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

• 한국건축시공학회지
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• 제22권2호
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• pp.219-228
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• 2022

본 연구는 학습자의 자발적인 참여를 유도하고 학습성과를 높이기 위해 철근공사 교육에 게임적 요소를 활용한 모바일 앱을 개발하고 적용 효과를 분석하였다. 게임 개발 모델인 4F 프로세스를 활용하여 스마트 폰 사용에 익숙한 대학생의 특성을 고려한 스마트폰 앱을 개발하였으며, 학습미션과 포인트 등의 게임 메커닉스와 낱말 맞추기나 퍼즐 게임과 같은 친숙한 게임 유형을 활용하여, 학습자의 흥미를 자극하고 학습 동기를 높일 수 있는 방식으로 앱을 개발하였다. 적용 결과 인터페이스 스타일, 지각된 유용성, 지각된 활용의 용이성, 지각된 즐거움, 활용 태도, 활용 의도 측면에서 긍정적으로 평가되었다. 따라서 철근 교육용 게임 앱을 도입하여 수업에 활용하는 것은 다양한 측면에서 교육적 성과를 낼 수 있을 것으로 판단된다.

• Human Ecology Research
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• 제54권3호
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• pp.333-349
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• 2016

This study develops and evaluates a game-based lesson plan applied to the 'Food Culture' unit of a high school Home Economics class. We developed, implemented, and evaluated lesson plans for seven periods that contained 'the Korean food table setting card,' 'the world's food culture card,' and the procedure for cards games according to the Analysis, Design, Development, Implementation, and Evaluation (ADDIE) model. 'The Korean food table setting card' consisted of 'the Korean food table setting order card' to easily understand 10 types of Korean traditional daily meals based on pictures and 'the Korean food table setting food card' to easily understand Korean traditional food based on 104 kinds of food picture and quick response (QR) code. 'The world's food culture card' consisted of 'the world's food culture quiz card' to help learners easily understand influential food culture formation factors, features of food culture, typical foods from 16 countries, and 'the world's traditional food card' to help learners easily understand typical foods from 16 countries through 63 kinds of pictures. Respective 'game guides' were also developed. High school students who studied the game-based Home Economics classes and who participated in the 'Food Culture' unit, could easily and enjoyably learn the food culture of Korea (and other countries), actively participate in learning activities, and understood the content of food culture. In addition, they evaluated that the game-based instruction was easy to remember with minimal memorizing.

• 정보처리학회논문지A
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• 제10A권6호
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• pp.709-714
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• 2003

최근 통신기술의 발달로 교육용 컨텐츠에 있어서도 학습자와 학습 컨텐츠 사이의 상호작용이 강조되고 있다. 반면에 기존의 WBI나 CAI의 경우는 학습자와 컨텐츠 사이의 단순한 상호작용만 적용하였다. 학습자간의 상호작용을 극대화 할 수 있는 게임 형태의 플랫폼은 찾아보기 어렵다. 이에 본 연구에서 개별적 독립학습에서 발생하는 학습자간의 상호작용 부재의 문제와 협동학습에서 나타나는 공동의 목표 설정 및 프로그램 구현의 어려움을 극복하기 위한 대안으로 다자간 상호 경쟁적 학습 모형을 제시한다. 또, 이를 적용한 네트워크 게임 형태의 교육 컨텐츠를 위한 설계와 플랫폼 형태로 실제 구현해 봄으로써 상호 경쟁적 학습 모형과 함께 교육용 컨텐츠의 새로운 관점을 제시해 보았다.

• 스마트미디어저널
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• 제11권2호
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• pp.9-17
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• 2022

본 연구는 야구 경기에서 선발 투수를 위기 상황 이전에 교체하기 위한 의사결정을 지원하는 예측 모델 구현을 목적으로 한다. 이를 위해 베이스볼 서번트(Baseball Savant)에서 제공하는 메이저리그 스탯캐스트 데이터를 활용하여, 선발 투수를 위기 상황 이전에 선제적으로 교체하는 예측 모델을 구현한다. 이를 위해 첫째, 데이터 탐색을 통해 선발 투수가 경기에서 직면하는 위기 상황을 도출하였다. 둘째, 선발 투수가 이닝 종료 전에 교체된 경우, 이전 이닝에서 교체하는 것으로 레이블을 구성하여 학습을 진행하였다. 학습된 모델을 비교한 결과 앙상블 기법을 기반으로 한 모델이 F1-Score가 65%로 가장 높은 예측 성능을 보였다. 본 연구의 실무적 의의는 제안하는 모델을 통해 선발 투수를 위기 상황 이전에 교체하여 팀의 승리 확률을 높이는 데 기여할 수 있으며, 경기 중 감독은 데이터 기반의 전략적 의사결정 지원을 받을 수 있을 것이다.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제11권12호
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• pp.5820-5834
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• 2017

This paper investigates the channel selection problem with dynamic users and the asymmetric interference relation in distributed opportunistic spectrum access systems. Since users transmitting data are based on their traffic demands, they dynamically compete for the channel occupation. Moreover, the heterogeneous interference range leads to asymmetric interference relation. The dynamic users and asymmetric interference relation bring about new challenges such as dynamic random systems and poor fairness. In this article, we will focus on maximizing the tradeoff between the achievable utility and access cost of each user, formulate the channel selection problem as a directional graphical game and prove it as an exact potential game presenting at least one pure Nash equilibrium point. We show that the best NE point maximizes both the personal and system utility, and employ the stochastic learning approach algorithm for achieving the best NE point. Simulation results show that the algorithm converges, presents near-optimal performance and good fairness, and the directional graphical model improves the systems throughput performance in different asymmetric level systems.

• 한국게임학회 논문지
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• 제22권1호
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• pp.33-42
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• 2022

온라인 게임에서 다른 플레이어와의 상호작용은 플레이어의 만족도에 영향을 미친다. 따라서, 비슷한 수준의 플레이어를 매치시켜 원활한 상호작용을 도모하는 것은 플레이어의 게임 경험을 위해 중요하다. 그러나, 게임의 최종승패로만 플레이어의 평가점수를 증감시키는 현재의 평가 방식으로는 신규 및 복귀 플레이어의 원활한 매칭이 불가능하다. 본 연구에서는 스타크래프트II의 리플레이를 활용하여 매치메이킹 개선을 위한 기계학습 활용방안을 제시한다. 매치메이킹의 기준이 되는 플레이어의 MMR 점수를 예측하는 기계학습 모델을 생성하고 성능을 평가하였다. 모델의 오차는 리그 평균 MMR 점수 범위의 40.4% 수준으로, 제안된 방식을 통해서 플레이어를 실력과 근접한 리그에 즉시 배치할 수 있음을 확인하였다. 또한, 결과에 대한 플레이어의 수용도를 높일 수 있도록 예측의 근거를 도출하는 방안도 제시되었다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제28권12호
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• pp.23-32
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• 2023

현대 사회의 새로운 스포츠로 정의되는 e-스포츠는 세계적으로 많은 사랑을 받는 스포츠로 자리매김했다. 그 중, E-sports를 대표하는 AOS(Aeon of Strife) 장르의 게임은 플레이어 개개인과 팀의 운영이 승패를 좌우하는 요소가 된다는 특징을 가진다. 본 논문은 실제 유저들의 게임 데이터를 수집하고 데이터를 통계적 기법으로 분석하여 정보를 제공한다. 또한, 수집한 데이터를 활용해 머신러닝 기법을 이용하여 승패 예측 모형을 설계하고 실험한다. 5개의 머신러닝 알고리즘이 사용되었고, 평균적으로 개인 데이터 모형에서는 Accuracy 80%, 팀 데이터 모형에서는 Accuracy 95%의 성능을 보인다. 본 연구에서 모형 설계 시 사용된 데이터는 개인 데이터 1,149,950건, 팀 데이터 230,234건으로 규모가 크고 일반 유저들의 플레이 성격을 잘 반영하고 있기 때문에 개발사의 게임 운영이나 일반 유저의 전략 수립 등에 도움이 될 것으로 기대한다. 실험 결과, 개인 데이터 모형과 팀 데이터 모형을 비교하였을 때, 팀 단위 모형의 성능이 상대적으로 매우 좋게 나타났다.

• 정보교육학회논문지
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• 제20권3호
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• pp.283-292
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• 2016

2015 개정 교육과정에 따라 초등학생들을 위한 다양한 SW 교육 방안들이 현장에서 연구 개발 적용되고 있다. 하지만 대부분의 SW교육이 언플러그드와 영어 Text에 기반하고 있어 영어와 수학 활동에 익숙하지 않은 초등학교 어린이들뿐만 아니라 가르치는 교사에게도 어렵게 느껴지고 있다. 이에 본 연구는 게임과 아이콘을 통해 쉽게 코딩을 가르치고 배울 수 있는 Kodu game lab 기반 '아이콘 카드 보드'를 개발하였다. 스토리활동, 코딩활동, 협력활동(SCC) 전략기반의 17차시 SW교육과정으로 구성하여 적용 검증한 결과 학생들의 코딩에 대한 흥미도 및 수업모형에서 유의미한 결과를 보였으며 전체적인 SW수업에 대해서도 86%가 만족하는 것으로 응답하였다.

• 정보교육학회논문지
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• 제23권3호
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• pp.229-235
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• 2019

게이미피케이션은 수업에 게임의 요소나 게임을 접목함으로서 학생의 흥미도를 향상시키고, 직접 참여할 수 있는 환경을 조성함으로서 보다 뛰어난 학업성취도 향상을 도우며, 이와 같은 게이미피케이션을 인공지능이라는 IT기술에 융합함으로서 초등 과정을 대상으로 핵심원리를 학습할 수 있는 교육과정을 제안한다. 제안된 교육과정은 인공지능의 학습방법에 대해 보드 게임형식으로 학습함으로서 초등 과정의 피학습자에 수준에 맞추어 원리를 이해할 수 있도록 돕는다. 이와 같은 게임의 요소를 접목한 학습방법은 피학습자에게 IT원리를 학습할 수 있도록 함으로서 다양한 관점에서 대상을 이해하는 능력을 키우고, 컴퓨팅 사고력을 강화한다. 제안된 게이미피케이션을 접목한 초등 인공지능 교육과정은 최근 2015 교육과정에서부터 크게 부각되고 있는 정보과학 교육과정의 발전에 이바지 할 수 있을 것으로 예상된다.