Earticle

문화산업에 있어서 좋은 캐릭터의 개발은 상업적 성공을 위해 필수적이지만, 연구방법의 제약으로 인하여 캐 릭터들의 성격과 체형을 실제 사용자인 게이머(gamer)가 어떻게 지각하는지에 대한 객관적, 양적 분석은 진행 되지 못하였다. 본 연구에서는 대학생 일반 게이머 101명을 대상으로 사상성격검사(SPQ: Sasang Personality Questionnaire)와 체질량지수(BMI: Body Mass Index)를 사용하여 오버워치 캐릭터(트레이서, 자리야, 메이)의 성 격과 체형을 어떻게 지각하는지 객관적으로 평가하였으며, 게이머의 특성(연령, 성별, 성격, 캐릭터 친숙도)과 의 관계를 살펴보았다. 분석 결과, 트레이서는 다른 캐릭터보다 유의하게(p<0.001) 높은 SPQ 점수와 낮은 BMI 를 지니고 있었으며, 자리야와 메이는 서로 유사한 SPQ 점수 및 BMI 프로파일을 지니고 있었다. 남성 게이머 는 여성 게이머보다 자리야의 SPQ-C(SPQ-Cognition)를 높게, 여성 게이머는 남성 게이머보다 메이의 SPQ-E(SPQ-Emotion)를 높게 인식하였다. 게이머의 SPQ-C 점수는 메이의 SPQ 총점과 높은 상관성(r=0.342, p<0.001)을 보였다. 게임 캐릭터들의 인지된 성격과 체형을 SPQ와 BMI라는 객관적인 방법으로 분석할 수 있음 이 확인되었으며, 게이머의 성별과 심리적 특성이 중요한 역할을 한다는 것을 실증적으로 확인하였다. 게이머 가 공감할 수 있는 캐릭터의 개발과 수정을 위한 이론적 토대를 마련하였다.

The development of character is pivotal for cultural industry, however there is few objective and quantitative studies regarding how gamers recognize character’s personality and body shape due to the limited research methodology. The aim of the current study was to analyze the perceived personality and body shape of Overwatch characters (Tracer, Zarya and Mei) using Sasang Personality Questionnaire (SPQ) and Body Mass Index (BMI) in 101 University gamers, and to examine how the demographic features of the gamers were related to it. Tracer was recognized as having significant (p<0.001) high SPQ subscale scores and low BMI than others, and Zaryar and Mei were recognized as having similar SPQ subscale scores and BMI profile. The male gamers perceived higher scores of SPQ-Cognition in Zaryar than the female gamers, and the female gamers perceived higher scores of SPQ-Emotion in Mei than the male gamers. The SPQ-Cognition score of gamers was significantly correlated with the perceived SPQ-Total score of Mei (r=0.342, p<0.001). Both SPQ and BMI were found to be objective methods for analyzing perceived personality and body shape of game characters, and the gender and characteristics of personality in gamers were empirically shown to paly important roles in perceiving game characters. The current study provided theoretical foundations for developing and modifying game characters reflecting gamer’s characteristics.

본 연구는 e스포츠 산업의 발전을 위해 e스포츠 콘텐츠의 개발과 이를 활용하기 위한 경기장의 연계점을 찾는 방향 으로 진행되었다. 국내 e스포츠에 대한 관심도가 전세계적으로 높기 때문에 이를 활용하기 위해 한국인을 포함해 국 내에 체류 중인 외국인들을 대상으로 e스포츠 소비자의 인구통계학적 특성과 e스포츠 관람 및 플레이 성향을 중심으 로 분석을 진행했다. 이를 바탕으로 국내 e스포츠 경기장의 지리적, 콘텐츠적 특성 등을 복합적으로 고려하여 추가적 인 분석을 진행하였다. 이를 통해 출신 지역과 거주 지역, 나이 등 소비자의 특성별로 선호하는 e스포츠 종목과 장르 에 대해 파악함으로 기존의 수동적인 운영에서 벗어나 리그 혹은 지역의 경기장을 바탕으로 자생 능력을 갖춘 스포 츠로의 성장을 위한 초석을 마련하고자 했다.

This research was conducted to find the link between the development of e-sports content and the stadium to utilize it for the development of the e-sports industry. As interest in eSports in Korea is high worldwide, the analysis was conducted on the demographic characteristics of eSports consumers and their tendency to watch and play e-sports, including Koreans, to take advantage of it. Based on this, additional analysis was conducted by considering the geographical and content characteristics of domestic eSports stadiums. Through this, the company tried to identify eSports events and genres preferred by consumers' characteristics, such as their hometown, residence, and age, and lay the groundwork for growth into self-sustaining sports based on leagues or regional stadiums.

본 연구는 초등교육현장에서 e스포츠교육의 활성화 방안 마련을 위한 연구이다. e스포츠교육은 e스포츠의 게임적 요 소를 학교현장의 정규 교육과정과 연계하여 학생지도에 활용하는 것으로, 본 연구에서는 e스포츠에 대한 교육 (education about esports)과 e스포츠에 의한 교육(education by esports)의 두 영역으로 나누어 개념화하였다. 더불어, e스포츠교육은 비대면 교육을 기반으로 학생들이 네트워크를 통한 의사소통, 문제해결, 비판적 사고능력을 기르는데 긍정적인 역할을 할 것으로 기대된다. 이를 바탕으로 본 연구자는 미래교육의 방향과 e스포츠교육의 가능성을 탐색해 보고 실제 초등학교 현장에서 e스포츠교육의 요소들이 어떤 형태로 구현되고 있는지에 대해 살펴보았다. 동시에 e스 포츠 콘텐츠를 활용하여 다양한 교과에서 e스포츠교육을 구현할 수 있는 방향에 대해서도 제언하였다. 이상의 연구과 정을 통해 본 연구자는 초등교육현장에서 e스포츠교육 활성화를 위해서는 학교 현장교원의 패러다임 변화, 초등학교 정규교과 및 창의적 체험활동과 연계한 e스포츠교육의 요소 도입, 지역사회와 연계한 e스포츠교육의 활성화가 필요함 을 주장하였다.

This research is aimed at preparing ways to promote eSports education at elementary education sites. In this research, eSports education can be conceptualized in two areas : education about eSports and education by eSports. In addition, eSports education is expected to be a positive role in developing students' communication, problem-solving and critical thinking skills through the network based on non-faceto-face education. Based on this concept, the researcher studied the direction of future education and the possibility of eSports education and investigated how the elements of eSports education are being implemented in elementary school sites. Also the researcher suggested directions for implementing eSports education in various subjects by utilizing esports contents. Through this research process, the researcher insisted on promoting eSports education in elementary education, changing the paradigm of school teachers, introducing elements of eSports education linked to elementary school regular curriculum and creative experience activities, and revitalizing eSports education linked to the community.

본 연구에서는 리그 오브 레전드 e스포츠 4대 메이저 지역 리그인 LCK, LPL, LEC, LCS에서 2016 스프링부터 2020 서머까지 10개의 시즌 동안 선수들의 나이에 따른 성적 및 세부 지표를 알아보았다. 평균적으로 4대 리그 내 리그 오 브 레전드 e스포츠 선수들은 평균 20.7세로 18~22세의 나이에 대부분의 선수들이 분포하였으며, 나이에 따라 승률 및 지표가 증가하여 20세에 정점을 찍은 이후 점차 감소하는 에이징 커브를 보였다. 포지션별로 살펴보면 탑과 정글은 평균적인 에이징 커브와 동일하게 만 20세에 승률과 지표에서 정점을 기록하였으나, 정글 포지션에서는 이후 승률 및 주요 지표에서 가장 급격하게 감소하며 가장 낮은 평균 나이와 동시에 전성기가 가장 짧았다. 미드는 나이에 따라 승 률이나 라인전 지표가 유의미하게 상승하는 구간이 없이 어린 나이에도 가장 좋은 승률과 라인전 지표를 보여준 반 면에 서포터는 다른 포지션에 비해서 많은 평균 나이와 분포를 보였다. 이러한 에이징 커브에 대한 연구는 오늘날 급 속도로 성장하는 e스포츠 시장 속에서 구단들이 선수 영입과 육성 및 연봉의 책정을 효율적으로 진행하는데 도움을 줄 수 있다.

In this study, the effect of the eSports player's age on the performance in four major regional leagues of League of Legends (LCK, LPL, LEC, and LCS) was investigated from spring 2016 to summer 2020. On average, League of Legends eSports players in the four major leagues averaged 20.7 years old, and most players were between the ages of 18 and 22. Their winning rate and performance increase with age, peaking at the age of 20 and then gradually decrease. For the performance of each position, Top and Jungle position peaked at the age of 20, the same as the average aging curve. In the jungle position, the win rate and key indicators decreased the most sharply thereafter, with the lowest average age and the shortest career at the same time. The Mid position showed the best win rate and performance even at a young age without a section in which the win rate or line match index increased according to age, while the Supporter position showed a higher average age and distribution compared to other positions. This study on the effect of the eSports player's age can be great help eSports clubs in their efficient process of recruiting, nurturing, and setting salaries on the rapidly growing eSports market.

이 연구의 목적은《e스포츠연구: 한국e스포츠학회지》의 KCI 등재후보지 가능성과 한계를 알아보는 것이다. 연구 방 법은 2021년 한국연구재단 학술지 평가 기준을 분석 도구로 사용하였다. 그 결과는 다음과 같다. 첫째, 등재후보지의 가능성이다. 평가는 신청자격, 체제평가, 내용평가 순이다. 1) 신청자격의 항목은 발행의 규칙성 및 정시성, 논문당 심 사위원 수, 연구윤리, 논문 투고 다양성, 학술지 기본체계 구축 등이다. 모두 통과(Pass)가 예상된다. 2) 체제평가(정량) 30점 만점에서 70%에 해당하는 21점 이상을 받아야 한다. 평가항목은 연간학술지 발간 횟수(4/4), 학술지 및 수록 논 문의 온라인 접근성(KCI 등록 포함)(13/13), 논문게재율(5/5), 편집위원장의 안정성(4/4), 인용지수(2/4) 등이다. 3) 내용평 가(정성)이다. 70점 만점에 49점 이상을 얻어야 한다. 평가항목은 게재 논문의 학술 가치와 성과(15/20), 편집위원회의 전문성(13/15), 논문집의 구성과 체제의 완전성 및 가독성(9/10), 투고논문 심사제도의 구체성 및 엄정성(13/15), 논문초 록의 질적 수준(5/5), 연구윤리 강화 활동의 구체성 및 엄정성(4/5), 학문 분야 특수성의 학술 가치(가점) (1/3) 등이다. 둘째, 한계는 e스포츠에 대한 부정적 시선, 투고논문의 부족, 학회의 짧은 역사, 전문 연구자의 부족 등이다.

The purpose of this study is to find out the possibility and limitations of the candidate for the KCI listing in the eSports Studies. First, it is the possibility of a candidate. Evaluation is based on eligibility for application, system evaluation and content evaluation. 1) The criteria for regularity of publication, the number of judges per paper, research ethics, diversity of thesis contributions, and establishment of a basic academic journal system. Pass is expected. 2) Out of 30 points in the system evaluation (quantitative quantity), students should get at least 21 points, or 70 percent. It can be evaluated as the number of academic journals published (4/4) per year, online accessibility of journals and articles (including KCI registration) (13/13), thesis publishing rate (5/5), stability of the editorial chair (4/4), and citation index (2/4). 3) It is a content evaluation (precision). You have to score 49 out of 70. Academic value and performance of published papers (18/20), professionalism of editorial committees (13/15), completeness and readability of the paper collection (10/10), quality of thesis abstracts (5/5), academic value of research ethics enhancement activities (4/5), and academic specificity (2/3) Second, the limitations include negative views on e-sports, a lack of contribution papers, a short history of academics, and a lack of professional researchers.