• 제목/요약/키워드: AOS - Aeon of Strife

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게임 데이터를 이용한 지표 개발과 승패예측모형 설계 (Development of game indicators and winning forecasting models with game data)

  • 구지민;김재희
    • 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.

Win-Loss Prediction Using AOS Game User Data

  • Ye-Ji Kim;Jung-Hye Min
    • 한국컴퓨터정보학회논문지
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    • 제28권12호
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    • pp.23-32
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    • 2023
  • 현대 사회의 새로운 스포츠로 정의되는 e-스포츠는 세계적으로 많은 사랑을 받는 스포츠로 자리매김했다. 그 중, E-sports를 대표하는 AOS(Aeon of Strife) 장르의 게임은 플레이어 개개인과 팀의 운영이 승패를 좌우하는 요소가 된다는 특징을 가진다. 본 논문은 실제 유저들의 게임 데이터를 수집하고 데이터를 통계적 기법으로 분석하여 정보를 제공한다. 또한, 수집한 데이터를 활용해 머신러닝 기법을 이용하여 승패 예측 모형을 설계하고 실험한다. 5개의 머신러닝 알고리즘이 사용되었고, 평균적으로 개인 데이터 모형에서는 Accuracy 80%, 팀 데이터 모형에서는 Accuracy 95%의 성능을 보인다. 본 연구에서 모형 설계 시 사용된 데이터는 개인 데이터 1,149,950건, 팀 데이터 230,234건으로 규모가 크고 일반 유저들의 플레이 성격을 잘 반영하고 있기 때문에 개발사의 게임 운영이나 일반 유저의 전략 수립 등에 도움이 될 것으로 기대한다. 실험 결과, 개인 데이터 모형과 팀 데이터 모형을 비교하였을 때, 팀 단위 모형의 성능이 상대적으로 매우 좋게 나타났다.

논타겟팅 AOS 온라인 게임 설계 및 구현 (Design and Implementation of the NonTargeting AOS Online Game)

  • 이형구;전익재
    • 한국게임학회 논문지
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    • 제14권5호
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    • pp.25-34
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    • 2014
  • 본 연구에서는 2014년 게임시장에서 최고의 점유율을 보이고 있는 AOS 장르 온라인 게임의 한계점과 이를 해결하는 개선된 설계 사항과 구현 내용을 소개한다. 제안된 게임은 기존 AOS 장르의 형식을 바탕으로, TPS 시점의 논타겟팅 형식을 추가로 접목시켜 액션성을 강조하였고 그래픽, 애니메이션, 이펙트, 사운드 등을 적절히 조화하여 게임성을 향상 시켰다. 게임 서버는 IOCP 모델의 멀티 스레드로 제작되어 많은 클라이언트들을 수용할 수 있도록 하였다. 이에 관한 클라이언트와 서버의 기술적 설계 내용을 서술한다.

AOS 장르 게임의 승패 예측 모형의 설계와 활용 (Design and Application of a Winning Forecast Model of the AOS Genre Game)

  • 구지민;유견아
    • 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.

게임 플레이 효과의 양면성과 게임 규제 태도 연구 :게임 장르를 중심으로 (Two Aspects of the Game Playing Effect and Attitude toward Game Regulation :Focused on Game Genre)

  • 정창원
    • 한국콘텐츠학회논문지
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    • 제19권12호
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    • pp.425-439
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    • 2019
  • 본 연구는 게임 플레이 효과에 대한 양면적인 측면의-긍정적(인지 욕구), 부정적(게임 중독)-효과를 분석하여 게임 규제 정책과 게임 연구가 나아가야 할 방향을 제안했다. 게임 장르의 특수성에 초점을 두고, 게임 플레이가 인지 욕구와 부정적 효과에(중독/과몰입) 미치는 영향에 대해 논의했다. 또한, 게임 플레이 효과는 게임정책과 밀접하게 관련이 있으므로, 게임 유저를 중심으로, 게임 장르와 게임 규제 정책에 대한 태도가 어떤 관계가 있는지 분석했다. 분석 결과, 게임 장르의 특성에 따라 게임 플레이의 효과와 규제에 관한 태도가 상이하게 나타났다. 게임을 오래 할수록 게임 중독 효과가 증가했지만, 동시에 인지 욕구도 상승했다. 게임 규제대상이었던 RAS(Role playing, AOS(Aeon of Strife), Strategy) 게임 장르를 플레이할수록 게임 중독을 상승시켰지만 동시에, 인지 욕구를 높이는 데도 기여했다. AR(Augmented Reality) 장르 플레이는 인지 욕구에 긍정적으로 영향을 미쳤던 반면, 전반적인 게임 규제에는 찬성하는 태도를 보였다. 본 연구결과는 게임 플레이가 가져오는 긍정적인 효과와 부정적인 효과를 동시에 트레이드 오프 (trade-off)할 수 있는 밸런싱 전략이 요구된다는 시사점을 제공한다.