KR101596192B1 - 온라인 게임 내 개별 거래의 분석을 통한 캐릭터 불량도 모니터링 방법 및 장치 - Google Patents

온라인 게임 내 개별 거래의 분석을 통한 캐릭터 불량도 모니터링 방법 및 장치 Download PDF

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Abstract

온라인(on-line) 게임에서 게임 재화의 비정상 거래를 수행하는 비정상 캐릭터를 탐지하기 위해 거래의 분석을 통해 캐릭터들의 불량도를 동적으로 업데이트하는 불량도 모니터링 방법 및 장치가 개시된다.

Description

온라인 게임 내 개별 거래의 분석을 통한 캐릭터 불량도 모니터링 방법 및 장치 {Method and apparatus for monitoring delinquent degree of characters via analyzing respective trade in on-line game}
본 발명은 온라인(on-line) 게임에서 게임 재화의 비정상 거래를 수행하는 비정상 캐릭터를 탐지하는 방법에 대한 것이다.
온라인 게임의 게이머들은 온라인 게임 내에서 플레이어 캐릭터를 조작하여 게임을 진행하게 되며, 게임 플레이 과정에서 아이템을 획득하거나 게임 내에서 통용되는 화폐인 게임 머니를 지불하여 게임의 NPC(Non-Player Character)로부터 아이템을 구입하기도 한다. 아이템과 게임 머니 같은 것들을 게임 재화라고 하는데, 게임 내에서 플레이어들 간에 이들 게임 재화를 거래하는 경제활동이 이루어지고 있다. 온라인 게임 내에서 플레이어들 간의 게임 재화 거래 채널에는 교환창, 우편(택배), 경매(시장) 등이 있다.
아이템이나 게임 머니의 현금 거래가 빈번하게 이루어지면서 아이템이나 게임 머니를 자동으로 수집하는 봇(BOT) 프로그램이 기승을 부리고 있으며, 다수의 컴퓨터를 구비하여 집단적으로 봇 프로그램을 구동함으로써 대량으로 아이템이나 게임 머니를 수집하고 이를 일반 게이머들에게 판매함으로써 수익을 올리는 이른바 작업장이 등장하기도 하였다. 봇 프로그램이나 작업장에 속하는 뱅커(banker) 캐릭터는 비정상적으로 많은 수의 플레이어 캐릭터들로부터 게임 머니를 모으며, 이러한 뱅커 캐릭터는 온라인 게임의 정상적인 운영에 지장을 주고 있다.
뱅커 캐릭터의 탐지를 위해, 온라인 게임 내 전체 캐릭터가 발생시킨 전체 거래 관계(거래의 방향, 거래의 횟수)를 노드(node)와 에지(edge)로 표시하여 전체 거래 흐름을 한눈에 볼 수 있는 네트워크 그래프를 도출하고, 이 네트워크 그래프로부터 정상적인 대가가 오고 가지 않았거나 봇과 유사한 거래 패턴을 보이는 비정상적인 거래를 찾아내는 거래 흐름 네트워크 분석 방법이 연구되었다. 노드는 네트워크를 구성하고 있는 사람, 조직, 사물 등을 나타내는 것으로, 거래 흐름 네트워크에서는 플레이어 캐릭터를 나타낸다. 에지는 노드 간의 연결 관계를 나타내는 것으로 거래 흐름 네트워크에서는 캐릭터들 간의 거래 방향 즉 게임 재화가 이동되는 방향을 나타낸다. 또한, In-degree는 거래 흐름 네트워크에서 한 노드(캐릭터)를 기준으로 게임 재화가 들어오는 방향으로 연결된 노드의 수를 말하며, Out-degree는 한 노드를 기준으로 게임 재화가 나가는 방향으로 연결된 노드의 수를 말한다.
도 1은 거래 흐름 네트워크의 예이다.
도 1을 참조하면, 노드 A(101)의 경우 그래프 상의 다른 노드보다 많은 수의 노드로부터 게임 머니를 받고 있으며, In-degree 값이 5이고 Out-degree 값이 2인 바, 뱅커 캐릭터로 판단될 수 있다.
도 2는 실제 온라인 게임 서버에서 한 달간 교환창에서 행해진 거래를 기록한 게임 로그 데이터를 이용하여 생성된 거래 흐름 네트워크의 예이다.
도 2를 참조하면, 주변의 많은 캐릭터들로부터 게임 머니를 전달받고 있는 캐릭터가 원으로 표시되었으며, 이들이 게임 머니를 모으고 있는 뱅커 캐릭터로 추정될 수 있다.
네트워크 분석 방법에 따르면 전체 캐릭터의 거래 관계를 분석하기 위해 일정 기간 축적된 데이터를 활용해야 하므로 뱅커 캐릭터의 실시간 탐지가 어렵고, 일정 수 이상의 거래가 발생한 후에야 뱅커인지 여부를 확인할 수 있다. 뱅커 캐릭터는 비정상 거래를 통해 수익을 얻은 후 거래에서 사라지는 경우가 많으므로 과거의 거래 로그에 의해 비정상 캐릭터를 탐지하는 방법이 아닌 실시간으로 탐지하는 방안이 필요한 실정이다.
또한, 전체 캐릭터의 네트워크 분석에서는 세부 거래 패턴을 확인하지 못하는 한계가 있으며, 거래 흐름 네크워크로 확인이 어려운 뱅커를 분석하기 위해서는 거래 데이터를 통해 세부 거래 현황을 확인해야 한다는 문제가 있다.
또한, 종래의 네트워크 분석으로는 게임 머니의 거래에서의 비정상 거래 캐릭터만 탐지할 수 있었는바, 아이템의 거래나 경매 거래에서의 비정상 거래를 실시간으로 모니터링하는 방법이 필요하다.
본 발명은 상기와 같은 종래 기술의 문제점을 해소하기 위한 것으로, 온라인(on-line) 게임에서 게임 재화의 비정상 거래를 수행하는 비정상 캐릭터를 탐지하기 위해 개별 거래의 분석을 통해 캐릭터들의 불량도를 동적으로 업데이트하는 불량도 모니터링 방법 및 장치를 제공하기 위한 것이다.
상기와 같은 목적을 달성하기 위하여, 본 발명의 일 실시예에 따른 온라인 게임 내 개별 거래의 분석을 통한 캐릭터 불량도 모니터링 방법은, 상기 온라인 게임 내에서 캐릭터들 간에 게임 재화 거래가 발생되면 비정상 거래인지 여부를 판단하는 단계와, 상기 거래가 비정상 거래로 판단되는 경우, 상기 캐릭터들의 거래 전 불량도 및 상기 거래의 거래 금액을 참조하여 상기 캐릭터들의 불량도 변화를 계산하는 단계와, 상기 계산된 불량도 변화에 따라 상기 캐릭터들의 불량도를 업데이트하는 단계를 포함할 수 있다.
상기 거래가 비정상 거래인지 여부를 판단하는 단계는, 자기 유사도 기준 봇(BOT) 캐릭터로부터 게임 머니를 전달받는 거래, 비정상적인 거래 패턴이 나타나는 게임 머니 거래, 또는 불량도가 0 보다 큰 오염된 일반 캐릭터와의 게임 머니 거래인 경우, 상기 거래를 비정상 거래로 판단하는 단계를 포함할 수 있다.
상기 불량도 변화를 계산하는 단계는, 상기 거래가 게임 머니 거래인 경우는 게임 머니를 전달받은 캐릭터가 거래 전 소유하고 있던 게임 머니의 양을 더 참조하여 상기 불량도 변화를 계산하는 단계를 포함할 수 있다.
상기 캐릭터 불량도 모니터링 방법은, 자기 유사도 기준 봇(BOT) 캐릭터의 초기 불량도를 최대치로, 일반 캐릭터의 초기 불량도를 최소치로 설정하는 단계를 더 포함할 수 있다.
상기 불량도 변화를 계산하는 단계는, 상기 거래에서 자기 유사도 기준 봇(BOT) 캐릭터에게 게임 머니를 전달한 캐릭터의 불량도를 최대치로 변경하도록 결정하는 단계를 포함할 수 있다.
상기 거래가 비정상 거래인지 여부를 판단하는 단계는, 거래된 아이템의 표준 시세 대비 미리 정해진 범위 이상으로 벗어난 금액으로 거래된 경매인 경우, 상기 거래를 비정상 거래로 판단하는 단계를 포함할 수 있다.
상기 불량도 변화를 계산하는 단계는, 상기 거래가 경매인 경우는 상기 캐릭터들의 미리 정해진 기간 동안의 경매 거래액을 더 참조하여 상기 불량도 변화를 계산하는 단계를 포함할 수 있다.
상기 거래가 비정상 거래인지 여부를 판단하는 단계는, 자기 유사도 기준 봇(BOT) 캐릭터와의 아이템 거래인 경우, 상기 거래를 비정상 거래로 판단하는 단계를 포함할 수 있다.
상기 불량도 변화를 계산하는 단계는, 상기 거래가 경매 또는 아이템 거래이고 정상 거래인 것으로 판단되면, 상기 캐릭터들의 불량도를 상기 거래의 거래 금액을 반영하여 감소시키는 것으로 결정하는 단계를 포함할 수 있다.
본 발명의 다른 실시예에 따른 온라인 게임 내 개별 거래의 분석을 통한 캐릭터 불량도 모니터링 방법을 실행하기 위한 컴퓨터 프로그램에 있어서, 상기 방법은, 상기 온라인 게임 내에서 캐릭터들 간에 게임 재화 거래가 발생되면 비정상 거래인지 여부를 판단하는 단계와, 상기 거래가 비정상 거래로 판단되는 경우, 상기 캐릭터들의 거래 전 불량도 및 상기 거래의 거래 금액 중 적어도 하나를 참조하여 상기 캐릭터들의 불량도 변화를 계산하는 단계와, 상기 계산된 불량도 변화에 따라 상기 캐릭터들의 불량도를 업데이트하는 단계를 포함할 수 있다.
본 발명의 또 다른 실시예에 따른 온라인 게임 내 개별 거래의 분석을 통한 캐릭터 불량도 모니터링 장치는, 상기 온라인 게임 내에서 캐릭터들 간에 게임 재화 거래가 발생되면 비정상 거래인지 여부를 판단하는 비정상 거래 탐지 수단과, 상기 거래가 비정상 거래로 판단되는 경우, 상기 캐릭터들의 거래 전 불량도 및 상기 거래의 거래 금액 중 적어도 하나를 참조하여 상기 캐릭터들의 불량도 변화를 계산하여 출력하는 불량도 산출 수단과, 상기 불량도 산출 수단으로부터 출력되는 불량도 변화에 따라 상기 캐릭터들의 불량도를 업데이트하는 불량도 업데이트 수단을 포함할 수 있다.
상기와 같은 본 발명에 의하면, 비정상 거래에서 거래된 게임 재화의 불량도를 정량화해 개별 거래가 발생할 때마다 실시간으로 불량도를 업데이트하고 모니터링할 수 있으며 불량 캐릭터를 실시간으로 탐지할 수 있다.
또한, 거래가 발생할 때마다 개별 거래 단위에서의 비정상 거래를 판별하고 이를 통해 캐릭터들의 불량도를 새로 계산해 업데이트함으로써, 비정상 거래의 흐름을 추적하고 모니터링할 수 있다.
또한, 비정상 거래의 탐지 범위를 기존의 게임 머니에서 아이템 거래, 경매로까지 확대해 게임 재화 전체 그리고 모든 유형의 거래를 대상으로 비정상 거래를 탐지할 수 있다.
또한, 뱅커 캐릭터가 활동하다 거래에서 사라지더라도 뱅커 캐릭터가 관련된 거래에서 거래되었던 불량 게임 재화가 추적될 수 있다.
도 1은 거래 흐름 네트워크의 예이다.
도 2는 실제 온라인 게임 서버에서 한 달간 교환창에서 행해진 거래를 기록한 게임 로그 데이터를 이용하여 생성된 거래 흐름 네트워크의 예이다.
도 3은 본 발명의 일 실시예에 따른 캐릭터 불량도 모니터링 장치의 구성을 설명하기 위한 기능 블록도이다.
도 4는 본 발명의 일 실시예에 따른 캐릭터 불량도 모니터링 방법을 설명하기 위한 순서도이다.
도 5는 비정상 거래로 판단되는 게임 머니 거래의 예를 설명하기 위한 도면이다.
도 6은 본 발명의 일 실시예에 따른 게임 머니 불량도 계산 로직을 설명하기 위한 도면이다.
도 7은 게임 머니 거래별 거래 내용, 비정상 거래 패턴을 가지는지 판단한 결과 및 도 6에 도시된 계산 로직에 따라 거래 후 업데이트된 거래 당사자 캐릭터들의 불량도를 예시한 표이다.
도 8은 본 발명의 일 실시예 따른 경매를 통한 비정상 거래를 설명하기 위한 도면이다.
도 9는 본 발명의 일 실시예에 따라 비정상 경매 거래 발생시 불량도를 계산하는 로직을 설명하기 위한 도면이다.
도 10은 경매 거래별 거래 내용, 경매 거래 발생시마다 비정상 거래 여부가 판단된 결과 및 도 9에 도시된 계산 로직에 따라 업데이트된 해당 캐릭터들의 경매 거래 불량도를 예시한 표이다.
도 11은 본 발명의 일 실시예에 따라 비정상 거래로 정의된 아이템 거래를 설명하기 위한 도면이다.
도 12는 본 발명의 일 실시예에 따라 비정상 아이템 거래 발생시 불량도를 계산하는 로직을 설명하기 위한 도면이다.
도 13은 아이템 거래별 거래 내용, 아이템 거래 발생시마다 비정상 거래 여부가 판단된 결과 및 도 12의 계산 로직에 따라 업데이트된 해당 캐릭터들의 아이템 거래 불량도를 예시한 표이다.
본 명세서에서 사용되는 용어에 대해 간략히 설명하고, 본 발명에 대해 구체적으로 설명하기로 한다.
본 발명에서 사용되는 용어는 본 발명에서의 기능을 고려하면서 가능한 현재 널리 사용되는 일반적인 용어들을 선택하였으나, 이는 당 분야에 종사하는 기술자의 의도 또는 판례, 새로운 기술의 출현 등에 따라 달라질 수 있다. 또한, 특정한 경우는 출원인이 임의로 선정한 용어도 있으며, 이 경우 해당되는 발명의 설명 부분에서 상세히 그 의미를 기재할 것이다. 따라서 본 발명에서 사용되는 용어는 단순한 용어의 명칭이 아닌, 그 용어가 가지는 의미와 본 발명의 전반에 걸친 내용을 토대로 정의되어야 한다.
명세서 전체에서 어떤 부분이 어떤 구성요소를 "포함"한다고 할 때, 이는 특별히 반대되는 기재가 없는 한 다른 구성요소를 제외하는 것이 아니라 다른 구성요소를 더 포함할 수 있음을 의미한다. 또한, 명세서에 기재된 "...수단", "...부", "모듈" 등의 용어는 적어도 하나의 기능이나 동작을 처리하는 단위를 의미하며, 이는 하드웨어 또는 소프트웨어로 구현되거나 하드웨어와 소프트웨어의 결합으로 구현될 수 있다.
아래에서는 첨부한 도면을 참고하여 본 발명의 실시예에 대하여 본 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자가 용이하게 실시할 수 있도록 상세히 설명한다. 그러나 본 발명은 여러 가지 상이한 형태로 구현될 수 있으며 여기에서 설명하는 실시예에 한정되지 않는다. 그리고 도면에서 본 발명을 명확하게 설명하기 위해서 설명과 관계없는 부분은 생략하였으며, 명세서 전체를 통하여 유사한 부분에 대해서는 유사한 도면 부호를 붙였다.
도 3은 본 발명의 일 실시예에 따른 캐릭터 불량도 모니터링 장치의 구성을 설명하기 위한 기능 블록도이다.
본 발명의 일 실시예에 따른 캐릭터 불량도 모니터링 장치(300)는 온라인 게임 서버에 구현되거나 외부의 별도 서버로 구현될 수 있다. 일반적으로 온라인 게임 서버는 반드시 물리적으로 단일한 서버로 이루어지는 것은 아니며 다수의 클라이언트의 동시 접속을 담당하는 서버, 로그 데이터를 저장하는 서버 등으로 나뉠 수 있으므로, 본 발명에 의한 불량도 모니터링 장치 또한 반드시 물리적으로 단일한 서버 내에 구현되어야 하는 것은 아니다.
본 발명에 따른 캐릭터 불량도 모니터링 장치(300)는 거래가 발생할 때마다 개별 거래 단위에서의 비정상 거래를 판별하고 이를 통해 캐릭터들의 불량도를 새로 계산해 업데이트함으로써, 비정상 거래의 흐름을 추적하고 모니터링한다. 어떤 캐릭터가, 자기 유사도 기준 봇(BOT) 캐릭터나, 일반 캐릭터라도 비정상 거래를 한 적이 있어 오염된 캐릭터(불량도가 0 보다 커진 캐릭터)와 거래를 하면 해당 캐릭터의 불량도를 증가시킨다. 다시 말해, 비정상 거래에 관련된 적이 있는 불량 재화를 거래하는 캐릭터의 불량도가 증가하게 된다. 결과적으로, 불량 재화의 흐름이 추적되며 불량 재화에 태그가 달리는 효과를 볼 수 있다.
도 3을 참조하면, 캐릭터 불량도 모니터링 장치(300)는 온라인 게임 내에서 캐릭터들 간에 게임 재화 거래가 발생되면 비정상 거래인지 여부를 판단하는 비정상 거래 탐지 수단(310)과, 비정상 거래인 경우 캐릭터들의 거래 전 불량도 및 거래 금액 중 적어도 하나를 참조하여 캐릭터들의 불량도 변화를 계산하여 출력하는 불량도 산출 수단(320)과, 불량도 산출 수단(320)으로부터 출력되는 불량도 변화에 따라 상기 캐릭터들의 불량도를 업데이트하는 불량도 업데이트 수단(330)을 포함한다.
도 4는 본 발명의 일 실시예에 따른 캐릭터 불량도 모니터링 방법을 설명하기 위한 순서도이다.
먼저, 상기 온라인 게임 내에서 캐릭터들 간에 게임 재화 거래가 발생되면 비정상 거래인지 여부가 판단된다(S402). 감지된 거래가 비정상 거래로 판단되는 경우, 캐릭터들의 거래 전 불량도 및 거래의 거래 금액 중 적어도 하나를 참조하여 상기 캐릭터들의 불량도 변화가 계산된다(S404). 이렇게 계산된 불량도 변화에 따라 캐릭터들의 불량도가 업데이트된다(S406).
도 3 및 도 4에 도시된 캐릭터 불량도 모니터링 장치의 각 구성과 캐릭터 불량도 모니터링 방법의 각 단계는 아래에서 상세히 설명하기로 한다.
비정상 거래 탐지 수단(310)은 캐릭터들간의 게임 재화 거래가 발생할 때마다 비정상 거래인지 판단해야 하므로, 비정상 거래의 유형이 정의될 필요가 있다. 비정상 거래로 판단되는 거래에서 전달되는 재화는 불량 재화로 정의된다.
본 발명의 일 실시예에 따르면, 거래 채널과 거래 대상에 따라 비정상 거래 유형을 4가지로 분류할 수 있다(거래 채널: 교환창, 우편(택배), 경매(시장) 등, 거래 대상: 게임 머니, 아이템 등). 첫째, 게임 머니가 교환창이나 우편을 통해 거래되는 경우, 자기 유사도 기준 봇(BOT)과의 게임 머니 거래가 비정상 거래로 정의된다. 둘째, 게임 머니가 교환창을 통해 거래되는 경우, 수 초 간격의 연속적인 거래, 소유한 게임 머니의 전량 거래, 동일한 금액의 연속 거래 등 비정상적인 거래 패턴을 보이는 거래는 비정상 거래로 정의된다. 셋째, 게임 머니 및 아이템이 같이 교환창이나 우편으로 거래되는 경우, 즉 아이템을 사고 파는 경우는 봇 캐릭터와의 아이템 거래가 비정상 거래로 정의된다. 넷째, 경매 거래의 경우 거래 대상 아이템의 표준시세 대비 극단적인 수익을 얻는 경우 비정상 거래로 정의된다. 그러나, 비정상 거래 유형이 이에 한정되는 것은 아니며 상황에 따라 추가, 삭제 또는 수정될 수 있다.
도 5는 비정상 거래로 판단되는 게임 머니 거래의 예를 설명하기 위한 도면으로, 이들 비정상 거래에서 거래된 게임 머니는 불량 게임 머니로 정의된다.
교환창이나 우편을 통해 게임 머니 거래가 발생할 때마다 이 거래가 비정상 거래 유형으로 정의된 거래에 해당하는지 여부를 판단한다. 즉, 봇 캐릭터로부터 게임 머니를 전달받는 경우나 비정상적인 거래 패턴을 보이는 거래에서 게임 머니가 전달되는 경우 비정상 거래로 판단될 것이다. 또한, 오염된 일반 캐릭터와의 거래도 비정상 거래 유형으로 정의될 수 있다. 봇 캐릭터는 최고치의 불량도를 가지는 것으로 설정되며, 일반 캐릭터는 불량도 0이 초기값으로 설정된다. 일반 캐릭터가 봇 또는 비정상 거래 패턴을 보인 캐릭터로부터 불량 게임 머니를 전달받은 경우 불량도가 증가하여 0을 초과할 수 있는데, 이러한 일반 캐릭터를 오염된 일반 캐릭터라고 칭하기로 한다.
도 5를 참조하면, 제1 봇 캐릭터(501a)가 제2 봇 캐릭터(501b)로 게임 머니를 전달하는 거래, 제1 봇 캐릭터(501a)가 제1 일반 캐릭터(503a)에게 게임 머니를 전달하는 거래, 제1 봇 캐릭터(501a)가 제2 오염된 일반 캐릭터(502b)에게 게임 머니를 전달하는 거래는, 봇 캐릭터와의 게임 머니 거래이므로 비정상 거래로 판단된다.
또한, 제1 오염된 일반 캐릭터(502a)로부터 제2 봇 캐릭터(501b)로 게임 머니가 전달되는 거래, 제1 오염된 일반 캐릭터(502a)로부터 제1 일반 캐릭터(503a)로 게임 머니가 전달되는 거래, 제1 오염된 일반 캐릭터(502a)로부터 제2 오염된 일반 봇 캐릭터(502b)로 게임 머니가 전달되는 거래는, 오염된 일반 캐릭터와의 게임 머니 거래이므로 비정상 거래로 판단될 수 있다.
또한, 제2 일반 캐릭터(503b)와 제3 일반 캐릭터(503c) 간의 거래일지라도 비정상적인 거래 패턴을 가지는 거래이면 비정상 거래로 판단될 수 있다.
비정상적인 거래 패턴의 일 예는, 수 초 간격으로 게임 머니가 오가는 거래이다. 연속하는 게임 머니 거래의 시간 차가 수 초 이내인 경우로서, 게임 머니 받기만 연속 두 번 한다거나 주는 거래를 했다가 받는 거래로 전환하는 경우 모두 포함될 수 있다. 이 비정상 거래 패턴의 판단 기준을 결정하기 위해, 게임 머니의 거래 간격에 따른 봇의 비율을 분석하여 가장 분별력이 높은 시간 간격을 판단 기준으로 설정할 수 있다. 본 발명의 일 실시예에 따르면, 이러한 방법에 의해 10초 이하의 시간 간격을 비정상 거래 패턴의 판단 기준으로 설정하였으나, 상황에 따라 다른 기준을 설정할 수도 있을 것이다.
비정상적인 거래 패턴의 다른 예는, 캐릭터가 소유한 게임 머니를 소정 비율 이상 또는 전량 거래하는 것이다. 이 비정상 거래 패턴의 판단 기준을 결정하기 위해, 전달하는 게임 머니의 비율에 따른 봇의 비율을 분석하여 가장 분별력이 높은 비율을 판단 기준으로 설정할 수 있다. 캐릭터 A로부터 게임 머니를 전달받는 경우, 전달하는 게임 머니의 비율은 (A가 전달한 게임 머니 금액/A가 소유한 게임 머니 금액)이다. 본 발명의 일 실시예에 따르면, 이러한 방법에 의해 소유한 게임 머니의 90%를 초과해서 전달하는 경우를 비정상 거래 패턴의 판단 기준으로 설정하였으나, 상황에 따라 다른 기준을 설정할 수도 있을 것이다.
비정상적인 거래 패턴의 또 다른 예는, 동일한 금액의 연속 거래이다. 동일한 금액을 연속해서 전달받는 경우나 동일한 금액을 남겨두고 전달받는 경우가 모두 포함될 수 있다. 이 비정상 거래 패턴의 판단 기준을 결정하기 위해, 동일한 게임 머니의 연속 거래 횟수에 따른 봇의 비율을 분석하여 가장 분별력이 높은 횟수를 판단 기준으로 설정할 수 있다. 본 발명의 일 실시예에 따르면, 이러한 방법에 의해 동일 금액의 전달 또는 동일 금액을 남기는 전달을 10회 이상 행하는 경우를 비정상 거래 패턴의 판단 기준으로 설정하였으나, 상황에 따라 다른 기준을 설정할 수도 있을 것이다.
비정상 거래의 발생이 탐지되면, 불량도 산출 수단(320)은 비정상 거래 이전의 캐릭터들의 불량도, 소유한 게임 머니의 양 및/또는 거래 금액을 참조하여 캐릭터 불량도의 변화를 계산한다.
도 6은 본 발명의 일 실시예에 따른 게임 머니 불량도 계산 로직을 설명하기 위한 도면이다. 도시된 계산 로직은 예시이며 비정상 거래의 패턴 변화나 서버 운영 방침 등에 따라 다른 계산 로직이 이용될 수 있을 것이다.
이 실시예에서, 불량도는 0에서 1 사이의 값이며, 게임 머니 불량도의 계산을 위해 불량도 초기값이 설정된다. 봇 캐릭터의 경우 최고치인 1.0, 비정상 거래 패턴을 보이는 캐릭터나 일반 캐릭터는 최소치인 0.0이 불량도 초기값으로 설정되며, 비정상 거래가 발생할 때마다 관련 캐릭터의 불량도가 아래와 같이 업데이트된다.
도 6을 참조하면, 봇 캐릭터가 게임 머니를 전달한 경우(610), 비정상 거래 패턴을 보이는 캐릭터가 게임 머니를 전달한 경우(620), 일반 캐릭터가 게임 머니를 전달한 경우(630)로 나누어 설명하고 있다. 전달되는 게임 머니의 양은 C이다.
봇 캐릭터가 게임 머니 C를 전달한 경우(610)를 보면, 거래 전에 발신 봇 캐릭터의 게임 머니 소유액은 A이고 불량도는 1.0이며, 거래 후에는 게임 머니 소유액은 A-C이고 불량도는 그대로 최고치인 1.0이다. 거래 전 게임 머니 소유액이 B인 다른 봇 캐릭터가 게임 머니 C를 전달받은 경우, 거래 후 이 수신 봇 캐릭터의 게임 머니는 B+C이고 불량도는 그대로 1.0임을 알 수 있다. 이와 같이 봇 캐릭터들은 이미 불량도가 최고치이므로 비정상 거래를 다시 행한다고 해도 불량도가 변화되지는 않는다. 그러나, 거래 전에 게임 머니 소유액이 B이고 불량도가 b인 일반 캐릭터가 게임 머니 C를 전달받은 경우는, 이 일반 캐릭터의 거래 후 게임 머니 소유액은 B+C이고 불량도는 (bB+C)/(B+C)로 증가될 것이다. 거래된 게임 머니 C의 100%가 불량으로 반영된 것이다. 이 반영 비율은 실시예에 따라 달라질 수 있을 것이다.
비정상 거래 패턴을 보이는 캐릭터가 게임 머니를 전달한 경우(620)를 보면, 거래 전에 발신 캐릭터의 게임 머니 소유액은 A이고 불량도는 a이며, 거래 후에는 게임 머니 소유액은 A-C이고 불량도는 그대로 a이다. 거래 전 게임 머니 소유액이 B인 봇 캐릭터가 게임 머니 C를 전달받은 경우, 거래 후 이 수신 봇 캐릭터의 게임 머니는 B+C이고 불량도는 그대로 1.0임을 알 수 있다. 거래 전에 게임 머니 소유액이 B이고 불량도가 b인 일반 캐릭터가 게임 머니 C를 비정상 거래 패턴을 보이는 캐릭터로부터 전달받은 경우는, 이 일반 캐릭터의 거래 후 게임 머니 소유액은 B+C이고 불량도는 (bB+C)/(B+C)로 증가될 것이다. 거래된 게임 머니 C의 100%가 불량으로 반영된 것이다. 이 반영 비율은 실시예에 따라 달라질 수 있을 것이다.
일반 캐릭터가 게임 머니를 전달한 경우(630)를 보면, 거래 전에 발신 일반 캐릭터의 게임 머니 소유액은 A이고 불량도는 a이며, 거래 후에는 게임 머니 소유액은 A-C이고 불량도는 최고치인 1.0이 되었다. 거래 전 게임 머니 소유액이 B인 봇 캐릭터가 게임 머니 C를 전달받은 경우, 거래 후 이 수신 봇 캐릭터의 게임 머니는 B+C이고 불량도는 그대로 1.0이다. 거래 전에 게임 머니 소유액이 B이고 불량도가 b인 다른 일반 캐릭터가 게임 머니 C를 다른 일반 캐릭터로부터 전달받은 경우는, 이 수신 일반 캐릭터의 거래 후 게임 머니 소유액은 B+C이고 불량도는 (bB+aC)/(B+C)로 증가될 것이다. 거래된 게임 머니 C의 100a%가 불량으로 반영된 것이다. 이 반영 비율은 실시예에 따라 달라질 수 있을 것이다.
불량도 업데이트 수단(330)은 불량도 산출 수단(320)에 의해 계산되어 출력된 불량도 변화에 따라 해당 캐릭터의 불량도를 업데이트한다. 이와 같이, 게임 머니가 거래될 때마다 비정상 거래인지 여부가 판단되며 관련 캐릭터들의 불량도가 업데이트된다. 이에 따라, 불량도가 최고치인 봇 캐릭터나 뱅커 캐릭터, 불량도가 높은 비정상 캐릭터가 수백 번의 거래를 통해 게임 머니를 모은 후에 다른 캐릭터(들)에게 모두 전달한 후 거래에서 사라지더라도, 뱅커로부터 게임 머니를 전달받은 캐릭터(들)은 계속 남아서 거래를 지속하므로 남아 있는 캐릭터(들)의 불량도는 뱅커가 모았던 불량 게임 머니의 불량도를 반영하고 있는바 불량 게임 머니의 추적이 가능한 것이다.
도 7은 게임 머니 거래별 거래 내용과, 비정상 거래 패턴을 가지는지 판단한 결과, 그리고 도 6에 도시된 계산 로직에 따라 거래 후 업데이트된 거래 당사자 캐릭터들의 불량도를 예시한 표이다.
도 7을 참조하면, 각 게임 머니 거래의 발생 시각(time, 701), 제1 거래 당사자 캐릭터의 식별자(actor_id, 702), 제2 거래 당사자 캐릭터의 식별자(target_id, 703), 캐릭터 actor_id가 봇 캐릭터인지 여부(actor_bot, 704), 캐릭터 target_id가 봇 캐릭터인지 여부(target_bot, 705), 거래가 비정상 거래 패턴을 가지는지 여부(ptn, 706), 캐릭터 actor_id가 거래 전에 소유한 게임 머니(actor_bfr_amt, 707), 캐릭터 target_id가 거래 전에 소유한 게임 머니(target_bfr_amt, 708), 거래 금액(amt, 709), 캐릭터 actor_id가 거래 후에 소유하게 된 게임 머니(actor_aft_amt, 710), 캐릭터 target_id가 거래 후에 소유하게 된 게임 머니(target_aft_amt, 711), 캐릭터 actor_id의 거래 전 불량도(actor_bfr_ppct, 712), 캐릭터 target_id의 거래 전 불량도(target_bfr_ppct, 713), 캐릭터 actor_id의 거래 후 불량도(actor_aft_ppct, 714), 캐릭터 target_id의 거래 후 불량도(target_aft_ppct, 715)가 열거되어 있다. 이들 정보 중 발생된 거래에 대한 기본 정보는 거래 로그 데이터로부터 획득될 것이며, 다른 정보들은 이 기본 정보를 이용하여 도출 및 계산될 수 있다.
한편, 경매(시장) 거래에서는, 거래된 아이템의 표준 시세 대비 극단적인 수익이 얻는 경우가 비정상 거래로 정의되며, 해당 거래에서의 경매 거래액을 기반으로 불량도를 도출할 수 있다.
도 8은 본 발명의 일 실시예 따른 경매를 통한 비정상 거래를 설명하기 위한 도면이다.
도 8을 참조하면, 캐릭터 A(810)가 시장(830)에 아이템 '영석' 1개를 표준 시세보다 훨씬 큰 200,000금에 판매하는 것으로 등록하고, 캐릭터 B(820)가 이를 구매한 경우, 이 경매 거래는 비정상 거래의 유형에 해당하므로 비정상 거래로 판단된다. 따라서, 캐릭터 A와 B 모두 비정상 거래의 당사자로서 불량도가 상향 조정된다.
경매 거래가 비정상 거래인지를 판단하기 위해서는, 먼저 거래되는 아이템의 표준 시세를 결정해야 한다. 게임 아이템의 경우 일자별로 경매(시장) 거래 가격 변동이 크며 동일자의 거래라도 거래에 따라 거래 가격이 매우 크게 차이가 나는 경향이 있다. 따라서, 평균 거래 가격을 표준 시세로 결정하는 경우에는 최상위의 거래 가격으로 평균이 왜곡되어 전체 거래 가격을 대표하기가 어렵다. 대신 일자 별로 크게 변동하는 거래 가격을 잘 대표할 수 있는 중앙값(median)을 표준 시세로 정의할 수 있다.
다음으로, 아이템의 표준 시세 대비 극단적인 수익을 얻는지 여부를 결정하기 위한 기준을 정할 필요가 있다. 표준 시세 대비 일정 범위 이상으로 벗어난 거래 가격으로 거래된 경매 거래가 비정상 거래로 정의될 수 있는데, 여기서 일정 범위는 실시예에 따라 달라질 수 있다. 예를 들어, 일별 경매 표준 시세의 1.5IQR 이하 또는 이상인 가격으로 거래되는 경우를 비정상 거래로 간주할 수 있다. IQR(InterQuartile Range)은 탐색적 데이터 분석에서 이상치를 구분하는데 활용하는 기본적인 방법이다.
도 9는 본 발명의 일 실시예에 따라 비정상 경매 거래 발생시 불량도를 계산하는 로직을 설명하기 위한 도면이다.
모든 캐릭터의 초기 불량도는 0.0으로 설정되며, 비정상적인 경매 거래에 따른 불량도 변화는, 해당 거래 이전의 캐릭터 불량도, 거래 당사자들의 최근 소정 기간 동안의 경매 거래액, 해당 거래 금액 등을 참조하여 계산될 수 있다.
도 9를 참조하면, 거래액 E의 경매 거래가 정상 거래인 경우(910)와 비정상 거래인 경우(920)로 나누어 설명하고 있다. 정상 경매 거래(910)인 경우를 보면, 해당 경매 거래의 당사자인 캐릭터 A와 B의 최근 7일 동안의 경매 거래액이 각각 C와 D이고 거래 전 불량도는 각각 x, y였으며, 정상 경매 거래 후, A와 B의 최근 7일간 경매 거래액은 각각 C+E, D+E가 되었고, 불량도는 각각 Cx/(C+E)와 Dy/(D+E)로 하향 조정되도록 계산되었음을 알 수 있다. 반면, 비정상 경매 거래(920)인 경우는, 비정상 경매 거래 후 A와 B의 불량도는 각각 (Cx+E)/(C+E)와 (Dy+E)/(D+E)로 모두 상향 조정되도록 계산되었음을 알 수 있다. 경매 거래액 E의 100%가 불량으로 반영된 것이다. 불량 거래시 경매 거래액의 반영 비율은 실시예에 따라 변동될 수 있을 것이다. 또한, 이 실시예에서 최근 7일간의 경매 거래액을 기준 거래액으로 삼은 것은, 대부분의 경우 한번 경매가 일어난 후 다시 경매가 이뤄지는 간격이 7일 이내인 것으로 확인되었기 때문이며, 실시예에 따라 최근 경매 거래액의 결정 기간이 달라질 수 있다.
도 10은 경매 거래 발생시마다 비정상 거래 여부가 판단된 결과와, 도 9에 도시된 계산 로직에 따라 업데이트된 해당 캐릭터들의 경매 거래 불량도를 예시한 표이다.
또한, 비정상 거래 탐지 수단(310)은 교환창과 택배(우편)를 통한 아이템 거래가 발생한 경우, 자기 유사도 기준 봇과의 거래이면 비정상 거래로 판단할 수 있다.
도 11은 본 발명의 일 실시예에 따라 비정상 거래로 정의된 아이템 거래를 설명하기 위한 도면이다.
도 11을 참조하면, 일반 캐릭터(1102)가 교환창이나 택배를 통해 봇 캐릭터(1101)로부터 아이템을 전달받는 경우와, 일반 캐릭터(1102)가 교환창이나 택배를 통해 봇 캐릭터(1101)에게 아이템을 전달하는 경우 비정상 아이템 거래로 탐지된다. 비정상 아이템 거래가 발생하면, 봇 캐릭터의 불량도는 항상 100%이므로 최고치로 그대로 유지되고, 일반 캐릭터의 불량도는 (봇에게 전달 또는 받은 아이템의 가치/교환창 또는 택배를 통해 주고 받는 아이템의 가치)에 기반해서 변화된다. 여기서, 교환창 또는 택배를 통해 주고 받는 아이템의 가치는 아이템의 시세를 의미하며, 경매 불량도 계산시 사용했던 아이템의 표준 시세인 일별 경매 거래 금액의 중앙값이 아이템 거래에서의 아이템 시세로도 사용될 수 있다.
도 12는 본 발명의 일 실시예에 따라 비정상 아이템 거래 발생시 불량도를 계산하는 로직을 설명하기 위한 도면이다.
봇 캐릭터의 아이템 거래 불량도는 최고치인 1.0으로 초기 설정되며, 일반 캐릭터의 초기 불량도는 0.0으로 설정된다. 비정상적인 아이템 거래에 따른 불량도 변화는, 해당 거래 이전의 캐릭터 불량도, 거래 당사자들의 최근 소정 기간 동안의 아이템 거래액, 해당 거래의 거래액 등을 참조하여 계산될 수 있다.
도 12를 참조하면, 거래액 E의 아이템 거래가 정상 거래인 경우(1110)와 비정상 거래인 경우(1220)로 나누어 설명하고 있다. 정상 아이템 거래(1110)인 경우를 보면, 거래의 당사자가 모두 일반 캐릭터이며 두 캐릭터의 최근 7일 동안의 아이템 거래액이 각각 C와 D이고 거래 전 불량도는 각각 x, y였으며, 정상 거래 후, A와 B의 최근 7일간 경매 거래액은 각각 C+E, D+E가 되었고, 불량도는 각각 Cx/(C+E)와 Dy/(D+E)로 하향 조정되도록 계산되었음을 알 수 있다. 반면, 비정상 아이템 거래(1120)인 경우는, 비정상 거래 후 봇의 불량도는 그대로 1.0으로 유지되고 일반 캐릭터의 불량도는 (Dy+E)/(D+E)로 상향 조정되도록 계산되었음을 알 수 있다. 아이템 거래액 E의 100%가 불량으로 반영된 것이다. 불량 거래시 아이템 거래액의 반영 비율은 실시예에 따라 변동될 수 있을 것이다. 또한, 이 실시예에서 최근 7일간의 아이템 거래액을 기준 거래액으로 삼았는데, 실시예에 따라 최근 아이템 거래액의 기준 기간이 달라질 수 있다.
도 13은 아이템 거래 발생시마다 비정상 거래 여부가 판단된 결과와 도 12의 계산 로직에 따라 업데이트된 해당 캐릭터들의 아이템 거래 불량도를 예시한 표이다.
한편, 온라인 게임에서 하나의 계정은 복수의 캐릭터를 가질 수 있다. 게임 머니 거래 불량도는 실시간으로 거래를 하고 있는 캐릭터에 대해 측정하는 지표로서, 본 발명의 일 실시예 따는 불량도 모니터링은 계정이 아닌 캐릭터를 기준으로 수행된다. 우편(택배)거래의 경우 교환창 거래와 달리 동일 계정 내의 서로 다른 캐릭터로 게임 머니가 전달될 수 있으며, 실제 동일 계정 내 게임 머니 이동의 비중이 높게 나타나고 있다. 게임 머니 거래 불량도는 캐릭터간 불량 게임 머니의 이동을 추적하는 것이므로 동일 계정간에 게임 머니가 이동하는 경우도 불량도가 전파되는 것으로 간주될 수 있다. 그러나, 아이템 거래에 있어서는 동일 계정의 서로 다른 캐릭터 간의 아이템 거래는 불량도 분석 대상에서 제외된다.
본 발명의 일 실시예에 따라 게임 머니 거래 불량도를 모니터링 한 결과, 종래의 방법으로 봇 캐릭터를 탐지한 경우에 비해 추가로 15.7%의 액티브 캐릭터를 불량 캐릭터로 탐지할 수 있었으며, 불량도 정의를 확대하고 경매와 아이템 거래까지 탐지 범위를 확대한 경우는, 게임 머니 거래 불량도 기준으로 0%에 해당했던 캐릭터들 중 16.6%에 있을 수 있는 비정상거래도 추가로 탐지할 수 있었다.
본 발명의 일 실시예에 따른 방법은 다양한 컴퓨터 수단을 통하여 수행될 수 있는 프로그램 명령 형태로 구현되어 컴퓨터 판독 가능 매체에 기록될 수 있다. 상기 컴퓨터 판독 가능 매체는 프로그램 명령, 데이터 파일, 데이터 구조 등을 단독으로 또는 조합하여 포함할 수 있다. 상기 매체에 기록되는 프로그램 명령은 본 발명을 위하여 특별히 설계되고 구성된 것들이거나 컴퓨터 소프트웨어 당업자에게 공지되어 사용 가능한 것일 수도 있다. 컴퓨터 판독 가능 기록 매체의 예에는 하드 디스크, 플로피 디스크 및 자기 테이프와 같은 자기 매체(magnetic media), CD-ROM, DVD와 같은 광기록 매체(optical media), 플롭티컬 디스크(floptical disk)와 같은 자기-광 매체(magneto-optical media), 및 롬(ROM), 램(RAM), 플래시 메모리 등과 같은 프로그램 명령을 저장하고 수행하도록 특별히 구성된 하드웨어 장치가 포함된다. 프로그램 명령의 예에는 컴파일러에 의해 만들어지는 것과 같은 기계어 코드뿐만 아니라 인터프리터 등을 사용해서 컴퓨터에 의해서 실행될 수 있는 고급 언어 코드를 포함한다.
이상에서 본 발명의 실시예에 대하여 상세하게 설명하였지만 본 발명의 권리범위는 이에 한정되는 것은 아니고 다음의 청구범위에서 정의하고 있는 본 발명의 기본 개념을 이용한 당업자의 여러 변형 및 개량 형태 또한 본 발명의 권리범위에 속한다.
300: 캐릭터 불량도 모니터링 장치
310: 비정상 거래 탐지 수단
320: 불량도 산출 수단
330: 불량도 업데이트 수단

Claims (11)

  1. 온라인 게임 내 개별 거래의 분석을 통한 캐릭터 불량도 모니터링 방법에 있어서,
    상기 온라인 게임 내에서 캐릭터들 간에 게임 재화 거래가 발생되면 비정상 거래인지 여부를 판단하는 단계와,
    상기 거래가 비정상 거래로 판단되는 경우, 상기 캐릭터들의 거래 전 불량도 및 상기 거래의 거래 금액을 참조하여 상기 캐릭터들의 불량도 변화를 계산하는 단계와,
    상기 계산된 불량도 변화에 따라 상기 캐릭터들의 불량도를 업데이트하는 단계를 포함하며,
    유사도 기준 봇(BOT) 캐릭터로부터 게임 머니를 전달받는 거래와, 비정상적인 거래 패턴이 나타나는 게임 머니 거래를 비정상 거래로 판단하며,
    상기 게임 머니를 수신한 캐릭터의 불량도는 {(거래 전 소유한 게임 머니와 거래 후 가산된 게임 머니의 합)으로 (현재 불량도와 거래 전 소유한 게임 머니를 곱한 값과 거래 후 가산된 게임 머니의 합)을 나눈 값}만큼 변화되는 것을 특징으로 하는 방법.
  2. 온라인 게임 내 개별 거래의 분석을 통한 캐릭터 불량도 모니터링 방법에 있어서,
    상기 온라인 게임 내에서 캐릭터들 간에 게임 재화 거래가 발생되면 비정상 거래인지 여부를 판단하는 단계와,
    상기 거래가 비정상 거래로 판단되는 경우, 상기 캐릭터들의 거래 전 불량도 및 상기 거래의 거래 금액을 참조하여 상기 캐릭터들의 불량도 변화를 계산하는 단계와,
    상기 계산된 불량도 변화에 따라 상기 캐릭터들의 불량도를 업데이트하는 단계를 포함하며,
    불량도가 0 보다 큰 오염된 일반 캐릭터와의 게임 머니 거래를 비정상 거래로 판단하며,
    상기 게임 머니를 수신한 캐릭터의 불량도는 {(거래 전 소유한 게임 머니와 거래 후 가산된 게임 머니의 합)으로 (현재 불량도와 거래 전 소유한 게임 머니를 곱한 값과 현재 불량도와 거래 후 가산된 게임 머니를 곱한 값의 합)을 나눈 값}만큼 변화되는 것을 특징으로 하는 방법.
  3. 삭제
  4. 제1항에 있어서,
    자기 유사도 기준 봇(BOT) 캐릭터의 초기 불량도를 최대치로, 일반 캐릭터의 초기 불량도를 최소치로 설정하는 단계를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 방법.
  5. 제1항에 있어서,
    상기 불량도 변화를 계산하는 단계는,
    상기 거래에서 자기 유사도 기준 봇(BOT) 캐릭터에게 게임 머니를 전달한 캐릭터의 불량도를 최대치로 변경하도록 결정하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 방법.
  6. 온라인 게임 내 개별 거래의 분석을 통한 캐릭터 불량도 모니터링 방법에 있어서,
    상기 온라인 게임 내에서 캐릭터들 간에 게임 재화 거래가 발생되면 비정상 거래인지 여부를 판단하는 단계와,
    상기 거래가 비정상 거래로 판단되는 경우, 상기 캐릭터들의 거래 전 불량도 및 상기 거래의 거래 금액을 참조하여 상기 캐릭터들의 불량도 변화를 계산하는 단계와,
    상기 계산된 불량도 변화에 따라 상기 캐릭터들의 불량도를 업데이트하는 단계를 포함하며,
    거래된 아이템의 표준 시세 대비 미리 정해진 범위 이상으로 벗어난 금액으로 거래된 경매 거래를 비정상 거래로 판단하며,
    상기 경매 거래인 경우는 상기 캐릭터들의 미리 정해진 기간 동안의 경매 거래액을 참조하여 상기 불량도 변화를 계산하며,
    상기 미리 정해진 기간 동안의 경매 거래액이 상기 미리 정해진 범위 미만일 경우, 해당 캐릭터의 불량도는 {(아이템 거래액과 경매 거래액의 합)으로 (현재 불량도와 아이템 거래액을 곱한 값)을 나눈 값}만큼 하향 조정되며,
    상기 미리 정해진 기간 동안의 경매 거래액이 상기 미리 정해진 범위 이상일 경우, 해당 캐릭터의 불량도는 {(아이템 거래액과 경매 거래액의 합)으로 (현재 불량도와 아이템 거래액을 곱한 값)을 나눈 값}만큼 상향 조정되는 것을 특징으로 하는 방법.
  7. 삭제
  8. 온라인 게임 내 개별 거래의 분석을 통한 캐릭터 불량도 모니터링 방법에 있어서,
    상기 온라인 게임 내에서 캐릭터들 간에 게임 재화 거래가 발생되면 비정상 거래인지 여부를 판단하는 단계와,
    상기 거래가 비정상 거래로 판단되는 경우, 상기 캐릭터들의 거래 전 불량도 및 상기 거래의 거래 금액을 참조하여 상기 캐릭터들의 불량도 변화를 계산하는 단계와,
    상기 계산된 불량도 변화에 따라 상기 캐릭터들의 불량도를 업데이트하는 단계를 포함하며,
    자기 유사도 기준 봇(BOT) 캐릭터와의 아이템 거래를 비정상 거래로 판단하며,
    상기 캐릭터들의 미리 정해진 기간 동안의 아이템 거래액을 참조하여 상기 불량도 변화를 계산하며,
    상기 아이템 거래가 정상 거래일 경우, 상기 아이템 거래액에 대응하는 해당 캐릭터의 불량도는 {(아이템 거래액과 경매 거래액의 합)으로 (현재 불량도와 아이템 거래액을 곱한 값)을 나눈 값}만큼 하향 조정되며,
    상기 아이템 거래가 비정상 거래일 경우, 상기 아이템 거래액에 대응하는 해당 캐릭터의 불량도는 {(아이템 거래액과 경매 거래액의 합)으로 (현재 불량도와 아이템 거래액을 곱한 값)을 나눈 값}만큼 변화되며, 봇 캐릭터의 불량도는 최대치를 유지하는 것을 특징으로 하는 방법.
  9. 삭제
  10. 청구항 1 및 2, 청구항 4 내지 6, 청구항 8 중 어느 한 항에 기재된 온라인 게임 내 개별 거래의 분석을 통한 캐릭터 불량도 모니터링 방법을 실행시키기 위하여 매체에 저장된 컴퓨터 프로그램.
  11. 삭제
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Cited By (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR102038957B1 (ko) * 2018-10-11 2019-10-31 넷마블 주식회사 게임 어뷰저 검출 방법 및 장치
KR20200118590A (ko) * 2019-04-08 2020-10-16 넷마블 주식회사 비정상 게임 계정을 탐지하는 장치 및 방법

Citations (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR20120080401A (ko) * 2011-01-07 2012-07-17 주식회사 엔씨소프트 온라인 게임 내 자산의 거래특성 분석을 통한 비정상 캐릭터 검출시스템 및 그 방법
KR20130040049A (ko) * 2011-10-13 2013-04-23 주식회사 네오플 비정상 계정 검출 장치 및 방법

Patent Citations (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR20120080401A (ko) * 2011-01-07 2012-07-17 주식회사 엔씨소프트 온라인 게임 내 자산의 거래특성 분석을 통한 비정상 캐릭터 검출시스템 및 그 방법
KR20130040049A (ko) * 2011-10-13 2013-04-23 주식회사 네오플 비정상 계정 검출 장치 및 방법

Cited By (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR102038957B1 (ko) * 2018-10-11 2019-10-31 넷마블 주식회사 게임 어뷰저 검출 방법 및 장치
KR20200118590A (ko) * 2019-04-08 2020-10-16 넷마블 주식회사 비정상 게임 계정을 탐지하는 장치 및 방법
KR102188760B1 (ko) * 2019-04-08 2020-12-09 넷마블 주식회사 비정상 게임 계정을 탐지하는 장치 및 방법

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