기계학습을 활용한 게임승패 예측 및 변수중요도 산출을 통한 전략방향 도출
DC Field | Value | Language |
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dc.contributor.author | 김용우 | - |
dc.contributor.author | 김영민 | - |
dc.date.accessioned | 2022-07-06T14:49:06Z | - |
dc.date.available | 2022-07-06T14:49:06Z | - |
dc.date.created | 2021-11-22 | - |
dc.date.issued | 2021-08 | - |
dc.identifier.issn | 1598-4540 | - |
dc.identifier.uri | https://scholarworks.bwise.kr/hanyang/handle/2021.sw.hanyang/141303 | - |
dc.description.abstract | 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. | - |
dc.language | 한국어 | - |
dc.language.iso | ko | - |
dc.publisher | 한국게임학회 | - |
dc.title | 기계학습을 활용한 게임승패 예측 및 변수중요도 산출을 통한 전략방향 도출 | - |
dc.title.alternative | Predicting Game Results using Machine Learning and Deriving Strategic Direction from Variable Importance | - |
dc.type | Article | - |
dc.contributor.affiliatedAuthor | 김영민 | - |
dc.identifier.doi | 10.7583/JKGS.2021.21.4.3 | - |
dc.identifier.bibliographicCitation | 한국게임학회 논문지, v.21, no.4, pp.3 - 12 | - |
dc.relation.isPartOf | 한국게임학회 논문지 | - |
dc.citation.title | 한국게임학회 논문지 | - |
dc.citation.volume | 21 | - |
dc.citation.number | 4 | - |
dc.citation.startPage | 3 | - |
dc.citation.endPage | 12 | - |
dc.type.rims | ART | - |
dc.identifier.kciid | ART002751013 | - |
dc.description.journalClass | 2 | - |
dc.description.isOpenAccess | Y | - |
dc.description.journalRegisteredClass | kci | - |
dc.subject.keywordAuthor | Machine Learning | - |
dc.subject.keywordAuthor | Classification | - |
dc.subject.keywordAuthor | League of Legends | - |
dc.subject.keywordAuthor | 기계학습 | - |
dc.subject.keywordAuthor | 분류 | - |
dc.subject.keywordAuthor | 리그오브레전드 | - |
dc.identifier.url | http://www.koreascience.kr/article/JAKO202125862955818.page?&lang=ko | - |
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