본 연구에서는 CEP(Complex Event Processing) 기법을 사용하여 온라인 게임에서 사용자 악용을 실시간 감지하기 위한 효율적인 방법을 제시한다. CEP는 대규모 정보시스템에서 발생하는 복잡한 이벤트 패턴을 발견하는 기법이다. 본 연구에서는 게임 사용자가 게임 서버에 접속하여 게임을 수행하는 과정에서 발생하는 이벤트들을 관찰하면서 규칙에 위배되는 행위를 검출하기 위하여 CEP 기법을 사용한다. 사용자들이 자주 악용할 가능성이 있는 이벤트 패턴을 미리 복합 이벤트로 설정하여 CEP 엔진에 등록해 두고, CEP 엔진은 게임 서버에서 발생하는 이벤트를 실시간에 필터링하여 사용자 악용을 감시하는 방법이다.
CEP(Complex Event Processing)는 대규모 정보시스템에서 발생하는 복잡한 이벤트 패턴을 발견하는 기법이다. 게임 사용자가 게임 서버에 접속하여 게임을 수행하는 과정에서 발생하는 이벤트들을 관찰하면서 규칙에 위배되는 행위를 검출하기 위하여 CEP 기법을 사용하는 방법이 제안된 바 있다. 본 연구는 실제 게임서버 DB를 이용하여 선행 연구를 통해 제안된 모니터링 방법에 적용하여 보았다. 이를 통해 CEP 기반의 온라인서비스 감시가 대규모 사용자들이 이용하는 온라인 게임의 부정한 사용자들을 찾아내고 감시하는 것에 효과적임을 관찰하였다.
본 연구의 목적은 부모의 학대, 방임, 과잉간섭이 청소년 자녀의 공격성에 종단적 맥락에서 어떤 영향을 미치는가를 규명하고, 플로우(flow) 이론을 바탕으로 컴퓨터 게임의 이용빈도가 조절변인으로서의 역할을 하는지 검증하는 것이다. 본 연구는 한국 아동 청소년 패널조사에서 총 2,351명의 청소년을 대상으로 하여 선형혼합효과모형 분석을 실행하였다. 연구의 결과는 첫째, 청소년이 부모로부터 높은 수준의 학대나 과잉 간섭을 경험할수록 높은 수준의 공격성을 나타냈고, 둘째, 부모의 학대 및 과잉간섭의 수준이 높은 집단의 청소년 공격성 수준이 중2에서 고1 시기까지 지속적으로 감소하는 경향이 있었으며, 셋째, 컴퓨터 게임의 이용빈도가 부모의 학대와 청소년의 공격성 수준과의 관계에서 유의미한 조절효과를 나타냄으로써 결론적으로 본 연구는 컴퓨터 게임의 이용빈도에 따라 높은 수준의 부모 학대가 청소년의 공격성에 미치는 부정적인 영향력이 유의미하게 감소될 수 있음을 나타낸다.
특허권은 처음 새로운 아이디어를 생각해낸 창작자에게 독점권을 제공하여 꾸준한 창작에 도움을 주기 위한 권리이지만, 때로는 창작의 자유를 침해하는 결과를 낳기도 한다. 본 연구는 아케이드 게임기 분야에서의 음악게임 분야의 특허를 살펴보고, 이 분야의 주요 업체인 코나미사가 특허 소송을 반복함으로써 경쟁사를 견제하고 시장을 정체시킨 사례를 통해서 게임 분야에서의 기술 특허권의 남용 문제를 밝히고자 한다. 아이디어 산업인 게임 분야에서 새로운 기술에 대한 특허권을 보장하는 것은 타당하지만, 조작 장치 등 일부 하드웨어의 기술적 특허만을 근거로 소송을 반복하는 것은 새로운 창작의 가로막아 시장 전체에 부정적인 영향을 줄 수 있다는 것을 살펴본다. 한국, 일본 등 세계 각지에서 진행된 여러 소송 사례를 살펴보고 그로 인한 시장의 변화를 통해서 분석해 보았다.
Purpose: The purposes of this study is to develop an educational program to prevent sexual abuse of children and to improve the physical and mental health of children by providing a rape-free environment and safety education. This program will provide parents and children with information on how to prevent sexual abuse in children. Children learn specific methods to avoid being victimized both at home and outside the home through a learning game and simulation, which is based on problem solving. Method: This program was developed based on a literature reviews, surveys and negotiation process. School- aged-children, parents, and teachers were interviewed to reveal their educational needs based on their experiences related to sexual abuse. Result: This program includes useful subjects such as safety education, early detection of sexual abuse, crisis management, resource persons, and phone numbers of available hospital. Counseling is provided by researcher or by a pediatric psychiatrist if needed. Conclusion: This program could be adequately utilized for prevention of sexual abuse of children. It also will provide an intervention strategy for abused children. This educational program was distributed to all of the elementary school through the Ministry of Education and Human Resources Development.
Several methods exist for detecting hacking programs operating within online games. However, a significant amount of computational power is required to detect the illegal access of a hacking program in game clients. In this study, we propose a novel detection method that analyzes the protected memory area and the hacking program's process in real time. Our proposed method is composed of a three-step process: the collection of information from each PC, separation of the collected information according to OS and version, and analysis of the separated memory information. As a result, we successfully detect malicious injected dynamic link libraries in the normal memory space.
This study examined relationships between children's aggression and the variables such as individual, family, and school adjustment. For this study, individual variables included age, self-esteem, and game-addiction tendency. Family variables included mother's controlling parenting, child-abuse, parents' marital conflict. As for school adjustment, teacher relations, peer relations, classroom and rule adjustment in school were examined. The sample consisted of 642 children of the fifth and sixth grade in Busan. Statistics and methods used for data analysis included frequency, percentage, Cronbach's alpha, factor analysis, two-way Anova, Pearson's correlation, and Hierarchical Regression. Several major results were found from the analysis: First, boys' aggression was higher than girls'. But no age difference was found in children's aggression. Second, game-addiction tendency had a positive correlation with children's aggression. In addition, self-esteem had a negative correlation with boys' aggression. Third, mother's controlling parenting had a positive correlation with children's aggression. Child abuse had a positive correlation with boys' aggression, and parents' marital conflict with girls' aggression. Fourth, teacher relations, peer relations, classroom and rule adjustment in school had a negative correlation with boys' aggression. In addition, rule adjustment in school had a negative correlation with girls' aggression. Fifth, game-addiction tendency, rule adjustment in school, self-esteem, mother's controlling parenting and teacher relations in school were important variables predicting boys' aggression. On the other hand, game-addiction tendency and rule adjustment in school were important variables predicting girls' aggression.
본 논문에서는 스타크래프트 게임이나 리그 오브 레전드 게임 등의 이용자끼리 실력을 겨루는 PVP 형태의 온라인 게임들에서 일어나는 어뷰징에 대해서 실태를 조사하고 이에 따른 개선 방안을 제시한다. 어뷰징에 관하여 알아보고 어뷰징이 게임과 일상에서 어떻게 작용하는지 설명하고 유저들이 어뷰징으로 인한 피해를 입는 사례를 조사하고 현재 개발사들의 조치 방안 및 유저 커뮤니티의 의견 등을 통해 실태에 대해 내용을 제시한다. 결론으로 조사한 자료를 바탕으로 어떻게 하면 어뷰징을 좀 더 방지할 수 있는지에 대한 개선 방안을 제시하고 게임 운영 차원에서 어떤 방식으로 지원해야 하는지를 제시한다.
ICT기술의 발달과 함께 게임 산업은 급속도로 성장하고 있다. 하지만 게임의 과도한 플레이로 인하여 정상적인 생활이 어려운 사례가 등장하고 있다. 이러한 게임 과몰입에 대한 진단과 대응 방안의 연구가 필요한 실정이다. 본 연구는 게임 이용자의 게임 이용 정보를 기반으로 게임 과몰입을 진단하는 시스템을 제안한다. 과몰입 진단 시스템을 개발하기 위하여 과몰입 및 선용 이용자를 분류하고, 실제 게임 환경에서 로그 정보를 수집하여 모델링하였다. 게임 이용자의 과몰입 및 선용군 모델은 새로운 게임 이용자의 과몰입 유무를 진단할 수 있는 지식으로 활용하였다. 실험을 통하여 의미있는 결과를 확인할 수 있었으며, 진단 결과에 따라 문자서비스, 리포팅 등의 서비스 방안도 제시하였다.
욕설은 게임 내 가장 큰 불쾌 요소 중 하나이다. 지금까지 게임 사용자들의 욕설을 방지하기 위해서 금칙어를 기반으로 필터링 해왔으나, 한국어 특성상 단어를 변형하거나 중간에 숫자를 넣는 등 우회할 방법이 다양하기 때문에 효과적이지 않다. 따라서 본 논문에서는 실제 온라인 게임 'Archeage'에서 수집된 채팅 데이터를 기반으로 딥러닝 기법 중 하나인 콘볼루션 신경망을 사용하여 욕설을 탐지하는 모델을 구축하였다. 한글의 자음, 모음을 분리하여 실험하였을 때, 87%라는 정확도를 얻었다. 한 글자씩 분리한 경우, 조금 더 좋은 정확도를 얻었으나, 사전의 수가 자소를 분리한 경우보다 10배 이상 늘어난 것을 고려해보면 자소를 분리한 것이 더 효율적이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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