$\require{mediawiki-texvc}$

연합인증

연합인증 가입 기관의 연구자들은 소속기관의 인증정보(ID와 암호)를 이용해 다른 대학, 연구기관, 서비스 공급자의 다양한 온라인 자원과 연구 데이터를 이용할 수 있습니다.

이는 여행자가 자국에서 발행 받은 여권으로 세계 각국을 자유롭게 여행할 수 있는 것과 같습니다.

연합인증으로 이용이 가능한 서비스는 NTIS, DataON, Edison, Kafe, Webinar 등이 있습니다.

한번의 인증절차만으로 연합인증 가입 서비스에 추가 로그인 없이 이용이 가능합니다.

다만, 연합인증을 위해서는 최초 1회만 인증 절차가 필요합니다. (회원이 아닐 경우 회원 가입이 필요합니다.)

연합인증 절차는 다음과 같습니다.

최초이용시에는
ScienceON에 로그인 → 연합인증 서비스 접속 → 로그인 (본인 확인 또는 회원가입) → 서비스 이용

그 이후에는
ScienceON 로그인 → 연합인증 서비스 접속 → 서비스 이용

연합인증을 활용하시면 KISTI가 제공하는 다양한 서비스를 편리하게 이용하실 수 있습니다.

국내 온라인 게임 산업 생태계 분석 : 개발사-퍼블리셔 관계를 중심으로
Analyzing the Ecosystem of the Domestic Online Game Industry : Focusing on the Linkage between Developers and Publishers 원문보기

대한산업공학회지 = Journal of the Korean Institute of Industrial Engineers, v.42 no.2, 2016년, pp.138 - 150  

전훈 (서울과학기술대학교 IT정책전문대학원) ,  이학연 (서울과학기술대학교 글로벌융합산업공학과)

Abstract AI-Helper 아이콘AI-Helper

This study aims to analyze the structure and characteristics of the domestic online game industry using network analysis. In particular, two-mode network analysis is employed to measure the network structure, centrality, and cluster for two types of online game platforms, online games and mobile gam...

주제어

AI 본문요약
AI-Helper 아이콘 AI-Helper

* AI 자동 식별 결과로 적합하지 않은 문장이 있을 수 있으니, 이용에 유의하시기 바랍니다.

문제 정의

  • 엠게임의 경우, 소규모 클러스터 구성을 통해 중소 포털형 퍼블리셔로서 영향력과 위치를 유지하려는 특성을 보이고 있다. 엠게임과 같은 중소 게임 포털들은 자체 생존을 위한 틈새 전략을 통해 퍼블리셔의 위치를 유지하려고 하며 소규모 개발사들과 긴밀한 네트워크를 유지함으로서 시장 내에서 일정 지위를 확보하고자 노력한다.
  • 이에 본 연구는 네트워크 분석을 활용하여, 국내 온라인 게임 산업의 생태계 분석을 수행한다. 기존 연구에서 주로 활용되던 일원(1-mode) 네트워크 분석이 아닌 퍼블리셔와 개발사라는 이질적인 행위자를 중심으로 한 이원(2-mode) 네트워크 분석을 활용해 온라인 게임 산업 생태계의 구조적 특성과 상호 관계적 특성을 분석한다.
  • 그러나 보다 거시적인 관점에서 기업 수준이 아닌 산업 수준에서 온라인 게임 산업의 구조와 특성을 분석한 연구는 찾아보기 어렵다. 이에 본 연구는 보다 거시적인 관점에서 국내 온라인 게임 산업의 생태계 분석을 수행함으로써 전략적, 정책적 시사점을 도출한다.
  • 또한 기존 네트워크 분석을 활용한 산업 생태계 관련 연구들은 주로 일원 네트워크 중심으로 분석함으로써 산업 내 이질적인 행위자간 가치 사슬로 연결된 관계를 충분히 설명하지 못하였으며, 대부분의 연구가 특정 시점에 해당 산업 구조 및 특성을 파악하는 정태적 분석에만 집중되어 있어 대내외적 환경, 기술 및 정책 등의 변화를 반영한 산업 생태계의 동적 변화를 분석하고 설명하는 데 한계가 있었다. 이에 본 연구에서는 온라인 게임 산업의 생태계를 이원 네트워크 형태로 분석하고, 시간의 변화에 따른 생태계의 구조 변화를 탐색한다.
본문요약 정보가 도움이 되었나요?

질의응답

핵심어 질문 논문에서 추출한 답변
온라인 게임 산업 생태계는 어떤 구조로 형성되어 있는가? 온라인 게임 산업은 각각의 행위자들이 가치 사슬을 이루면서 생존과 소멸, 제휴와 분리, 지배와 공생을 지속하는 생태계를 이루고 있다. 온라인 게임 산업 생태계는 기획, 제작을 담당하는 개발 부문과 마케팅, 고객 관리를 담당하는 퍼블리싱 부문이 핵심적인 역할을 수행하는 개발-퍼블리싱 가치 사슬(development-publishing value chain) 구조로 형성되어 있다. 개발사와 퍼블리셔는 온라인 게임 산업 내 핵심적인 행위자들로서 긴밀한 연결 관계와 상호작용을 통해 정보, 지식 및 자원을 교류하면서 산업 고유의 생태계 구조와 특성을 구축해 왔으며(Park and Ahn, 2008), 산업 내외의 급속한 환경변화에 대응하기 위해 신속하고 유기적인 변화 전략을 실행함으로서 온라인 게임 산업 생태계 특성과 구조를 변화시키고 재편하는데 주요한 역할을 수행하였다.
온라인 게임 산업의 침체 원인은 무엇인가? 온라인 게임 산업의 침체는 다양한 대내외 환경 변화에서 그 원인을 찾을 수 있다. 내부적인 요인으로 개발 비용 증가 및 시장 축소로 인한 국내 개발-퍼블리싱의 동반 침체, 외부적인 요인으로 해외 플레이어들의 진출로 인한 경쟁 심화, 기술적 요인으로 모바일 디바이스의 확산으로 인한 플랫폼의 전환 등을 들 수 있다. 온라인 게임 산업은 다른 산업의 성장 과정과 마찬가지로 정책, 시장, 기술과 같은 다양한 영향 요인들로 인해 지속적인 변화 과정을 거쳐 왔다.
생태계란 무엇인가? 생태계(ecosystem)란 상이한 종들이 외부의 힘들의 영향력과 서로간의 상호작용을 통해 공존해 나가는 환경을 의미한다. 생태계 내에서 하나의 종들은 다른 종들에게 영향을 주기도 하고, 그들로부터 영향을 받기도 한다(Basole, 2009).
질의응답 정보가 도움이 되었나요?

참고문헌 (44)

  1. Basole, R. C. (2009), Visualization of inter firm relations in a converging mobile ecosystem, Journal of Information Technology, 24(2), 144-159. 

  2. Bekkers, R. and Martinelli, A. (2012), Knowledge positions in high-tech markets : Trajectories, standards, strategies and true innovators, Technological Forecasting and Social Change, 79(7), 1192-1216. 

  3. Bonacich, P. (1972), Factoring and weighting approaches to status scores and clique identification, Journal of Mathematical Sociology, 2(1), 113-120. 

  4. Bonacich, P. and Lloyd, P. (2001), Eigenvector-like measures of centrality for asymmetric relations, Social Networks, 23(3), 191-201. 

  5. Borgatti, S. P. (2005), Centrality and network flow, Social networks, 27(1), 55-71. 

  6. Borgatti, S. P. (2009), 2-Mode concepts in social network analysis, Encyclopedia of complexity and system science, 8279-8291. 

  7. Chun, H. and Lee, H.-Y. (2013), A DEA-based portfolio model for performance management of online games, Journal of the Korean Institute of Industrial Engineers, 39(4), 260-270. 

  8. Chun, H. and Lee, H.-Y. (2014), Measuring operational efficiency of Korean online game companies with DEA window analysis, Journal of the Korean Operations Research and Management Science Society, 39(3), 23-40. 

  9. Choi, D.-S., Park, S.-J., and Kim, J.-W. (2001), A structured analysis model of customer loyalty in online games, Asia Pacific Journal of Information Systems, 11(3), 1-21. 

  10. Choi., Y.-S. and Kwon, H.-I. (2009), A study on development strategy for valuation of on-line game company, Korean Society For Computer game 17, 97-104. 

  11. Davis, A., Gardner, B. B., and Gardner, M. R. (1969), Deep south, University of Chicago Press. 

  12. van Egeraat, C. and Curran, D. (2014), Social networks and actual knowledge flow in the Irish Biotech Industry, European Planning Studies, 22(6), 1109-1126. 

  13. Freeman, L.-C. (1979), Centrality in social networks conceptual clarification, Social Networks, 1, 215-239. 

  14. Gelsing, L. E. (1992), Innovation and the development of industrial networks, Innovation and the Development of Industrial Networks, 116-128. 

  15. Han, J., Shin, D.-Y., and Ki, N.-K. (2004), Niche structures and inter-firm competitive dynamics in the Korean systems integration industry : explaining firm performance from a network perspective, Korean Management Review, 33(5), 1441-1459. 

  16. Hong, J.-M. and Lee, C.-Y. (2002), A multiattribute attitude analysis of on-line game attributes and user's perceptions, Journal of Basic Design and Art, 3(2), 191-201. 

  17. Hong, S.-H., Kim, K.-M., Baek, W.-S., and Lee, M.-H. (2010), Knowledge networking analysis of chungnam automobile parts industry based on social network analysis (SNA) methods, Journal of Korea Planning Association, 45(4), 183-196. 

  18. Hong, S.-M., Yoon, T.-I., and Lee, K.-H. (2005), A network analysis of transactions among advertising agencies and production companies : The influence of advertising agency's ownership and size, Advertising Research, 66, 187-211. 

  19. Hsu, C.-L. and Lu, H.-P. (2004), Why do people play on-line games? An extended TAM with social influences and flow experience, Information and Management, 41(7), 853-868. 

  20. Iansiti, M. and Levien, R. (2004), Strategy as ecology, Harvard Business Review, 82(3), 68-78. 

  21. Jung, H.-I., Park, I.-S., and Ahn, H.-C. (2012), Identifying the key success factors of massively multiplayer online role playing game design using artificial neural networks, The Journal of Society for e-Business Studies, 17(1), 23-38. 

  22. Kwon, Y.-M. (2010), An analysis on the qualitative evaluation factors of on-line game company using delphi and AHP(Analytic Hierarchy Process), Korean Society For Computer game, 23, 13-22. 

  23. Kim, D.-S. and Kwahk, K.-Y. (2013), Investigating the global financial markets from a social network analysis perspective, Journal of the Korean Operations Research and Management Science Society, 3(4), 11-33. 

  24. Kim, H.-J. and Lee, C.-S. (2009), Effects of online game service quality on customer satisfaction and loyalty, The Journal of digital policy and management, 7(3), 123-135. 

  25. Kim, T.-G., Cho, N.-W., and Hong, J.-S. (2014), Characteristics of Korean film market by using social network analysis, Journal of the Korea Contents Association, 14(6), 93-107. 

  26. Kim, W.-S. (2004), A Study on relationship between R&D activities and corporate performance in Korean electronics corporations, Journal of Industrial Economics and Business, 17(4), 1467-1484. 

  27. Lee, J.-H., Kim, H.-J., and Shon, D.-W. (2006), Korean models and strategies of regional innovation systems : Typology and developmental paths, Policy Research, 26. 

  28. Lee, S.-J., Cho, N.-Y., Kim, B.-S., and Cho, C.-W. (2013), Identifying promising IT products for SMEs under the concept of business ecosystem, Journal of the Korean Institute of Industrial Engineers, 39(1), 61-72. 

  29. Lim, B.-H. (2011), Impacts of container port network on productivity: Based on social network analysis perspective, Korean Journal of Logistics, 19(3), 19-35. 

  30. Marsden, P. V. and Laumann, E.-O. (1984), Mathematical ideas in social structural analysis, Journal of Mathematical Sociology, 10(3), 271-294. 

  31. Park, B.-W. and Ahn, J.-H. (2008), Analysis of relationship between Onlime game developers and publishers using Social Network Theory, Proc. Spring Conf. on Information System Review, 472-477. 

  32. Park, H., Han, S.-H., Rojas, E.-M., Son, J., and Jung, W. (2010), Social network analysis of collaborative ventures for overseas construction projects, Journal of construction engineering and management, 137(5), 344-355. 

  33. Park, J.-H. and Kwahk, K.-Y. (2013), The effect of patent citation relationship on business performance : A social network analysis perspective, Journal of Intelligence and Information Systems, 19(3), 127-139. 

  34. Parola, F., Giovanni, S., and Simone, C. (2014), Unveiling co-operative networks and 'hidden families' in the container port industry, Maritime Policy and Management, 41(4), 384-404. 

  35. Plum, O. and Hassink, R. (2013). Analysing the knowledge base configuration that drives southwest Saxony's automotive firms, European Urban and Regional Studies, 20(2), 206-226. 

  36. Scot, J. P. (2000), Social Network Analysis : A Handbok, SAGE Publications, London. 

  37. Scott, N., Baggio, R., and Cooper, C. (2007), Network Analysis and Tourism from Theory to Practice, Cromwell press. 

  38. Son, J.-M., Cho, W.-Y., and Choi, J.-H. (2014), The Drivers of customer defection in online games across customer types : Evidence from novice and experienced customers, Journal of the Korean Operations Research and Management Science Society, 39(4), 115-136. 

  39. Teece, D. (2007), Explicating dynamic capabilities : The nature and microfoundations of enterprise performance, Strategic Management Journal, 28(13), 1319-1350. 

  40. The Korea Creative Content Agency (2013), White Paper on Korean Games. 

  41. Wasserman, S. and Faust, K. (1994), Social network analysis, Cambridge university press, New York. 

  42. Webzine Inven(www.inven.co.kr). 

  43. You, C.-S., Huh, E.-Y., and Kim, M-K. (2011), Valuation of online game developers using real options analysis : the case of Korea, Journal of Korea Game Society, 11(5), 31-41. 

  44. Yoon, G.-W. and Ryu, S-H. (2009), A study of the human capital efficiency in the Korean online game business using non-parametric analysis model(DEA), Journal of Korea Game Society, 9(2), 81-93. 

저자의 다른 논문 :

관련 콘텐츠

오픈액세스(OA) 유형

FREE

Free Access. 출판사/학술단체 등이 허락한 무료 공개 사이트를 통해 자유로운 이용이 가능한 논문

이 논문과 함께 이용한 콘텐츠

섹션별 컨텐츠 바로가기

AI-Helper ※ AI-Helper는 오픈소스 모델을 사용합니다.

AI-Helper 아이콘
AI-Helper
안녕하세요, AI-Helper입니다. 좌측 "선택된 텍스트"에서 텍스트를 선택하여 요약, 번역, 용어설명을 실행하세요.
※ AI-Helper는 부적절한 답변을 할 수 있습니다.

선택된 텍스트

맨위로