전북대 컴퓨터공학과 대학원 김성호·김신웅씨
이들의 연구는 많은 게임 유저들이 온라인 공간에서 자신의 게임 및 아이템에 관한 경험을 나누는 것에 착안해 게임 이용자들의 채팅을 집단지성 모델 기반으로 분류해 합리적인 아이템 가격 결정 시스템을 설계하는 것이 주요 내용이다.
우선 게임을 즐기는 불특정 유저들의 게임 아이템 관련 내용을 다중 접속 채팅시스템을 통해 수집하고, 게임 아이템 관련 단어들을 집단지성 모델을 기반으로 분류한 다음 게임 아이템 목록에 관한 가중치 테이블을 만든다.
이렇게 만들어진 가중치 테이블을 온톨로지(Ontology;특정 분야의 지식과 관련된 용어 및 용어 사이의 관계를 정의하는 일종의 사전)로 저장하고, 랭킹 시스템을 만들어 사용자에게 적합한 아이템을 추천할 수 있도록 지원한다.
이번 연구를 수행한 김성호씨는 "온라인 게임의 급격한 성장은 여가선용을 위한 좋은 기회가 되었지만, 동시에 게임중독, 아이템의 부당거래로 인한 범죄문제 등 부정적인 결과를 낳았다"며 "이번 연구를 통해 게임 아이템의 부당거래나 범죄와 같은 부정적인 영향을 좀 더 해소할 수 있을 것으로 기대된다"고 말했다.
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