정보과학회 컴퓨팅의 실제 논문지 (KIISE Transactions on Computing Practices)
Current Result Document :
| 한글제목(Korean Title) |
AOS 장르 게임의 승패 예측 모형의 설계와 활용 |
| 영문제목(English Title) |
Design and Application of a Winning Forecast Model of the AOS Genre Game |
| 저자(Author) |
구지민
유견아
Ji-Min Ku
Kyeonah Yu
|
| 원문수록처(Citation) |
VOL 23 NO. 01 PP. 0037 ~ 0044 (2017. 01) |
한글내용
(Korean Abstract) |
AOS(Aeon of Strife)장르의 게임들은 단순히 즐기는 컴퓨터 게임이 아닌 대표적인 e스포츠 종목으로 자리매김하고 있으며 전문성을 필요로 하는 스포츠의 특성상, 게임 플레이 패턴 및 시즌 별 캐릭터 선택 등 게임 운영에 필요한 통계 분석의 중요성이 증가하고 있다. 본 논문에서는 대표적인 AOS 게임중의 하나인 리그오브레전드의 게임 데이터를 이용해 데이터 마이닝 기법을 이용한 게임의 전략적 분석을 실시한다. 통계적 승률 예측 기법인 로지스틱 회귀 분석과 판별 분석 및 인공 신경망을 이용하여 게임의 승패 예측모형을 설계하고 실험한다. 게임데이터 분석결과는 확률을 표시한 그래프로 표현되어 게임플레이를 돕기 위해 개발된 시각적 도구에 이용한다. 승패 예측 모형의 실험 결과, 평균적으로 95%의 높은 분류율을 보이고 시각화 도구를 통해 게임 플레이의 다양한 전략수립에 이용됨을 보인다.
|
영문내용
(English Abstract) |
Games of the AOS genre are classified as an e-sport rather than a recreational computer game. The involved statistical analyses such as game playing patterns and the season’s characters gain importance due to the expertise-requiring nature of sports. In this study, the strategic analysis of computer games was conducted by using data mining techniques on League of Legend, a representative AOS game. We designed and tested a winning forecast model using winning percentage prediction techniques such as logistic regression analysis, discriminant analysis, and artificial neural networks. The game data analysis results were represented by a probabilistic graph and used in the visualization tool for game play. Experimental results of the winning forecast model showed a high classification rate of 95% on average with potential for use in establishing various strategies for game play with the visualization tool.
|
| 키워드(Keyword) |
데이터마이닝
게임데이터
승패예측모형
로지스틱회귀분석
판별분석
인공신경망
data mining
game data
winning forecast model
logistic regression analysis
discriminant analysis
artificial neural networks
|
| 파일첨부 |
PDF 다운로드
|
