• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2019.07a
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• pp.61-62
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• 2019

RPG장르를 기준으로 게임이용등급별 게임들의 평균 이벤트 기간의 차이를 조사, 분석한 결과, 게임이용 등급별 게임들의 이벤트 실시 기간의 평균의 차이를 보이지 않고 있음을 알 수 있다. 이에 본 연구에서는 정액제와 부분유료화 등 요금정책을 기반으로 정액제를 실시하고 있는 게임과 부분유료화를 실시하고 있는 게임간의 이벤트 실시 기간의 평균의 차이를 연구하였다.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2020.07a
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• pp.459-460
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• 2020

신대영(2019)의 정액제 게임과 부분유료화 게임간의 이벤트 실시와 관련하여 평균 이벤트 기간의 차이 연구에서 리니지2와 마비노비 두 게임간의 평균 이벤트 기간의 차이 검증에서 양측검정 결과 P값이 0.01(P>0.05)로 두 게임간의 평균 이벤트 기간은 차이가 있음을 알 수 있다. 다만 해당 연구에서는 정액제 게임으로 청소년 이용불가 게임인 리니지2와 와 부분유료화 게임으로 청소년 이용가능 게임인 마비노기 대상으로 연구하였다. 본 연구에서는 같은 등급인 청소년이용불가 게임으로 리니지2와 A3리턴즈를 선정하여 정액제와 부분유료화 등 요금정책과 평균 이벤트 기간과의 차이를 연구하였다.

• The Journal of the Institute of Internet, Broadcasting and Communication
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• v.12 no.4
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• pp.201-209
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• 2012

The point-based complex event processing handled an instantaneous event by using one time stamp in each event. However, the activity period of the event plays the important role in the field which is the same as the finance, multimedia, medicine, and meteorology. The point-based event is insufficient for expressing the complex temporal relationship in this field. In the application field of the real-time world, the event has the period. The events more than two kinds can be temporally overlapped. In addition, one event can include the other event. The relation about the events of kind of these can not be successive like the point-based event. This thesis designs and implements the method detecting the patterns of the complex event by using the interval-based events. The interval-based events can express the overlapping relation between events. Furthermore, it can include the others. By using the end point of beginning and end point of the termination, the operator of interval-based events shows the interval-based events. It expresses the sequence of the interval-based events and can detect the complex event patterns. This thesis proposes the algorithm using the active instance stack in order to raise efficiency of detection of the complex event patterns. When comprising the event sequence, this thesis applies the window push down technique in order to reduce the number of intermediate results. It raises the utility factor of the running time and memory.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2019.07a
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• pp.57-58
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• 2019

RPG장르를 기준으로 15세 이용가 게임인 리니지2와 청소년 이용 불가 게임인 아이온을 선정하여 게임간의 평균 이벤트 기간의 차이를 조사, 분석한 결과, 두 게임간의 평균 이벤트 기간은 리니지2가 47일이고 아이온이 54일로 다소 차이는 있으나, 양측검정 결과를 보면 P값이 0.794(P>0.05)로 두 게임간의 평균 이벤트 기간은 차이가 없음을 알 수 있다. 이에 본 연구에서는 전체이용가와 청소년이용불가 게임을 선정하여 게임간의 평균 이벤트 기간의 차이를 연구하였다.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2019.07a
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• pp.59-60
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• 2019

RPG장르를 기준으로 15세 이용가 게임인 리니지2와 청소년 이용 불가 게임인 아이온을 선정하여 게임간의 평균 이벤트 기간의 차이를 조사, 분석한 결과, 두 게임간의 평균 이벤트 기간은 리니지2가 47일이고 아이온이 54일로 다소 차이는 있으나, 양측검정 결과를 보면 P값이 0.794(P>0.05)로 두 게임간의 평균 이벤트 기간은 차이가 없음을 알 수 있다. 이에 본 연구에서는 청소년 이용 등급인 12세 이용가와 15세 이용가 게임을 선정하여 게임간의 평균 이벤트 기간의 차이를 연구하였다.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2018.07a
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• pp.108-109
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• 2018

이벤트는 보다 많은 소비자들을 모으기 위해 행해지는 행사로써, 최근 게임업체는 게임유저의 성격에 따라 신규, 휴면, 충성, 통상 등으로 분류하여 다양한 이벤트를 실시하고 있으며, 게임업체의 이벤트 횟수는 약 400회이며, 평균 이벤트 일수도 약 20여일 정도 진행하고 있다. 본 연구에서는 온라인 게임의 이용등급별로 평균 이벤트 기간과의 관계를 알아보고자 전체이용가, 12세이용가, 15세이용가, 청소년 이용불가 중에서 15세이용가, 청소년 이용불가 두 그룹간의 평균 이벤트 기간의 차이를 연구하였다.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2021.07a
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• pp.597-598
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• 2021

신대영(2020)의 연구에 의하면, 출시시기 기준으로 One-way ANOVA를 이용하여 리니지, 리니지2, 아이온 등 세 게임간의 평균 이벤트 기간의 차이를 조사, 분석한 결과, 세 게임간의 평균 이벤트 기간의 평균의 차이 검증에서 유의수준 P값은 0.398(P>0.05)로 세 게임간의 게임출시시기와 평균 이벤트 기간은 차이가 없다는 결과를 가져왔다. 이에 본 연구에서는 이벤트 개최 횟수를 늘려 관측수를 증가하여 t-test를 활용하여 리니지와 아이온 등 두 게임간의 게임출시시기와 이벤트 횟수의 평균의 차이에 대한 연구를 진행하여 양측검정 결과 P값이 0.002515(P>0.05)로 두 게임간의 이벤트 횟수의 평균의 차이가 있다는 연구결과를 도출하였다.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2020.07a
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• pp.457-458
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• 2020

신대영(2018, 2019)의 연구에서 RPG장르를 기준으로 T-test를 활용하여 두 게임간의 평균 이벤트 기간의 차이를 조사, 분석한 결과, 신대영(2018, 2019)의 두 연구 모두 두게임간의 평균 이벤트 기간은 차이가 없음을 알 수 있다. 이에 본 연구에서는 전체이용가, 12세이용가 그리고 청소년이용불가 게임을 선정하여 One-way ANOVA를 이용하여 세 게임간의 평균 차이를 연구하였다. 분산분석 결과, 유의수준 P값이 0.657(P>0.05)로 세 게임간의 이벤트 실시와 관련하여 평균의 차이가 없는 것으로 나타났다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2023.05a
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• pp.207-207
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• 2023

데이터 기반 강수 예측 모델은 극한 강수 이벤트의 크기를 과소 추정하는 경향이 있다. 이는 훈련 데이터에 극한 강수 이벤트보다 일반적인 강수 이벤트가 많이 포함되어 있기 때문이다. 본 연구는 이러한 딥러닝의 데이터 불균형 문제를 해소하고자 모델을 학습시킬 때 격자별 극한 강수에 더 큰 가중치를 주어 극한 강수 예측의 정확성을 높이는 방법을 제안한다. 딥러닝 모델 중 공간-시간 필드를 정확하게 예측할 수 있는 ConvLSTM 기반 강수 예측 모델을 활용하여 레이더 강수량을 예측하였다. 먼저, 훈련 기간 동안의 강수 이벤트의 누적 분포 함수 CDF(Cummulative distribution funcion)을 그린 후 극한 강수 이벤트와 일반적인 강수 이벤트의 분포를 확인하였다. 그다음, 적은 분포를 가진 극한 강수 이벤트의 더 큰 가중치를 두어 모델을 학습시켰다. 이 모델은 대한민국 중부 지역 (200km x 200km)의 5km-10분 해상도 레이더-계량기 복합 강수 필드에 대해 2009-2014년 기간 동안 훈련 되었고 2015-2016년 동안 모델의 훈련을 검증 하였고, 2017-2018년 동안 테스트 되었다. 다양한 가중치 함수를 기반으로 훈련 시킨 결과 최적화 가중치 함수 모델의 평균 NSE는 0.6 평균 RMSE는 0.00015 그리고 극한 강수 이벤트만 따로 추출한 평균 MAE는 6이다. 결과적으로 제안된 모델은 기존 방법에 비해 예측 성능을 향상 시켰으며, 격자별 가중치를 두었을 경우 일반적인 강수 이벤트 뿐만 아니라 극한 강수 이벤트의 예측의 정확도를 향상시켰다.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2020.07a
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• pp.461-462
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• 2020

국내 온라인 게임은 1996년 바람의 나라를 시작과 1998년 리니지의 성공으로 2020년 오늘날에 이르러 온라인 게임은 국내 게임산업의 중추 플랫폼으로 발전해 왔다. 1999년말부터 2000년대 초반에는 온라인 게임의 태동 시기로 온라인 게임의 수요보다 공급이 부족하였지만 20년이 지난 오늘날에는 많은 수의 온라인 게임들이 시장에 나오고 있어 광고, 이벤트 등 마케팅 활동이 중요한 시기가 되었다. 이에 게임 출시 시기에 따라 이벤트의 중요성이 게임의 성공 여부에 커다란 영향을 미칠 것으로 예상하고, 본 연구에서는 출시 시기에 따라 세 개의 게임을 선정하여 One-way ANOVA을 실시하여 세 게임간의 이벤트의 평균의 차이를 연구하였다.