[G1-Sync] Manual knowledge update
This commit is contained in:
Antigravity Agent
@@ -2,92 +2,220 @@
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id: wiki-2026-0508-게임-경제-설계
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title: 게임 경제 설계
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category: 10_Wiki/Topics
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status: needs_review
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status: verified
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canonical_id: self
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aliases: []
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aliases: [Game Economy, Virtual Economy Design]
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duplicate_of: none
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source_trust_level: A
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confidence_score: 0.92
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tags: [uncategorized]
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confidence_score: 0.9
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verification_status: applied
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tags: [game-design, economy, monetization, simulation]
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raw_sources: []
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last_reinforced: 2026-05-08
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last_reinforced: 2026-05-10
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github_commit: pending
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inferred_by: Claude Opus 4.7 (auto-normalize 2026-05-08)
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tech_stack:
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language: unspecified
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framework: unspecified
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language: Python/TypeScript
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framework: Unity/Unreal/Web3
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# 게임 경제 설계
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## 📌 한 줄 통찰 (The Karpathy Summary)
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**게임 경제 설계(Game Economy Design)**는 플레이어가 게임 내에서 경험치(XP), 재화, 아이템 등의 자원을 획득하고 소비하는 게임 시스템을 구축하고 균형을 맞추는 작업이다 [1]. 이는 플레이어에게 게임 내 경제적 발전의 기회를 제공함과 동시에 게임 스튜디오의 수익 창출을 목적으로 한다 [1]. 궁극적으로 핵심 게임 루프와 결합하여 플레이어의 참여를 유도하고, 과도한 인플레이션을 방지하며, 데이터 기반의 지속 가능한 수익화 전략을 달성하는 것을 핵심으로 한다 [1-3].
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## 매 한 줄
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> **"매 faucets × sinks × velocity 의 closed-loop monetary policy"**. 매 게임 경제는 macroeconomic theory 의 micro-application — currency supply, inflation, time-vs-money trade-off의 deliberate engineering. 2026 standard는 dual-currency (soft/hard) + battle-pass 의 retention engine + LiveOps telemetry loop.
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## 📖 구조화된 지식 (Synthesized Content)
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* **가상 경제의 기본 구조 (수도꼭지와 배수구):** 가상 경제는 자원의 생성과 소멸을 관리하는 메커니즘으로 작동한다. **'수도꼭지(Faucets/Taps)'**는 퀘스트나 사냥 등을 통해 자원이 유입되는 지점으로, 통제 없이 증가할 경우 가상 통화 가치 하락과 경제 붕괴를 초래한다 [3, 4]. **'배수구(Sinks)'**는 유통되는 재화를 소모하는 장치로, 플레이어 간 거래인 소프트 싱크(Soft Sinks)와 경매장 수수료나 장비 수리비처럼 시스템에서 영구히 자원을 소멸시키는 하드 싱크(Hard Sinks)로 나뉜다 [4, 5].
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* **경제 시뮬레이션 및 데이터 기반 밸런싱:** 성공적인 게임 경제 설계는 단순한 엑셀 평균값의 수학적 균형을 넘어 게임의 무작위성(Randomness)과 창발성을 고려해야 한다 [6, 7]. 이를 위해 **마키네이션([[Machinations|Machinations]])과 같은 도구를 이용한 몬테카를로 시뮬레이션(Monte Carlo Simulation)**을 활용하며, 출시 전 수만 번의 가상 플레이어 여정을 테스트하여 자원 공급의 과잉 또는 부족 시점인 '핀치 포인트(Pinch Point)'를 예측하고 최적화한다 [7-9].
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* **수익화와 유닛 이코노믹스(Unit Economics):** 경제 설계는 **ARPU(사용자당 평균 매출), LTV(고객 평생 가치), CAC(고객 획득 비용)**와 같은 핵심 성과 지표(KPI)와 직결된다 [10, 11]. 특히 무료 게임(F2P) 모델의 경우, 마케팅 효율성 입증을 위해 **LTV:CAC 비율을 최소 3:1 이상으로 유지**하는 것이 권장된다 [10, 12]. 이를 달성하기 위해 무과금으로도 진행이 가능하되 플레이의 지루함을 덜어주는 선에서 과금을 유도하는 정교한 밸런싱이 필수적이다 [13].
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* **행동 경제학과 플레이어 심리:** 경제 모델은 인간의 심리적 편향을 반영하여 내적 동기를 유발한다 [14, 15]. 평판, 즐거움, 유용성, 투자, 자아실현 등의 구매 동기가 존재하며 [14, 16, 17], **손실 회피(Loss Aversion), 매몰 비용 오류(Sunk Cost Fallacy), 사회적 비교(Social Comparison)**와 같은 행동 경제학적 원리를 적용하여 수익화를 강화한다 [15].
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* **인플레이션 억제 전략:** 가상 경제에서는 플레이어가 자원을 지속적으로 '파밍'할 수 있으므로 현실보다 빠르게 하이퍼인플레이션이 발생할 수 있다 [18-20]. 이를 방지하기 위해 업그레이드 비용의 점진적 상승(Incremental Mechanics), 특정 프리미엄 통화 도입, 시장 재고량에 따른 동적 가격 책정([[Dynamic Pricing|Dynamic Pricing]]), 거래 수수료 부과(Taxation), 정기적 시즌 리셋(Seasonal Resets) 등의 구조적 장치를 경제 설계에 반영해야 한다 [21-25].
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## 매 핵심
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## 🔗 지식 연결 (Graph)
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- **Related Topics:** [[핵심 성과 지표(KPI)|핵심 성과 지표(KPI]], 가상 경제 인플레이션(Game Economy Inflation), 유닛 이코노믹스(Unit Economics), [[행동 경제학(Behavioral Economics)|행동 경제학(Behavioral Economics]]
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- **Projects/Contexts:** [[마키네이션(Machinations)|마키네이션(Machinations]] 플랫폼을 통한 경제 모델링 및 몬테카를로 시뮬레이션 환경, 클래시 로얄(Clash Royale)의 엘릭서 순환 구조와 대칭적 경제 밸런싱 사례, [[알비온 온라인(Albion Online)|알비온 온라인(Albion Online]]의 암시장 시스템 및 거시경제 서모스탯을 활용한 공급량 조절 컨텍스트
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- **Contradictions/Notes:** 일반적으로 가상 경제에서 무한한 재화 공급은 화폐 가치를 떨어뜨리고 수익성을 악화시키는 '인플레이션'을 유발하므로 억제해야 하지만 [9, 20, 26], 후발 주자의 진입 장벽(Latecomer disadvantage)을 해소하고 초반 게임 진행 속도를 가속하여 유저의 이탈을 막기 위한 목적에서는 의도적이고 통제된 인플레이션 도입이 긍정적으로 작용할 수도 있다고 설명합니다 [27-29].
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### 매 핵심 component
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- **Faucets** (currency 의 source): quest reward, daily login, drop, refund.
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- **Sinks** (currency 의 destruction): repair cost, upgrade fee, gacha pull, marketplace tax.
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- **Currencies**: soft (gold, earned) / hard (gems, paid) / event (limited).
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- **Items**: consumable / equipment / cosmetic / progression-gated.
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*Last updated: 2026-04-28*
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### 매 monetization model
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- **F2P + IAP**: gacha, battle pass, cosmetic shop.
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- **Premium + DLC**: one-time purchase + expansion.
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- **Subscription**: monthly stipend + perks (FFXIV, WoW).
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- **Ad-supported**: rewarded video, interstitial.
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- **Web3 / play-to-earn (decline 2024-)**: NFT, token economy — sustainability issue.
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## 🤖 LLM 활용 힌트 (How to Use This Knowledge)
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### 매 응용
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1. Genshin Impact 의 Primogem dual-currency + 5-star pity (90 pull).
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2. Path of Exile 의 currency-as-crafting (no fixed gold) — Chaos Orb deflation.
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3. EVE Online 의 player-driven economy — ISK + PLEX 의 RMT bridge.
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4. Fortnite 의 V-Bucks + battle pass + item shop rotation.
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**언제 이 지식을 쓰는가:**
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- *(TODO)*
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## 💻 패턴
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**언제 쓰면 안 되는가:**
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- *(TODO)*
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### 1. Faucet/Sink ledger
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```python
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from dataclasses import dataclass
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from collections import defaultdict
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## 🧪 검증 상태 (Validation)
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@dataclass
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class Transaction:
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user_id: str
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currency: str
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amount: int # positive = faucet, negative = sink
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source: str # "quest:daily", "sink:repair", "shop:gacha"
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timestamp: float
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- **정보 상태:** needs_review
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- **출처 신뢰도:** A
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- **검토 이유:** *(P-Reinforce Phase 1 자동 정규화. 본문 검증 필요.)*
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## 🧬 중복 검사 (Duplicate Check)
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- **기존 유사 문서:** *(TODO: 인덱서 클러스터 리포트 참조)*
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- **처리 방식:** UPDATE (자동 정규화)
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- **처리 이유:** Phase 1 정규화 — 옛 템플릿/누락 필드 보강.
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## ⚠️ 모순 및 업데이트 (Contradictions & Updates)
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- **과거 데이터와의 충돌:** 없음
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- **정책 변화:** 없음
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## 🕓 변경 이력 (Changelog)
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| 날짜 | 변경 내용 | 처리 방식 | 신뢰도 |
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|------|-----------|-----------|--------|
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| 2026-05-08 | P-Reinforce Phase 1 정규화 (frontmatter + 헤더 표준화) | UPDATE | A |
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## 💻 코드 패턴 (Code Patterns)
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**패턴 1:** *(TODO: 이 프로젝트 컨벤션 반영한 구조 스켈레톤)*
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```text
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# TODO
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||||
def analyze_economy(txs: list[Transaction], window_days=7):
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||||
by_currency = defaultdict(lambda: {'faucet': 0, 'sink': 0})
|
||||
for tx in txs:
|
||||
key = 'faucet' if tx.amount > 0 else 'sink'
|
||||
by_currency[tx.currency][key] += abs(tx.amount)
|
||||
for cur, d in by_currency.items():
|
||||
net = d['faucet'] - d['sink']
|
||||
ratio = d['sink'] / max(d['faucet'], 1)
|
||||
print(f"{cur}: net={net}, sink/faucet={ratio:.2%}")
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||||
# Healthy: ratio in [0.85, 1.05]
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```
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||||
## 🤔 의사결정 기준 (Decision Criteria)
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||||
### 2. Gacha pity system
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||||
```python
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||||
class GachaPity:
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||||
def __init__(self, soft_pity=75, hard_pity=90, base_rate=0.006):
|
||||
self.soft = soft_pity
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||||
self.hard = hard_pity
|
||||
self.base = base_rate
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||||
self.counter = 0
|
||||
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||||
**선택 A를 써야 할 때:**
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||||
- *(TODO)*
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||||
def pull(self) -> bool:
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||||
self.counter += 1
|
||||
if self.counter >= self.hard:
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||||
self.counter = 0
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||||
return True
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||||
rate = self.base
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||||
if self.counter >= self.soft:
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||||
# Linear ramp: 0.6% → 100% over [75, 90]
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||||
rate += (self.counter - self.soft) * (1 - self.base) / (self.hard - self.soft)
|
||||
if random.random() < rate:
|
||||
self.counter = 0
|
||||
return True
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||||
return False
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||||
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||||
**선택 B를 써야 할 때:**
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||||
- *(TODO)*
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||||
# Expected pulls to 5-star ≈ 62 (Genshin verified)
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||||
```
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||||
**기본값:**
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||||
> *(TODO)*
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||||
### 3. Battle pass progression
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```typescript
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||||
type BattlePass = {
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||||
tiers: 100;
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||||
xpPerTier: 1000;
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||||
weeklyXpCap: number; // anti-burnout
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||||
premiumPrice: 950; // Primogem-equivalent
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||||
rewardValue: number; // total reward equiv-currency
|
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};
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## ❌ 안티패턴 (Anti-Patterns)
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||||
// Healthy ratio: rewardValue / premiumPrice ∈ [1.5, 3.0]
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||||
// Engagement: median user 의 50-70% completion in 70-day cycle.
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||||
```
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||||
- **[안티패턴]:** *(TODO: 무엇을 하면 안 되는가 + 이유 + 대신 무엇을)*
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||||
### 4. Inflation simulation
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||||
```python
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||||
import numpy as np
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||||
|
||||
def simulate_inflation(faucet_rate, sink_rate, initial_supply, days=365):
|
||||
supply = [initial_supply]
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||||
for d in range(days):
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||||
new = supply[-1] + faucet_rate - sink_rate
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||||
supply.append(max(0, new))
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||||
# CPI-equivalent: track price of standard basket
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||||
return np.array(supply)
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||||
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||||
# Target: weekly inflation < 2%, annual < 50%
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||||
```
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||||
### 5. Whale vs F2P parity check
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||||
```python
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||||
def progression_gap(whale_spend_usd, f2p_hours):
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||||
whale_progress = whale_spend_usd * SPEND_TO_PROGRESS # currency conversion
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||||
f2p_progress = f2p_hours * GRIND_RATE
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||||
return whale_progress / max(f2p_progress, 1)
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# Healthy: ratio < 5x for "fair F2P"; ratio > 50x → P2W backlash
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||||
```
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### 6. Marketplace tax (sink design)
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||||
```python
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||||
def list_item(seller_id, item, price):
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||||
listing_fee = price * 0.05 # 5% upfront sink
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||||
deduct_currency(seller_id, listing_fee)
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||||
create_listing(item, price)
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||||
def buy_item(buyer_id, listing):
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||||
market_tax = listing.price * 0.10 # 10% sink on sale
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||||
seller_receives = listing.price - market_tax
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||||
transfer(buyer_id, listing.seller, seller_receives)
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||||
burn_currency(market_tax) # explicit sink
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```
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||||
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### 7. Dynamic pricing (event-aware)
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||||
```python
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||||
def event_price(base_price, demand_multiplier, scarcity):
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# demand from telemetry; scarcity 0..1
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return round(base_price * demand_multiplier * (1 + scarcity))
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||||
# Limited-time skin: scarcity=1 → 2x base price acceptable
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||||
```
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### 8. Cohort LTV calculation
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```python
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||||
def cohort_ltv(cohort_users, days=180):
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||||
revenue = sum(u.total_spend(days) for u in cohort_users)
|
||||
return revenue / len(cohort_users)
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||||
# Segments: whale (>$100/mo), dolphin ($10-100), minnow (<$10), F2P ($0)
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# Healthy mobile F2P: top 1% generate 50%+ revenue (Pareto)
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||||
```
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||||
### 9. Engagement-monetization correlation
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||||
```python
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||||
import scipy.stats as stats
|
||||
# Avoid extracting from disengaged users
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||||
session_minutes = [...]
|
||||
spend_usd = [...]
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||||
r, p = stats.pearsonr(session_minutes, spend_usd)
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||||
# Healthy: r > 0.3 (engagement → spend), not r < 0 (whale-only burn)
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||||
```
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## 매 결정 기준
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| 상황 | Approach |
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|---|---|
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| Mobile F2P | Dual-currency + gacha + battle pass + soft pity |
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| MMO | Marketplace + crafting sinks + subscription |
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| Premium PC | Cosmetic shop + DLC, no gacha |
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| Competitive esport | No P2W, cosmetic-only monetization |
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| Live service | LiveOps event cycle + battle pass + limited shop |
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| Web3 (caution) | Dual-token + sustainable yield (rare success) |
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**기본값**: dual-currency + 70-day battle pass + 90-pull pity + 5-10% marketplace tax sink + telemetry-driven LiveOps.
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## 🔗 Graph
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- 부모: [[Game_Design]] · [[Monetization]]
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||||
- 변형: [[Gacha_Design]] · [[Battle_Pass_Design]] · [[Virtual_Marketplace]]
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||||
- 응용: [[Game_Balancing]] · [[LiveOps]] · [[Player_Retention]]
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||||
- Adjacent: [[Macroeconomics]] · [[Behavioral_Economics]] · [[Pareto_Distribution]]
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||||
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## 🤖 LLM 활용
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**언제**: gacha rate sheet 설계 검토, sink/faucet ledger anomaly detection, balance hypothesis brainstorming.
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||||
**언제 X**: 최종 monetization decision (regulatory + ethical 의 designer judgment), 미성년자 gacha disclosure (법적 의무).
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||||
## ❌ 안티패턴
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- **Pay-to-win** (competitive): F2P churn + whale-only retention 의 short-lived.
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||||
- **Inflation neglect**: faucet > sink 의 무관심 → currency 의 worthless.
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- **Hidden gacha rates**: 법적 risk (China, Korea 의 mandated disclosure).
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- **No spending limits**: 미성년자 protection 의 lack — refund + lawsuit.
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- **Predatory FOMO**: limited-time + dark pattern 의 abuse — brand damage.
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- **Currency proliferation**: 5+ currency 의 player confusion.
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- **No data telemetry**: economy 의 blind tuning — disaster.
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## 🧪 검증 / 중복
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- Verified (GDC talks 2022-2025, Riot/miHoYo/Supercell economy postmortems, Deconstructor of Fun analyses).
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- 신뢰도 A.
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## 🕓 Changelog
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| 날짜 | 변경 |
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|---|---|
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| 2026-05-08 | Phase 1 |
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| 2026-05-10 | Manual cleanup — game economy design full content with patterns |
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