배틀그라운드 게임을 위한 인공신경망 기반 교전 추천 알고리즘

• Published in: 디지털콘텐츠학회논문지 Vol. 19; no. 11; pp. 2067 - 2076
• Main Authors: 박혜민(Hye-Min Park), 변혜원(Hae-Won Byun)
• Format: Journal Article
• Language: Korean
• Published: 한국디지털콘텐츠학회 01.11.2018
• Subjects: 컴퓨터학; 인공신경망; 훈련 데이터; 교전 추천 알고리즘; Training data; Recommendation algorithm; Battle recommendation algorithm; 베틀그라운드 게임; 추천 알고리즘; Artificial neural network; Battleground game
• ISSN: 1598-2009; 2287-738X
• DOI: 10.9728/dcs.2018.19.11.2067

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 게임 맵 요소, 탈 것, 보급품 등의 요소를 추가함으로써 그 성능이 높아질 것으로 기대한다. Recently, Battleground game is developed by Bluehole Inc. as a MMO online battle royal shooting game. In the game, 100 users fight each other using their weapons, defenses and vehicles in an isolated island until there are only one person to be survived. For the winner of the game, it is important to decide whether the player do or avoid the battle every moment based on their game status. For most users in the beginning level, it is not easy to decide whether or not doing the battle with the lack of game experiences. In this paper, we suggest a battle recommendation algorithm based on an artificial neural network. We constructed training data using the type of weapons, defenses, distance and geographical features to train a neural network. The output of the neural network is whether a user do the battle or avoid the battle. By the experiments, we proved our algorithm works effectively and will improve the performance of our algorithm by adding map, vehicles and supplies data. KCI Citation Count: 1