• 정보보호학회논문지
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• 제28권6호
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• pp.1415-1425
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• 2018

MMORPG 장르의 온라인 게임은 가상현실 내의 모든 유저가 평등하다는 철학을 바탕으로 시작되었다. 모든 유저는 시간이라는 공정한 자원을 바탕으로 노력하는 만큼 대응되는 재물 혹은 지위를 얻을 수 있다. 그러나 게임 봇은 이러한 공정한 경쟁을 해치는 주된 원인으로, 선량한 게임 유저들에게 상대적 박탈감을 주어 게임에서 이탈하게 만든다. 게임 봇은 주로 GFG(Gold Farming Group)을 형성하여 활동하며, 게임 내의 재화를 무분별하게 수집하여 게임 내 경제 시스템에 악영향을 끼친다. 일반적인 게임 봇 탐지 알고리즘은 각각의 봇을 탐지하는 데에는 유용하나, 이는 GFG 전체가 아닌 일부이기에 보다 넓은 범위에서의 탐지가 필요하다. 본 연구에서는, MMORPG 장르에서 사용되는 아이템을 기반으로 GFG를 탐지하는 방안에 대해 제안한다. 게임 내에서 주로 거래되는 몇 가지 아이템들을 선정하고, 해당 아이템들의 거래 내역을 각각 네트워크로 표현하였다. GFG의 봇들이 아이템을 주고받는 특성들을 파악하고 이를 바탕으로 국내 유명 온라인 게임의 실제 데이터에서 GFG의 아이템 거래 네트워크를 식별할 수 있었다.

• 문화기술의 융합
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• 제8권6호
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• pp.647-653
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• 2022

데이터 마이닝은 데이터를 탐색하고 분석하여 데이터 사이의 관계나 패턴 등의 지식을 탐사하는 기법이다. 실세계에서 발생하는 데이터는 시간 속성을 포함한다. 시간 속성을 포함하는 데이터에서 유용한 지식을 찾아내기 위한 시간 데이터마이닝 연구는 미래를 예측할 수 있는 예측 판단에 효율적으로 활용될 수 있다. 본 논문은 데이터베이스를 일정한 시간 간격 단위로 구분하고, 시간 단위에서 빈발한 패턴 아이템셋을 발견하기 위한 시간 단위 그룹핑을 이용하는 알고리즘을 제안한다. 제안하는 알고리즘은 시간 단위에 포함된 트랜잭션과 아이템 정보를 매트릭스로 구성하고, 그룹핑을 통한 시간 단위에서의 빈발한 아이템셋을 발견한다. 성능평가의 실험 결과에서 수행시간은 기존의 알고리즘보다 1.2배 소요되지만, 2배 이상의 빈발 아이템셋이 탐사되었다.

• 경영정보학연구
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• 제23권1호
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• pp.1-22
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• 2021

본 연구에서는 퍼지논리 에이전트 기반 모델링(ABM: Agent-Based Modeling)을 이용한 시뮬레이션 기법을 이용하여 대표적 온라인 게임 장르인 MMORPG게임과 스포츠게임별로 게임 사용자들의 아이템 거래 행동특성을 분석하고자 한다. 온라인 게임 시장에서 아이템 거래는 게임회사의 수익성을 좌우하는 핵심변수이다. 그럼에도 불구하고, 기존 온라인 게임 연구에서는 게임 장르별로 게임 사용자들의 아이템 거래 행동특성을 면밀하게 분석하는 연구가 부족하였다. 이는 온라인 게임시장의 특성상 실증분석이 어렵기 때문이다. 이 같은 기존 연구의 한계를 극복하기 위한 방법으로 본 연구에서는 ABM을 이용한다. 한편, 게임 사용자들의 행동 특성은 게임 장르별로 달라지며 주어진 게임의 특성에 따라서 많은 편차를 보이기 때문에 그만큼 모호성과 불확실성이 수반된다. 이러한 상황을 고려하여 본 연구에서는 ABM과 퍼지 논리를 결합한 방법을 적용한다. 본 연구에서 고려한 온라인 게임 장르는 MMORPG와 스포츠게임이다. ABM과 퍼지 논리를 결합한 시뮬레이션 결과 MMORPG 게임장르에서는 사용자들이 고성능 아이템에 값비싼 가격을 지불할 동기가 있음이 확인되었다. 반면, 스포츠게임 장르의 경우 게임 사용자들은 아이템 성능 자체에는 민감하게 반응하지 않으며, 상대적으로 합리적인 가격대에서 게임 아이템 거래를 하고자 함을 알 수 있었다. 이 같은 본 연구의 분석결과로 미루어 볼 때 본 연구에서 제안하는 퍼지논리 기반의 ABM 시뮬레이션 기법은 온라인 게임사가 게임 아이템 관리 및 고객 이탈방지전략 수립 시 유용하게 사용될 가능성이 충분한 도구임을 알 수 있었다.

• 한국게임학회 논문지
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• 제5권1호
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• pp.61-66
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• 2005

아이템은 게임성을 높여주는 인터랙티브(Interactive) 요소이며, 플레이어에게 다양한 쾌감을 제공하는 요소로써 인간에게 내재된 원초적인 경제욕구를 충족시켜주고 있다. 본 논문에서는 아이템에 명성치를 주고 그것의 DB화를 통해서 플레이어들의 커뮤니티와 경제 시스템을 활성화하여 게임성을 높임과 동시에 해킹등 게임의 역기능 문제를 해결할 수 있다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2001년도 가을 학술발표논문집 Vol.28 No.2 (2)
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• pp.115-117
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• 2001

기존의 인터넷 웹사이트에서는 사용자의 만족을 극대화시키기 위하여 사용자별로 개인화 된 서비스를 제공하는 협력적 필터링 방식을 적용하고 있다. 협력적 필터링 기술은 사용자의 취향에 맞는 아이템을 예측하여 추천하며, 비슷한 선호도를 가진 다른 사용자들과의 상관관계를 구하기 위하여 일반적으로 피어슨 상관계수를 많이 이용한다. 그러나, 피어슨 상관계수를 이용한 방법은 사용자가 평가를 한 아이템이 있을 때에만 상관관계를 구할 수 있다는 단점과 예측의 정확성이 떨어진다는 단점을 가지고 있다. 따라서, 본 논문에서는 피어슨 상관관계 기반 예측 기법을 보완하여 보다 정확한 사용자 유사도를 구하는 방법을 제안한다. 제안된 방법에서는 사용자들을 대상으로 사용자가 평가를 한 아이템의 선호도를 사용해서 엔트로피를 적용하였고, 사용자가 선호도를 표시하지 않은 상품에 대해서는 Default Voting 방법을 이용하여 보다 정확한 헙력적 필터링 방식을 구현하였다.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송공학회 2004년도 정기총회 및 학술대회
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• pp.247-250
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• 2004

지금까지의 라디오는 대부분 음성중심의 프로그램을 전송하였지만 DMB로 개념화되는 라디오와 디지털 기술의 접목은 지금까지 제한적이던 멀티미디어데이터서비스를 확대시키면서 라디오에 시각성을 부여하고 있다. 라디오에 부여되는 시각성은 지금까지의 청각성보다 훨씬 중요한 의미를 가지게 되었다. 이런 추세에 맞춰서 방송 서비스에 대한 멀티미디어데이터서비스 검색 시스템도 시각성을 중심으로 새롭게 재구성되어야 할 필요성이 대두되었다. DMB서비스는 제공되는 콘텐츠에 대해 각기 다른 콘텐츠 정보가 존재하고 이러한 정보를 이용하여 사용자가 원하는 서비스를 비친, 검색하는 방법으로 변화하여야 한다. 본 논문에서는 DMB MOT를 이용하여 MPEG-21 디지털 아이템 메타데이터를 전송하고, 전송된 메타데이터를 이용하여 단말기에 사용자가 원하는 디지털 아이템의 정보를 보여줄 수 있는 브라우징 시스템을 설계하고자 한다.

• 디지털콘텐츠학회 논문지
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• 제18권8호
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• pp.1593-1601
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• 2017

빅데이터 플랫폼에서, 연관 룰 마이닝 응용프로그램은 여러 가치를 창출할 수 있다. 예를 들어, 농업 빅데이터 플랫폼에서 농가 소득을 높일 수 있는 농작물들을 농업인들에게 추천할 수 있다. 이 연관 룰 마이닝의 주요 절차는 빈발 아이템셋 마이닝으로, 이는 동시에 나타나는 아이템의 셋을 찾는 작업이다. Apriori를 비롯한 이전 연구에서는 대규모의 가능한 아이템 셋에 의한 메모리 오버로드의 이유로 만족할 만한 성능을 보일 수 없었다. 이를 개선하고자, 아이템 셋을 작은 크기로 분할하여 순차적으로 계산하도록 하는 SON 알고리즘이 제안되었다. 하지만, 단일 머신에서 SON 알고리즘을 돌릴 경우 많은 시간이 소요된다. 이 논문에서는 하둡기반의 빅데이터 플랫폼에서 SON 알고리즘 병렬처리 방식을 이용한 연관룰 탐색 기법을 소개한다. 연관 룰 마이닝을 위한 전처리, SON 알고리즘 기반 빈발 아이템셋 마이닝, 그리고 연관룰 검출 절차를 Hadoop기반의 빅데이터 플랫폼에 구현하였다. 실제 데이터를 활용한 실험을 통해 제안된 연관 룰 마이닝 기법은 Brute Force 기법의 성능을 압도하는 것을 확인하였다.

• 대한치과의사협회지
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• 제36권5호통권348호
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• pp.360-364
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• 1998

올해 또다시 6월 9일 치아의 날이 다가왔다. 지난 2월 전국을 떠들썩하게 만들었던 서울치대 교수 임용 비리사건의 악몽을 잊고 국민에게 더욱 가까이 다가갈 수 있는 기회를 맞은 셈이다. 해마다 개최되는 치아의 날 행사에 새로운 아이템의 개발이 필요하다는 목소리가 커지고 있는 시점에서 치아의 날의 역사와 문제점 그리고 개선방향에 대해서 살펴본다.

• 벤딩인더스트리
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• 제6권3호통권18호
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• pp.74-76
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• 2006

지난 3월 많은 화제를 뿌리며 등장했던 품목이 핸드북자판기이다. 아이템의 참신성, 자판기만의 전용 콘텐츠로 무장한 핸드북자판기와 과연 시장에서 어떠한 반응을 불러일으키고 있는 지 관심사가 아닐 수 없다. 사업 주체인 희망과 재미사를 찾아 그 궁금중을 풀어 봤다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제21권6호
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• pp.1183-1190
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• 2017

네트워크와 IT 기술의 발전으로 사용자들은 장소에 구애 받지 않고 어디서든 본인이 원하는 아이템을 검색하고 구매하고 있다. 이에 따라 추천시스템에서 급증하는 데이터로 인한 확장성 문제를 어떻게 해결할 것인가에 대한 연구들이 다양하게 진행되고 있다. 본 논문에서는 Tag 가중치를 적용한 아이템 기반 협업 필터링 기법과 분산 병렬 처리 방식인 MapReduce 방법을 적용한 추천 기법을 제안한다. 제안하는 기법은 속도 향상과 효율성을 위해 전처리 과정에서 아이템을 카테고리별로 분류하고 노드 수에 맞게 그룹지은 후 사용한다. 각 분산 노드에서 4번의 Map-Reduce 단계를 통해 데이터 처리를 진행하는데 사용자에게 더 나은 아이템을 추천하기 위해 유사도 계산에서 아이템 Tag 가중치를 사용한다. 마지막 Reduce 단계를 거쳐 출력된 예측값 중 상위 N개의 아이템을 추천에 사용한다. 실험을 통해 제안 하는 기법이 대량의 데이터를 효율적으로 처리하며 기존의 아이템 기반 기법보다 추천의 적합성도 향상되는 것을 확인하였다.