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머신러닝 기반의 온라인 컴퓨터 게임 핵 검출
Machine Learning based Online Computer Game Hack Detection 원문보기

한국컴퓨터정보학회 2020년도 제62차 하계학술대회논문집 28권2호, 2020 July 15, 2020년, pp.69 - 70  

이세훈 (인하공업전문대학 컴퓨터시스템과) ,  우찬혁 (인하공업전문대학 컴퓨터시스템과) ,  김기태 (인하공업전문대학 컴퓨터시스템과) ,  정석주 (인하공업전문대학 컴퓨터시스템과) ,  박전진 ((주)웰비아닷컴)

초록
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본 논문에서는 현재 운영되고 있는 온라인 게임에서 실력을 겨루는 형태의 경쟁적인 온라인 게임들에서 사용되어지고 있는 게임 핵이 게임에 미치는 영향을 제시한다. 그리고 게임 핵을 검출하기 위한 객체 인식 기술로 실시간 정보 획득이 가능한 YOLOv3 알고리즘을 사용하였다. 이는 속도가 빠른 객체인식 기술이며 이미지 속 물체의 외관 뿐만 아니라 전체적인 컨텍스트까지 학습을 진행한다. 그리고 나아가 게임 핵 검출을 위한 개발 및 운영적 측면에서 어떻게 지원돼야 하는 등의 내용을 제시한다.

AI 본문요약
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문제 정의

  • 본 논문에서는 기존의 Yolo를 이용해 전이학습을 통해서 객체인식을 정확도를 높이고 실시간으로 검출 핵을 통보할 수 있는 시스템을 개발한다.
  • 본 연구에서는 객체인식 머신러닝을 통한 컴퓨터 부정 프로그램을 자동으로 하는 시스템을 개발한다. 부정 프로그램이라 하면 흔히 핵(Hack)이라고 말하는 비인가 프로그램이다.
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