Purpose: The measure the degree of computer game addiction; to examine the relationship between computer game addiction and contributing factors; and to discover the predictors of computer game addiction of elementary school children of Korea. Method: Data were assembled from questionnaires distributed among 455 children from four elementary schools in Gyung-buk Province. Result: The level of computer game addiction of subjects was rather low, and correlated significantly with gender, academic performance, family economic status, playmates for leisure time, place of playing computer game, length of the habit of playing game, average playing time of game per day, frequency of PC-room(Internet Cafe for game) visits per week, game partners and reasons for playing game. Multiple regression analysis showed that 45% of the computer game addiction was significantly related to gender(21%), impulsiveness(10%), average playing time of game per day(9%), depression(2%) and other variables(3%) such as playmates for leisure time, academic performance and frequency of PC-room visits per week. Conclusion: We suggest these results be used to develop a computer game addiction prevention program.
Journal of Korean Society of Industrial and Systems Engineering
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v.38
no.2
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pp.108-119
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2015
This study intends to propose a non-oriented DEA based game cross-efficiency approach for supplier selection. With a discussion on the choice of DEA models and approaches that are most appropriate for supplier selection, we propose a game cross efficiency model based upon the non-oriented variable returns-to-scale RAM DEA by adapting the existing game cross efficiency model based upon the oriented constant returns-to-scale CCR DEA. We develop the RAM game cross efficiency model and a convergent iterative solution procedure to find the best game cross efficiency scores that constitute a Nash equilibrium. We illustrate the proposed model with two data sets of supplier selection, and demonstrate that significantly different results are obtained when compared with the existing approaches.
Purpose: The purpose of this study was to compare the stress level and HPA axis activity of an internet game addiction group and non-addiction group in adolescents. Methods: A cross-sectional comparative study was performed with 140 male high school students from 9 vocational high schools at W city. Data were collected from July to September, 2012, using a questionnaire for measuring internet game addiction and stress level, blood samples for serum ACTH, and cortisol level for HPA axis activity. Data were analyzed using descriptive analysis, $X^2$-test, t-test, ANOVA, and Pearson correlation coefficient with SPSS/WIN 15.0. Results: The stress level of the internet game addicted group was significantly higher than that of the non-addicted group (p<.001). The serum cortisol level was also significantly higher in the internet game addicted group than in the non-addicted group (p<.026). The serum ACTH level was higher in the internet game addicted group more than in the non-addicted group (p<.072). Conclusion: These results showed that internet game addiction could increase stress level and HPA axis activity in high school adolescents. Thus, a nursing approach to prevent and relieve internet game addiction should be initiated to stabilize the HPA axis of internet game addicted adolescents.
Existing researches have been limited to one-dimensional analysis of game experience (enjoyment, addictive user, usability). However, we considered to analyze complex sentiments of mobile game users due to diffusion of multitasking in these days. In this study, We focused on 'collective sentiments' of mobile game users and studied 'connected emotions and mental model' of them. To support theoretical assumption, we analyzed social data which reflect intention and unintended behavior of users. As a result, multiple consumption of service, diversified patterns of information recommendation and quest experience based on networking were critical to mobile game UX.
Proceedings of the Korea Contents Association Conference
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2008.05a
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pp.38-42
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2008
In the 2000s, the PC package game market has withered, but the internet based on-line game, the wireless internet based mobile game and high-powered console game market have been main stream. Among those markets, mobile game market has rapidly increased because it has 'mobility' that overcomes the limitation of time and area. But, unlike other platforms, mobile game user have to pay the higher price for download mobile game contents through the wireless internet and mobile game developer have to overcome the limitation of storage memory capacity.of mobile phone. Chiefly, the image data consume the storage capacity of mobile game contents, this paper present a technology to optimize image data for mobile game contents through analyzing type of compression method and image formats.
As the advances of Internet infra structure and the support of console and mobile for network games, the industry of online game has been growing rapidly, and the online game traffic in the Internet has been increasing steadily. For design and simulation of game network, the analysis of online game traffic have to be preceded. Therefore a number of papers have been proposed for the purpose of analyzing the traffic data of network games and providing the models. We make and use GameNet Analyzer as a dedicated tool for game traffic measurement and analysis in this paper. We measure the traffic of FPS Quake 3, RTS Starcraft and MMORPG World of Warcraft (WoW), and analyze the packet size, packet IAT(inter-arrival time), data rate and packet rate according to the number of players and in-game behaviors. We also present the traffic models using measured traffic data. These analysis and models of game traffic can be used for effective network simulation, performance evaluation of game network and the design of online games.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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v.28
no.2
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pp.237-250
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2017
A new field of e-sports gains the great popularity in Korea as well as abroad. AOS (aeon of strife) genre games are quickly gaining popularity with gamers from all over the world and the game companies hold game competitions. The e-sports broadcasting teams and webzines use a variety of statistical indicators. In this paper, as an AOS genre game, League of Legends game data is used for statistical analysis using the indicators to predict the outcome. We develop new indicators with the factor analysis to improve existing indicators. Also we consider discriminant function, neural network model, and SVM (support vector machine) for make winning forecasting models. As a result, the new position indicators reflect the nature of the role in the game and winning forecasting models show more than 95 percent accuracy.
When we execute a online game in the network, a lots of game informations and user informations are transfered between game server and game clients. This information has deferent data structure and communication protocol. So, game developers will be design the communication protocols and packet structures after analyze the game. And, they will be design the database for user management. It will be lots of overload to the game developers. From a user point of view, they must be register to each game server to use several games. It is a undesible operation for the game users. This problems are solved by using the communication server which operates commonly with several game servers. Game providers can get the benefit of multiple access of users and get freedom from user management. Game users can access the several games which connected to communication server by register the communication server only. In this paper we design the communication packet and propose a communication protocol which operates on the communication server described previous.
Purpose: The purpose of this study was to explore the parent related factors that influence internet game addiction among elementary school students. Method: Data was collected through self-administered questionnaires and descriptive statistics, t-test, ANOVA, correlation and stepwise multiple regression were used to analyze the data. Data survey was conducted with 739 conveniently selected students who were in grades 4, 5, and 6 of elementary schools in Seoul or Gyung-gi province. Results: The addiction groups were classified as general user group (84.3%), potential risk group (10.0%) and high risk group (5.7%). There were significant internet game addiction differences by gender, grade, expense of internet cafe, religion, school record, place where child played, economic status, and duration and frequency of game play. The addiction was negatively correlated to parents' attachment, supervision, attitude to child nurturing, and expectations regarding school study. The most significant variables were both parents' attitude to child nurturing, and mother's supervision. These three variables explained 20.7% of internet game addiction in elementary school students. Conclusion: These findings are expected to make a contribution to the creation of ideal interventions at school, home, and counselling centers to prevent internet game addiction.
With the development of the Internet environment, various types of online reviews are being generated and exchanged among consumers to share their opinions. In line with this trend, companies are making efforts to analyze online reviews and use the results in various business activities such as marketing, sales, and product development. However, research on online review in industry related to 'Video Game' which is representative experience goods has not been performed enough. Therefore, this study analyzed STEAM community review data using machine learning techniques. We analyzed the factors affecting the opinion of other users' game review. We also propose managerial implications to incease user loyalty and usability.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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