게임을 개발하는 단계에서 게임에 대한 이용자의 반응을 예측하는 것은 게임성 평가에 있어 중요하다. 본 논문에서는 게임 이용자의 반응을 알아보고자 게임 이용자의 생체 정보를 비침투적인 방법으로 수집한 뒤, 분석할 수 있는 시스템을 제안한다. 이를 위해 아두이노를 활용하여 피부 전도도, 압력, 자이로스코프, 가속도계 센서를 내장한 마우스와 분석 시스템을 새로이 개발하였다. 이 시스템의 유용성을 검증하기 위해 피험자가 이 마우스를 사용해 1인칭 슈팅 게임 '오버 워치'를 플레이하는 실험을 진행하였다. 실험 결과 본 시스템이 게임 플레이 영상과 마우스 내 여러 센서들로부터 수집한 생체 정보들을 활용하여 게임 이용자의 특징을 분석하는데 유용하게 활용될 수 있음을 확인하였다.
Many of users play Mobil Social Network Games (M-SNG). M-SNGs are played through social network, and typically features multiplayer and asynchronous gameplay mechanics. It is most often implemented as mobile devices with mobile instant messenger app. Kakaotalk provids mobile game platform. The purpose of this study is to find significant factors that have effects on the commitment of M-SNGs. We also conduct multi-group comparison test to study the difference in factors of models between time t and time t1. Time t is October, 2012 and time t1 is April, 2016. This study is to empirically test the research model using data collected from M-SNGs' users. We survey two different groups of time t and time t1 people with the same model. We use structural equation model analysis with AMOS 18.0 and compare two models of different times. This study is to give academicians and practitioners insight about its effects and implications
본 논문은 게임 산업의 시작을 열었던 아케이드 게임의 유형과 특징에 대한 것이다. 아케이드 게임기는 크게 '기계식 게임기', '전기 기계식 게임기', '비디오 아케이드 게임기'로 진화해왔다. 이러한 진화과정에서 아케이드 게임은 다른 게임 플랫폼과는 차별화되는 자신만의 특징을 갖게 된다. 그 특징은 '공간성', '시간성', '게임성의 원형', '단순한 인터페이스', '공연성'이다. 최근 아케이드 게임의 침체는 이러한 아케이드 게임만의 특징들이 다른 게임으로 전이되면서 차별성이 퇴색되었기 때문이다. 그 특징을 다시 발굴하여 강화시킨다면 다시 게이머들를 사로잡을 수 있는 아케이드 게임을 만들 수 있을 것이다.
게임플레이 행동분석은 개발자가 설계한 게임레벨에 대한 플레이어의 경험을 게임레벨 디자인 단계에 적용하기 위해 필요하다. 플레이어의 경험수준에 따라 차이를 보이는 플레이행동을 분석하는 방법은 크게 수치적 데이터를 기반으로 한 컴퓨팅적 접근과 휴리스틱 분석기법을 통한 HCI적 접근으로 연구되어 왔다. 본 논문에서는 FPS게임의 레벨디자인 패턴에 대한 플레이어의 행동을 분석하기 위해 2가지 분석방법의 장점을 복합적으로 활용하여 12종의 주류행동을 코드화 하고 5종의 행동패턴으로 단순화 하였다. 또한 게임플레이 시간에 따른 행동패턴의 흐름을 직관적으로 비교하기 위해 최적화된 시각화방법을 제시하였다.
Pe-Than, Ei Pa Pa;Goh, Dion Hoe-Lian;Lee, Chei Sian
Journal of Information Science Theory and Practice
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제5권2호
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pp.6-16
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2017
Populating information-rich online environments through crowdsourcing is increasingly becoming popular. One approach to motivate participation is via games. That is, a crowdsourcing game offers entertainment while generating useful outputs as byproducts of gameplay. A gap in current research is that actual usage patterns of crowdsourcing games have not been investigated thoroughly. We thus compare content creation patterns in a game for crowdsourcing mobile content against a non-game version. Our analysis of 3,323 contributions in both apps reveal 10 categories including those that conform to the traditional notion of mobile content created to describe locations of interest, and those that are social in nature. We contend that both types of content are potentially useful as they meet different needs. Further, the distribution of categories varied across the apps suggests that games shape behavior differently from non-game-based approaches to crowdsourcing.
본 연구는 오픈 월드 기반 어드벤처 게임에 나타난 포스트휴먼적 특징과 그 의미를 분석했다. 오픈 월드 기반 어드벤처 게임은 플레이어 캐릭터의 비인간적 신체와 정보의 제약을 통해 포스트휴먼 주체를 재현한다. 이때 비선형적인 오픈 월드의 특성에 따라 플레이어는 퀘스트 수행을 위해 모든 공간을 면밀히 탐색하고 이를 반복한다. 더불어 플레이어가 수행 가능한 상호작용은 갈등과 충돌이 아닌 이동, 문제 해결, 커뮤니케이션으로 제한되며 이러한 제약은 플레이를 진행해야만 파악 가능하다. 이처럼 플레이어는 포스트휴먼 주체가 되는 사건을 단계적으로 경험한다. 이를 통해 플레이어는 혼종적 주체성을 체현하고 나아가 인간과 비인간의 공존에 대한 존재론적 사유를 시도하게 된다.
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.
최근, 사람 대신 인공지능 에이전트를 이용하여 게임 테스트를 자동화하는 연구가 관심을 모으고 있다. 본 논문은 게임 밸런싱 자동화를 위한 선행 연구로써 사람과 인공지능으로부터 플레이 데이터를 수집하고 이들의 유사도를 분석하고자 한다. 이때, 사람과 유사한 플레이를 할 수 있는 인공지능의 생성을 위해 학습 단계에서 제약사항을 추가하였다. 플레이 데이터는 14명의 사람과 60개의 인공지능을 대상으로 플리피버드 게임을 각각 10회 실시하여 획득하였다. 수집한 데이터는 코사인 유사도 방법으로 이동 궤적, 액션 위치, 죽은 위치를 비교 분석하였다. 분석 결과 사람과의 유사도가 0.9 이상인 인공지능 에이전트를 찾을 수 있었다.
본 연구는 디지털 게임에 나타난 포스트휴먼 캐릭터의 신체 이미지와 게임 플레이를 통해 형성되는 유목적 주체를 분석했다. 유목적 주체란 복합적이고 단일하지 않은 정체성을 지닌 주체로 포스트휴먼 정체성으로 나타난다. 최근 디지털 게임에서 포스트휴먼 신체를 가진 캐릭터가 나타나고 있으며, 플레이어가 캐릭터를 직접 조작하는 과정에서 포스트휴먼을 직접적으로 경험하게 된다. 포스트휴먼 캐릭터의 신체 이미지는 이상화된 신체를 모방하는 유형, 절합을 통해서 신체를 변형하는 유형, 장비를 통해서 신체를 확장하는 유형으로 구분된다. 플레이어는 게임의 제약 아래 선택을 통해서 분기형 서사를 진행해 나가면서 윤리적 정체성을 구축하게 된다.
플레이어 경험연구는 게임콘텐츠에 대한 플레이어의 행동과 심리적 반응을 포함하며, 포괄적인 게임경험보다는 특정 게임요소에 대한 플레이어의 미적경험에 집중하고 있다. 본 논문은 게임플레이 과정에서 도출되는 플레이어의 미적경험 데이터를 코드로 제시하고 어드벤처 게임을 대상으로 플레이어 경험수준별 미적경험 데이터를 분석하였다. 이러한 연구결과는 기존 게임분석 연구의 한계를 보완할 수 있으며, 창작자가 게임디자인 단계에서 적용할 수 있는 실질적인 정보를 제공할 수 있을 것이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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