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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
신승수 (광운대학교) 조동희 (광운대학교 컴퓨터과학과) 김용혁 (광운대학교)
저널정보
한국융합학회 한국융합학회논문지 한국융합학회논문지 제11권 제10호
발행연도
2020.1
수록면
45 - 51 (7page)

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최근 많은 게임이 사용자의 게임 플레이와 관련된 데이터를 제공하고 있고, 이에 기계학습 기법을 결합하여 상대의 행동을 예측하는 연구들이 있다. 본 연구는 실시간 전략 게임(클래시로얄)의 경기 데이터와 기계학습 기반의 다중 레이블 분류를 사용하여 상대 플레이어의 행동을 예측한다. 초기 실험은 이진 형태의 카드 특성과 카드 배치 좌표 그리고 정규화된 시간 정보를 입력받아 카드 타입, 카드 배치 좌표를 랜덤포레스트와 다층 퍼셉트론을 이용하여 예측한다. 이후, 순차적으로 3 가지 전처리 방식을 사용하여 실험을 진행했다. 먼저 입력 데이터의 특성 정보 일부를 변환 시켜 예측했다. 다음으로 입력 데이터를 연속된 카드 입력 방식까지 고려한 중첩 형태로 변환 시켜 예측했다. 마지막으로 모든 이전 단계의 데이터들을 정규화된 시간 기준에 따라 초반, 후반으로 분할하여 예측했다. 그 결과 가장 개선을 보인 전처리 방식은 중첩 형태의 데이터를 초반으로 분할하였을 경우로 카드 타입이 약 2.6%, 카드 배치 좌표가 약 1.8% 개선을 보였다.
#기계학습 #실시간 전략 게임. 다중 레이블 분류 #전처리 #예측

목차

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K. Arulkumaran / 2019 / Alphastar: an evolutionary computation perspective / Proceedings of the Genetic and Evolutionary Computation Conference Companion :314~315 google schola A. Dockhorn / 2018 / Predicting opponent moves for improving hearthstone AI. Information Processing and Management of Uncertainty in Knowledge-based Systems / Theory and Foundations :621~632 Crossref 백인성 / 2020 / 3차원 합성곱 신경망을 활용한 실시간 전략 게임 승패 예측 / 대한산업공학회지 46(4):349~355 dbpia David Silver / 2016 / Mastering the game of Go with deep neural networks and tree search / Nature 529(7587):484~489 Crossref C. Olston / 2010 / Web crawling / Foundations and Trends in Information Retrieval 4(3):175~246 google schola

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