• 디지털융복합연구
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• 제15권4호
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• pp.461-468
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• 2017

현재 제공되고 있는 모바일 게임 추천 시스템들은 실제 사용자가 선호하는 게임에 대한 패턴을 추천하는지, 아니면 단순히 관심 정도의 패턴을 추천하는지 알 수 없어 사용자의 주관적인 선호도를 직접적으로 알 수 없다는 문제점이 있다. 이를 해결하기 위하여 사용자들의 주관적인 선호도를 직접적으로 반영한 계층적 분석 방법(Analytic Hierarchy Process, AHP) 기반 모바일 게임 추천 시스템을 개발하였지만, 사용자들이 선호하는 항목에 대한 척도가 같다고 할지라도 선호하는 정도까지 동일하다고 볼 수 없다는 문제가 발생하였다. 본 연구에서는 이와 같은 문제점을 해결하기 위해 Fuzzy-AHP 기법의 삼각 퍼지 수(Triangular Fuzzy Numbers)와 베이지안 네트워크에서 평가 항목의 독립성을 적용한 모바일 게임 추천 시스템을 구현하였다. 그 결과 본 연구에서 제안한 추천 시스템이 기존의 시스템과 비교하여 볼 때 추천 결과의 정확도 및 사용자의 만족도가 가장 높은 것을 확인할 수 있었다.

• Journal of Information Processing Systems
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• 제1권1호
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• pp.107-111
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• 2005

When a pedagogical agent system aims to provide students with interactive help, it needs to know what knowledge the student has and what goals the student is currently trying to achieve. That is, it must do both assessment and plan recognition. These modeling tasks involve a high level of uncertainty when students are allowed to follow various lines of reasoning and are not required to show all their reasoning explicitly. In this paper, the student model for interactive edutainment applications is proposed. This model is based on Bayesian Networks to expose constructs and parameters of rules and propositions pertaining to game and problem solving activities. This student model could be utilized as the emotion generation model for student and agent as well.

• 한국산업정보학회논문지
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• 제23권6호
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• pp.9-19
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• 2018

최근 게임 산업의 발달과 게임 방송에 대한 사람들의 관심이 많아짐에 따라 기존 게이머들이 아닌 사람들도 게임에 관심을 많이 보이고 있고, 게임 구매로 이어지고 있다. 하지만, 일반 사용자가 매일 수십 개씩 발매되는 게임 중에 어떤 게임이 자신이 재밌게 즐길 수 있는 게임인지를 판단하기 어렵다. 따라서 게임 판매 플랫폼에서 게임 추천 기능을 갖추고 있지만 그들의 매출 증가를 위한 수단으로 사용되어 그들의 할인 제품이나 신제품에 초점을 맞춰 추천을 해주기 때문에 추천 시스템의 정확도가 낮다. 이러한 이유 때문에 본 논문에서는 사용자에 대한 추천 만족도를 높이고 사용자 경험을 적절히 반영한, 사용자가 남긴 평점을 기반으로 한 게임 추천 시스템을 구성하였다. 시스템에서는 협력 필터링을 이용한 예상 평가 점수 기능과 나이브 베이지안을 이용한 게임 추천 기능을 구현하여 사용자에게 빠르고 정확한 추천을 할 수 있도록 구현하였다. 결과적으로 예상 평점 알고리즘의 경우 2.4초의 처리 속도와 평균 72.1퍼센트의 정확도를 얻었고, 게임 추천 알고리즘의 경우 75.187퍼센트의 정확도를 얻어 사용자에게 빠르고 정확한 추천 결과를 제시 할 수 있었다.

• Journal of Communications and Networks
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• 제17권1호
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• pp.75-83
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• 2015

In mobile ad-hoc networks (MANETs), nodes are mobile in nature. Collaboration between mobile nodes is more significant in MANETs, which have as their greatest challenges vulnerabilities to various security attacks and an inability to operate securely while preserving its resources and performing secure routing among nodes. Therefore, it is essential to develop an effective secure routing protocol to protect the nodes from anonymous behaviors. Currently, game theory is a tool that analyzes, formulates and solves selfishness issues. It is seldom applied to detect malicious behavior in networks. It deals, instead, with the strategic and rational behavior of each node. In our study,we used the dynamic Bayesian signaling game to analyze the strategy profile for regular and malicious nodes. This game also revealed the best actions of individual strategies for each node. Perfect Bayesian equilibrium (PBE) provides a prominent solution for signaling games to solve incomplete information by combining strategies and payoff of players that constitute equilibrium. Using PBE strategies of nodes are private information of regular and malicious nodes. Regular nodes should be cooperative during routing and update their payoff, while malicious nodes take sophisticated risks by evaluating their risk of being identified to decide when to decline. This approach minimizes the utility of malicious nodes and it motivates better cooperation between nodes by using the reputation system. Regular nodes monitor continuously to evaluate their neighbors using belief updating systems of the Bayes rule.

• 응용통계연구
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• 제30권6호
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• pp.1015-1025
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• 2017

베이지안개인화순위(Bayesian personalized ranking) 방법은 내재적 피드백 자료를 분석하는 최첨단 추천시스템 통계기법 중 하나이다. 하지만, 기존의 베이지안개인화순위 방법은 내재적 피드백 자료를 변환한 이진 자료만을 고려하기 때문에 정보의 손실이 있을 수 있다는 단점이 있다. 이를 해결하기 위해 본 논문에서는 내재적 피드백 자료의 수치적 크기에 기반한 확실함의 정도(level of confidence)를 고려하는 변형베이지안개인화순위 방법을 제안한다. 제안한 방법은 기존 방법처럼 상품간의 개인선호도에 관한 직관적인 확률모형 구조를 여전히 지니면서 내재적 피드백의 수치적 크기를 확실함의 정도로 반영할 수 있다는 점에서 유용하다. 또한 제안한 변형 베이지안개인화순위 방법을 수치적으로 구현하기 위해 확률그라디언트하강(stochastic gradient descent) 기법에 기반한 계산 알고리즘을 제시한다. 마지막으로, 스팀 비디오 게임 실제 데이터 분석을 통하여 기존방법에 비해 우수한 성능을 입증한다.

• 대한교통학회지
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• 제22권7호
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• pp.71-78
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• 2004

본 연구의 목적은 통행 배정의 교통 메크로 이론을 게임이론에 적용하여 교통 운영자 입장에서 총 사회적 비용이 최소가 되는 최적의 VMS 제공 전략을 찾아 교통 운영 관리의 효율성을 증진시키는 것이다. 연구의 방법은 게임 이론 중 신호게임과 베이지안 게임을 사용하였다. 게임이론에서는 모형의 구성을 기본적으로 "경기자"로 구분한다. 본 연구의 경기자는 운전자와 운영자로 설정하였다. 운전자는 각자의 통행시간이 최소가 되는 UE 상태로 움직이는 것을 보수로 설정하였고, 운영자는 전체 시스템의 통행시간이 최소가 되는 SO 상태로 운영하는 것을 보수로 설정하였다. 운전자는 각 각의 기대통행 시간이 최소가 되는 경로선택을 한다. 이와 같이 모형으로 설정한 게임에 의해서 운영자는 운전자의 예측을 미리 계산할 수 있으며, 통행비용이 최소가 되는 최적의 네쉬 균형을 찾을 수 있다. 최적의 네쉬 균형이 바로 최적의 VMS 제공 전략이 될 수 있다. 이와 같이 설정된 게임을 통해 최적 VMS 전략 모형을 개발하고 개발된 모형을 모의 네트웍에 적용하여 실제 비용감소의 효과를 분석하였다.

• Journal of Communications and Networks
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• 제10권3호
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• pp.268-286
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• 2008

In this work, we review the routing models that use game theoretical methodologies. A very common assumption in the analysis and development of networking algorithms is the full cooperation of the participating nodes. Most of the analytical tools are based on this assumption. However, the reality may differ considerably. The existence of multiple domains belonging to different authorities or even the selfishness of the nodes themselves could result in a performance that significantly deviates from the expected one. Even though it is known to be extensively used in the fields of economics and biology, game theory has attracted the interest of researchers in the field of communication networking as well. Nowadays, game theory is used for the analysis and modeling of protocols in several layers, routing included. This review aims at providing an elucidation of the terminology and principles behind game theory and the most popular and recent routing models. The examined networks are both the traditional networks where latency is of paramount importance and the emerging ad hoc and sensor networks, where energy is the main concern.