Smart Kill and Worthless Deaths

○ 논문리뷰

League of Legends : LOL(League of Lengends)은 라이엇 게임즈에서 개발 및 서비스하는 멀티플레이어 온라인 배틀 아레나(Multiplayer Online Battle Arena, 약칭: MOBA) 비디오 게임이다. 또한 리그 오브 레전드의 제작자는 도타 올스타즈의 제작자 중 한 명인 스티브 피크(구인수)이며, 워크래프트의 유즈맵 DotA(Defense of the Ancients)를 바탕으로 제작되었다.5명의 챔피언으로 구성된 양팀이 상대방의 본진인 넥서스를 파괴하는 식으로 진행된다. 해당 게임을 좋아하는 만큼 관련 주제로 인공지능 중 Computer Vision을 이용하여 연구분야를 선정했다.

Computer Vision : Computer Vision이란 인공지능의 한 분야로, 컴퓨터와 시스템을 통해 디지털 이미지, 비디오 및 기타 시각적 입력에서 의미 있는 정보를 추출한 다음 이러한 정보를 바탕으로 작업을 실행하고 추천할 수 있도록 한다. CNN등 딥러닝 기술을 이용하여 크게 발전한 분야이다. 최근 학교 수업 중 영상처리 및 딥러닝 수업을 통해 해당 분야에 관심을 가지게 되어 Smart kill and worthless deaths 논문을 리뷰했다.

Smart Kill and worthless deaths: eSports analytics for League of Legneds, Philip Z. Maymin* : MOBA장르 중 League of Legends를 주제로 작성된 논문이다. 게임 안에서 다양한 전투가 벌어지고 Kill과 Death가 생기게 되는데 이때 Kill과 Death가 실제로 효과가 있는 Kill인지 의미가 없는 Death였는지 각 개인의 기여도롤 판별할 수 있는 방향까지 제시한다. 매우 다양한 논문들의

인용이 되는 논문으로 꼭 읽어보려고 선정했다.

요약 : Combination of computer vision, dynamic client hooks, machine learning, visualization, logistic regression, large-scale cloud computing, and fast and frugal trees, we generate this new high-frequency data on millions of ranked LoL games, calibrate an in-game win probability model, develop enhanced definitions for standard metrics, introduce dozens more advanced metrics, automate player improvement analysis, and apply a new player-evaluation framework on the basic and advanced stats을 사용하여 LOL(League of Legends)의 지표들을 분석하여 모델을 생성한다. Riot에서 제공하는 API데이터 만이 아니라 실제로 죽음의 경우 죽은 이유에 대하여 분석을 진행한다. 아래와 같이 해당 논문의 지표를 사용했을 때 실제 승률과 관련있는 Kill 과 Death에 대하여 알 수 있다.

 

○ 논문 질의응답

Q : 해당 지표를 통해서 얻을 수 있는 것이 무엇인가요?

A : 게임 내부에서는 다양한 Kill과 Death가 존재하는데 각각이 실제로 경기의 승패에 관련있다고 할 수 없다. 하지만 해당 지표를 통해 실제 승패와 관련있는 Kill과 Death를 확인할 수 있다.

 

 

 

○ 다음으로 읽을 논문

ACTION2SCORE: AN EMBEDDING APPROACH TO SCORE PLAYER ACTION : 위의 논문을 인용하여 작성된 논문이다. 임베딩 기술을 이용하여 플레이어들의 행동에 대해 점수화를 하여 기여도를 측정한다. NLP 기술을 활용하기 때문에 Computer Vision을 이용하고자 하는 방향성과는 조금 다르지만 개인의 기여도를 측정하는 방법에 대해 어떤 방식을 채택하였는지 살펴보려고 한다.

 

○ 논문리뷰

League of Legends : LOL(League of Lengends)은 라이엇 게임즈에서 개발 및 서비스하는 멀티플레이어 온라인 배틀 아레나(Multiplayer Online Battle Arena, 약칭: MOBA) 비디오 게임이다. 또한 리그 오브 레전드의 제작자는 도타 올스타즈의 제작자 중 한 명인 스티브 피크(구인수)이며, 워크래프트의 유즈맵 DotA(Defense of the Ancients)를 바탕으로 제작되었다.5명의 챔피언으로 구성된 양팀이 상대방의 본진인 넥서스를 파괴하는 식으로 진행된다. 해당 게임을 좋아하는 만큼 관련 주제로 인공지능 중 Computer Vision을 이용하여 연구분야를 선정했다.

Computer Vision : Computer Vision이란 인공지능의 한 분야로, 컴퓨터와 시스템을 통해 디지털 이미지, 비디오 및 기타 시각적 입력에서 의미 있는 정보를 추출한 다음 이러한 정보를 바탕으로 작업을 실행하고 추천할 수 있도록 한다. CNN등 딥러닝 기술을 이용하여 크게 발전한 분야이다. 최근 학교 수업 중 영상처리 및 딥러닝 수업을 통해 해당 분야에 관심을 가지게 되어 Smart kill and worthless deaths 논문을 리뷰했다.

Smart Kill and worthless deaths: eSports analytics for League of Legneds, Philip Z. Maymin* : MOBA장르 중 League of Legends를 주제로 작성된 논문이다. 게임 안에서 다양한 전투가 벌어지고 Kill과 Death가 생기게 되는데 이때 Kill과 Death가 실제로 효과가 있는 Kill인지 의미가 없는 Death였는지 각 개인의 기여도롤 판별할 수 있는 방향까지 제시한다. 매우 다양한 논문들의

인용이 되는 논문으로 꼭 읽어보려고 선정했다.

요약 : Combination of computer vision, dynamic client hooks, machine learning, visualization, logistic regression, large-scale cloud computing, and fast and frugal trees, we generate this new high-frequency data on millions of ranked LoL games, calibrate an in-game win probability model, develop enhanced definitions for standard metrics, introduce dozens more advanced metrics, automate player improvement analysis, and apply a new player-evaluation framework on the basic and advanced stats을 사용하여 LOL(League of Legends)의 지표들을 분석하여 모델을 생성한다. Riot에서 제공하는 API데이터 만이 아니라 실제로 죽음의 경우 죽은 이유에 대하여 분석을 진행한다. 아래와 같이 해당 논문의 지표를 사용했을 때 실제 승률과 관련있는 Kill 과 Death에 대하여 알 수 있다.

 

 

○ 논문 질의응답

Q : 해당 지표를 통해서 얻을 수 있는 것이 무엇인가요?

A : 게임 내부에서는 다양한 Kill과 Death가 존재하는데 각각이 실제로 경기의 승패에 관련있다고 할 수 없다. 하지만 해당 지표를 통해 실제 승패와 관련있는 Kill과 Death를 확인할 수 있다.

 

 

 

○ 다음으로 읽을 논문

ACTION2SCORE: AN EMBEDDING APPROACH TO SCORE PLAYER ACTION : 위의 논문을 인용하여 작성된 논문이다. 임베딩 기술을 이용하여 플레이어들의 행동에 대해 점수화를 하여 기여도를 측정한다. NLP 기술을 활용하기 때문에 Computer Vision을 이용하고자 하는 방향성과는 조금 다르지만 개인의 기여도를 측정하는 방법에 대해 어떤 방식을 채택하였는지 살펴보려고 한다.

 

 

○ 논문리뷰

League of Legends : LOL(League of Lengends)은 라이엇 게임즈에서 개발 및 서비스하는 멀티플레이어 온라인 배틀 아레나(Multiplayer Online Battle Arena, 약칭: MOBA) 비디오 게임이다. 또한 리그 오브 레전드의 제작자는 도타 올스타즈의 제작자 중 한 명인 스티브 피크(구인수)이며, 워크래프트의 유즈맵 DotA(Defense of the Ancients)를 바탕으로 제작되었다.5명의 챔피언으로 구성된 양팀이 상대방의 본진인 넥서스를 파괴하는 식으로 진행된다. 해당 게임을 좋아하는 만큼 관련 주제로 인공지능 중 Computer Vision을 이용하여 연구분야를 선정했다.

Computer Vision : Computer Vision이란 인공지능의 한 분야로, 컴퓨터와 시스템을 통해 디지털 이미지, 비디오 및 기타 시각적 입력에서 의미 있는 정보를 추출한 다음 이러한 정보를 바탕으로 작업을 실행하고 추천할 수 있도록 한다. CNN등 딥러닝 기술을 이용하여 크게 발전한 분야이다. 최근 학교 수업 중 영상처리 및 딥러닝 수업을 통해 해당 분야에 관심을 가지게 되어 Smart kill and worthless deaths 논문을 리뷰했다.

Smart Kill and worthless deaths: eSports analytics for League of Legneds, Philip Z. Maymin* : MOBA장르 중 League of Legends를 주제로 작성된 논문이다. 게임 안에서 다양한 전투가 벌어지고 Kill과 Death가 생기게 되는데 이때 Kill과 Death가 실제로 효과가 있는 Kill인지 의미가 없는 Death였는지 각 개인의 기여도롤 판별할 수 있는 방향까지 제시한다. 매우 다양한 논문들의

인용이 되는 논문으로 꼭 읽어보려고 선정했다.

요약 : Combination of computer vision, dynamic client hooks, machine learning, visualization, logistic regression, large-scale cloud computing, and fast and frugal trees, we generate this new high-frequency data on millions of ranked LoL games, calibrate an in-game win probability model, develop enhanced definitions for standard metrics, introduce dozens more advanced metrics, automate player improvement analysis, and apply a new player-evaluation framework on the basic and advanced stats을 사용하여 LOL(League of Legends)의 지표들을 분석하여 모델을 생성한다. Riot에서 제공하는 API데이터 만이 아니라 실제로 죽음의 경우 죽은 이유에 대하여 분석을 진행한다. 아래와 같이 해당 논문의 지표를 사용했을 때 실제 승률과 관련있는 Kill 과 Death에 대하여 알 수 있다.

 

○ 논문 질의응답

Q : 해당 지표를 통해서 얻을 수 있는 것이 무엇인가요?

A : 게임 내부에서는 다양한 Kill과 Death가 존재하는데 각각이 실제로 경기의 승패에 관련있다고 할 수 없다. 하지만 해당 지표를 통해 실제 승패와 관련있는 Kill과 Death를 확인할 수 있다.

 

 

 

○ 다음으로 읽을 논문

ACTION2SCORE: AN EMBEDDING APPROACH TO SCORE PLAYER ACTION : 위의 논문을 인용하여 작성된 논문이다. 임베딩 기술을 이용하여 플레이어들의 행동에 대해 점수화를 하여 기여도를 측정한다. NLP 기술을 활용하기 때문에 Computer Vision을 이용하고자 하는 방향성과는 조금 다르지만 개인의 기여도를 측정하는 방법에 대해 어떤 방식을 채택하였는지 살펴보려고 한다.