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전문가 집단 양성을 위한 프로게이머 발달 및 학습 모형 연구 (Research on Professional Groups through Learning of Professional Game Players)

  • 김사훈;박상욱
    • 한국게임학회 논문지
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    • 제10권4호
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    • pp.23-34
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    • 2010
  • `e-스포츠'에 대한 국가적인 관심증가는 경제적 효과와 동시에 사회적인 변화를 가져왔다. 또한 전문적으로 게임을 하는 집단인 '프로게이머'를 보유한 한국은 게임종주국으로서의 위상을 가지며 세계적인 관심 속에서 양적, 질적 성장을 거듭하고 있다. 이에 프로게이머를 사회적인 인적자원으로서 분류하고 체계적이고 이론적으로 정립할 필요성이 요구된다. 본 연구는 프로게이머들의 발달과 학습에 관한 이론적 모형을 제시하기 위하여 수행되었다. 모형은 수립은 근거이론 방법에 의한 자료분석에 의거하였다. 총 9명의 프로게이머 자료가 분석되었으며 3명의 전문가(감독, 컨설턴트)에 의해 모형 검증 및 수정의 단계를 거쳤다. 분석된 자료의 결과는 다음과 같다. 첫째, 프로게이머의 발달은 선형적 모형이 아닌 '단계(stage)'로 구분되는 형태를 나타낸다. 둘째, 'Enjoying', 'Struggling', 'Achieving', 'Slumping', 'Recovering'로 명명되어지는 각각의 단계는 학습방법과 동기적 측면, 교육과정, 동료와 상호작용 유형에 있어 고유한 속성을 가진다. 셋째, 기 명명된 5 단계는 유사한 속성에 따라 'Communicative Stage'와 'Practicing Stage'로 분류된다. Communicative Stage의 속성으로서 비구조화된 교육과정, 내재적 동기에 의한 학습형태, 수평적 관계에 의한 상호작용 형태가 나타났으며, Practicing Stage의 속성으로는 구조화된 교육과정, 외재적 동기에 의한 학습, 경쟁적, 수직적인 상호작용 유형이 나타났다. 이러한 결과는 Pedagogy와 Andragogy를 비교한 Knowles(1980)의 이론적 분류를 통하여 선수관리의 방향점을 제안한다. 즉, 게임 전문가 집단으로서 프로게이머의 관리는 첫째, 제시된 모형에 의거 선수들의 상황을 적절하게 분석하는 과정을 필요로 한다. 둘째, 분석된 발달단계에 따른 적합하고 구체적 관리방법이 적용되어야 한다. 셋째, 선수들의 단계이동을 도모하기 위해서는 지엽적 훈련과정보다는 모형에 입각한 총체적이고 체계적인 접근이 필요하다.

동북아시아 e스포츠 현황에 대한 기초연구 1: 정동(affect)의 실각, 한국 e스포츠 10년사 (Preliminary research on esports of Northeast Asia part 1: Downfall of affect, 10 years history of Korean e-sports)

  • 이용범
    • 한국게임학회 논문지
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    • 제20권2호
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    • pp.61-74
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    • 2020
  • 동북아시아는 1,521억 달러 규모의 세계 게임시장의 절반을 차지하는 지역이며 성장잠재력 또한 풍부하다. 한국의 게임개발은 이미 세계수준임이 입증된 바, 본 연구는 게임을 매개로 한 e스포츠에 주목한다. 초기 한국 e스포츠는 게이머-팬의 적극적인 참여라는 정동의 유통을 통해 형성될 수 있었다. 이후 기업팀의 창설이 연이어지며 산업으로서의 안정성을 확보하게 되었다. 그러나 중계권 및 지재권 분쟁, 승부조작 사태가 연이어지며 초기의 팬덤이 대거 이탈하고 스타크래프트 중심의 생태계가 붕괴되기에 이른다. e스포츠 종주국 한국의 경험은 앞으로 세계 각지 e스포츠 산업에 중요한 참고자료로 활용될 수 있다.

기계학습을 활용한 온라인게임 매치메이킹 개선방안 (Improvement of online game matchmaking using machine learning)

  • 김용우;김영민
    • 한국게임학회 논문지
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    • 제22권1호
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    • pp.33-42
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    • 2022
  • 온라인 게임에서 다른 플레이어와의 상호작용은 플레이어의 만족도에 영향을 미친다. 따라서, 비슷한 수준의 플레이어를 매치시켜 원활한 상호작용을 도모하는 것은 플레이어의 게임 경험을 위해 중요하다. 그러나, 게임의 최종승패로만 플레이어의 평가점수를 증감시키는 현재의 평가 방식으로는 신규 및 복귀 플레이어의 원활한 매칭이 불가능하다. 본 연구에서는 스타크래프트II의 리플레이를 활용하여 매치메이킹 개선을 위한 기계학습 활용방안을 제시한다. 매치메이킹의 기준이 되는 플레이어의 MMR 점수를 예측하는 기계학습 모델을 생성하고 성능을 평가하였다. 모델의 오차는 리그 평균 MMR 점수 범위의 40.4% 수준으로, 제안된 방식을 통해서 플레이어를 실력과 근접한 리그에 즉시 배치할 수 있음을 확인하였다. 또한, 결과에 대한 플레이어의 수용도를 높일 수 있도록 예측의 근거를 도출하는 방안도 제시되었다.

온라인 롤 플레이어의 정보 세계 (The Information Worlds of Online Role-Players)

  • 홀리스터 조나단
    • 한국비블리아학회지
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    • 제31권2호
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    • pp.223-266
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    • 2020
  • 전세계 수백만 명의 이용자가 대규모 멀티 플레이어 온라인 롤 플레잉 게임(MMORPG: Massive Multiplayer Online Role-Playing Games)을 즐긴다. MMORPG 내에서 롤 플레이어(역할 참여자)는 다양한 정보사용과 정보행동에 가담하면서 게임을 탐색하고, 미스터리를 해결하거나, 게임 속 아이템을 만들거나, 괴물이나 보스와의 전투에 참여하며 다른 플레이어와 경쟁하거나 협력한다. 또한, 롤 플레이어는 자신의 캐릭터 정체성을 개발하고 다른 롤 플레이어와 함께 대화형 스토리텔링에 참여한다. 이 연구는 정보세계이론을 통해 롤 플레이어의 사회적 정보 행동을 탐구하고 기술하기 위해, 광범위한 참여자 관찰 데이터, 반구조화 면담 데이터, 위키페이지나 토론게시판의 글과 같은 참여자의 커뮤니티 활동을 보여주는 사회적 데이터를 결합한 민족지학적 접근법을 사용했다. 과학 판타지를 주제로 한 MMORPG인 와일드스타(WildStar)의 롤플레잉 커뮤니티에서 두드러지는 사회적 역할 유형은 게임 속에서 허용되는 캐릭터, 이야기, 캐릭터의 행동 등을 지시하는 사회적 규범과 정보가치와 밀접하게 연관되고 차별화되는 동시에, 그 안에서 게임 속 캐릭터로서와 게임 밖 이용자로서의 정보세계 사이의 경계를 위반하지 않고 롤플레잉을 지속하는 방법들과 관련이 깊었다. 롤 플레이어는 특정한 정보 행동에 가담하며 게임 속 캐릭터와 게임 밖 이용자의 정보세계를 분리해서 유지함으로써, 롤 플레잉 게임을 더욱 참여적이고 몰입적으로 만들었다. 정보세계이론을 활용한 분석의 의미와 롤 플레잉 및 MMORPG을 적용한 디지털 리터러시 교육에 대한 가능성도 논의된다.