온라인 게임 개발을 위해서는 서버 개발 기술이 중요하다. 왜냐하면 사용자들이 게임을 진행하는 클라이언트가 서버에 종속적으로 구현되기 때문이다. 본 연구는 서버 개발 기술 중 서버가 데이터를 데이터베이스에 저장하고 불러오는 데이터연동 방식을 연구하였다. 서버의 데이터 연동은 장소에 관계없이 게임을 이어서 진행할 수 있는 온라인게임의 특성 때문에 매우 중요한 사항이다. 본 논문에서는 여러 데이터연동 방식을 정의와 함께 제안하며 분류하였다. 제안된 방식들을 사례를 통해 평가하였다. 본 연구를 통해 향후 온라인 게임 서버의 개발 시에 게임의 특징에 맞는 데이터연동 방식을 선택할 수 있을 것으로 기대된다.
정보통신기술의 발달로 빅데이터 분석을 통해 사람들 일상의 기록과 잠재적 요구까지 통찰할 수 있게 되었으며, 우리의 일상 속에서 방대한 정보를 실시간으로 도출하고 있다. 여러 산업이나 기업에서 이미 빅데이터와 결합시켜 비즈니스 등 다양한 분야에 활용하고 있지만 게임 산업에서의 빅데이터 활용은 아직까지 미흡한 실정이다. 이에 본 연구에서는 데이터 마이닝을 기법을 적용하여 전략시뮬레이션 게임 데이터를 분석하였다. 전략시뮬레이션 게임 데이터를 Decision Tree, Random Forest, Multi-class SVM, Linear Regression 분석 기법을 적용하여 게임 유저의 게임수준에 영향을 미치는 요인을 분석하였다. 게임수준을 예측하는데 있어 가장 우수한 성능을 보인 기법과 변수들을 도출하여 게임 디자인과 사용성을 증대시키기 위한 제안을 하고자 한다.
대량의 데이터 처리가 용이해지면서, 기업들은 사용자로부터 생성되는 데이터를 필요에 따라 분석함으로써 유용한 함의를 얻는데 활용하고 있다. 특히 게임에서는 게임 유저가 다양한 플레이를 하고 다른 게임 요소와 상호작용을 활발하게 함으로써 수많은 양의 사용자 기반 데이터가 발생하게 된다. 게임 관련 데이터는 유저의 이탈이나 게임 플레이 패턴, 게임 내 이상 징후 등을 예측할 수 있게 하는 등의 게임 환경 개선을 위한 자료로 활용되고 있다. 이에 따라 본 연구에서는 배틀그라운드 게임 데이터를 활용하여 게임 전략 분석 및 유저 행동 패턴을 파악하고, 게임 내 비정상적인 활동을 탐지하고자 하였다.
e-러닝 콘텐츠 및 시스템을 효과적으로 개발할 수 있게 하기 위한 기술 표준안으로서 개발 중인 SCORM은 전세계적으로 가장 많은 e-러닝 관련 업체에서 폭 넓게 수용하고 있는 구현 참조 모델이다. 최근들어 게임을 학습에 활용하고자 하는 노력에 대한 관심이 고조되고 있는 상황에서 SCORM을 개발한 ADL에서는 게임 기반 학습에 대한 기초 연구를 수행하고 있는 실정이다. 그러나 ADL은 SCORM 명세에 대한 연구와 게임 기반 학습에 대한 연구를 분리하여 따로 진행하고 있고 대부분의 SCORM 콘텐츠에 대한 연구는 고전적 훈련 및 교육 방법에 대한 웹 기반 온라인화에 초점을 두고 있으므로, 게임 데이터 요소를 적용한 SCORM 콘텐츠를 개발하기 위하여 SCORM 명세의 구체적인 어떠한 부분을 어떻게 활용할 것인가에 대한 연구는 매우 미흡한 실정이다. 본 연구에서는 게임 데이터 요소를 SCORM 데이터 모델에 적용하는 구체적 방안에 대한 연구를 수행하고 이를 바탕으로 SCORM을 게임 기반 학습 콘텐츠 개발에 적용하는 실제 사례를 제시한다.
본 논문에서는 게임 진행의 동기화를 위해 빠른 데이터 송수신이 가능한 통신 구조에 대해서 제안한다. 이를 위해서 우선, 온라인 게임에서 데이터 송수신 속도가 게임의 장르에 따라 미치는 영향에 대해서 분석하였다. 그리고 게임의 동기화가 게임 진행에 큰 영향을 주는 실시간 온라인 대전 게임과 같은 장르에 적합한 데이터 통신 구조에 대해서 제안하였다. 본 연구에서 제안한 통신 구조는 TCP/UDP 프로토콜을 함께 이용하였으며 공유기를 사용하는 네트워크 환경에서도 적용하여 데이터 송수신 속도가 향상 되었음을 확인하였다. 이러한 데이터 송수신 구조는 다양한 온라인 게임에 적용할 수 있을 것이다.
게임 산업은 지속적으로 성장하고 있지만 게임의 수명은 짧아지고 있다. 게임 서비스의 질을 향상시키는 활동은 게임의 수명을 늘리는 역할을 한다. 게임이 서비스되면 서버는 로그 정보를 저장하고, 이렇게 저장된 데이터는 사용자의 활동을 예측하는데 중요한 자료가 된다. 게임의 데이터는 많아지고 빅데이터로써 활용성이 높다. 이렇게 게임에 저장된 데이터를 분석하여 게임 서비스를 질을 향상시키고 더 나은 서비스를 진행하기 위한 게임 서비스 이슈 분석 절차를 제안하고, 이를 밸런스 테스트 프로세스로 적용하여 전문가 검토를 통해 검증하였다. 본 논문을 통해 로그 분석 프로세스를 적용한다면 게임 서비스의 질을 향상시킬 수 있는 기초 자료가 될 것이다.
본 연구는 대학 내에서 게임 학과의 그래픽 교육과 컴퓨터 그래픽 관련 학과의 그래픽 교육에서 차별화 된 교육 개발이 무엇인가를 알아보고, 게임 학과의 그래픽 교육을 개선하기 위함이다. 게임 그래픽 전공자에게 일반적인 핸드드로잉 교육과 컴퓨터 그래픽의 공통기초는 디자이너의 소양을 갖추는데 무척 중요한 과목이지만, 기본 소양 교육 이후에는 게임 그래픽 제작과정을 이해하고, 그래픽 데이터를 제작할 수 있는 수업이 필요하며, 이것이 곧 게임 학과 그래픽전공 고유의 정체성이 될 것이다. 이를 위한 교육법으로, 게임엔진 상에서 게임 데이터를 직접 로딩하여 게임 데이터의 오류 점과 개선사항을 찾을 수 있는 방법을 제시하는 것이 가장 이상적이다. 그러나 대학의 여건상 게임엔진의 구매나 엔진분석이 쉽게 해결될 수 있는 성질의 것은 아니다. 이에, 3D 게임 엔진을 교육적인 목적으로 대치할 수 있는 VRML97을 대안 법으로 제시하여 이를 통해 얻을 수 있는 교육 효과를 기술하였다. 향후 본 연구에 사용한 VRML97의 게임엔진 대치 법은 활발한 연구와 게임 개발 현장의 검증을 거쳐 보다 효과적인 학습모델을 찾을 수 있을 것으로 기대한다.
재미있는 게임을 만들기 위해 다양한 측정기법들이 개발 과정에서 사용된다. 경험적인 부분에 대해서는 측정 및 분석이 어렵기 때문에 일반적으로 데이터를 수치화하기 쉬운 부분에 대해서만 측정, 분석하게 된다. 이는 게임의 재미는 경험적인 부분이 중요하다는 점에서 한계가 명확한 방법이다. 본 연구는 게임을 진행하는 사용자의 경험을 손쉽게 수치화하기 위하여 게임 사용자의 안면을 인식하고 인식된 정보로부터 감정 변화를 측정하는 기술을 활용하는 시스템을 제안한다. 시스템은 게임을 진행하는 사용자의 안면으로부터 실시간으로 감정을 인식하고 수치화하여 기록한다. 이렇게 기록된 데이터에는 시간 및 게임 진행과 관련된 수치, 안면으로부터 인식된 감정에 대한 수치 등이 포함된다. 기록된 데이터를 이용하면 특정 시점에서 게임이 사용자에게 어떤 감정을 유도하는지 판단할 수 있게 된다. 본 연구의 시스템을 활용하여 기록된 경험적인 부분에 대한 수치 데이터는 게임을 개발자의 의도대로 개발하는데 도움을 줄 수 있을 것으로 기대한다.
게임의 멀티미디어 데이터는 그 품질에 따라 게임의 몰입에 영향을 준다. 예술적인 품질은 평가기준을 설계하기가 어렵지만 기술적인 관점에서 평가할 수 있는 부분에 대해서는 평가기준을 설계하는 것이 품질의 신뢰성과 객관성을 확보할 수 있다. 그러나 게임의 멀티미디어 데이터에 대한 품질평가 기준은 아직 설계된 것이 없다. 따라서 본 연구에서는 게임의 멀티미디어 데이터에 대한 품질평가 요소를 추출하고, 추출 요소에 대한 신뢰성을 검증하였다. 그리고 각 요소에 대한세부평가내용을 정의하고, 평가지표를 개발하였다. 본 연구의 결과는 고품질의게임 개발에 가이드 역할을 하며 게임산업의 성장에 긍정적인 영향을 줄 것으로 기대한다.
Recently, with the advance of the wireless Internet access via mobile devices, a myriad of game development companies have forayed into the mobile game market, leading to intense competition. To survive in this fierce competition, mobile game developers often try to get a grasp of the rapidly changing needs of their customers by operating their own official communities where game users freely leave their requests, suggestions, and ideas relevant to focal games. Based on the heuristic-systematic model (HSM) and the data quality (DQ) framework, this study derives key content, non-content, and hybrid cues that can be utilized when game developers accept suggested postings in these online communities. The results of hierarchical multiple regression analysis show that relevancy, timeliness, amount of writing, and the number of comments are positively associated with mobile game developers' knowledge adoption. In addition, title attractiveness mitigates the relationship between amount of writing/the number of comments and knowledge adoption.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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