-370/135 in MND computer room and also tested by IBM-3741/3717 established at ROKA HQ.
This study explored potential therapeutic mechanisms of playing preferred online games as predictors of therapeutic interventions for players' psychosocial factors (i.e., aggression, depression, and loneliness). Based on theories of catharsis, the generic model of psychotherapy, we took a therapeutic approach to integrate these perspectives. We created a path model describing how therapeutic catharsis-seeking, online game self-efficacy, and life self-efficacy were associated with psychosocial factors of aggression, depression, and loneliness, including generalized sub-constructs of each factor as multi-dimensional sources. We analyzed the path model using data of 1,227 online game players in Korea. Our results indicated that therapeutic catharsis-seeking could alleviate aggression via favorite game playing. Life self-efficacy was a primary predictor for alleviating depression and loneliness. However, online game self-efficacy was positively associated with depression and loneliness. Implications of these findings are discussed.
본 연구는 게임 관련 전문가 23명에게 델파이 기법을 사용해 기존의 게임 가치평가에 추가적 요소들을 추출해 보고자 한다. 기존에 제시된 게임 컨텐츠의 평가 모델을 이용하여 개발 모델의 특성을 전반적으로 검토 한 결과, 컨텐츠를 선정 할 때 가치 평가 요소가 선정되었음을 알 수 있었으며 델파이 분석은 2차에 걸쳐서 이루어졌으며, 1차는 전문가 FGI, 2차는 델파이 설문으로 진행되었다. 결과, 기술 이전 및 보급, 상용화 촉진을 위한 세부 내용 등 관련 항목등에서 보다 세밀한 요소들이 제시되었다. 포커스 그룹 인터뷰를 통해 추가 요인을 추출하고 게임 업계의 컨텐츠 성공에 대한 시장 분석을 통해 시장 규모, 성장 잠재력, 규제 및 시장 매력과 위험을 예측 했으며 이를 통해 관련업계는 성공 목표에 대한 시장 분석을 통해 시장 규모, 성장 잠재력, 규제, 시장 호소력 및 위험성을 이해할 수 있을 것으로 기대한다. 이 연구는 제안 된 평가 요소가 게임 및 문화 콘텐츠 산업 전체에 적용될 수 있음을 시사하며 또한 콘텐츠의 시장 가치 평가, 목적 및 목표 설정, 진입 방법 선택, 전략 요소 등 시장 요인을 구성하는 것에 도움이 될 것이다.
최근 국내 게임 시장이 12조원을 육박하고 있는 시장 현황에서 게임 매출 부분에서 게임내 어떤 과금정책을 적용할 것인지가 가장 중요한 요소이다. 시중에 출시된 게임 중에서는 P2W 모델이 접하기 쉬운 모델이긴 하지만 최근에는 B2P 모델을 많이 적용하고 있는 과금정책이다. 본 논문에서는 온라인 게임 내 P2W의 과금 모델과 B2P의 과금 모델의 선호도를 조사한다. 그리고 본 논문에서 새롭게 명명한 T2H 모델의 선호도를 조사하여 어떠한 과금 모델이 게임시장에서 더 유리하고 선호도가 높은 모델인지를 제시한다.
AOS(Aeon of Strife)장르의 게임들은 단순히 즐기는 컴퓨터 게임이 아닌 대표적인 e스포츠 종목으로 자리매김하고 있으며 전문성을 필요로 하는 스포츠의 특성상, 게임 플레이 패턴 및 시즌 별 캐릭터 선택 등 게임 운영에 필요한 통계 분석의 중요성이 증가하고 있다. 본 논문에서는 대표적인 AOS 게임 중의 하나인 리그오브레전드의 게임 데이터를 이용해 데이터 마이닝 기법을 이용한 게임의 전략적 분석을 실시한다. 통계적 승률 예측 기법인 로지스틱 회귀분석과 판별 분석 및 인공신경망을 이용하여 게임의 승패 예측 모형을 설계하고 실험한다. 게임 데이터 분석 결과는 확률을 표시한 그래프로 표현되어 게임 플레이를 돕기 위해 개발된 시각적 도구에 이용한다. 승패 예측 모형의 실험 결과, 평균적으로 95%의 높은 분류율을 보이고 시각화 도구를 통해 게임 플레이의 다양한 전략 수립에 이용됨을 보인다.
본 연구는 대규모 다중 사용자 온라인 게임에 관한 게임플레이 과정을 GOMS(Goal Operator Method Selection Rule)로 모형화 하는데 목적이 있다. GOMS 분석은 HCI(Human Computer Interaction)의 연구방법으로서 전문가의 행동을 모형화 하고 그들의 행동을 예측하는 것이다. 초보자 가이드와 온라인 게임 매뉴얼을 이용하여 GOMS의 목표, 작용소를 찾고 3명의 전문가를 대상으로 예비실험을 실시하여 GOMS의 방법과 선택규칙을 도출하였다. 예비실험결과를 토대로 30명의 전문 게이머들을 대상으로 본 실험을 실시하였다. 그 결과 게임 법칙에 대한 추상도 수준에 따른 법칙선택의 예측력은 96.25%, 제한사항의 복잡도에 따른 법칙선택의 예측력은 77.35%의 GOMS 모델 적합도가 산출 되었다. 본 연구에서 제안한 GOMS 모형은 게임을 설계하는 초기 단계에 새로운 평가 모형을 제시하며 게임의 품질을 향상할 수 있을 것으로 기대된다.
With improvements in living conditions, an increasing number of people are choosing to spend their time traveling. Comfortable tour routes are affected by the season, time, and other local factors. In this paper, the influencing factors and principles of scenic spots are analyzed, a model used to find the available routes is built, and a multi-route choice model based on a game theory utilizing a path recommendation weight is developed. A Monte Carlo analysis of a tourist route subjected to fixed access point conditions is applied to account for uncertainties such as the season, start time, end time, stay time, number of scenic spots, destination, and start point. We use the Dijkstra method to obtain multiple path plans and calculate the path evaluation score using the Monte Carlo method. Finally, according to the user preference in the input path, game theory generates path ordering for user choice. The proposed approach achieves a state-of-the-art performance at the pseudo-imperial palace. Compared with other methods, the proposed method can avoid congestion and reduce the time cost.
Tae-Hong Ahn;Sung-Kwan Kang;Sang-Kyu Lee;U-Jung Kim;Hong-Ki Kim
한국컴퓨터산업학회논문지
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제2권10호
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pp.1309-1316
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2001
애니매이션과 컴퓨터 게임에서 오늘날 주요 관심사는 캐릭터의 행동을 미리 정의된 게임 로직이나 미리 설정된 동작에 의해 제어된다. 게임 개발자들은 더 풍부하고 더 상호 보완적인인 게임을 제작하고자 하기 때문에 자주 이러한 접근은 한계에 부딪힌다. 본 논문에서는 더욱 지능적이고 강제적인 컴퓨터 게임을 만들기 위해서 유전자 알고리즘을 사용한 게임 모델을 제안한다. 학습능력에 기반 한 유전자 알고리즘의 사용은 변화와 능동적인 게임 환경을 지원하도록 연속적인 진화를 하는 캐릭터를 활용할 것이다. 임의의 실시간 게임이 제안된 시스템의 수행과 제한성을 평가하기 위해 수행되었다.
In recent years, the market for online computer games has become an important part in the entertainment industry. New online games have been introduced every month and the numbers of game players who are playing online games have grown rapidly. However, only a few online games have been successful in making a good profit among many online games. Why are most players playing only a few online games repeatedly? To answer the question, this research focuses on the customer loyalty and their optimal experience(flow) in playing specific online games. This research hypothesizes that customer loyalty for specific online game can be increased by customers' optimal experience(flow) in playing it, and they would feel optimal experience because of mechanic and social interaction in online games. In order to validate the hypothesis, this research analyzes online survey data of players of various online games. According to this survey results, players' optimal experience is affected by their mechanic interaction between a player and an online game system, and their social interaction with other players who participated in the online game. And their optimal experience during playing the online game affects the degree of customer loyalty to the game. This paper ends with conclusions of the survey results and study limits.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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