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Year ~ Transaction Count Keyword

Detail

Optimization Technology of Online Service Management and User Prediction

Manager
Yang Seong Il
Participants
Daewook Kim, Byungkuk Seo, Yang Seong Il, Lee Sang Kwang, Jang Sihwan
Transaction Count
3
Year
2017
Project Code
17CS1300, Development of game service optimization platform for intelligent in-game resource management, Yang Seong Il
본 이전기술은 모바일 게임 등 다양한 장르의 온/오프-라인 서비스 로그데이터로부터 사용자 행동 속성을 추출한 후 학습하여 행동 예측모델을 구축하고, 이를 이용하여 온라인 서비스 운영 요소를 추천하는 기술에 관한 것임
- 온라인 서비스 중 모바일 게임의 경우 최근 부분 유료화 (Free-to-Play, F2P) 게임 형태로 출시되고 있음에 따라, 게이머의 게임 이탈 예측뿐만 아니라 구매 예측은 부분 유료화 게임 모델의 주요 이슈로 대두되고 있음
※ 부분 유료화 게임: 게이머가 무료로 설치하여 게임을 플레이할 수 있으며, 선택적으로 게임 재화, 가속 아이템 등을 앱 내 구매 (In-App Purchases, IAPs)를 통해 획득할 수 있는 게임
- 본 이전기술은 온라인 서비스 모델 전반에 걸쳐 적용이 가능한 반면, 경쟁 기술들은 주로 본 기술의 일부 기술인 게이머 행동 예측 모델링으로만 국한되어 있음
? 모바일 부분 유료화 게임에 대한 게임 이탈 예측 모델링 방법 : Hadiji et al. [1]과 Lee et al. [2]은 게임 이탈의 개념을 정의하고 실제 게임 서비스 환경에서의 게임 이탈을 예측하였으며, Runge et al. [3]은 고가치 게이머를 분류하고 이들에 대한 게임 이탈 예측을 수행하였음
? 모바일 부분 유료화 게임에 대한 구매 예측 모델링 방법 : Xie et al.[4]은 게임 로그 이벤트 빈도수에 따른 게임 이탈 예측 및 구매 예측 모델을 제시하였으며, Sifa et al. [5]은 게이머 행동 관점에서 게이머의 구매 결정에 관한 연구를 수행하였음
- 온라인 서비스 내 발생하는 행위 데이터 기반 사용자 행동 모델 구축으로 사용자 선호도/경향 분석 가능
- 신규 콘텐츠, 차기작 기획으로 이어지는 비즈니스 전략 수립에 필요한 온라인 서비스 사용자들의 요구사항 분석
- 온라인 서비스 내 구성요소와 사용자 간의 상호작용으로 발생 가능한 상황의 예측 리포팅 지원
A. 기술명 : 대규모 로그 데이터 분석 기술
- 미가공 데이터 대상 속성 추출 기술
- 온라인 속성 정합 기반 행위 의미 분석 기술
- 분산 처리 기반 대용량 서비스 로그데이터 관리 기술

B. 기술명 : 사용자 행동 패턴 인식 기술
- 사용자 행동 유형 인식 기술
- 온라인 서비스 사용자 행동 요인 추론 기술
- 행동패턴 기반 서비스 내 사건 연계성 분석 기술

C. 기술명 : 서비스 활성 요소 예측 및 검증 기술
- 행동 예측을 위한 사용자 모델링 기술
- 서비스 운영 시나리오 자동생성 기술
- 최적화 운영 요소 추천 기술
- 패턴변화 대응이 가능한 서비스 상황 예측 기술
- 대규모 사용자 대상 서비스 운영 시나리오 검증 기술

D. 기술명 : 온라인 서비스 운영지표 시각화 기술
- 서비스 내 사건 상황지표 시각화 기술
- 실시간 모니터링을 위한 사용자 정의 자동 동기화 기술
- BI (Business Intelligence) 리포팅 자동화 기술
A. 기술명 : 대규모 로그 데이터 분석 기술
- 미가공 로그데이터 수집/정제 모듈
- 로그 데이터 시계열 특징 추출 모듈
- 사용자 행동속성 특징 분석 모듈

B. 기술명 : 사용자 행동 패턴 인식 기술
- 온라인 서비스 사용자 행동 패턴 추출 모듈
- 사용자 행동 유형 인식 모듈

C. 기술명 : 서비스 활성 요소 예측 및 검증 기술
- 서비스 로그DB 연동 학습패턴 속성 추출 모듈
- 학습패턴 속성 전처리 모듈
- 기계학습 기반 사용자 모델링 모듈
- 기계학습 기반 사용자 모델 검증 및 테스트 모듈
- 최적화 서비스 운영 시나리오 자동생성 모듈

D. 기술명 : 온라인 서비스 운영지표 시각화 기술
- 서비스 내 사건 상황지표 시각화 모듈
- 실시간 모니터링 지원 로그데이터 동기화 모듈
- BI (Business Intelligence) 리포팅 레이아웃 생성 모듈
- 본 이전기술은 온라인 사용자 행동 속성뿐만 아니라 서비스 내 환경 요소와 연계하여 온라인 서비스 운영 분야, 콘텐츠 생애 주기 시뮬레이션 검증 분야, 진화형 인공지능 응용 분야, 서비스 리스크 관리 분야 등에 적용이 가능함
- 본 기술의 주요 수요처는 온라인 서비스 개발 및 제공 업체로, 국내외 대기업뿐만 아니라 상대적으로 기술 완성도가 낮은 다수의 중소기업들을 주요 대상으로 일정 수준의 수요처 확보가 가능할 것으로 보임
? 이전기술의 적용 시 초기 투자비용이 많지 않기 때문에, 다수의 중소기업들에게도 상용화 가능성이 높을 것으로 보임
- 본 기술의 상용화 시 데이터 기반의 객관적이고 체계적인 관리 운영을 통해 서비스 수명 연장과 고수익 콘텐츠 확대가 기대됨