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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
박혜민 (성신여자대학교) 변혜원 (성신여자대학교)
저널정보
한국디지털콘텐츠학회 디지털콘텐츠학회논문지 디지털콘텐츠학회논문지 제19권 제11호
발행연도
2018.11
수록면
2,067 - 2,076 (10page)
DOI
10.9728/dcs.2018.19.11.2067

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최근 블루홀에서 개발한 배틀그라운드 게임은 고립된 섬에서 100명의 유저들이 무기와 방어구, 회복 아이템, 탈 것 등을 이용하여 최후의 1인이 남을 때까지 싸우는 다중 접속자 온라인 배틀로얄 슈팅게임이다. 이 게임을 플레이하는데 있어서 자신의 게임 상황을 종합적으로 판단하여 매 순간 교전여부를 결정해야 하는데 초급자나 미숙달자의 경우 경험 부족으로 적절하게 판단하기가 어렵다. 본 논문에서는 유저의 상황에 따라 교전여부를 추천하고 향후 지속적으로 추천 시스템을 향상시킬 수 있는 알고리즘을 개발하였다. 교전을 추천하기 위해 무기 종류, 방어구 요소, 거리 및 지형 요소를 고려한 학습데이터를 구축하고 이를 인공신경망에 학습시켰다. 실험을 통해 제시하는 알고리즘이 초급자에게 어느 정도 효과가 있는 것을 확인하였으며, 향후 게임맵 요소, 탈 것, 보급품 등의 요소를 추가함으로써 그 성능이 높아질 것으로 기대한다.
#베틀그라운드 게임 #인공신경망 #추천 알고리즘 #훈련 데이터 #교전 추천 알고리즘 #Battleground game #Artificial neural network #Recommendation algorithm #Training data #Battle recommendation algorithm

목차

요약
Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 관련연구
Ⅲ. 인공신경망을 이용한 교전 추천 알고리즘
Ⅳ. 알고리즘 성능 평가
Ⅴ. 결론 및 향후연구
참고문헌

참고문헌 (20)

참고문헌 신청
[인터넷자원] - / / https://playbattlegrounds.com/ google schola [인터넷자원] - / / http://guide.pubg.game.daum.net/?page_id=22 google schola [인터넷자원] - / / https://goo.gl/fFkrGn google schola [인터넷자원] - / / http://www.steampowered.com google schola [학술지(정기간행물)] - 김상원 / 2017 / 불완전한 오버워치 게임결과 데이터를 이용한 인공신경망 기반 영웅 캐릭터 추천 / 한국지능시스템학회 논문지 27 (3) : 268 ~ 275 dbpia

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