초록 ▼

연구의 목적 및 내용
본 연구개발은 청소년의 게임중독을 줄이기 위한 ‘이이제이(以夷制夷)’적 접근과 그와 관련된 기술적 해결 방안을 제안함
● 정확한 분류기 개발을 위한 진화 랜덤 포레스트 기술 설계
- 진화적 접근법을 도입한 기계학습 기술 개발
● 진화 랜덤 포레스트를 적용한 게임 중독률 분석 구조 설계
● ‘이이제이’적 게임 개발
- 게임 중독률을 줄이기 위한 게임화된 접근 방법
- 게임 중독률을 가상 게임 내 능력치로 사용하며 두 집단과의 긍정적 경쟁을 통한 또래압력 유도 및 게임 중독률의

연구의 목적 및 내용
본 연구개발은 청소년의 게임중독을 줄이기 위한 ‘이이제이(以夷制夷)’적 접근과 그와 관련된 기술적 해결 방안을 제안함
● 정확한 분류기 개발을 위한 진화 랜덤 포레스트 기술 설계
- 진화적 접근법을 도입한 기계학습 기술 개발
● 진화 랜덤 포레스트를 적용한 게임 중독률 분석 구조 설계
● ‘이이제이’적 게임 개발
- 게임 중독률을 줄이기 위한 게임화된 접근 방법
- 게임 중독률을 가상 게임 내 능력치로 사용하며 두 집단과의 긍정적 경쟁을 통한 또래압력 유도 및 게임 중독률의 감소 유도

연구결과
진화 랜덤 포레스트
● 기존 기계학습 방법에 비해 1.87% 높은 정확도를 보여주었으며 Artificial Neural Network와 비교하여 더욱 빠른 처리속도와 함께 1.1% 높은 정확도를 보여줌

게임 중독률 측정
● 상위 온라인 게임(리그 오브 레전드, 오버워치 : 온라인게임 점유율 56%)의 데이터 각각 280만, 90만건 추출
● 게임 중독자의 데이터 학습 및 모델 구축 후 개인 사용자들의 게임 중독률 조회 서비스 개발

‘이이제이’적 게임 개발
● PC, 모바일에서 접속할 수 있는 ‘이이제이’적 게임 ‘Avatar War’ 개발
● 학생들의 참여 결과 1달간 게임 중독률이 크게 감소하였음
● 실험결과 분석을 통해 게임 중독률이 같이 변동되는 소집단의 존재 발견 및 이 집단에 대한 추가적인 대처가 필요함을 발견
● 정기적인 학생과의 인터뷰를 통한 피드백 수집

연구결과의 활용계획
기술적 측면
● 앙상블 학습기반의 진화 랜덤 포레스트의 공개 및 배포를 통해 진화연산 연구자들뿐만 아니라 기타 분야의 연구자들에게도 유효한 연구 지침으로 활용 가능
● 기존의 획일적인 게임 중독률 측정 방식이 아닌 유저의 데이터를 활용한 새로운 게임 중독률 측정 방법 제시를 통해 관련 주변 기술 개발에 참고 가능

연구결과 공개
● 현재 온라인게임 순위에서 상위 랭크되고 있는 게임들을 대상으로 자신의 중독률을 확인할 수 있는 웹 서비스 공개

청소년 게임 중독 치료
● 청소년 게임 중독 전문가와의 협업을 통한 게임 중독 모델 별 유효한 치료 방법 설정

(출처 : 한글요약문 4p)

Abstract ▼

Purpose&contents
This research suggests ‘I.I.JE.I’ approach and its related technical solution to reduce adolescent game addiction
● Evolutionary Random Forest Technology Design for Accurate Classifier Development
- Development of machine learning technology with evolutionary approach
●

Purpose&contents
This research suggests ‘I.I.JE.I’ approach and its related technical solution to reduce adolescent game addiction
● Evolutionary Random Forest Technology Design for Accurate Classifier Development
- Development of machine learning technology with evolutionary approach
● Analysis of Game Addiction Analysis with Evolutionary Random Forest
● Development of ‘I.I.JE.I’ game
- A gaming approach to reduce game addiction
- Using game addiction rate as a value in virtual game, inducing peer pressure through positive competition with two groups and decreasing game addiction rate

Result
Evolutionary Random Forest
● Accuracy of 1.87% compared to existing machine learning method, 1.1% higher accuracy with faster processing speed compared with Artificial Neural Network Game addiction rate measurement
● 2.8 million and 90 million pieces of data from the top online games (League of Legends, Overwatch: online game share 56%)
● Development of game addiction query service for individual users after data learning and model building for game addicts

Developed ‘I.I.JE.I’ game
● Development of ‘Avatar War' game, ‘I.I.JE.I’ game that can be accessed from PC and mobile
● The results of the students' participation showed a significant decrease in game addiction rate in one month
● Analysis of the experimental results revealed that there is a need to find the existence of subgroups with varying game addiction rates and to cope with this group
● Gather feedback through interviews with regular students

Expected Contribution
Technical aspects
● Evolution based on ensemble learning Random forest can be used as a research guide not only for evolutionary researchers but also for researchers in other fields
● It is possible to refer to related peripheral technology development by presenting new game addiction rate measurement method using user's data rather than existing uniform game poisoning rate measurement method

Disclosure of research results
● A Web service that allows you to check your addiction rate for the top ranked games in the online game rankings
Youth Game Addiction Treatment
● Establish effective treatment methods for game addiction models through collaboration with adolescent game addicts

(출처 : SUMMARY 5p)

목차 Contents

• 표지 ... 1목차 ... 2연구계획 요약문 ... 3연구결과 요약문 ... 4 한글요약문 ... 4 SUMMARY ... 5연구내용 및 결과 ... 6 1. 연구개발과제의 개요 ... 6 2. 국내외 기술개발 현황 ... 10 3. 연구수행 내용 및 결과 ... 11 4. 목표달성도 및 관련분야에의 기여도 ... 13 5. 연구결과의 활용계획 ... 14 6. 연구과정에서 수집한 해외 과학기술정보 ... 15 7. 주관연구책임자 대표적 연구실적 ... 15 8. 참고문헌 ... 16 9. 연구성과 ... 16 10. 국가과학기술지식정보서비스에 등록한 연구시설‧장비 현황 ... 16 11. 연구개발과제 수행에 따른 연구실 등의 안전조치 이행실적 ... 16 12. 기타사항 ... 16별첨1 ... 17별첨2 ... 20끝페이지 ... 28