• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• 제25권4호
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• pp.745-753
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• 2014

파론도 역설은 개별로는 지는 게임들이 결합하여 이기게 되거나 개별로는 이기는 게임들이 결합하여 지게 되는 역설적인 현상을 말한다. 여러 명의 게임자들이 둘러앉아 게임을 진행할 때, 임의로 선택된 게임자 본인의 과거 실적에 의해 승패 확률이 정해지는 경우와 게임자의 양옆에 있는 다른 게임자들의 실적에 의해 승패 확률이 정해지는 경우를 비교한다. 게임자들의 수와 승패 확률에 의해 계산되는 기대상금을 비교하여 협력에 의한 파론도 효과가 존재함을 확인한다.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• 제28권2호
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• pp.237-250
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• 2017

스포츠의 새로운 분야로 자리 잡고 있는 e-스포츠는 국내 뿐 아니라 해외에서도 많은 인기를 얻고 있다. 그 중 AOS (aeon of strife) 장르의 게임들은 대표적인 e-스포츠 대회 중 하나로 주목받으며, 방송 및 미디어 매체는 다양한 통계 지표를 활용한 게임 중계를 실시하고 있다. 본 논문에서는 AOS 장르의 게임인 리그오브레전드의 게임 데이터를 이용한 통계적 분석으로 게임 내 지표를 개선하고 승패예측을 위한 승패예측모형을 설계한다. 인자 분석을 통해 구한 인자로 기존의 지표를 개선하는 새로운 지표를 창출하고, 판별 분석, 인공신경망, SVM을 이용한 승패예측모형을 추정해 모형 간 비교를 실시하였다. 그 결과, 게임 내 포지션의 특성을 반영한 인자 점수로 새로운 지표를 제안하였으며, 세 가지 승패예측모형은 모두 평균 95% 의 높은 정분류율을 보였다.

• 한국게임학회 논문지
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• 제21권4호
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• pp.3-12
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• 2021

본 연구에서는 게임 초반 10분의 데이터를 이용하여 리그오브레전드 게임의 최종승패를 랭크별로 예측하고, 구축된 승패예측 모형으로부터 변수중요도를 추출하여 승리를 위한 초반 게임운영의 방향성을 알아보았다. 그 결과 모든 랭크에서 70% 이상의 정확도로 승패를 예측할 수 있었다. 이는 경기 양상이 대부분 뒤집히지 않고 최종승패로 이어지는 것을 의미하며, 이러한 경향성은 상위 랭크로 갈수록 더욱 강하게 나타났다. 랭크와 무관하게 킬(데스)가 초반 게임에서 최종승패에 가장 큰 영향을 미치는 요소로 나타났으나, 일부 변수는 랭크에 따라 중요도 순위가 변화하였고 이는 유저가 속한 랭크에 따라 승리에 효과적인 초반 전략방향에 차이가 있음을 시사한다.

• 정보과학회 컴퓨팅의 실제 논문지
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• 제23권1호
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• pp.37-44
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• 2017

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 게임 중의 하나인 리그오브레전드의 게임 데이터를 이용해 데이터 마이닝 기법을 이용한 게임의 전략적 분석을 실시한다. 통계적 승률 예측 기법인 로지스틱 회귀분석과 판별 분석 및 인공신경망을 이용하여 게임의 승패 예측 모형을 설계하고 실험한다. 게임 데이터 분석 결과는 확률을 표시한 그래프로 표현되어 게임 플레이를 돕기 위해 개발된 시각적 도구에 이용한다. 승패 예측 모형의 실험 결과, 평균적으로 95%의 높은 분류율을 보이고 시각화 도구를 통해 게임 플레이의 다양한 전략 수립에 이용됨을 보인다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2021년도 제63차 동계학술대회논문집 29권1호
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• pp.217-218
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• 2021

본 논문에서는 다층 퍼셉트론을 활용하여 League of Legends 게임의 승패를 예측하는 Deep Neural Network 프로그램을 설계하는 방법을 제안한다. 연구 방법으로 한국 서버의 챌린저 리그에서 행해진 약 26000 경기 데이터 셋을 분석하여, 경기 도중 15분 데이터 중 드래곤 처치 수, 챔피언 레벨, 정령, 타워 처치 수가 게임 결과에 유의미한 영향을 끼치는 것을 확인하였다. 모델 설계는 softmax 함수보다 sigmoid 함수를 사용했을 때 더 높은 정확도를 얻을 수 있었다. 실제 LOL의 프로 게임 16경기를 예측한 결과 93.75%의 정확도를 도출했다. 게임 평균시간이 34분인 것을 고려하였을 때, 게임 중반 정도에 게임의 승패를 예측할 수 있음이 증명되었다. 본 논문에서 설계한 이 프로그램은 전 세계 E-sports 프로리그의 승패예측과 프로팀의 유용한 훈련지표로 활용 가능하다고 사료된다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2020년도 제61차 동계학술대회논문집 28권1호
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• pp.259-260
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• 2020

모바일 게임 시장 규모가 커짐에 따라 RPG, 보드게임 등 다양한 종류의 모바일 게임이 출시되고 있다. 그 중 보드게임의 경우 대부분이 과도한 과금 요소, 지나치게 운에 따라 승패가 결정되어 이에 불만을 가지는 사용자들이 많다. 본 논문에서는 기존 보드게임의 형식을 탈피해 새로운 보드게임 형식을 제공하고, 운적인 요소와 과금 요소를 최소화하여 전략을 통해 승패를 가르는 모바일 기반 게임 애플리케이션을 개발하였다. 또한 보드게임에 레이싱 요소를 결합함으로써 턴 방식이 아닌 실시간 방식으로 게임을 운영하고, 게임의 긴박감을 증가시켜 색다른 경험과 재미를 제공한다.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• 제22권4호
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• pp.631-641
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• 2011

과거 시행의 승패 결과에 의해 현재 시행의 승패 확률이 결정되는 과거 의존 파론도 게임을 고려한다. 여러 명의 게임자들이 과거 의존 파론도 게임을 구성하는 공정한 두 게임 중에서 한 게임을 임의로 선택하는 전략과 매 시행 때마다 현재의 상태를 이용하여 그 기대상금이 최대인 게임을 선택하는 전략을 비교한다. 현재의 상태를 고려하지 않고 임의적으로 게임을 선택하는 전략은 점차 기대상금이 양수가 되어 결국 이기는 게임이 되는 반면에 현재의 상태를 이용하여 최적의 게임을 선택하는 전략은 게임이 진행될수록 오히려 기대상금이 0으로 일정하게 되는 역설적인 현상이 나타남을 확인하고, 이러한 역설적인 현상이 발생하는 확률 모수의 범위를 찾는다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제26권4호
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• pp.213-221
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• 2021

이 논문은 League of Legends (LOL) 게임의 승패를 예측하기 위하여 Deep Neural Network Model 시스템을 제안한다. 이 모델은 다양한 LOL 빅데이터를 활용하여 TensorFlow 의 Keras에 의하여 설계하였다. 연구 방법으로 한국 서버의 챌린저 리그에서 행해진 약 26000 경기 데이터 셋을 분석하여, 경기 도중 데이터를 수집하여 그 중에서 드래곤 처치 수, 챔피언 레벨, 정령, 타워 처치 수가 게임 결과에 유의미한 영향을 끼치는 것을 확인하였다. 이 모델은 Sigmoid, ReLu 와 Logcosh 함수를 사용했을 때 더 높은 정확도를 얻을 수 있었다. 실제 LOL의 프로 게임 16경기를 예측한 결과 93.75%의 정확도를 도출했다. 게임 평균시간이 34분인 것을 고려하였을 때, 게임 중반 15분 정도에 게임의 승패를 예측할 수 있음이 증명되었다. 본 논문에서 설계한 이 프로그램은 전 세계 E-sports 프로리그의 활성화, 승패예측과 프로팀의 유용한 훈련지표로 활용 가능하다고 사료된다.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제9권2호
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• pp.61-68
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• 2020

e-sports는 최근 꾸준한 성장을 이루면서 세계적인 인기 스포츠 종목이 되었다. 본 논문에서는 e-sports의 대표적인 게임인 리그오브레전드 경기 시작 단계에서의 승패 예측 모델을 제안한다. 리그오브레전드에서는 챔피언이라고 불리는 게임 상의 유닛을 플레이어가 선택하여 플레이하게 되는데, 각 플레이어의 선택을 통하여 구성된 팀의 챔피언 능력치 조합은 승패에 영향을 미친다. 제안 모델은 별다른 도메인 지식 없이 플레이어 단위 챔피언 능력치를 팀 단위 챔피언 능력치로 임베딩한 Bidirectional LSTM 임베딩 기반 딥러닝 모델이다. 기존 분류 모델들과 비교 결과 팀 단위 챔피언 능력치 조합을 고려한 제안 모델에서 58.07%의 가장 높은 예측 정확도를 보였다.

• 디지털융복합연구
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• 제19권12호
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• pp.435-441
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• 2021

최근 디지털미디어 기술의 발전으로 관객에게 실감 나고 사실적인 전시 체험을 제공하는 몰입형 체험전시들이 늘어나고 있다. 본 연구에서는 이러한 몰입형 체험전시들의 대표사례들을 전시연출 요소를 중심으로 분석하고, 몰입형 체험전시 연출 및 기획에 게임기획 요소를 적용하여 개최 및 운영한 '히어로의 모험' (이하 히어로의 모험) 전시 사례를 소개하였다. 본 전시는 도전, 목표, 갈등, 규칙, 승패와 같은 게임기획 요소를 적용하여, 캐릭터의 갈등구조 설정 및 악당 캐릭터를 물리치는 도전과 목표를 제시하고, 승패를 가루는 전시 게임들을 제공하여, 최종 보스까지 물리치도록 전시를 디자인했다. 연구를 통해 관객의 전시 만족을 위해 게임 요소 적용이 더 효과적이다 보기는 어렵지만, 관객의 콘텐츠 소비 시간을 늘리고 재방문을 높이기 위해서는 게임기획 요소 적용을 고려하는 것을 제언하는 바이다.