• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• v.20 no.6
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• pp.973-982
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• 2009

Two losing games that can be combined, either by periodic alternation or by random mixture, to form a winning game are known as Parrondo games. We consider a collective version of Parrondo games in which players are allowed to choose the game to be played by the whole ensemble in each turn. In this paper, we analyze the long-range optimization strategy for all choices of the parameters and find the expected average profit in the steady state.

• Review of KIISC
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• v.27 no.4
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• pp.36-42
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• 2017

온라인 게임 내의 가상재화인 게임 머니 취득을 목적으로 한 게임 봇의 사용이 게임 서비스에 심각한 문제를 야기하고 있다. 때문에 게임 회사에서도 보안 솔루션을 도입하는 등 여러 가지 대응을 시도하고 있으며 그에 대한 사례로 실제 라이브 서비스에서 게임 봇 탐지에 사용하였던 애니메이션 유사도 분석 프레임워크를 제안한다. 사람과 게임 봇 간에는 애니메이션 패턴 차이가 존재하기에 이를 분석하면 게임 봇을 탐지할 수 있다. 제안하는 프레임워크는 도메인 전문가가 설정한 룰셋에 의존하지 않고 애니메이션 패턴 데이터를 기반으로 생성한 모델을 활용하기에 작업장에서 우회하기가 어려우며, 분석 모델 업데이트만으로 대응이 가능하다는 점에서 게임 운영상 장점이 많다. 이러한 장점들로 향후 애니메이션 패턴 유사도 분석 기법이 게임 봇 탐지에 다양하게 활용될 수 있을 것으로 기대된다.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• v.25 no.4
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• pp.745-753
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• 2014

Parrondo paradox is the counter-intuitive situation where individually losing games can combine to win or individually winning games can combine to lose. In this paper, we compare the history-dependent Parrondo games and the space-dependent Parrondo games played cooperatively by the multiple players. We show that there is a probability region where the history-dependent Parrondo game is a losing game whereas the space-dependent Parrondo game is a winning game.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2019.01a
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• pp.355-356
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• 2019

글로벌 게임 시장 규모가 전년 대비 13.3% 늘어나고 국내 게임 시장 규모도 전년 대비 6.2%로 증가되고 있는 것이 현재 게임 산업의 현황이다. 그러나 이에 반해 게임을 향한 해킹 공격도 지금 이 순간에도 지능화되고 횟수 역시 기하급수적으로 늘어가는 것도 현 게임 산업의 실태이다. 본 논문에서는 게임을 기반으로 게임 사용자들의 중요한 데이터를 탈취하고 피해를 막기 위해서 좀 더 다른 시각에서 게임 해킹을 방어할 수 있는 방법으로 사이버 보안 테스트를 이용하여 현재 게임 사이트의 보안상태를 점검하고 개선할 수 있는 방법을 제시한다.

• Journal of the Korea Society of Computer and Information
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• v.26 no.4
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• pp.213-221
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• 2021

In this paper, we suggest the Deep Neural Network Model System for predicting results of the match of 'League of Legends (LOL).' The model utilized approximately 26,000 matches of the LOL game and Keras of Tensorflow. It performed an accuracy of 93.75% without overfitting disadvantage in predicting the '2020 League of Legends Worlds Championship' utilizing the real data in the middle of the game. It employed functions of Sigmoid, Relu and Logcosh, for better performance. The experiments found that the four variables largely affected the accuracy of predicting the match --- 'Dragon Gap', 'Level Gap', 'Blue Rift Heralds', and 'Tower Kills Gap,' and ordinary users can also use the model to help develop game strategies by focusing on four elements. Furthermore, the model can be applied to predicting the match of E-sports professional leagues around the world and to the useful training indicators for professional teams, contributing to vitalization of E-sports.

• KIISE Transactions on Computing Practices
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• v.21 no.10
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• pp.658-669
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• 2015

The paradigm of game development changes with technological trends. If the system can analyze and determine undefined inputs, users' input choices are not restricted. Therefore, game scenarios can have multifarious flows depending upon the user's input data. In this paper, we propose a method of including an output plan in the game system that is based on the user's input but is not restricted to predefined choices. We have implemented an experimental game on the Android platform by combining network communication and APIs. The game interface works as follows: first, the user's input data is transmitted to the server using HTTP protocol; then, the server carries out an analysis on the input data; and finally, the server returns the decision result to the game device. The game can provide users a scenario that corresponds to the decision results. In this paper, we used an image file for the user's input data format. The server calculates similarities between the user's image file and reference images obtained from the Naver Image Search API and then returns determination results. We have confirmed the value of integrating the game development framework with other computing technologies demonstrating the potential of the proposed methods for application to various future game interfaces.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2014.04a
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• pp.301-304
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• 2014

비정형 게임 Big Data에서 고효율 정보를 추출하고, 신뢰 할 수 있는 클러스터 게임서버 환경을 위한 병렬 처리를 위해 MapReduce를 사용한다. 본 논문에서는 빈번하게 입력되는 신규 게임데이터 처리를 위해 함수 Demap을 사용하는 Incremental MapReduce를 적용하여 불필요한 중간 값 저장과 재계산 없이 점차적으로 MapReduce 함수를 실행한다.

• Proceedings of the Korea Contents Association Conference
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• 2019.05a
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• pp.277-278
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• 2019

한국, 중국, 일본 3개 국가 30개 모바일 게임을 대상으로 초반 로그인 플로우를 조사하고 특징을 분석하였다. 그 결과, 한중일 3국의 차별별적인 UX디자인 전략을 확인할 수 있었다. 중국의 게임들은 한중일 중 최초 로그인에 소요되는 시간이 가장 짧고 약관동의 등 사용자가 불필요하게 느끼는 절차는 로그인이 완료된 다음 후순위로 둔 것으로 확인할 수 있었다. 일본의 경우 아이디/비번 입력으로 대표되는 로그인 개념 자체를 없애고, 유저가 원할 경우에만 데이터 백업을 할 수 있는 장치를 후반에 마련해둔 뒤, 최대한 빠르게 게임 플레이를 경험 할 수 있게 설계한 게임들이 많았다.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2021.07a
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• pp.611-612
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• 2021

매치 3게임에서 플레이테스팅 방법은 전통적으로 사람들을 이용하는 방법으로 지속되어 왔으며, 최근에는 딥러닝을 이용하는 방법으로서 게임의 장르적인 특성들을 고려해서 각 레벨에 대한 플레이 데이터를 이용한 지도학습 방법과 환경과 상황 그리고 보상을 통한 강화학습 방법들이 연구되고 있다. 본 논문에서는 매치 3게임에서 강화학습을 이용한 플레이테스팅의 향후 연구 방향성에 대해서 기준을 제시한다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2023.05a
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• pp.192-193
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• 2023

게임 산업의 성장에 맞춰 그에 따른 게임시스템 보안, 무결성 보장의 중요성 또한 커지고 있다. 본 논문에서는 게임 시스템과 TrustZone을 결합시켜 TrustZone의 Normal World와 Secure World 영역과 그 기능을 활용하여 게임 내 주요 데이터의 위·변조를 방지하여 시스템의 무결성을 보다 높은 수준에서 보장하는 방식을 탐구해보고자 한다.