기능성게임은 단순히 재미를 즐기기 위한 수단이 아닌 교육, 의료, 홍보, 경영 등 다양한 분야에서 특별한 목적을 의도로 개발되어 활용된다. 이러한 기능성게임은 일반적인 게임이 가지는 게임성과 함께 특별한 목적에 부합하는 효과성을 가지고 있어야 한다. 하지만, 게임성과 효과성을 모두 나타내는 것은 어려운 일이다. 본 연구는 기능성게임의 게임성과 효과성을 살펴보고 우수한 기능성 게임의 모델을 찾는 방법을 제시하고자 한다. 실험에서는 상용화되어 서비스 중인 몇몇 기능성게임과 일반게임의 게임성과 효과성을 살펴보았고, 의미 있는 결과를 확인하였다.

ICT기술의 발달과 함께 게임 산업은 급속도로 성장하고 있다. 하지만 게임의 과도한 플레이로 인하여 정상적인 생활이 어려운 사례가 등장하고 있다. 이러한 게임 과몰입에 대한 진단과 대응 방안의 연구가 필요한 실정이다. 본 연구는 게임 이용자의 게임 이용 정보를 기반으로 게임 과몰입을 진단하는 시스템을 제안한다. 과몰입 진단 시스템을 개발하기 위하여 과몰입 및 선용 이용자를 분류하고, 실제 게임 환경에서 로그 정보를 수집하여 모델링하였다. 게임 이용자의 과몰입 및 선용군 모델은 새로운 게임 이용자의 과몰입 유무를 진단할 수 있는 지식으로 활용하였다. 실험을 통하여 의미있는 결과를 확인할 수 있었으며, 진단 결과에 따라 문자서비스, 리포팅 등의 서비스 방안도 제시하였다.

정보통신기술의 발달과 함께 학습자에게 재미와 흥미를 통한 즐거운 교육환경을 제공하고자 다양한 방법이 시도 되고 있다. 에듀테인먼트와 게임기반학습 등에서 게임이나 로봇과 같은 기술을 교육에 활용하는 것은 좋은 예이다. 본 연구에서는 휴머노이드 로봇의 율동 생성을 위한 사용자 데이터 수집과 분석을 통한 지능형 율동 교육 시스템을 제안한다. 이를 위하여 사용자는 음악을 선택하고, 선택한 음악에 따라 율동 정보를 입력한다. 이러한 사용자의 로봇 활용 데이터는 분석을 통하여 지능화된 서비스를 위한 패턴의 역할을 한다. 분석 결과는 빈도에 기반을 두며, 과거 정보가 부족한 경우 FFT 유사도 비교 방법을 적용하였다. 제안하는 방법은 유치원 아이들을 대상으로 하는 실험을 통하여 유효함을 확인하였다.

미아방지는 아이를 가진 부모들이 고민해야 되는 사회적 문제가 되고 있다. 이러한 공공부문의 문제들은 조속히 개선해야 할 필요가 있으며, 국외에서도 미아 문제는 관심이 높아지고 있는 분야 로서 많은 연구가 진행되고 있다. 기존에는 주로 장비에 의존하여 아이의 위치정보를 모니터링 하 는 방법이 주로 시도되었다. 이러한 방법과 함께 지역정보를 인지할 수 있는 방법이 요구된다. 본 논문에서는 플레이어의 위치 정보와 지역 정보를 기반으로 하는 비행슈팅 게임 "Save the village" 를 제안하고자 한다. 이 게임은 이용자의 위치정보를 오브젝트로 활용하여 현실정보를 기반으로 설 계하여 지형정보에 친숙해지는 것을 고려하였다. 실험을 통하여 게임성과 효과성에 대한 의미있는 결과를 확인하였으며, 이 게임을 통하여 자연스럽게 지역 정보를 익히는 것이 가능할 것으로 예상 하며, 낮선 곳에서 당황하거나 혼란스러움이 줄어들 것으로 기대한다.

최근 급변하는 우리 사회와 환경요소들로 인하여 보살핌을 필요로 하는 아동의 수가 증가 하 고 있다. 이 중 불우하고 빈곤한 가정에 속하는 아동들은 경계선 지능 아동으로 이어지는 경우가 대다수이며 이를 예방하기 위한 시급한 조치가 필요한 실정이다. 본 연구는 경계선 지능 아동이 발생하는 원인을 규명하여 이를 예방하고 치료할 수 있는 하나의 해결방안으로 기능성 게임을 구 현했다. 해당 게임은 경계선 지능 아동의 취약한 기억력, 집중력, 판단력 향상을 목표로 제작하였 으며 관련분야 전문가와 일반인 30명 대상으로 자문 및 실험하여 효과성이 있음을 확인하였다.

온라인 게임에서 오토 프로그램 또는 봇 프로그램으로 인하여 다양한 게임 서비스 피해사례가 발생하고 있다. 특히, 게임 머니 및 아이템의 비정상적인 수집은 게임이 가지는 본연의 재미를 잃어버리게 되고, 궁극적으로 게임 생명주기에 결정적 악영향을 미치게 된다. 본 논문은 게임 봇 감지를 위해 게임 행위 변화 패턴을 수집하고 분석하여 봇 탐지 방법에 적용한다. 인간의 게임 행위 변화 정보와 봇의 게임 행위 변화 정보를 이용하여 유사정도를 측정하고, 봇 탐지 기법에 활용하는 것이다. 실험에서는 서비스 중인 온라인 게임을 이용하여 사용자와 봇의 모델을 생성하고 유사성을 판별하였으며 적절한 결과를 확인하였다.

MMORPG (Massively Multiplayer Online Role Playing Game) 시장은 급격히 증가하고 있으며 더불어 많은 발전을 이루고 있다. 하지만 그와 동시에 많은 게임 피해사례들이 증가하고 그 사례 또한 매우 다양화되고 있다. 그 중에서도 '봇(Bots)'은 사용자의 조작 없이 자동으로 작동하면서 게임의 몰입도 뿐만 아니라 보안 측면에서도 맡은 영향을 주고 있다. 따라서 게임 제공 업체에서는 클라이언트 단에서 packet을 분석하여 봇를 분별하려 하지만 클라이언트 단에는 사용자의 조작이 용이하므로 그 정확성이 떨어진다. 본 논문에서는 게임 서버 내에서 얻을 수 있는 사용자의 행동 데이터를 분석함으로써 실제 사용자 및 봇의 행동 패턴을 모델링하고 이를 비교하여 봇 검출에 적용하는 방법을 제안한다. 이 방법을 이용하여 보다 향상된 비교 모델을 완성 하였다.

최근, 게임의 재미요소를 증대 시키고, 게임 생명주기(Life-Cycle)를 늘어나게 하기 위해 다양한 방법이 연구 중이다. 본 논문에서는 사용자의 게임 행위를 수집/분석 하여 동적으로 변화하는 게임 환경을 제공하는 방법을 제안한다. 플레이어의 게임에서 이동한 정보와 게임 결과정보는 동적인 게임 지형 생성을 결정하는 기반 정보로 활용된다. 제안하는 방법의 실험을 위해 XNA기반의 게임을 만들었고 게임 플레이어의 패턴에 따라 동적으로 생성되는 게임 지형을 확인하였다.

게임 인공지능은 플레이어에게 지능적이고 적응된 게임 환경을 제공하기 위해 주로 사용된 다. 기존에는 사용자의 게임 행위를 수집/분석하여 동반자 또는 적대적 역할을 하는 Non-player character (NPC)를 위해 사용되었다. 그러나 사용자의 행동을 모방하는 것에서 그치는 경우가 많았다. 본 논문은 사용자의 게임 행위를 분석하여 게임 환경을 변화하는 방법을 소개한다. 사용자의 게임 성향을 파악하기 위해 게임 행위 데이터를 이용하였다. 또한, 사용자의 성향은 지형, 아이템, NPC의 분포를 결정하는데 반영하여 동적인 게임 환경을 제공하기 위해 사용하였다. 제안하는 방법의 실험을 위해 실제 2D 액션 게임에 적용하였고, 사용자의 게임 플레이 행위에 대하여 적절히 변화하는 게임 환경을 확인하였다.