WO2013100595A1 - 복귀 사용자에게 부가적 보상을 제공하는 온라인 게임 제공 방법 및 그 시스템 - Google Patents

복귀 사용자에게 부가적 보상을 제공하는 온라인 게임 제공 방법 및 그 시스템 Download PDF

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WO2013100595A1
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김우현
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(주)네오위즈게임즈
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    • G07F17/32—Coin-freed apparatus for hiring articles; Coin-freed facilities or services for games, toys, sports, or amusements
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    • G06Q30/00—Commerce
    • G06Q30/02—Marketing; Price estimation or determination; Fundraising

Definitions

  • the present application relates to a game providing technology, and more particularly, to an online game providing method and system that can provide additional rewards by increasing the drop probability of a probability type item to a return user of an online game.
  • the present application is to provide an online game providing technology that allows a return user to re-enter the game by increasing the probability of obtaining a probability item for a return user who has returned from a dormant state in an online game.
  • the present application is to provide an online game providing technology that can naturally lead to sales through the return user by increasing the probability of obtaining a high-grade item when the return user purchases a paid item selected at random. .
  • the present application is to provide an online game providing technology that can lead a long-term dormant user back to the game by increasing the probability of obtaining or obtaining a high grade item according to the dormant period of the return user.
  • the online game providing method is performed in an online game providing system that is connectable to a plurality of game clients via a network, and provides an online game to a user through the connected plurality of game clients.
  • the online game providing method includes (a) determining whether a user is a returning user who has not connected to the online game providing system for a set period or more, based on a past connection record of the user, when the user connects, (b) the If it is determined that the user is a return user, calculating an acquisition probability weight to be proportional to the non-access period of the return user; and (c) upon receiving a request for obtaining a probability item for the return user, a basic acquisition probability of the probability item. And providing the probability type item by reflecting the acquisition probability weight.
  • the online game providing method is performed in an online game providing system that is connectable to a plurality of game clients via a network, and provides an online game to a user through the connected plurality of game clients.
  • the online game providing method may include (a) determining whether a user is a returning user who has not connected to the online game providing system for a set period or more, and (b) if the user is a returning user, Calculating a first weight proportional to the access duration and a second weight proportional to the duration from return to the current access; and (c) a stochastic item for the return user by reflecting the calculated first and second weights. Calculating an item acquisition probability.
  • the online game providing method is performed in an online game providing system that is connectable to a plurality of game clients via a network, and provides an online game to a user through the connected plurality of game clients.
  • the online game providing method may include (a) determining whether the user is a returning user who has not connected to the online game providing system for a set period of time or more, based on a user's past access history.
  • the method further includes adding the acquisition probability weight to the probability type item acquisition probability to provide the probability item.
  • the online game providing system is connectable with a plurality of game clients via a network, and provides an online game to a user through the connected plurality of game clients.
  • the online game providing system includes a user database, an item database, a return user determining unit, a probability calculation unit and a game providing control unit.
  • the user database stores access information for each user of the online game.
  • the item database stores item information including item acquisition probabilities and ratings.
  • the return user determination unit determines whether the connected user is a return user who has not connected to the online game providing system for a set period or more, based on an event generated by the user with respect to the online game providing system.
  • the probability calculation unit calculates a drop probability of the probability type item with respect to the return user in association with the disconnection period of the return user.
  • the game providing control unit provides the probability type item according to a probability value calculated by the probability calculation unit when a request for obtaining a probability type item is determined for the first user determined by the return user determining unit.
  • the recording medium records a program for executing the online game providing method.
  • the program may be connected to a plurality of game clients through a network, and may be run in an online game providing system that provides an online game to a user through a plurality of connected game clients.
  • a function of determining whether the return user who has not connected to the online sports game providing system for a set period or more based on the past access history of the user; (b) if the return user is proportional to the non-access period of the return user; (C) receiving a request for obtaining a probability item for the returning user, and reflecting the acquisition probability weight to a basic acquisition probability of the probability item to provide the probability item; Includes features.
  • the recording medium records a program for executing the online game providing method.
  • the program may be connected to a plurality of game clients through a network, and may be run in an online game providing system that provides an online game to a user through a plurality of connected game clients.
  • the recording medium records a program for executing the online game providing method.
  • the program may be connected to a plurality of game clients through a network, and may be run in an online game providing system that provides an online game to a user through a plurality of connected game clients.
  • the return user in the online game, can be re-entered into the game by increasing the acquisition probability of the probability type item with respect to the return user returning from the dormant state.
  • FIG. 1 is a reference diagram for explaining an online game providing system and a game client according to the disclosed technology.
  • FIG. 2 is a block diagram illustrating an embodiment of an online game providing system according to the disclosed technology.
  • FIG. 3 is a reference diagram illustrating an example of a data structure for user information that may be stored in the user database of FIG. 2.
  • FIG. 4 is a reference diagram illustrating an example of a data structure for item information that may be stored in the item database of FIG. 2.
  • 5 is a table illustrating an example of a weighted acquisition probability according to an unconnected period according to an embodiment of the disclosed technology.
  • FIG. 6 is a table illustrating an example of a weighted acquisition probability according to a post-return period according to an embodiment of the disclosed technology.
  • FIG. 7 is a flowchart illustrating an embodiment of an online game providing method according to the disclosed technology.
  • FIG. 8 is a flowchart illustrating another embodiment of an online game providing method according to the disclosed technology.
  • FIG. 9 is a flowchart illustrating another embodiment of an online game providing method according to the disclosed technology.
  • first and second are intended to distinguish one component from another component, and the scope of rights should not be limited by these terms.
  • first component may be named a second component, and similarly, the second component may also be named a first component.
  • an identification code (e.g., a, b, c, etc.) is used for convenience of description, and the identification code does not describe the order of the steps, and each step clearly indicates a specific order in context. Unless stated otherwise, they may occur out of the order noted. That is, each step may occur in the same order as specified, may be performed substantially simultaneously, or may be performed in the reverse order.
  • the disclosed technology can be embodied as computer readable code on a computer readable recording medium, and the computer readable recording medium includes all kinds of recording devices in which data can be read by a computer system.
  • Examples of computer-readable recording media include ROM, RAM, CD-ROM, magnetic tape, floppy disk, optical data storage device, and the like, and are also implemented in the form of a carrier wave (for example, transmission over the Internet). It also includes.
  • the computer readable recording medium can also be distributed over network coupled computer systems so that the computer readable code is stored and executed in a distributed fashion.
  • FIG. 1 is a reference diagram for explaining an online game providing system and a game client according to the disclosed technology.
  • the online game providing system 100 may provide an online game to at least one user (game client) at the same time through an online network environment.
  • the online game provided by the disclosed game providing system 100 is a game based on multiple users.
  • the online game may be a sports online game that implements a sports such as soccer, baseball, basketball, handball, and the like as a team to play an online game.
  • the game providing system 100 may provide an online sports game (hereinafter, referred to as a game).
  • the game providing system 100 may provide not only one game but also various games composed of a plurality of games such as tournaments and leagues.
  • the game providing system 100 may provide a player versus environment (PVE) as well as an online game between users (Player versus Player, PVP). It can also provide PVP between multiple users and PVE competition between multiple users and AI.
  • PVE player versus environment
  • PVP online game between users
  • AI AI
  • the game providing system 100 may perform at least some real-time data exchange with at least one game client 200 in order to provide an online game.
  • the game client 200 is a game providing means that can be driven in the user terminal.
  • the user terminal is a terminal having a central processing unit and a memory device, such as a PC, a tablet PC, a smart phone, and the like.
  • the game client 200 may access or maintain communication with the game providing system 100 and provide a sports game to a user. According to an embodiment, the game client 200 may load at least a part of a game engine for driving a game. For example, at least some of the predetermined operations required to provide a sports online game may be performed in the game client 200 for fast processing.
  • FIG. 2 is a block diagram illustrating an embodiment of an online game providing system according to the disclosed technology.
  • the game providing system 100 may include a communication unit 110, a game engine 120, a user database 130, an item database 140, a return user determination unit 150, and a probability calculation unit 160. And a game providing control unit 170.
  • the communication unit 110 may set or maintain a communication environment for providing a game with the game client 200 under the control of the game providing control unit 150.
  • the game engine 120 is a component for driving a game and may be linked with the game client 200 to provide a sports game to a user.
  • the game engine 120 is described in a separate configuration from the game providing control unit 150, but according to the embodiment, the game engine 120 may be implemented as a function of the game providing control unit 150. In one embodiment, at least a portion of game engine 120 may be loaded into game client 200.
  • the user database 130 may store user information for each user of the online game.
  • the user database 130 may store the access information of the user and the like.
  • the game providing system 100 may determine the return user based on the stored access information of the user. This user database 130 will be described in more detail below with reference to FIG. 3.
  • the item database 140 may store item information about items provided in the online game.
  • the item database 140 may store item information including item acquisition probabilities and ratings.
  • an item may include at least one of a paid item or a free item.
  • the paid item may include an item that can be purchased with the game money obtained in the game or an item that can be purchased with the cash money obtained by monetary payment.
  • the item may comprise a stochastic item.
  • the probabilistic item may include (i) an item acquired or not acquired according to a probability, or (ii) an item that can be obtained according to a probability of any one of various item groups.
  • the item may be one in which a plurality of player cards having a different grade are selected and provided according to a probability of a probability item.
  • a probability of a probability item For example, it may be a "question mark player card” from which any one of "legend player”, "2010 season player” or "general player” can be drawn.
  • the item may be one in which a plurality of player cards having the same rank are selected and provided according to a predetermined probability.
  • it may be a '2002 national team player card' capable of selecting any one of player cards such as 'Hong Myung Bo', 'Park Ji Sung', and 'Eul Yong'.
  • This item database 140 will be described in more detail below with reference to FIG. 4.
  • the return user determination unit 150 may determine whether the connected user has returned to the game after being in a dormant state for a predetermined period or more.
  • the returning user determination unit 150 may return the user who has not connected to the game providing system 100 for at least a predetermined period of time based on an event generated by the user with respect to the game providing system 100. Can be determined.
  • the return user determination unit 150 confirms the most recent access time based on the past access history of the connected user, and the period from the confirmed most recent access time to the present (non-access period) The user may be determined to be a return user if the time period is longer than the set period.
  • the user's connection may be that the user accesses the game providing system 100 through the game client 200, or purchases a predetermined item through a web environment linked with the game providing system 100. It may be.
  • the return user determination unit 150 may check an event such as purchase of an item by communicating with a web server and the like interoperating with the game providing system 100.
  • the probability calculation unit 160 may give a higher probability to the return user to obtain a probability type item.
  • the probability calculating unit 160 may calculate an acquisition probability (acquisition probability) of the probability type item with respect to the return user, in association with the inaccessible period of the return user.
  • the probability calculation unit 160 may calculate a weight to be proportional to the non-access period of the return user. That is, the longer the non-access period, the greater the weight, so that a user with a longer dormancy period may increase the acquisition probability of the probabilistic item.
  • the probability calculation unit 160 may calculate a weight by performing a modular operation based on the unit period.
  • the probability calculation unit 160 may check the unconnected period corresponding to the time from the most recent access time of the returning user to the present time, and perform a modular operation with respect to the unconnected period as a unit period. .
  • the probability calculation unit 160 may calculate the acquisition probability weight by multiplying the result value of the modular operation by the weight per unit period.
  • the probability calculation unit 160 may determine the weight using an exponential function for the disconnection period.
  • the probability calculation unit 160 checks the disconnection period, and checks the disconnection period in the disconnection period in the preset exponential function of the value for the disconnection period as the x axis and the value for the acquisition probability weight as the y axis. The weight may be determined by checking a corresponding acquisition probability weight.
  • the preset exponential function is a value that can be specifically changed according to each embodiment of the game providing system 100, the present exemplary embodiment is limited to the exponential function but not specifically defined as the exponential function.
  • the probability calculation unit 160 may calculate the final acquisition probability by adding the weight calculated for each return user to the basic acquisition probability of the probability type item.
  • the probability calculation unit 160 checks an acquisition probability (basic acquisition probability) of a predetermined item in the item database 140, and adds a weight calculated for each user to the confirmed basic acquisition probability to obtain a final acquisition probability. Can be calculated.
  • the probability calculation unit 160 may calculate an item acquisition probability by applying a weight of the returning user to a probability value for each grade for a probability type item that selects any one of items having a plurality of differential grades. This will be described in more detail below with reference to FIG. 5.
  • the probability calculation unit 160 may subtract (or increase) the increased item acquisition probability by reflecting the period from the return to the present (post-return period) for the return user. That is, at the time of return, the above-mentioned weight may be added, but if the period after the return is longer, the weight may be lowered as a general item acquisition probability. This is because it may be disadvantageous for ordinary users who do not have a dormant period if they still have high item probabilities as return users after sufficient time has passed after the return. This will be described in more detail below with reference to FIG. 6.
  • the game providing controller 170 may control other components of the game providing system 100 to provide an online game.
  • the game providing control unit 170 may control other components to provide a probability type item by assigning a predetermined weight to the returning user. In more detail, if there is a request for obtaining a probability item for the first user determined as the returning user, the game providing control unit 170 determines the probability value calculated by the probability calculating unit 160. According to the probability type items can be provided.
  • the probabilistic item may be one particular item provided according to a predetermined probability.
  • the game providing controller 170 may check the basic acquisition probability of the probability type item using the item database 140 and request the probability calculation unit 160 for a weight for the return user.
  • the game provision controller 170 may calculate the final acquisition probability by adding the weight provided by the probability calculation unit 160 to the confirmed basic acquisition probability, and determine whether to acquire the probability type item accordingly.
  • the probability type item may be one in which a plurality of player cards having different grades are selected and provided according to a predetermined probability.
  • the game providing control unit 170 may check the basic acquisition probability for each grade using the item database 140, and request the weight calculation unit 160 for the weight of the return user.
  • the game provision controller 170 may calculate the final acquisition probability by applying the weight provided by the probability calculation unit 160 to the basic acquisition probability of each of the grades, and determine whether to acquire the probability item.
  • FIG. 3 is a reference diagram illustrating an example of a data structure for user information that may be stored in the user database of FIG. 2.
  • the user information may include a user identifier 310, final access information 320, a return user flag 330, and return time information 340.
  • the user identifier 310 is an identifier having a unique value assigned to each user.
  • the final connection information 320 is connection information recorded when the user logs out of the game providing system 100.
  • the return user determination unit 150 may calculate the non-access period using the final access information 320 and the current time.
  • the return user flag 330 is a flag set for the user identified as the return user by the return user determination unit 150, and may determine whether the corresponding user is the return user by using the return user flag 330 value.
  • the return time information 340 is information on a time point when the user identified as the return user returns.
  • the probability calculation unit 160 may calculate the weight to be subtracted by checking the post-return period from the return to the present time using the return time information 340.
  • FIG. 4 is a reference diagram illustrating an example of a data structure for item information that may be stored in the item database of FIG. 2.
  • the illustrated example shows the structure of an item consisting of a plurality of items of different grades.
  • the item information may include an item identifier 410, rating information 420, a basic acquisition probability 430, and provided item information 440.
  • the item identifier 410 is an identifier having a unique value assigned to each user. In the example shown, the item has a unique identifier of '10_1001'.
  • the item identifier 410 may have a multilayer structure as shown in the example shown. That is, an item configured as a plurality of items (sub items) may have a multi-layered identifier as shown in the illustrated example.
  • the illustrated item may be expressed as '10_1001', but the 'legend player card' included therein may be expressed as '10_1001_A'.
  • the rating information 420 may include information about the rating of the corresponding item or subitem.
  • the basic acquisition probability 430 is a numerical value representing the probability of acquiring the corresponding item.
  • the basic acquisition probability 430 may be set as a fixed value.
  • the provided item information 440 may include summary information about the corresponding item.
  • 5 is a table illustrating an example of a weighted acquisition probability according to an unconnected period according to an embodiment of the disclosed technology. 5, one embodiment of a probability calculation unit 160 in accordance with the disclosed technique will be described in more detail.
  • the probability calculation unit 160 may adjust an acquisition probability according to a grade in a probability type item that provides any one of a plurality of sub items each having a grade.
  • the probability calculation unit 160 may determine a basic acquisition probability for the plurality of sub items and assign a weight associated with the non-access period.
  • the probability calculation unit 160 may perform a modular operation with respect to the unconnected period as a unit period, and calculate a weight mn by multiplying a result value of the modular operation by a weight per unit period.
  • the probability calculation unit 160 may calculate a final acquisition probability by adding a weight to the basic acquisition probability of the corresponding item.
  • the final acquisition probability calculated by the probability calculation unit 160 may be expressed as in Equation 1 below.
  • Ttotal is a final acquisition probability
  • Tbase is a basic acquisition probability
  • n is a unit period of an unconnected period
  • m is a weight per unit period.
  • the probability calculation unit 160 may calculate the final acquisition probability by adding or subtracting weights according to the grades of the items that add up to 100% when the drop rates of the plurality of sub items are added together. That is, as shown in the illustrated example, the weight is further added to the basic acquisition probability for at least some sub-items (grade A and B items) having a grade above average, and the remaining sub-items having a grade below average.
  • the acquisition probability may be calculated by subtracting a weight from the basic acquisition probability with respect to the (C and D grade item). This is for the return user, so that the higher-ranked item increases the acquisition probability and the lower-ranked item lowers the acquisition probability, so that the returned user can obtain a better item as a whole.
  • FIG. 6 is a table illustrating an example of a weighted acquisition probability according to a post-return period according to an embodiment of the disclosed technology. With reference to FIG. 6, one embodiment of a probability calculation unit 160 in accordance with the disclosed technique is described in more detail.
  • the probability calculation unit 160 may further calculate a final acquisition probability by further adding a second weight based on the post-return period. That is, if a return period passes after the return user returns to the game, the item acquisition probability may be lowered again.
  • the probability calculation unit 160 may calculate a weight mn for the unconnected period as described above.
  • the probability calculation unit 160 may calculate a weight (second weight) for the post-return period.
  • the second weight is a value proportional to the period after the return.
  • the probability calculation unit 160 calculates the post-return period from the return time to the current access point, divides the post-return time period into the second unit period and multiplies the quotient by the weight per second unit period by The second weight may be calculated.
  • the final acquisition probability calculated by the probability calculation unit 160 may be expressed as Equation 2 below.
  • Ttotal is the final acquisition probability
  • Tbase is the basic acquisition probability
  • n is the unit period of the unconnected period
  • m is the weight per unit period
  • q is the unit period of the post-return period
  • o is the weight per unit period after the return. 2 weights).
  • the probability calculation unit 160 calculates the final acquisition probability by applying both the weight for the period of non-connection and the weight for the period after the return, for the item that is 100% when the drop rates of the plurality of sub items are added together.
  • the weight according to the non-access period and the weight for the post-return period may be applied as opposite operation symbols. That is, as shown in the illustrated example, the basic acquisition probability is checked for each grade, and for at least some sub-items having a grade above the average, a weight based on the non-access period is added to the basic acquisition probability, and the weight for the period after the return The final acquisition probability may be calculated by subtracting the (second weight). Similarly, for the remaining sub-items with below average ratings, the final acquisition probability is calculated by subtracting the weight according to the disconnection period from the basic acquisition probability and adding a weight (second weight) for the post-return period. Can be.
  • FIG. 7 is a flowchart illustrating an embodiment of an online game providing method according to the disclosed technology.
  • the embodiment disclosed in FIG. 7 relates to an embodiment of setting a final acquisition probability by giving a weight proportional to a non-access period of a return user.
  • step S710 the game providing system 100 connects to the game providing system 100 for a set period or more. It may be determined on the basis of the past access record of the user whether or not the return user is not (step S720).
  • the game providing system 100 may calculate the weight to be proportional to the disconnection period of the return user (step S730).
  • the game providing system 100 When the game providing system 100 receives a request for obtaining a probabilistic item for a returning user (step S740), the game providing system 100 calculates a final acquisition probability by applying a weight to the basic acquisition probability of the corresponding probabilistic item (step S750). In operation S760, a probability type item may be provided according to the calculated final acquisition probability.
  • connection means either (i) the user accessing the online game providing system through a game client, or (ii) the user purchasing a predetermined item through a web environment linked with the online game providing system. Can be.
  • step S720 the game providing system 100 checks the most recent connection time based on the past connection record of the connected user, and the period from the most recent confirmed connection time to the present is said. If more than the set period, the connected user can be determined as the return user.
  • step S730 the game providing system 100 checks the non-connection period corresponding to the time from the most recent connection time of the returning user to the present, and performs a modular operation in unit time with respect to the non-connection period. After performing, the weight may be calculated by multiplying the result value of the modular operation by the weight per unit period.
  • step S730 the game providing system 100 checks the non-connection period of the connected user, a predetermined index for the value of the non-connection period on the x-axis, the value for the weight on the y-axis
  • the weight can be calculated by checking the weight corresponding to the disconnection period in the function.
  • steps S750-S760 if the probabilistic item is any one of a plurality of player cards having a different grade according to a predetermined probability is selected and provided, the game providing system 100 provides the stochastic item. After checking the basic acquisition probability of, calculate the final acquisition probability by applying the weight to the basic acquisition probability of each of the different grades, and then select any one of a plurality of player cards according to the probability of the final acquisition probability can be provided. have.
  • steps S750 to S760 if the probability item is one specific item provided according to a predetermined probability, the game providing system 100 checks the basic acquisition probability of the probability item, and confirms After calculating the final acquisition probability by adding a weight to the basic acquisition probability, it is possible to determine whether to acquire the probability type item according to the probability of the final acquisition probability.
  • FIG. 8 is a flowchart illustrating another embodiment of an online game providing method according to the disclosed technology.
  • Another embodiment disclosed in FIG. 7 relates to an embodiment in which a final acquisition probability is set by further assigning a weight based on a post-return period as well as a weight proportional to a non-access period of a return user.
  • step S810 when the user is connected (step S810, yes), the game providing system 100 is connected to the game providing system 100 for a set period or more. It may be determined based on the past access record of the user, whether or not the return user is not (step S820).
  • step S830 the game providing system 100 calculates a first weight (step S830) and a second weight proportional to the period from returning to the current connection to be proportional to the returning user's disconnection period. It may be (step S840).
  • the game providing system 100 When the game providing system 100 receives a request for obtaining a probabilistic item for a returning user (step S850, YES), the game providing system 100 reflects the first and second weights to the basic acquisition probabilities of the corresponding probabilistic item to calculate a final acquisition probability. In operation 860, a probability type item may be provided according to the calculated final acquisition probability (operation S870).
  • the game providing system 100 may check the non-access period of the connected user, and set the connected user as the return user if the non-access period is longer than the set period.
  • the game providing system 100 may record a return time of the connected user.
  • the return time point is to be used as a reference point for calculating the second weight value according to the post-return period.
  • the game providing system 100 may determine the first weight by dividing the non-access period by the first unit period and multiplying the weight per weight for the first unit period.
  • the game providing system 100 calculates the post-return period from the return time to the current access point, divides the calculated post-return time period into the second unit period, multiplies the weight by the second unit period, and multiplies the second weight by the second weight. Can be calculated.
  • the probability type item is selected from one of a plurality of first items having a differential grade according to a predetermined probability, and the sum of acquisition probabilities of the plurality of items is 100%.
  • the game providing system 100 may determine a basic acquisition probability for each grade of the plurality of first items, and, for at least some first items having a grade above average among the plurality of first items, the basic acquisition probability.
  • the final weighting probability may be calculated by adding the first weight to the second weight and subtracting the second weight.
  • the game providing system 100 subtracts a first weight from the basic acquisition probability and adds a second weight to the remaining some first items having a below average rating among the plurality of first items, thereby adding a final acquisition probability. Can be calculated.
  • FIG. 9 is a flowchart illustrating another embodiment of an online game providing method according to the disclosed technology. Another embodiment disclosed in FIG. 9 relates to an embodiment of providing an item based on a weight proportional to a non-access period of a return user. That is, the present invention relates to an embodiment in which the basic acquisition probability for each item is not determined.
  • step S910 when the user is connected (step S910, Yes), the game providing system 100 is connected to the game providing system 100 for a set period or more. It may be determined based on whether the user is a return user who does not return or not, based on the user's past access records (step S920).
  • the game providing system 100 may calculate the item acquisition probability for the returning user by calculating the weight in proportion to the returning user's disconnection period (step S930).
  • the game providing system 100 may provide a probabilistic item according to the calculated item acquisition probability (step S950).

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Abstract

복귀 사용자에게 부가적 보상을 제공하는 온라인 게임 제공 방법은 (a) 사용자가 접속하면, 설정된 기간 이상 동안 상기 온라인 게임 제공 시스템에 접속하지 않은 복귀 사용자인지 여부를 상기 사용자의 과거의 접속 기록을 기초로 판단하는 단계, (b) 상기 판단한 결과 복귀 사용자이면, 상기 복귀 사용자의 미 접속 기간과 비례하도록 획득 확률 가중치를 계산하는 단계 및 (c) 상기 복귀 사용자에 대한 확률형 아이템의 획득 요청을 수신하면, 상기 확률형 아이템의 기본 획득 확률에 상기 획득 확률 가중치를 반영하여 상기 확률형 아이템을 제공하는 단계를 포함한다.

Description

복귀 사용자에게 부가적 보상을 제공하는 온라인 게임 제공 방법 및 그 시스템
본 출원은 게임 제공 기술에 관한 것으로, 보다 상세하게는, 온라인 게임의 복귀 사용자에게 확률형 아이템의 드랍 확률을 높임으로서 부가적 보상을 제공할 수 있는 온라인 게임 제공 방법 및 그 시스템에 관한 것이다.
컴퓨팅 디바이스 및 네트워크 환경의 발달에 따라, 온라인 기반의 게임이 크게 발전하고 있다. 이러한 온라인 기반의 게임은 사용자들간 상호 연관이 발생한다는 점에서, 종래의 프로그램을 대상으로 소정의 액션을 수행하는 오프라인 게임과 차별성이 인정되며 급속하게 발전하기 시작했다.
초기의 온라인 게임은 MORPG(Multiplayer Online Role Playing Game)의 종류가 다수였으나, 네트워크의 대역폭 확대, 컴퓨팅 디바이스의 발전에 따라 점차 다양한 종류의 온라인 게임이 제공되고 있다. 이에 따라, 축구, 농구, 야구 등 구기 스포츠를 온라인 게임으로 사용자에게 제공하는 스포츠 온라인 게임도 다양하게 제공되고 있다.
이러한 온라인 게임에서 있어서, 유저의 잔존율을 유지하는 것은 게임의 운영에 있어서 매우 중요한 요소이다. 특히, 게임의 운영에 따라 발생하는 휴면 유저의 복귀를 유도하는 것은 게임의 지속적인 운영을 위한 주요한 요소가 되고 있다.
이러한 휴면 유저의 복귀를 유도하기 위하여 종래에는 소정의 아이템을 무료로 제공하는 등의 정책을 펼쳐왔다. 그러나 이러한 정책은 일시적 효과를 줄 수 있을 뿐, 휴면 유저를 게임에 재 진입시키기 위한 동기로서는 미약한 효과에 그치는 한계가 있었다.
본 출원은 온라인 게임에 있어서, 휴면상태에서 복귀한 복귀 유저에 대하여 확률형 아이템의 획득 확률을 증가시킴으로써 복귀 유저를 게임에 재 진입시킬 수 있는 온라인 게임 제공 기술을 제공하고자 한다.
또한, 본 출원은 복귀 유저가 랜덤으로 선택되어지는 유료 아이템을 구매하는 경우, 높음 등급의 아이템을 획득할 확률을 높임으로써 복귀 유저를 통한 매출을 자연스럽게 이끌어 낼 수 있는 온라인 게임 제공 기술을 제공하고자 한다.
또한, 본 출원은 복귀 유저의 휴면 기간에 따라 획득 확률 또는 높은 등급의 아이템을 획득할 확률을 높임으로서 장기적 휴면 유저를 게임으로 다시 유도할 수 있는 온라인 게임 제공 기술을 제공하고자 한다.
실시예들 중에서, 온라인 게임 제공 방법은 복수의 게임 클라이언트와 네트워크를 통하여 연결 가능하고, 연결된 복수의 게임 클라이언트를 통하여 사용자에게 온라인 게임을 제공하는 온라인 게임 제공 시스템에서 수행된다. 상기 온라인 게임 제공 방법은 (a) 사용자가 접속하면, 설정된 기간 이상 동안 상기 온라인 게임 제공 시스템에 접속하지 않은 복귀 사용자인지 여부를 상기 사용자의 과거의 접속 기록을 기초로 판단하는 단계, (b) 상기 판단한 결과 복귀 사용자이면, 상기 복귀 사용자의 미 접속 기간과 비례하도록 획득 확률 가중치를 계산하는 단계 및 (c) 상기 복귀 사용자에 대한 확률형 아이템의 획득 요청을 수신하면, 상기 확률형 아이템의 기본 획득 확률에 상기 획득 확률 가중치를 반영하여 상기 확률형 아이템을 제공하는 단계를 포함한다.
실시예들 중에서, 온라인 게임 제공 방법은 복수의 게임 클라이언트와 네트워크를 통하여 연결 가능하고, 연결된 복수의 게임 클라이언트를 통하여 사용자에게 온라인 게임을 제공하는 온라인 게임 제공 시스템에서 수행된다. 상기 온라인 게임 제공 방법은, (a) 사용자가 접속하면, 설정된 기간 이상 동안 상기 온라인 게임 제공 시스템에 접속하지 않은 복귀 사용자인지 판단하는 단계, (b) 상기 판단한 결과 복귀 사용자이면, 상기 복귀 사용자의 미 접속 기간과 비례하는 제1 가중치 및 복귀 후 현재 접속까지의 기간에 비례하는 제2 가중치를 계산하는 단계 및 (c) 상기 계산된 제1 및 제2 가중치를 반영하여 상기 복귀 사용자에 대한 확률형 아이템의 아이템 획득 확률을 계산하는 단계를 포함한다.
실시예들 중에서, 온라인 게임 제공 방법은 복수의 게임 클라이언트와 네트워크를 통하여 연결 가능하고, 연결된 복수의 게임 클라이언트를 통하여 사용자에게 온라인 게임을 제공하는 온라인 게임 제공 시스템에서 수행된다. 상기 온라인 게임 제공 방법은, (a) 사용자가 접속하면, 설정된 기간 이상 동안 상기 온라인 게임 제공 시스템에 접속하지 않은 복귀 사용자인지 여부를 상기 사용자의 과거의 접속 기록을 기초로 판단하는 단계, (b) 상기 판한단 결과 복귀 사용자이면, 상기 복귀 사용자의 미 접속 기간과 비례하도록 획득 확률 가중치를 계산하고, 계산된 가중치를 더 부여하여 상기 복귀 사용자에 대한 아이템 획득 확률을 계산하는 단계 및 (c) 상기 복귀 사용자가 확률형 아이템을 획득하면, 해당 확률형 아이템 획득 확률에 상기 획득 확률 가중치를 더 부가하여 반영하여 상기 확률형 아이템을 제공하는 단계를 포함한다.
실시예들 중에서, 온라인 게임 제공 시스템은 복수의 게임 클라이언트와 네트워크를 통하여 연결 가능하고, 연결된 복수의 게임 클라이언트를 통하여 사용자에게 온라인 게임을 제공한다. 상기 온라인 게임 제공 시스템은 사용자 데이터베이스, 아이템 데이터베이스, 복귀 사용자 판단부, 확률 산정부 및 게임 제공 제어부를 포함한다. 상기 사용자 데이터베이스는 상기 온라인 게임의 각 사용자에 대한 접속 정보를 저장한다. 상기 아이템 데이터베이스는 아이템 획득 확률 및 등급을 포함하는 아이템 정보를 저장한다. 상기 복귀 사용자 판단부는 상기 온라인 게임 제공 시스템에 대하여 사용자에 의하여 발생한 이벤트를 기초로, 접속한 사용자가 설정된 기간 이상 동안 상기 온라인 게임 제공 시스템에 접속하지 않은 복귀 사용자인지 판단한다. 상기 확률 산정부는 복귀 사용자에 대하여, 해당 복귀 사용자의 미 접속 기간과 연관하여 확률형 아이템의 드랍 확률을 계산한다. 상기 게임 제공 제어부는 상기 복귀 사용자 판단부에 의하여 복귀 사용자로 판단된 제1 사용자에 대한 확률형 아이템 획득 요청이 있으면, 상기 확률 산정부에 의하여 계산된 확률값에 따라 상기 확률형 아이템을 제공한다.
실시예들 중에서, 기록매체는 온라인 게임 제공 방법을 실행시키기 위한 프로그램을 기록한다. 여기에서, 상기 프로그램은 복수의 게임 클라이언트와 네트워크를 통하여 연결 가능하고, 연결된 복수의 게임 클라이언트를 통하여 사용자에게 온라인 게임을 제공하는 온라인 게임 제공 시스템에서 구동될 수 있고, (a) 사용자가 접속하면, 설정된 기간 이상 동안 상기 온라인 스포츠 게임 제공 시스템에 접속하지 않은 복귀 사용자인지 여부를 상기 사용자의 과거의 접속 기록을 기초로 판단하는 기능, (b) 만일 복귀 사용자이면, 상기 복귀 사용자의 미 접속 기간과 비례하도록 획득 확률 가중치를 계산하는 기능 및 (c) 상기 복귀 사용자에 대한 확률형 아이템의 획득 요청을 수신하면, 상기 확률형 아이템의 기본 획득 확률에 상기 획득 확률 가중치를 반영하여 상기 확률형 아이템을 제공하는 기능을 포함한다.
실시예들 중에서, 기록매체는 온라인 게임 제공 방법을 실행시키기 위한 프로그램을 기록한다. 여기에서, 상기 프로그램은 복수의 게임 클라이언트와 네트워크를 통하여 연결 가능하고, 연결된 복수의 게임 클라이언트를 통하여 사용자에게 온라인 게임을 제공하는 온라인 게임 제공 시스템에서 구동될 수 있고, (a) 사용자가 접속하면, 설정된 기간 이상 동안 상기 온라인 스포츠 게임 제공 시스템에 접속하지 않은 복귀 사용자인지 확인하는 기능, (b) 상기 판단한 결과 복귀 사용자이면, 상기 복귀 사용자의 미 접속 기간과 비례하는 제1 가중치 및 복귀 후 현재 접속까지의 기간에 비례하는 제2 가중치를 계산하는 기능 및 (c) 상기 계산된 제1 및 제2 가중치를 반영하여 상기 복귀 사용자에 대한 확률형 아이템의 아이템 획득 확률을 계산하는 기능을 포함한다.
실시예들 중에서, 기록매체는 온라인 게임 제공 방법을 실행시키기 위한 프로그램을 기록한다. 여기에서, 상기 프로그램은 복수의 게임 클라이언트와 네트워크를 통하여 연결 가능하고, 연결된 복수의 게임 클라이언트를 통하여 사용자에게 온라인 게임을 제공하는 온라인 게임 제공 시스템에서 구동될 수 있고, (a) 사용자가 접속하면, 설정된 기간 이상 동안 상기 온라인 게임 제공 시스템에 접속하지 않은 복귀 사용자인지 여부를 상기 사용자의 과거의 접속 기록을 기초로 판단하는 기능, (b) 상기 판단한 결과 복귀 사용자이면, 상기 복귀 사용자의 미 접속 기간과 비례하도록 획득 확률 가중치를 계산하고, 계산된 가중치를 더 부여하여 상기 복귀 사용자에 대한 아이템 획득 확률을 계산하는 기능 및 (c) 상기 복귀 사용자가 확률형 아이템을 획득하면, 해당 확률형 아이템 획득 확률에 상기 획득 확률 가중치를 더 부가하여 반영하여 상기 확률형 아이템을 제공하는 기능을 포함한다.
본 출원의 개시된 기술에 따르면, 온라인 게임에 있어서, 휴면상태에서 복귀한 복귀 유저에 대하여 확률형 아이템의 획득 확률을 증가시킴으로써 복귀 유저를 게임에 재 진입시킬 수 있는 효과가 있다.
또한, 본 출원의 개시된 기술에 따르면, 복귀 유저가 랜덤으로 선택되어지는 유료 아이템을 구매하는 경우, 높음 등급의 아이템을 획득할 확률을 높임으로써 복귀 유저를 통한 매출을 자연스럽게 이끌어 낼 수 있는 효과가 있다.
또한, 본 출원의 개시된 기술에 따르면, 복귀 유저의 휴면 기간에 따라 획득 확률 또는 높은 등급의 아이템을 획득할 확률을 높임으로서 장기적 휴면 유저를 게임으로 다시 유도할 수 있는 효과가 있다.
도 1은 개시된 기술에 따른 온라인 게임 제공 시스템과 게임 클라이언트를 설명하기 위한 참고도이다.
도 2는 개시된 기술에 따른 온라인 게임 제공 시스템의 일 실시예를 도시하는 구성도이다.
도 3은 도 2의 사용자 데이터베이스에 저장될 수 있는 사용자 정보에 대한 데이터 구조의 일 예를 도시하는 참고도이다.
도 4는 도 2의 아이템 데이터베이스에 저장될 수 있는 아이템 정보에 대한 데이터 구조의 일 예를 도시하는 참고도이다.
도 5는 개시된 기술의 일 실시예에 따른 미접속 기간에 따른 가중치를 부여한 획득 확률의 일 예를 나타내는 표이다.
도 6은 개시된 기술의 일 실시예에 따른 복귀 후 기간에 따른 가중치를 부여한 획득 확률의 일 예를 나타내는 표이다.
도 7은 개시된 기술에 따른 온라인 게임 제공 방법의 일 실시예를 설명하기 위한 순서도이다.
도 8은 개시된 기술에 따른 온라인 게임 제공 방법의 또 다른 일 실시예를 설명하기 위한 순서도이다.
도 9는 개시된 기술에 따른 온라인 게임 제공 방법의 또 다른 일 실시예를 설명하기 위한 순서도이다.
개시된 기술에 관한 설명은 구조적 내지 기능적 설명을 위한 실시예에 불과하므로, 개시된 기술의 권리범위는 본문에 설명된 실시예에 의하여 제한되는 것으로 해석되어서는 아니 된다. 즉, 실시예는 다양한 변경이 가능하고 여러 가지 형태를 가질 수 있으므로 개시된 기술의 권리범위는 기술적 사상을 실현할 수 있는 균등물들을 포함하는 것으로 이해되어야 한다.
한편, 본 출원에서 서술되는 용어의 의미는 다음과 같이 이해되어야 할 것이다.
"제1", "제2" 등의 용어는 하나의 구성요소를 다른 구성요소로부터 구별하기 위한 것으로, 이들 용어들에 의해 권리범위가 한정되어서는 아니 된다. 예를 들어, 제1 구성요소는 제2 구성요소로 명명될 수 있고, 유사하게 제2 구성요소도 제1 구성요소로 명명될 수 있다.
어떤 구성요소가 다른 구성요소에 "연결되어"있다고 언급된 때에는, 그 다른 구성요소에 직접적으로 연결될 수도 있지만, 중간에 다른 구성요소가 존재할 수도 있다고 이해되어야 할 것이다. 반면에, 어떤 구성요소가 다른 구성요소에 "직접 연결되어"있다고 언급된 때에는 중간에 다른 구성요소가 존재하지 않는 것으로 이해되어야 할 것이다. 한편, 구성요소들 간의 관계를 설명하는 다른 표현들, 즉 "~사이에"와 "바로 ~사이에" 또는 "~에 이웃하는"과 "~에 직접 이웃하는" 등도 마찬가지로 해석되어야 한다.
단수의 표현은 문맥상 명백하게 다르게 뜻하지 않는 한 복수의 표현을 포함하는 것으로 이해되어야 하고, "포함하다"또는 "가지다" 등의 용어는 설시된 특징, 숫자, 단계, 동작, 구성요소, 부분품 또는 이들을 조합한 것이 존재함을 지정하려는 것이며, 하나 또는 그 이상의 다른 특징이나 숫자, 단계, 동작, 구성요소, 부분품 또는 이들을 조합한 것들의 존재 또는 부가 가능성을 미리 배제하지 않는 것으로 이해되어야 한다.
각 단계들에 있어 식별부호(예를 들어, a, b, c 등)는 설명의 편의를 위하여 사용되는 것으로 식별부호는 각 단계들의 순서를 설명하는 것이 아니며, 각 단계들은 문맥상 명백하게 특정 순서를 기재하지 않는 이상 명기된 순서와 다르게 일어날 수 있다. 즉, 각 단계들은 명기된 순서와 동일하게 일어날 수도 있고 실질적으로 동시에 수행될 수도 있으며 반대의 순서대로 수행될 수도 있다.
개시된 기술은 컴퓨터가 읽을 수 있는 기록매체에 컴퓨터가 읽을 수 있는 코드로서 구현될 수 있고, 컴퓨터가 읽을 수 있는 기록 매체는 컴퓨터 시스템에 의하여 읽혀질 수 있는 데이터가 저장되는 모든 종류의 기록 장치를 포함한다. 컴퓨터가 읽을 수 있는 기록 매체의 예로는 ROM, RAM, CD-ROM, 자기 테이프, 플로피 디스크, 광 데이터 저장 장치 등이 있으며, 또한, 캐리어 웨이브(예를 들어 인터넷을 통한 전송)의 형태로 구현되는 것도 포함한다. 또한, 컴퓨터가 읽을 수 있는 기록 매체는 네트워크로 연결된 컴퓨터 시스템에 분산되어, 분산 방식으로 컴퓨터가 읽을 수 있는 코드가 저장되고 실행될 수 있다.
여기서 사용되는 모든 용어들은 다르게 정의되지 않는 한, 개시된 기술이 속하는 분야에서 통상의 지식을 가진 자에 의해 일반적으로 이해되는 것과 동일한 의미를 가진다. 일반적으로 사용되는 사전에 정의되어 있는 용어들은 관련 기술의 문맥상 가지는 의미와 일치하는 것으로 해석되어야 하며, 본 출원에서 명백하게 정의하지 않는 한 이상적이거나 과도하게 형식적인 의미를 지니는 것으로 해석될 수 없다.
도 1은 개시된 기술에 따른 온라인 게임 제공 시스템과 게임 클라이언트를 설명하기 위한 참고도이다.
오라인 게임 제공 시스템(100)(이하, 게임 제공 시스템)은 온라인 네트워크 환경을 통하여 동시에 적어도 하나의 유저(게임 클라이언트)에 온라인 게임을 제공할 수 있다. 개시된 게임 제공 시스템(100)에서 제공되는 온라인 게임은 다수 사용자를 기반으로 하는 게임이다. 예를 들어, 온라인 게임은 축구, 야구, 농구, 핸드볼 등과 같이 팀을 이루어 경기를 진행하는 스포츠를 온라인 게임으로 구현한 스포츠 온라인 게임일 수 있다. 게임 제공 시스템(100)은 온라인 스포츠 경기(이하, 경기)를 제공할 수 있다. 게임 제공 시스템(100)은 단순한 하나의 경기 뿐만 아니라, 토너먼트, 리그 등과 같은 복수의 경기로 구성되는 다양한 게임을 제공할 수 있다.
게임 제공 시스템(100)은 사용자들 간(Player versus Player, PVP) 온라인 경기 뿐만 아니라, 사용자와 인공지능 간의 경기 (Player versus environment, PVE)를 제공할 수 있다. 또한 다수 사용자들 간 PVP, 다수 사용자들과 인공지능 간의 PVE 경기를 제공할 수도 있다.
게임 제공 시스템(100)은 온라인 게임을 제공하기 위하여, 적어도 하나의 게임 클라이언트(200)와 적어도 일부의 실시간 데이터 교환을 수행할 수 있다.
이러한 게임 제공 시스템(100)에 대해서는 도 2를 참조하여 이하에서 더 상세히 설명한다.
게임 클라이언트(200)는 사용자 단말에서 구동될 수 있는 게임 제공 수단이다. 사용자 단말은 PC, 태블릿 PC, 스마트 폰 등과 같이, 중앙처리장치와 메모리 장치를 구비한 단말이다.
게임 클라이언트(200)는 게임 제공 시스템(100)에 접속 또는 통신을 유지하며, 사용자에게 스포츠 게임을 제공할 수 있다. 실시예에 따라, 게임 클라이언트(200)는 게임 구동을 위한 게임 엔진의 적어도 일부를 적재할 수 있다. 예를 들어, 스포츠 온라인 게임의 제공에 필요한 소정의 연산 중 적어도 일부는 빠른 처리를 위하여 게임 클라이언트(200)에서 수행될 수 있다.
도 2는 개시된 기술에 따른 온라인 게임 제공 시스템의 일 실시예를 도시하는 구성도이다.
도 2를 참조하면, 게임 제공 시스템(100)은 통신부(110), 게임 엔진(120), 사용자 데이터베이스(130), 아이템 데이터베이스(140), 복귀 사용자 판단부(150), 확률 산정부(160) 및 게임 제공 제어부(170)를 포함할 수 있다.
통신부(110)는 게임 제공 제어부(150)의 제어에 따라 게임 클라이언트(200)와 게임 제공 등을 위한 통신 환경을 설정 또는 유지할 수 있다.
게임 엔진(120)은 게임의 구동을 위한 구성으로서, 게임 클라이언트(200)와 연동되어 사용자에게 스포츠 게임을 제공할 수 있다. 개시된 실시예에서는, 게임 엔진(120)을 게임 제공 제어부(150)와 별도의 구성으로 설명하였으나, 실시예에 따라 게임 엔진(120)은 게임 제공 제어부(150)의 일 기능으로서 구현될 수 있다. 일 실시예에서, 게임 엔진(120)의 적어도 일부는 게임 클라이언트(200)에 적재될 수 있다.
사용자 데이터베이스(130)는 온라인 게임의 각 사용자 별로 사용자 정보를 저장할 수 있다. 더 상세히 설명하면, 사용자 데이터베이스(130)는 사용자의 접속 정보 등을 포함하여 저장할 수 있다. 여기에서 저장된 사용자의 접속 정보 등을 기초로 게임 제공 시스템(100)은 복귀 사용자를 판단할 수 있다. 이러한 사용자 데이터베이스(130)에 대해서는 도 3을 참조하여 이하에서 보다 상세히 설명한다.
아이템 데이터베이스(140)는 온라인 게임에서 제공되는 아이템에 대한 아이템 정보를 저장할 수 있다. 더 상세히 설명하면, 아이템 데이터베이스(140)는 아이템 획득 확률 및 등급을 포함하는 아이템 정보를 포함하여 저장할 수 있다.
개시된 기술에서, 아이템은 유료 아이템 또는 무료 아이템 중 적어도 하나를 포함할 수 있다. 유료 아이템은 게임 내에서 획득되는 게임 머니로 구매 가능한 아이템 또는 금전적 지급에 의하여 획득되는 캐시 머니로 구매 가능한 아이템을 포함할 수 있다.
일 실시예에서, 아이템은 확률형 아이템을 포함할 수 있다. 여기에서, 확률형 아이템이란 (i) 확률에 따라 획득 또는 불획득되는 아이템일 수도 있고, 또는 (ii) 다양한 아이템군에서 어느 하나를 확률에 따라 얻을 수 있는 아이템을 포함할 수 있다.
예를 들어, 아이템은 확률형 아이템 소정의 확률에 따라, 차등적인 등급을 가지는 복수의 선수 카드 중 어느 하나가 선택되어 제공되는 것일 수 있다. 예컨대, '전설의 선수', '2010 시즌 선수' 또는 '일반 선수' 중 어느 하나를 뽑을 수 있는 '물음표 선수 카드'일 수 있다.
다른 예를 들어, 아이템은 소정의 확률에 따라, 동등한 등급을 가지는 복수의 선수 카드 중 어느 하나가 선택되어 제공되는 것일 수 있다. 예컨대, '홍명보', '박지성', '이을용' 등의 선수 카드 중 어느 하나를 뽑을 수 있는 '2002 국가대표팀 선수 카드'일 수 있다.
이러한 아이템 데이터베이스(140)에 대해서는 도 4을 참조하여 이하에서 보다 상세히 설명한다.
복귀 사용자 판단부(150)는 접속한 사용자가 일정한 기간 이상 휴면 상태였다가 게임에 복귀한 복귀 사용자인지 판단할 수 있다.
더 상세히 설명하면, 복귀 사용자 판단부(150)는 게임 제공 시스템(100)에 대하여 사용자에 의하여 발생한 이벤트를 기초로, 접속한 사용자가 설정된 기간 이상 동안 게임 제공 시스템(100)에 접속하지 않은 복귀 사용자인지 판단할 수 있다.
일 실시예에서, 복귀 사용자 판단부(150)는 접속한 사용자의 과거의 접속 기록을 기초로 가장 최근의 접속 시각을 확인하고, 확인된 가장 최근의 접속 시각으로부터 현재까지의 기간(미 접속 기간)이 설정된 기간 이상이면 해당 사용자를 복귀 사용자로 판단할 수 있다.
여기에서, 사용자의 접속은 사용자가 게임 클라이언트(200)를 통하여 게임 제공 시스템(100)에 접속하는 것일 수도 있고, 또는 게임 제공 시스템(100)과 연동된 웹 환경을 통하여 소정의 아이템을 구매하는 것일 수도 있다. 이를 위하여, 복귀 사용자 판단부(150)는 게임 제공 시스템(100)과 연동된 웹 서버 등과 통신을 수행하여 아이템의 구매 등의 이벤트를 확인할 수 있다.
확률 산정부(160)는 복귀 사용자에 대하여 보다 높은 확률을 부여하여 확률형 아이템을 얻을 수 있도록 할 수 있다. 더 상세히 설명하면, 확률 산정부(160)는 복귀 사용자에 대하여, 해당 복귀 사용자의 미 접속 기간과 연관하여 확률형 아이템의 획득 확률(획득 확률)을 계산할 수 있다.
확률 산정부(160)는 복귀 사용자의 미 접속 기간에 비례하도록 가중치를 산정할 수 있다. 즉, 미 접속 기간이 길수록 가중치가 커지므로 휴면 기간이 긴 사용자일수록 확률형 아이템의 획득 확률을 높이도록 할 수 있다.
일 실시예에서, 확률 산정부(160)는 단위 기간을 기준으로 모듈러 연산을 수행하여 가중치를 산정할 수 있다. 더 상세히 설명하면, 확률 산정부(160)는 복귀 사용자의 가장 최근의 접속 시간으로부터 현재까지의 시간에 해당하는 미 접속 기간을 확인하고, 미 접속 기간에 대하여 단위 기간으로 모듈러 연산을 수행할 수 있다. 확률 산정부(160)는 모듈러 연산의 결과 값에 단위 기간 당 가중치를 승산하여 획득 확률 가중치를 계산할 수 있다.
다른 일 실시예에서, 확률 산정부(160)는 미 접속 기간에 대한 지수 함수를 이용하여 가중치를 결정할 수 있다. 더 상세히 설명하면, 확률 산정부(160)는 미 접속 기간을 확인하고, 미 접속 기간에 대한 값을 x축으로, 획득 확률 가중치에 대한 값을 y축으로 하는 기 설정된 지수 함수에서 미 접속 기간에 해당하는 획득 확률 가중치를 확인하여 가중치를 결정할 수 있다. 여기에서, 기 설정된 지수 함수는 게임 제공 시스템(100)의 각 실시예에 따라 구체적으로 변경될 수 있는 값이므로 본 실시예에서는 지수형 함수로서 한정할 뿐 구체적인 값으로서는 특별히 한정하지 않는다.
확률 산정부(160)는 복귀 사용자별로 산정된 가중치를 확률형 아이템의 기본 획득 확률에 더하여 최종 획득 확률을 산정할 수 있다. 더 상세히 설명하면, 확률 산정부(160)는 아이템 데이터베이스(140)에서 소정의 아이템의 획득 확률(기본 획득 확률)을 확인하고, 확인된 기본 획득 확률에 사용자별로 산정된 가중치를 가산하여 최종 획득 확률을 산정할 수 있다.
확률 산정부(160)는 복수의 차등적인 등급을 가지는 아이템들 중 어느 하나를 뽑는 확률형 아이템에 대하여, 각 등급에 대한 확률 값에 복귀 사용자의 가중치를 반영하여 아이템 획득 확률을 산정할 수 있다. 이에 대해서는 도 5를 참조하여 이하에서 보다 상세히 설명한다.
확률 산정부(160)는 복귀 사용자에 대하여 복귀 후 현재까지의 기간(복귀 후 기간)을 반영하여 증가된 아이템 획득 확률을 차감(또는 증가)할 수 있다. 즉, 복귀한 시점에서는 전술한 가중치를 더 부가하나, 복귀 후 기간이 길어지면 다시 일반적인 아이템 획득 확률로서 낮추도록 할 수 있다. 이는 복귀 후 충분한 시간이 지난 후에도 여전히 복귀 사용자로서의 높은 아이템 확률을 가진다면 휴면 기간을 가지지 않은 일반 사용자들에게 불리할 수 있기 때문이다. 이에 대해서는 도 6을 참조하여 이하에서 보다 상세히 설명한다.
게임 제공 제어부(170)는 게임 제공 시스템(100)의 다른 구성요소들을 제어하여 온라인 게임을 제공할 수 있도록 제어할 수 있다.
게임 제공 제어부(170)는 다른 구성요소들을 제어하여, 복귀 사용자에 대하여 소정의 가중치를 부여하여 확률형 아이템을 제공하도록 할 수 있다. 더 상세히 설명하면, 게임 제공 제어부(170)는 복귀 사용자 판단부(150)에 의하여 복귀 사용자로 판단된 제1 사용자에 대한 확률형 아이템 획득 요청이 있으면, 확률 산정부(160)에 의하여 계산된 확률값에 따라 확률형 아이템을 제공할 수 있다.
일 실시예에서, 확률형 아이템은 소정의 확률에 따라 제공되는 하나의 특정 아이템일 수 있다. 이러한 일 실시예에서, 게임 제공 제어부(170)는 아이템 데이터베이스(140)를 이용하여 확률형 아이템의 기본 획득 확률을 확인하고, 복귀 사용자에 대한 가중치를 확률 산정부(160)에 요청할 수 있다. 게임 제공 제어부(170)는 확률 산정부(160)에서 제공된 가중치를 확인된 기본 획득 확률에 가산하여 최종 획득 확률을 산정하고, 그에 따라 확률형 아이템의 획득 가부를 결정할 수 있다.
다른 일 실시예예서, 확률형 아이템은 소정의 확률에 따라, 차등적인 등급을 가지는 복수의 선수 카드들 중 어느 하나가 선택되어 제공되는 것 일 수 있다. 이러한 일 실시예예서, 게임 제공 제어부(170)는 아이템 데이터베이스(140)를 이용하여 각 등급별 기본 획득 확률을 확인하고, 복귀 사용자에 대한 가중치를 확률 산정부(160)에 요청할 수 있다. 게임 제공 제어부(170)는 확률 산정부(160)에서 제공된 가중치를 차등적인 등급 각각의 기본 획득 확률에 반영하여 최종 획득 확률을 산정하고, 그에 따라 확률형 아이템의 획득 가부를 결정할 수 있다.
도 3은 도 2의 사용자 데이터베이스에 저장될 수 있는 사용자 정보에 대한 데이터 구조의 일 예를 도시하는 참고도이다.
도 3을 참조하면, 사용자 정보는 사용자 식별자(310), 최종 접속 정보(320), 복귀 사용자 플래그(330) 및 복귀 시각 정보(340)를 포함할 수 있다.
사용자 식별자(310)는 사용자 별로 부여되는 고유한 값을 가진 식별자이다.
최종 접속 정보(320)는 사용자가 게임 제공 시스템(100)에 로그 아웃되면 기록되는 접속 정보이다. 복귀 사용자 판단부(150)는 최종 접속 정보(320)와 현재 시각을 이용하여 미 접속 기간을 계산할 수 있다.
복귀 사용자 플래그(330)는 복귀 사용자 판단부(150)에 의하여 복귀 사용자로 확인된 사용자에 대하여 설정되는 플래그로서, 복귀 사용자 플래그(330) 값을 이용하여 해당 사용자가 복귀 사용자인지 판단할 수 있다.
복귀 시각 정보(340)는 복귀 사용자로 확인된 사용자가 복귀한 시점에 대한 정보이다. 확률 산정부(160)는 복귀 시각 정보(340)를 이용하여 복귀 후 현재까지의 복귀 후 기간을 확인하여 차감할 가중치를 계산할 수 있다.
도 4는 도 2의 아이템 데이터베이스에 저장될 수 있는 아이템 정보에 대한 데이터 구조의 일 예를 도시하는 참고도이다. 도시된 예예서는 차등적 등급의 복수의 아이템들로 구성된 아이템에 대한 구조를 도시하고 있다.
도 4를 참조하면, 아이템 정보는 아이템 식별자(410), 등급 정보(420), 기본 획득 확률(430) 및 제공 아이템 정보(440)를 포함할 수 있다.
아이템 식별자(410)는 사용자 별로 부여되는 고유한 값을 가진 식별자이다. 도시된 예에서, 아이템은 '10_1001'의 고유 식별자를 가지고 있다.
일 실시예에서, 아이템 식별자(410)는 도시된 예와 같이 다층 구조로 이루어질 수 있다. 즉, 복수의 아이템들(서브 아이템들)로서 구성된 아이템의 경우 도시된 예와 같이 다층 구조의 식별자를 가질 수 있다. 예를 들어, 도시된 아이템은 '10_1001'로 표현될 수 있으나, 그에 포함된 '전설의 선수 카드'는 '10_1001_A'로서 표현될 수 있다.
등급 정보(420)는 해당 아이템 또는 서브 아이템의 등급에 대한 정보를 포함할 수 있다.
기본 획득 확률(430)는 해당 아이템을 획득할 수 있는 확률을 의미하는 수치이다. 기본 획득 확률(430)은 고정값으로서 설정될 수 있다.
제공 아이템 정보(440)는 해당 아이템에 대한 요약 정보를 포함할 수 있다.
도 5는 개시된 기술의 일 실시예에 따른 미접속 기간에 따른 가중치를 부여한 획득 확률의 일 예를 나타내는 표이다. 도 5를 참조하여, 개시된 기술에 따른 확률 산정부(160)의 일 실시예에 대하여 더 상세히 설명한다.
확률 산정부(160)는 각각 등급을 가지는 복수의 서브 아이템들 중 어느 하나를 제공하는 확률형 아이템에 있어서, 등급에 따라 획득 확률을 조절할 수 있다. 확률 산정부(160)는 복수의 서브 아이템들에 대한 기본 획득 확률을 확인하고 미 접속 기간과 연관된 가중치를 부여할 수 있다.
더 상세히 설명하면, 확률 산정부(160)는 미 접속 기간에 대하여 단위 기간으로 모듈러 연산을 수행하고, 상기 모듈러 연산의 결과 값에 단위 기간 당 가중치를 승산하여 가중치(mn)를 계산할 수 있다. 확률 산정부(160)는 해당 아이템의 기본 획득 확률에 가중치를 부가하여 최종 획득 확률을 계산할 수 있다.
여기에서, 이러한 확률 산정부(160)에 의하여 계산되는 최종 획득 확률은 다음의 [수학식 1]과 같이 표현될 수 있다. 여기에서, Ttotal은 최종 획득 확률, Tbase는 기본 획득 확률, n은 미접속 기간의 단위 기간, m은 단위 기간당 가중치를 의미한다.
수학식 1
Figure PCTKR2012011508-appb-M000001
확률 산정부(160)는 복수의 서브 아이템들의 드랍률을 합산하면 100%가 되는 아이템에 대해서는, 등급에 따라 가중치를 가산하거나 감산하여 최종 획득 확률을 산정할 수 있다. 즉, 도시된 예와 같이, 평균 이상의 등급을 가지는 적어도 일부의 서브 아이템들(A 및 B 등급 아이템)에 대하여 기본 획득 확률에 가중치를 더 부가하고, 평균 이하의 등급을 가지는 나머지 일부의 서브 아이템들(C 및 D 등급 아이템)에 대하여 기본 획득 확률에 가중치를 감하여 획득 확률을 계산할 수 있다. 이는 복귀 사용자에 대하여, 등급이 높은 아이템은 획득 확률을 높여주고 등급이 낮은 아이템은 획득 확률을 낮춰줌으로써 전체적으로 복귀 사용자가 더 좋은 아이템을 획득할 있도록 하기 위함이다.
도 6은 개시된 기술의 일 실시예에 따른 복귀 후 기간에 따른 가중치를 부여한 획득 확률의 일 예를 나타내는 표이다. 도 6을 참조하여, 개시된 기술에 따른 확률 산정부(160)의 일 실시예에 대하여 더 상세히 설명한다.
확률 산정부(160)는 복귀 후 기간에 따른 제2 가중치를 더 부여하여 최종 획득 확률을 계산할 수 있다. 즉, 복귀 사용자가 게임에 복귀한 뒤 소정 기간이 지나가면 아이템 획득 확률을 다시 낮추도록 할 수 있다.
더 상세히 설명하면, 확률 산정부(160)는 전술한 바와 같이 미 접속 기간에 대한 가중치(mn)를 계산할 수 있다. 확률 산정부(160)는 복귀 후 기간에 대한 가중치(제2 가중치)를 산정할 수 있다. 여기에서, 제2 가중치는 복귀 후 기간에 비례하는 값이다. 일 실시예에서, 확률 산정부(160)는 복귀 시점으로부터 현재 접속 시점까지의 복귀 후 기간을 산정하고, 복귀 후 기간을 제2 단위 기간으로 나누고 그 몫에 대하여 제2 단위 기간 당 가중치를 승산하여 제2 가중치를 계산할 수 있다.
여기에서, 이러한 확률 산정부(160)에 의하여 계산되는 최종 획득 확률은 다음의 [수학식 2]과 같이 표현될 수 있다. 여기에서, Ttotal은 최종 획득 확률, Tbase는 기본 획득 확률, n은 미접속 기간의 단위 기간, m은 단위 기간당 가중치, q는 복귀 후 기간의 단위 기간, o는 복귀 후 단위 기간 당 가중치(제2 가중치)를 의미한다.
수학식 2
Figure PCTKR2012011508-appb-M000002
확률 산정부(160)는 복수의 서브 아이템들의 드랍률을 합산하면 100%가 되는 아이템에 대해서는, 등급에 따라 미 접속 기간에 따른 가중치 및 복귀 후 기간에 대한 가중치를 모두 적용하여 최종 획득 확률을 산정할 수 있다. 여기에서, 미 접속 기간에 따른 가중치와 복귀 후 기간에 대한 가중치는 서로 반대의 연산기호로서 적용될 수 있다. 즉, 도시된 예와 같이, 등급별로 기본 획득 확률을 확인하고, 평균 이상의 등급을 가지는 적어도 일부의 서브 아이템들에 대해서는 기본 획득 확률에 미 접속 기간에 따른 가중치를 부가하고, 복귀 후 기간에 대한 가중치(제2 가중치)를 빼서 최종 획득 확률을 산정할 수 있다. 마찬가지로, 평균 이하의 등급을 가지는 나머지 일부의 서브 아이템들에 대해서는 기본 획득 확률에 미 접속 기간에 따른 가중치를 감하고 복귀 후 기간에 대한 가중치(제2 가중치)를 더 부가하여 최종 획득 확률을 산정할 수 있다.
이하에서는, 도 7 내지 도 10을 참조하여 온라인 게임 제공 방법의 다양한 실시예들에 대하여 설명한다. 이하에서 설명 할 실시예들은 전술한 게임 제공 시스템(100)에서 수행되므로, 서로 상응하는 내용에 대해서는 중복하여 설명하지 않으나, 당업자는 전술한 기재로부터 후술할 본 온라인 게임 제공 방법의 일 실시예를 보다 명확하게 이해할 수 있을 것이다.
도 7은 개시된 기술에 따른 온라인 게임 제공 방법의 일 실시예를 설명하기 위한 순서도이다. 도 7에 개시된 일 실시예는 복귀 사용자의 미 접속 기간에 비례하는 가중치를 부여하여 최종 획득 확률을 설정하는 실시예에 관한 것이다.
도 7을 참조하여 온라인 게임 제공 방법의 일 실시예에 대하여 더 상세히 설명하면, 게임 제공 시스템(100)은 사용자가 접속하면(단계 S710, 예), 설정된 기간 이상 동안 게임 제공 시스템(100)에 접속하지 않은 복귀 사용자인지 사용자의 과거의 접속 기록을 기초로 판단할 수 있다(단계 S720).
만일 복귀 사용자이면(단계 S720, 예), 게임 제공 시스템(100)은 복귀 사용자의 미 접속 기간과 비례하도록 가중치를 계산할 수 있다(단계 S730).
게임 제공 시스템(100)은 복귀 사용자에 대한 확률형 아이템의 획득 요청을 수신하면(단계 S740, 예), 해당 확률형 아이템의 기본 획득 확률에 가중치를 반영하여 최종 획득 확률을 계산하고(단계 S750), 계산된 최종 획득 확률에 따라 확률형 아이템을 제공할 수 있다(단계 S760).
여기에서, 접속이란 (i) 사용자가 게임 클라이언트를 통하여 상기 온라인 게임 제공 시스템에 접속하는 것 또는 (ii) 사용자가 온라인 게임 제공 시스템과 연동된 웹 환경을 통하여 소정의 아이템을 구매하는 것 중 어느 하나일 수 있다.
단계 S720에 대한 일 실시예에서, 게임 제공 시스템(100)은 접속한 사용자의 과거의 접속 기록을 기초로 가장 최근의 접속 시각을 확인하고, 확인된 가장 최근의 접속 시각으로부터 현재까지의 기간이 상기 설정된 기간 이상이면 접속한 사용자를 복귀 사용자로 판단할 수 있다.
단계 S730에 대한 일 실시예에서, 게임 제공 시스템(100)은 복귀 사용자의 가장 최근의 접속 시간으로부터 현재까지의 시간에 해당하는 미 접속 기간을 확인하고, 미 접속 기간에 대하여 단위 기간으로 모듈러 연산을 수행한 후, 모듈러 연산의 결과 값에 단위 기간 당 가중치를 승산하여 가중치를 계산할 수 있다.
단계 S730에 대한 다른 일 실시예에서, 게임 제공 시스템(100)은 접속 사용자의 미 접속 기간을 확인하고, 미 접속 기간에 대한 값을 x축으로, 가중치에 대한 값을 y축으로 하는 기 설정된 지수 함수에서 미 접속 기간에 해당하는 가중치를 확인함으로써 가중치를 계산할 수 있다
단계 S750 내지 S760에 대한 일 실시예에서, 확률형 아이템이 소정의 확률에 따라 차등적인 등급을 가지는 복수의 선수 카드들 중 어느 하나가 선택되어 제공되는 것이면, 게임 제공 시스템(100)은 확률형 아이템의 기본 획득 확률을 확인하고, 차등적인 등급 각각의 기본 획득 확률에 가중치를 반영하여 최종 획득 확률을 산정 한 후, 최종 획득 확률의 확률에 따라 복수의 선수 카드들 중 어느 하나를 선택하여 제공할 수 있다.
단계 S750 내지 S760에 대한 일 실시예에서, 확률형 아이템이 소정의 확률에 따라 제공되는 하나의 특정 아이템인 경우이면, 게임 제공 시스템(100)은 확률형 아이템의 기본 획득 확률을 확인하고, 확인된 기본 획득 확률에 가중치를 가산하여 최종 획득 확률을 산정한 후, 최종 획득 확률의 확률에 따라 확률형 아이템의 획득 가부를 결정할 수 있다.
도 8은 개시된 기술에 따른 온라인 게임 제공 방법의 다른 일 실시예를 설명하기 위한 순서도이다. 도 7에 개시된 다른 일 실시예는 복귀 사용자의 미 접속 기간에 비례하는 가중치 뿐만 아니라, 복귀 후 기간에 따른 가중치를 더 부여하여 최종 획득 확률을 설정하는 실시예에 관한 것이다.
도 8을 참조하여 온라인 게임 제공 방법의 일 실시예에 대하여 더 상세히 설명하면, 게임 제공 시스템(100)은 사용자가 접속하면(단계 S810, 예), 설정된 기간 이상 동안 게임 제공 시스템(100)에 접속하지 않은 복귀 사용자인지 사용자의 과거의 접속 기록을 기초로 판단할 수 있다(단계 S820).
만일 복귀 사용자이면(단계 S820, 예), 게임 제공 시스템(100)은 복귀 사용자의 미 접속 기간과 비례하도록 제1 가중치(단계 S830) 및 복귀 후 현재 접속까지의 기간에 비례하는 제2 가중치를 계산할 수 있다(단계 S840).
게임 제공 시스템(100)은 복귀 사용자에 대한 확률형 아이템의 획득 요청을 수신하면(단계 S850, 예), 해당 확률형 아이템의 기본 획득 확률에 제1 및 제2 가중치를 반영하여 최종 획득 확률을 계산하고(단계 860), 계산된 최종 획득 확률에 따라 확률형 아이템을 제공할 수 있다(단계 S870).
단계 S820에 대한 일 실시예에서, 게임 제공 시스템(100)은 접속한 사용자의 미 접속 기간을 확인하고, 만일 미 접속 기간이 설정된 기간 이상이면 접속한 사용자를 복귀 사용자로 설정할 수 있다. 게임 제공 시스템(100)은 접속한 사용자의 복귀 시점을 기록할 수 있다. 여기서 복귀 시점은 복귀 후 기간에 따른 제2 가중치를 산정하기 위한 기준점으로서 사용되기 위함이다.
단계 S830 내지 S840에 대한 일 실시예에서, 게임 제공 시스템(100)은 미 접속 기간을 제1 단위 기간으로 나누고 그 몫에 대하여 제1 단위 기간 당 가중치를 승산하여 제1 가중치를 결정할 수 있다. 게임 제공 시스템(100)은 복귀 시점으로부터 현재 접속 시점까지의 복귀 후 기간을 산정하고, 산정된 복귀 후 기간을 제2 단위 기간으로 나누고 그 몫에 대하여 제2 단위 기간 당 가중치를 승산하여 제2 가중치를 계산할 수 있다.
단계 S850에 대한 일 실시예에서, 확률형 아이템은 소정의 확률에 따라 차등적인 등급을 가지는 복수의 제1 아이템들 중 어느 하나를 선택되는 것으로서, 복수의 아이템들의 획득 확률을 합산하면 100%인 것일 수 있고, 게임 제공 시스템(100)은 복수의 제1 아이템들의 등급별로 기본 획득 확률을 확인하고, 복수의 제1 아이템들 중 평균 이상의 등급을 가지는 적어도 일부의 제1 아이템들에 대하여, 기본 획득 확률에 제1 가중치를 더 부가하고 제2 가중치를 감하여 최종 획득 확률을 산정할 수 있다. 게임 제공 시스템(100)은 복수의 제1 아이템들 중 평균 이하의 등급을 가지는 나머지 일부의 제1 아이템들에 대하여, 기본 획득 확률에 제1 가중치를 감하고 제2 가중치를 더 부가하여 최종 획득 확률을 산정할 수 있다.
도 9는 개시된 기술에 따른 온라인 게임 제공 방법의 또 다른 일 실시예를 설명하기 위한 순서도이다. 도 9에 개시된 다른 일 실시예는 복귀 사용자의 미 접속 기간에 비례하는 가중치를 기준으로 하여 아이템을 제공하는 실시예에 관한 것이다. 즉, 아이템별 기본 획득 확률이 정해지지 않은 실시예에 관한 것이다.
도 8을 참조하여 온라인 게임 제공 방법의 일 실시예에 대하여 더 상세히 설명하면, 게임 제공 시스템(100)은 사용자가 접속하면(단계 S910, 예), 설정된 기간 이상 동안 게임 제공 시스템(100)에 접속하지 않은 복귀 사용자인지 사용자의 과거의 접속 기록을 기초로 판단할 수 있다(단계 S920).
만일 복귀 사용자이면, 게임 제공 시스템(100)은 복귀 사용자의 미 접속 기간과 비례하도록 가중치를 계산하여 복귀 사용자에 대한 아이템 획득 확률을 계산하할 수 있다(단계 S930).
게임 제공 시스템(100)은 복귀 사용자에 대한 확률형 아이템의 획득 요청을 수신하면(단계 S940, 예), 계산된 아이템 획득 확률에 따라 확률형 아이템을 제공할 수 있다(단계 S950).
상기에서는 본 출원의 바람직한 실시예를 참조하여 설명하였지만, 해당 기술 분야의 숙련된 당업자는 하기의 특허 청구의 범위에 기재된 본 출원의 사상 및 영역으로부터 벗어나지 않는 범위 내에서 본 출원을 다양하게 수정 및 변경시킬 수 있음을 이해할 수 있을 것이다.

Claims (15)

  1. 복수의 게임 클라이언트와 네트워크를 통하여 연결 가능하고, 연결된 복수의 게임 클라이언트를 통하여 사용자에게 온라인 게임을 제공하는 온라인 게임 제공 시스템에서 수행되는 온라인 게임 제공 방법에 있어서,
    (a) 사용자가 접속하면, 설정된 기간 이상 동안 상기 온라인 게임 제공 시스템에 접속하지 않은 복귀 사용자인지 여부를 상기 사용자의 과거의 접속 기록을 기초로 판단하는 단계;
    (b) 상기 판단한 결과 복귀 사용자이면, 상기 복귀 사용자의 미 접속 기간과 비례하도록 소정의 가중치를 계산하는 단계; 및
    (c) 상기 복귀 사용자에 대한 확률형 아이템의 획득 요청을 수신하면, 상기 확률형 아이템의 기본 획득 확률에 상기 가중치를 반영하여 상기 확률형 아이템을 제공하는 단계;
    를 포함하는 온라인 게임 제공 방법.
  2. 제1항에 있어서, 상기 접속은
    상기 사용자가 게임 클라이언트를 통하여 상기 온라인 게임 제공 시스템에 접속하는 것 또는
    상기 사용자가 상기 온라인 게임 제공 시스템과 연동된 웹 환경을 통하여 소정의 아이템을 구매하는 것 중 어느 하나인 것
    을 특징으로 하는 온라인 게임 제공 방법.
  3. 제1항에 있어서, 상기 (a) 단계는
    상기 접속한 사용자의 과거의 접속 기록을 기초로 가장 최근의 접속 시각을 확인하는 단계; 및
    확인된 가장 최근의 접속 시각으로부터 현재까지의 기간이 상기 설정된 기간 이상이면, 상기 접속한 사용자를 복귀 사용자로 판단하는 단계;
    를 포함하는 것을 특징으로 하는 온라인 게임 제공 방법.
  4. 제2항에 있어서, 상기 (b) 단계는
    상기 복귀 사용자의 가장 최근의 접속 시간으로부터 현재까지의 시간에 해당하는 상기 미 접속 기간을 확인하는 단계;
    상기 미 접속 기간에 대하여 단위 기간으로 모듈러 연산을 수행하는 단계; 및
    상기 모듈러 연산의 결과 값에 단위 기간 당 가중치를 승산하여 상기 가중치를 계산하는 단계;
    를 포함하는 것을 특징으로 하는 온라인 게임 제공 방법.
  5. 제2항에 있어서, 상기 (b) 단계는
    상기 복귀 사용자의 가장 최근의 접속 시간으로부터 현재까지의 시간에 해당하는 상기 미 접속 기간을 확인하는 단계; 및
    미 접속 기간에 대한 값을 x축으로, 가중치에 대한 값을 y축으로 하는 기 설정된 지수 함수에서 상기 미 접속 기간에 해당하는 가중치를 확인하는 단계;
    를 포함하는 것을 특징으로 하는 온라인 게임 제공 방법.
  6. 제4항에 있어서, 상기 확률형 아이템은
    소정의 확률에 따라, 차등적인 등급을 가지는 복수의 선수 카드들 중 어느 하나가 선택되어 제공되는 것
    을 특징으로 하는 온라인 게임 제공 방법.
  7. 제6항에 있어서, 상기 (c) 단계는
    상기 확률형 아이템의 기본 획득 확률을 확인하는 단계;
    상기 차등적인 등급 각각의 기본 획득 확률에 상기 가중치를 반영하여 최종 획득 확률을 산정하는 단계; 및
    상기 최종 획득 확률의 확률에 따라 상기 복수의 선수 카드들 중 어느 하나를 선택하여 제공하는 단계;
    를 포함하는 것을 특징으로 하는 온라인 게임 제공 방법.
  8. 제4항에 있어서, 상기 확률형 아이템은
    소정의 확률에 따라 제공되는 하나의 특정 아이템인 것
    을 특징으로 하는 온라인 게임 제공 방법.
  9. 제8항에 있어서, 상기 (c) 단계는
    상기 확률형 아이템의 기본 획득 확률을 확인하는 단계;
    상기 확인된 기본 획득 확률에 상기 가중치를 가산하여 최종 획득 확률을 산정하는 단계; 및
    상기 최종 획득 확률의 확률에 따라 상기 확률형 아이템의 획득 가부를 결정하는 단계;
    를 포함하는 것을 특징으로 하는 온라인 게임 제공 방법.
  10. 복수의 게임 클라이언트와 네트워크를 통하여 연결 가능하고, 연결된 복수의 게임 클라이언트를 통하여 사용자에게 온라인 게임을 제공하는 온라인 게임 제공 시스템에 있어서,
    상기 온라인 게임의 각 사용자에 대한 접속 정보를 저장하는 사용자 데이터베이스;
    아이템 획득 확률 및 등급을 포함하는 아이템 정보를 저장하는 아이템 데이터베이스;
    상기 온라인 게임 제공 시스템에 대하여 사용자에 의하여 발생한 이벤트를 기초로, 접속한 사용자가 설정된 기간 이상 동안 상기 온라인 게임 제공 시스템에 접속하지 않은 복귀 사용자인지 판단하는 복귀 사용자 판단부;
    복귀 사용자에 대하여, 해당 복귀 사용자의 미 접속 기간과 연관하여 확률형 아이템의 드랍 확률을 계산하는 확률 산정부; 및
    상기 복귀 사용자 판단부에 의하여 복귀 사용자로 판단된 제1 사용자에 대한 확률형 아이템 획득 요청이 있으면, 상기 확률 산정부에 의하여 계산된 확률값에 따라 상기 확률형 아이템을 제공하는 게임 제공 제어부;
    를 포함하는 온라인 게임 제공 시스템.
  11. 제10항에 있어서, 상기 아이템은
    각각 상이한 등급 및 등급에 반비례하는 획득 확률을 가지는 복수의 제1 아이템들 중에서 어느 하나를 획득할 수 있는 확률형 아이템을 포함하는 것
    을 특징으로 하는 온라인 게임 제공 시스템.
  12. 제11항에 있어서, 상기 확률 산정부는
    복귀 사용자의 미 접속 기간에 비례하는 제1 가중치를 산정하고 상기 확률형 아이템의 각 등급별 획득 확률에 산정된 제1 가중치를 반영하여, 상기 복귀 사용자에 대한 확률형 아이템의 획득 확률을 계산하는 것
    을 특징으로 하는 온라인 게임 제공 시스템.
  13. 제12항에 있어서, 상기 확률 산정부는
    상기 복수의 제1 아이템들 중 평균 이상의 등급을 가지는 적어도 일부의 제1 아이템들에 대하여 기본 획득 확률에 상기 제1 가중치를 더 부가하고, 상기 복수의 제1 아이템들 중 평균 이하의 등급을 가지는 나머지 일부의 제1 아이템들에 대하여 기본 획득 확률에 상기 제1 가중치를 감하여 상기 복귀 사용자에 대한 확률형 아이템의 획득 확률을 계산하는 것
    을 특징으로 하는 온라인 게임 제공 시스템.
  14. 제10항에 있어서, 상기 상기 확률 산정부는
    상기 복귀 사용자의 미 접속 기간과 비례하는 제1 가중치 및 복귀 후 현재 접속까지의 기간에 비례하는 제2 가중치를 계산하고, 상기 확률형 아이템의 기본 획득 확률에 상기 제1 가중치 및 제2 가중치를 반영하여 상기 복귀 사용자에 대한 확률형 아이템의 획득 확률을 계산하는 것
    을 특징으로 하는 온라인 게임 제공 시스템.
  15. 온라인 게임 제공 방법을 실행시키기 위한 프로그램을 기록한 기록매체에 있어서,
    상기 프로그램은 복수의 게임 클라이언트와 네트워크를 통하여 연결 가능하고, 연결된 복수의 게임 클라이언트를 통하여 사용자에게 온라인 게임을 제공하는 온라인 게임 제공 시스템에서 구동될 수 있는 프로그램으로서,
    (a) 사용자가 접속하면, 설정된 기간 이상 동안 상기 온라인 스포츠 게임 제공 시스템에 접속하지 않은 복귀 사용자인지 여부를 상기 사용자의 과거의 접속 기록을 기초로 판단하는 기능;
    (b) 상기 판단한 결과 복귀 사용자이면, 상기 복귀 사용자의 미 접속 기간과 비례하도록 소정의 가중치를 계산하는 기능; 및
    (c) 상기 복귀 사용자에 대한 확률형 아이템의 획득 요청을 수신하면, 상기 확률형 아이템의 기본 획득 확률에 상기 가중치를 반영하여 상기 확률형 아이템을 제공하는 기능;
    을 포함하는 것을 특징으로 하는 기록 매체.
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