• 디지털융복합연구
• /
• 제19권1호
• /
• pp.475-483
• /
• 2021

이 연구는 2018 FIFA 러시아 월드컵 영상자료에서 수집한 2차 가공 데이터와 공식기록을 비교 및 활용하여 패스 정확도의 시간적, 공간적 특성을 규명 하는데 목적이 있었다. 이를 위해 총 128경기를 대상으로 경기결과, 패스 시간, 패스 위치에 따른 패스성공률을 반복측정 이원변량분석을 활용해 검증했다. 연구결과 승패 집단 간 패스성공률의 차이는 나타나지 않았으며, 패스시간 및 위치에 대한 상호작용효과도 발견되지 않았다. 패스시간에 따른 패스성공률은 전반전이 후반전에 비해 높게나왔으며, 15~30분 지점인 전반 중반(79.2%)과 60~75분 지점인 후반 중반(77.9%)에서 가장 높은 성공률을 보였다. 패스지역에 따른 패스성공률은 수비-미드필드지역(83.9%), 미드필드-공격지역(81.7%), 수비지역(70.6%), 공격지역(61.1%)순으로 나타났다. 결론적으로 월드컵 경기의 상대적 경쟁의 강도가 높은 특성에 따라 승패 팀의 패스성공률의 차이가 나타나지 않았다고 판단되며, 향후 다양한 매개변수를 적용해 승패 요소 보다는 경기내용 자체를 분석하기 위한 후속 연구가 필요하다.

• 대한수학교육학회지:수학교육학연구
• /
• 제25권1호
• /
• pp.95-111
• /
• 2015

본 연구는 초등학교 5학년 영재학급 학생들이 유추적 사고를 활용하여 위도프 게임의 해법을 탐구하는 과정에서 보이는 사례 분석을 통하여 영재학급에서의 유용한 지도 방법을 고찰하는 데 목적이 있다. 이를 위해 I광역시에 거주하는 초등학교 영재학급 3개 반 36명의 학생들을 대상으로 수업 과정과 학습지를 분석하고 그들 중 소속 학급 내 성취 수준이 중상 이상인 6명의 학생들을 집중 관찰 및 면담하여 그들의 사고 과정을 상세히 분석하였다. 본 연구에서는 위도프 게임을 목표 문제로 삼고 이와 구조적 유사성을 지닌 퀸즈 무브 게임, 표면적 유사성을 지닌 2모둠 님 게임을 기저 문제로 하여 유사성의 유형이 해법 탐구에 미치는 영향을 확인하였다. 높은 수준의 사고를 하는 학생들은 두 문제 간의 표면적 유사성보다는 구조적 유사성에 더 주목함으로써 목표 문제의 해법을 발견해 낼 수 있음을 확인하였다. 또한 Sternberg가 제시한 유추의 7개 과정(부호화, 추론, 사상, 적용, 비교, 정당화, 반응) 중 핵심 요소인 4개 과정(부호화, 추론, 사상, 적용)을 중심으로 현장 적용 수업을 분석해 봄으로써 초등학교 영재학급에서 위도프 게임을 지도할 때 활용할 수 있는 유추의 주요 과정별 지도 방법을 제안하였다.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
• /
• 제26권4호
• /
• pp.781-790
• /
• 2015

파론도 역설은 두 개의 지는 게임이 결합하여 이기게 되거나, 두 개의 이기는 게임이 결합하여 지게 되는 역설적인 현상을 말한다. 본 논문에서는 한 투자가가 여러 개의 주식 계좌를 과거의 투자 결과에 의해 투자 종목이 결정되는 과거의존 파론도 게임의 규칙에 따라 관리하는 경우를 고려한다. 주식의 매매만으로는 전체 계좌의 평균 누적 수익금이 점차 감소하지만 주식 투자를 진행하는 중 계좌간에 일정한 금액을 재분배하면 전체 계좌의 평균 누적 수익금이 증가하는 파론도 현상이 존재할 수 있음을 2012년부터 2014년까지의 3년간의 한국거래소의 주식 데이터를 이용하여 확인한다. 반대로 계좌 간의 금액 재분배로 인해 점차 증가하는 평균 누적 수익금이 오히려 감소하는 역 파론도 현상이 발생할 수 있음도 함께 확인한다.

• 한국게임학회 논문지
• /
• 제17권4호
• /
• pp.91-100
• /
• 2017

게임 플레이어 캐릭터는 사건의 중심에 있으며 몰입에 지대한 영향을 미친다. 미국과 일본 게임 시장의 소비자를 이해하기 위해 플레이어 캐릭터 기초 특성인 나이와 성별을 비교분석할 필요가 있다. RPG와 어드벤처 장르에서 미국과 일본의 15년간 게임어워드 수상작을 연구대상으로 선정하여 나이와 성별을 분류하고 비교분석하였다. 일본 게임은 나이와 성별을 명시한 설정된 캐릭터 비율이 94.3%, 88.6%로 압도적으로 높았으나 미국 게임은 나이를 명시하지 않고 설정된 캐릭터가 가장 높았다. 본 연구는 미국과 일본 게임의 플레이어 캐릭터 나이와 성별에 설정에 차이가 있다는 점을 인식하게 하고 플레이어 캐릭터 설정의 가이드라인이 되어 게임 디자인 발전에 기여하고자 한다.

• 한국빅데이터학회지
• /
• 제4권2호
• /
• pp.73-83
• /
• 2019

4차 산업혁명의 기술 등장 이후 대규모 데이터 시대에서 새로운 가치 창출을 위한 데이터 정보 분석은 다양한 분야에서 시도되고 있다. 대용량 데이터를 빠르게 처리하는데 있어서 분산 데이터 처리는 이미 필수적이다. 하지만 아직 국방 분야에서 운용하고 있는 시뮬레이션들은 쌓여 있는 비정형 데이터를 활용할 수 있는 시스템이 미비하다. 이에 본 연구에서는 훈련간 발생하는 문제에 대응하기 위한 지휘결심에 가시화된 데이터를 제공하기 위해서 대대급 규모의 시뮬레이션 모델에 적용 가능한 분산 처리 플랫폼을 제안한다. 전략게임 데이터 50만개를 분석하는 과정으로, 데이터가 가지고 있는 여러 요인들 중 승리요인에 영향을 미치는 요소들을 분석할 수 있게 구현하였다. 결과적으로 상위 10%에 있는 팀들의 데이터를 분석하는 과정에서의 분산처리 사용한 결과를 측정 및 비교 하였다.

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

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
• /
• 제23권5호
• /
• pp.867-880
• /
• 2012

파론도 역설은 개별로는 지는 게임들이 결합하여 이기게 되거나 개별로는 이기는 게임들이 결합하여 지게 되는 역설적인 현상을 말한다. 본 논문에서는 주변의 투자 결과에 의해 매수 종목을 정하는 공간의존 파론도 게임의 규칙을 적용하여 매일 주식을 사고 파는 경우에 각 포트폴리오의 거래당 기대수익금을 계산하고, 2008년부터 2010년까지의 한국거래소의 주식 데이터를 이용하여 주식 투자에서도 파론도 역설 현상이 존재함을 확인한다.

• 한국경영과학회지
• /
• 제21권2호
• /
• pp.1-16
• /
• 1996

The personality types developed by Gustav Jung are frequently used to identify peopl's decision-making style, especially to determine which functions are dominant ones in the perception and the processing of information. In this paper, the Jungian typology is utilized to investigate if there are any systematic relations between an individual's personality type and her/his attitude toward risk. For this purpose, an experiment was conducted where 99 subjects, mostly students, participated in a computer-simulated horse racing game. Each subject's risk-seeking propensity was measured by the winning chance of the selected horse and the amount of stakes. The results of the experiment show that a decision-maker who is extrovert (E) is attitude and intutive(N) in perception of information is more likely to be risk prone than the introvert(I) and sensing(S) type. Feeling(F) function in information processing seems to induce more risk seeking attitude than thinking (T) function, but the statistical significance could not be found from the data, for this statement.

• East Asian Economic Review
• /
• 제19권3호
• /
• pp.243-273
• /
• 2015

The purpose of this paper is to identify learning in games in experimental economic settings, and apply their results to real multilateral trade negotiations, such as the Doha Development Agenda (DDA) in the World Trade Organizations (WTO). This paper argues that the structure of games including a veto player (Veto games) is similar to the WTO/DDA negotiations in that the players do not possess identical power. This paper's main contribution to the literature involves showing that learning about power is dominant over learning from simple repetition in Veto games. Additionally, this paper shows that players are concerned about how much they have gained in previous games in Veto games, although their memories generally do not last beyond the next game, and thus they tend to be selfish as they have less shares. Based on these results, there is a possibility to be more generous in the distribution of benefits by allowing players without veto power to retain special rights so that they would not be totally powerless. It also shows the necessity of having "respite" in the process of negotiations and policy options for choosing partners for winning coalitions.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
• /
• 제24권2호
• /
• pp.17-24
• /
• 2019

In this paper, we propose a new model for predicting effective Win/Loss in professional baseball game in Korea using machine learning technique. we used basic baseball data and Sabermetrics data, which are highly correlated with score to predict and we used the deep learning technique to learn based on supervised learning. The Drop-Out algorithm and the ReLu activation function In the trained neural network, the expected odds was calculated using the predictions of the team's expected scores and expected loss. The team with the higher expected rate of victory was predicted as the winning team. In order to verify the effectiveness of the proposed model, we compared the actual percentage of win, pythagorean expectation, and win percentage of the proposed model.