• 한국게임학회 논문지
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• 제15권4호
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• pp.59-68
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• 2015

정보통신기술의 발달로 빅데이터 분석을 통해 사람들 일상의 기록과 잠재적 요구까지 통찰할 수 있게 되었으며, 우리의 일상 속에서 방대한 정보를 실시간으로 도출하고 있다. 여러 산업이나 기업에서 이미 빅데이터와 결합시켜 비즈니스 등 다양한 분야에 활용하고 있지만 게임 산업에서의 빅데이터 활용은 아직까지 미흡한 실정이다. 이에 본 연구에서는 데이터 마이닝을 기법을 적용하여 전략시뮬레이션 게임 데이터를 분석하였다. 전략시뮬레이션 게임 데이터를 Decision Tree, Random Forest, Multi-class SVM, Linear Regression 분석 기법을 적용하여 게임 유저의 게임수준에 영향을 미치는 요인을 분석하였다. 게임수준을 예측하는데 있어 가장 우수한 성능을 보인 기법과 변수들을 도출하여 게임 디자인과 사용성을 증대시키기 위한 제안을 하고자 한다.

• 산업공학
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• 제16권2호
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• pp.258-267
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• 2003

Recently, virtual reality technologies have been rapidly developed and realtime virtual simulation methods have been extensively employed for several application areas such as game, sports, manufacturing, military, and so on. A 3D database in realtime virtual simulation plays a key role because it makes users feel reality in virtual space. In a application view of 3D database, a systematic construction approach is required to reduce its construction time and increase its quality. However, many researches have been mostly focused on realtime graphic issues and its key technologies. In virtual simulation of transportation equipments, this paper proposes a systematic construction process of 3D database consisting of four stages as follows: 1) determine the activity space of a equipment, 2) collect data related to 3D database construction, 3) make a 3-dimensional modeling strategy, and 4) generate and evaluate a 3D model. This paper also introduces a new procedure of 3D environment modeling, which summarizes and expands our modeling experiences, to be used as a modeling guide.