디지털 라이브러리[ 검색결과 ]
모바일 입력의 자기 유사도를 이용한 매크로 탐지 방안
http://doi.org/10.5626/JOK.2019.46.9.951
사람의 개입 없이 지정된 행위를 반복하는 매크로는 게임의 공정성을 해치는 주요 원인이다. 조직적 매크로 사용은 게임 내의 경제를 파괴하고 사용자들의 게임 동기를 악화시키므로 게임 서비스의 성공을 위하여 방지되어야 한다. 특히, 모바일 게임은 PC 게임보다 상대적으로 제한된 하드웨어 자원, 비효율적인 입력 방식을 고려하여 더 단순하게 동작하므로 매크로를 만들고 사용하기 쉽다. 동시에, 잘 알려진 매크로 탐지 방법들은 일반적으로 자원을 많이 사용하므로 자원이 적은 모바일에서는 적용하기 어려운 문제가 있다. 본 논문에서는 모바일 입력의 자기 유사도를 통해 매크로를 탐지하는 방법을 제안한다. 이 방법은 자기 유사도 측정을 위한 단위를 적은 자원에도 효율적으로 설정하여 모바일 게임에도 쉽게 적용할 수 있다. 우리는 제안한 방법을 두 개의 모바일 게임에 적용하여 높은 확률로 매크로와 사람을 구별할 수 있음을 보였다.
MOBA 게임 내 욕설 네트워크 분석을 통한 높은 영향력을 가진 악성 유저 탐지 방안
http://doi.org/10.5626/JOK.2018.45.12.1312
온라인 게임 산업의 발전과 더불어 게임 내 언어폭력은 심각한 사회적 문제로 떠오르고 있다. 하지만 단순한 필터링이나 신고제도로는 근본적인 문제를 해결하기 쉽지 않다. 따라서 본 논문에서는 욕설의 전파경향 분석과 언어폭력 중심유저 탐지를 위한 소셜 네트워크관점에서의 분석방법을 제안한다. 이 방법을 이용하여 전 세계적으로 인기를 끌고 있는 MOBA(Multiplayer Online Battle Arena)장르 게임인 DotA 2의 채팅로그 분석에 적용하였다. MOBA 게임의 경우, 하나의 큐(매치)에 속하는 유저가 제한되어있어 다른 장르의 게임보다 욕설 네트워크를 분석하기 좋은 플랫폼이다. 욕설을 남발하는 악성 유저의 경우 네트워크를 형성했을 때 높은 중심성(Centrality)을 갖는 경향이 있다. 이러한 특징을 이용하여 네트워크에서 욕설이 전파되는 경향을 파악하고 중심성(Centrality)이 높은 유저를 탐지하였다. 또한 해당 유저를 제재했을 때 전체 네트워크에 미치는 영향을 분석하였다. 본 논문에서 제안한 방법을 이용하면 욕설 사용으로 나쁜 영향을 미칠 수 있는 악성유저를 탐지할 수 있었다. 향후에는 유저들의 욕설 전파 유형을 분류하고 각 유형의 유저들이 갖는 특징을 분석한다.
온라인 게임에서 사용자의 이탈 예측 및 이탈 사유 분석
http://doi.org/10.5626/JOK.2018.45.11.1124
온라인 롤플레잉 게임(MMORPG) 내 사용자들은 다양한 소셜 활동 성향을 보이며, 일부 사용자의 경우 혼자 게임을 즐기는 성향을 나타내기도 한다. 본 논문에서는 사용자가 소속된 길드의 특성을 소셜 활동 및 소속감 정도에 따라 분류하고, 분류된 각 그룹의 이탈율 및 이탈원인을 분석한다. 또한 소셜활동 성향으로 분류된 각 사용자 그룹을 대상으로 게임 참여도 변동 추이를 측정하여 이탈을 예측하는 프레임워크를 제안한다. 비슷한 성향으로 분류된 각 그룹의 사용자는 이탈 직전에 유사한 행동 패턴을 보일 수 있으므로, 이를 기준으로 이탈 사용자와 비이탈 사용자의 패턴을 분류할 수 있다. 엔씨소프트의 대표 MMORPG인 아이온 데이터를 대상으로 본 모델을 테스트하였으며, 평균 약 75%의 정밀도를 보여주었다.
