효과적인 건설안전교육을 위해서는 기존의 문서와 시청각자료에 의존한 이론적인 수업방법에서 벗어나, 체험위주의 교육과 실무중심의 교육이 필요하다. 본 연구에서는 가상현실환경을 구현할 수 있는 3D엔진을 사용하여 건설현장 및 학교에서 안전교육용으로 사용할 수 있는 기능성게임을 개발하였다. 학습자는 게임 내에서 가상공간 내의 건설현장을 돌아다니며 잠재적인 안전재해 발생요인을 발견하는 안전관리자의 역할을 수행하게 된다. 이러한 시행착오 과정을 통해 안전에 관련된 지식을 학습자 스스로 익히게 된다. 또한 게임과정에서 학습과정을 돕기 위해 피드백이 제공되며, 획득한 포인트를 바탕으로 성과를 평가하게 된다. 학생들을 대상으로 한 평가에서 기능성 게임을 통한 안전교육은 설계과정에서 계획된 효과들을 이룬 것으로 나타났으며, 학습자들에게 긍정적인 효과를 나타내 것으로 평가되었다.
소셜 이슈 기능성 게임의 목표는 사회적 현안에 대한 사용자 인식 변화이다. 이 때 내러티브를 활용할 경우, 단순히 건조한 정보 전달에 그칠 때보다 감정적 자극 전달이 용이해진다는 점에서 사용자를 효과적으로 설득할 가능성이 높아질 수 있다. 이 연구에서는 교육 내용을 담고 있는 내러티브의 각 요소가 게임 기획자가 의도한 대로 사용자의 특정 감정을 유발하는지의 여부와 그를 통한 교육효과를 분석하기 위해 게임 <나누별 이야기>를 플레이한 사용자를 대상으로 초점집단면접 방식의 인터뷰를 진행하였다. 이후 인터뷰 내용에서 언급된 감정단어를 한국어 감정단어목록에 의거해 추출하고, 추출된 감정단어를 Russell의 감정원형모형에 사상해 그룹화 했다. 분석 결과 사용자들은 <나누별 이야기>의 내러티브에서 주로 불쾌(unpleasant)에 해당하는 감정을 느꼈으며, 이는 분단에 대한 슬픔 공유와 그를 통한 통일 의식 환기라는 게임의 목표를 달성하는 데 긍정적인 역할을 한 것으로 나타났다.
노년시대를 대비하는 기능성 게임의 교과목을 개발하기 위하여 인문대학과 공과대학의 관련학과 학생들을 대상으로 연구진의 교과 항목들에 대해 중요성과 필요성에 대한 설문을 조사하였다. 양 대학의 학생들의 인지에 대한 공통점과 차이점을 분석하여 이를 토대로 융합 학제간 신 교과목을 개발하였다. 노인용 기능성 게임의 인식을 학생들에게 확산시키고자 본 교과목을 양대학의 교과과정에 포함시켜 시행하였다.
유아교육법에 따라 아동들의 학습은 놀이를 통해 이루어지는 것이 권장되지만 재미있게 학습할 수 있는 도구들이 많지 않다. 교육용 기능성게임은 학습 효과를 목적으로 개발되는 게임이므로 본 논문에서는 아동들의 학습을 위한 교육용 기능성 게임을 제작하였다. 게임의 소재는 소화기관이며 모바일 플랫폼의 직관적인 인터페이스인 터치와 드래그를 활용하여 손쉽게 플레이를 할 수 있게 하였다. 또, 각 스테이지의 끝에는 5개의 소화기관의 특성을 학습할 수 있는 씬을 포함하였다. 제작 후 테스트를 통해 향후 본 게임의 보완점을 정리하였다. 또한 아동 교육기관 교사들을 인터뷰하여 본 게임의 학습효과를 확인하였다. 이 게임이 아동들에게 소화기관을 재미있게 학습할 수 있는 도구가 되기를 기대한다.
본 논문은 기능성 실버 게임의 플레이 과정에서 사용자의 인지적 반응을 코드화 하고, 실증적 방법을 통해 인지처리과정을 분석하고, 패턴화 시키는데 목적을 둔다. 뉴웰의 MHP(Model Human Process)이론을 평가를 위한 모델로 삼고, 평가 방법 설계를 위해 Schneier와 Mehal의 정량적 변수와 정성적 변수 이론을 사용한다. 실험은 실증적 평가방법 중 특정 부분에 대한 정밀한 평가를 주로 하는 실험실 평가로 전문가 집단을 통한 예비실험을 실시한다. 인지기능 향상을 위한 기능성 실버게임의 인지패턴 표준화를 위한 연구는 급속하게 고령화 사회로 변화되고 있는 현 시장에 새로운 문화콘텐츠 개발의 중요한 지표로 활용되리라 기대한다.
연구목적: 지진재난은 다양한 변수와 돌발상황들로 예측할 수 없는 상황이 빈번하게 발생하게 때문에 업무과정 자체가 일률적이지 못해 재난안전부서 공무원들은 지진 대응 행동 매뉴얼 숙지에 어려움을 겪고 있다. 이에 본 연구는 경상북도청 재난안전대책본부에 한하여 이루어지고 있는 현재의 업무 상황을 구체적이고 정확하게 파악하여 업무 진행 과정에 필요한 매뉴얼 학습의 시리어스 게임 시나리오 설계방안을 제시하고자 한다. 연구방법: 본 연구에서는 GBS(Goal Based Scenarios)모형을 기반으로 시나리오를 설계하고, 경상북도 재난 현장조치 행동 매뉴얼을 기반으로 미션과 역할을 부여하는 과정에서 경상북도청 지진관련 공무원들이 실제적인 과제를 해결하는 지식과 기능을 습득할 수 있도록 하였다. 연구결과: 제안된 기법의 시나리오 데이터는 지진관련 다양한 정보를 논리적 데이터로 가공하여 지진상황훈련을 위한 게임상 표현을 위하여 단순화, 추상화하여 체계적인 절차로 구현하였다. 결론: 시리어스 게임을 통한 학습으로 지진 상황 발생 시, 경상북도청 재난안전대책본부의 관련 공무원들은 다양한 지진재난에 신속한 대응이 가능할 것으로 기대된다.
게이미피케이션 기술은 차세대 박물관 경험을 위한 중요한 기술 중 하나임에도 불구하고 국내 박물관 교육과 해설 활동에 활발하게 적용되고 있지 않으며 학문적 연구의 실증적 고찰 또한 부족한 실정이다. 따라서 본 연구는 박물관 게이미피케이션 국내외 대표적 사례를 연구하여 박물관 게이미피케이션 기술 전략을 도출하는 것을 목적으로 한다. 이를 위해 본 논문에서는 해당 사례의 관람 방식, 관람경험의 개인화, 프로그램과 관람객 간의 상호작용 정도를 비교 분석하고 이를 MDA 프레임워크에 적용함으로써 디지털 기술 기반 프로그램의 특정 구조가 박물관 경험에 미치는 영향을 구체적으로 살펴보았다. 이와 같은 연구를 통해 관람객이 주체가 되어 박물관과의 상호작용을 주도하는 과정에서 게이미피케이션은 첫째, 시각적 자기 표현, 둘째, 박물관 공간 활용, 셋째, 시공간에 구애받지 않는 주도적 학습, 넷째, 타인과의 상호작용에 기여하는 방식으로 디자인되어야 그 제 기능을 다할 수 있음을 확인할 수 있었다.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제6권11호
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pp.2866-2879
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2012
Among the various security threats in online games, the use of game bots is the most serious problem. Previous studies on game bot detection have proposed many methods to find out discriminable behaviors of bots from humans based on the fact that a bot's playing pattern is different from that of a human. In this paper, we look at the chatting data that reflects gamers' communication patterns and propose a communication pattern analysis framework for online game bot detection. In massive multi-user online role playing games (MMORPGs), game bots use chatting message in a different way from normal users. We derive four features; a network feature, a descriptive feature, a diversity feature and a text feature. To measure the diversity of communication patterns, we propose lightly summarized indices, which are computationally inexpensive and intuitive. For text features, we derive lexical, syntactic and semantic features from chatting contents using text mining techniques. To build the learning model for game bot detection, we test and compare three classification models: the random forest, logistic regression and lazy learning. We apply the proposed framework to AION operated by NCsoft, a leading online game company in Korea. As a result of our experiments, we found that the random forest outperforms the logistic regression and lazy learning. The model that employs the entire feature sets gives the highest performance with a precision value of 0.893 and a recall value of 0.965.
아케이드 게임은 2000년대 초기까지는 국내 게임시장의 대부분을 점유한 영향력 있고 수익성이 높은 게임산업이었다. 그러나 2006년 국내 사행성 게임의 승률조작의 문제점과 심각한 중독성으로 인하여 대대적인 규제가 이루어졌다. 때문에 건전한 아케이드 게임까지 비즈니스에 타격을 입게 되었으며 이러한 영향으로 국내 아케이드 게임은 현재까지도 재기가 불가능한 상황이 되었다. 본 연구를 통하여 아케이드 게임의 고찰과 함께 국내 아케이드게임 산업의 현황을 분석하며 해외 아케이드 게임 시장의 성공사례를 참고하여 한국 아케이드게임 산업의 재기 가능성과 세계 경쟁력을 향상 시킬 수 있는 방향성으로, 인식전환과 기능성게임을 도입하는 대안 제시를 하여, 국내 아케이드게임 산업의 발전과 함께 한국의 게임 산업에 다양성과 유연성을 기반으로 하는 신규 비즈니스의 창출을 유도한다.
유아들에게 실외놀이는 신체발달과 정서 발달, 창의성 발달 등의 전인 발달을 촉진시킬 수 있다. 하지만 실외놀이에서 발생하는 안전사고로 인해 실외놀이를 충분히 진행하지 못하고 있다. 본 논문에서는 유아 교육현장에서 쉽게 활용할 수 있는 스마트 기기 기반의 안전교육 AR 기능성 게임을 개발하였다. 개발하는 게임의 교육적 효과를 극대화하고 현장 맞춤형 교육을 제공하기 위해 게임 디자인 단계에서 현직 보육교사로 이루어진 전문가 그룹을 대상으로 포커스 그룹 인터뷰를 진행하였으며 이를 기반으로 AR시스템을 적용한 기능성게임을 개발하고 교육 효과를 검증해 보았다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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