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불완전한 오버워치 게임결과 데이터를 이용한 인공신경망 기반 영웅 캐릭터 추천
An Artificial Neural Network-based Hero Character Recommendation using Incomplete Game Result Data of Overwatch 원문보기

한국지능시스템학회 논문지 = Journal of Korean institute of intelligent systems, v.27 no.3, 2017년, pp.268 - 275  

김상원 (한성대학교 기계전자공학부) ,  정성훈 (한성대학교 기계전자공학부)

초록
AI-Helper 아이콘AI-Helper

본 논문에서는 블리자드 회사에서 제작한 게임 중 하나인 오버워치(Overwatch)에서 불완전한 게임결과데이터를 이용하여 학습데이터를 만들고 이를 학습한 인공신경망을 통하여 사용자에게 유리한 영웅캐릭터를 추천하는 시스템을 제안한다. 인터넷 상에 존재하는 오버워치 게임결과 데이터는 그 형태가 대부분 다르고 비정형적이며 필요한 정보가 일부만 있는 등 불완전한 데이터이다. 이러한 불완전한 데이터들을 모아서 게임 상황에 따라서 적절한 영웅캐릭터를 추천할 수 있는 데이터 셋을 만들었다. 그러나 이렇게 변경된 데이터 셋은 전체 게임 상황에 비교하여 매우 작은 일부분의 결과만을 갖고 있기 때문에 그 정확도가 부족하다. 이를 해결하기 위해 변경된 데이터 셋을 학습데이터로 만들어 인공신경망에 학습을 하고 게임결과가 나오면 지속적으로 학습할 수 있는 인공신경망기반 영웅캐릭터 추천시스템을 개발하였다. 실험결과 초급자 및 중급자들의 경우 스스로 선택한 영웅의 경우보다 추천시스템이 추천한 영웅을 선택했을 때 승률이 향상되는 것을 볼 수 있었다.

Abstract ▼ AI-Helper 아이콘AI-Helper

In this paper, we propose a recommendation system for a hero character that is advantageous to the user through the artificial neural network that made learning data using incomplete game result data in overwatch produced by Blizzard company. Overwatch game result data existing on the Internet is in...

주제어

#오버워치 게임   #인공신경망   #캐릭터 추천  

참고문헌 (9)

  1. Overwatch URL: https://playoverwatch.com 

  2. K. Gurney, “An Introduction to Neural Networks,” London and New York, 1997. 

  3. Information obtained from web URL: http://i.imgur.com/eIpEvdb.jpg 

  4. Information obtained from web URL: http://i.imgur.com/Cj3xIBn.png 

  5. Information obtained from web URL: https://public.tableau.com/profile/benjamin.trautman#!/vizhome/OverwatchWorldCupMetaReport/TeamHeroPools 

  6. OpenCV web site URL: http://opencv.org/ 

  7. K.-C. Lee and J.-S. Kim, "A Study on the Self-Evolving Expert System using Neural Network and Fuzzy Rule Extraction," Journal of Korean Institute of Intelligent Systems, vol. 11, no. 3, pp. 231-240, 2001 

  8. S. Y. Kim and S. H. Kim, "Design of Neural Network based MPPT(Maximum Power Point Tracking) Algorithm for Efficient Energy Management in Urban Wind Turbine Generating System," Journal of Korean Institute of Intelligent Systems, vol. 19, no. 6, pp. 766-772, 2009 

    원문보기 상세보기 crossref

  9. D.-S. Moon and S.-H. Kim, "Study on Artificial Neural Network Based Fault Detection Schemes for Wind Turbine System," Journal of Korean Institute of Intelligent Systems, vol. 22, no. 5, pp. 603-609, 2012 

    원문보기 상세보기 crossref

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