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KR101892739B1 - 게임 운영 시나리오 생성 장치 및 그 방법 - Google Patents

게임 운영 시나리오 생성 장치 및 그 방법 Download PDF

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KR101892739B1 KR1020160126460A KR20160126460A KR101892739B1 KR 101892739 B1 KR101892739 B1 KR 101892739B1 KR 1020160126460 A KR1020160126460 A KR 1020160126460A KR 20160126460 A KR20160126460 A KR 20160126460A KR 101892739 B1 KR101892739 B1 KR 101892739B1
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Abstract

본 발명의 일면에 따른 게임 시나리오 생성 장치는, 게이머의 행동에 따라 운영 시나리오를 결정하는 운영 시나리오 정합부; 상기 결정된 운영 시나리오의 운영 요소에 포함된 운영 속성의 리스트에서 상기 게이머의 게임 로그 데이터에 포함된 운영 속성값을 추출하는 운영 속성 추출부; 행동 속성 리스트에서 상기 게임 로그 데이터에 포함된 행동 속성값을 추출하는 행동 속성 추출부; 상기 추출된 운영 속성값과 행동 속성값을 연결병합하여 병합 행동 속성값을 생성하는 속성 병합부; 상기 병합 행동 속성값을 입력으로이용 하여 상기 게이머의 행동 결과를 기록한 레이블에 따른 지도학습을 통해 예측 모델링을 수행하는 병합 행동 예측부; 상기 병합 행동 예측부에서 학습된 예측 모델에서 상기 병합 행동 속성값과 상기 추출된 운영 속성값 간의 상관관계를 계산하여 운영 속성의 중요도를 산출하는 연관 분석부; 및 상기 운영 속성의 중요도를 이용하여 운영 요소값을 설정하는 운영 요소 설정부를 포함하는 것을 특징으로 한다.

Description

게임 운영 시나리오 생성 장치 및 그 방법{APPARATUS AND METHOD FOR GENERATING GAME OPERATION SENARIO}
본 발명은 게임 운영 시나리오를 생성하는 장치 및 그 방법에 관한 것으로서, 보다 구체적으로는 게이머의 행동을 예측하여 이를 기반으로 게임 운영 시나리오를 생성하는 장치 및 방법에 관한 것이다.
종래 게임 운영 시나리오 설계를 위한 게이머 행동 예측 모델링은, 게이머의 게임 이탈에 관한 예측 모델링을 제안하거나, 게임 이탈과 첫 구매 등에 관한 행동 예측 모델링을 제안한다.
이러한 종래 기술들은 게이머의 행동 예측 모델링에만 국한되어 있으며, 이를 실 게임 운영 서비스에 적용하기 위한 운영 시나리오 생성 방법에 대해서는 제안하지 못하고 있다.
대한민국 공개특허공보 제10-2005-0096791호에 공개된 발명은 인공지능 학습을 통한 게이머의 게임 스타일 이식시스템 및 그 이식방법에 관한 것으로, 게이머가 게임을 진행하는 방식 또는 습관과 같은 게임 스타일을 학습하고, 학습된 게임 스타일을 게임에 적용하여 게임 캐릭터의 다양성을 부여하기 위한 기술을 개시하고 있다.
하지만 이러한 게이머의 게임 스타일 분석은 게임 운영을 위한 범용적인 운영 시나리오 생성에 적용될 수 없는 문제점이 있다.
본 발명은 전술한 바와 같은 기술적 배경에서 안출된 것으로서, 게이머의 행동 모델링 후 예측 대상 행동과 운영 시나리오 간의 연관 분석을 통해 실 게임 서비스에 적용이 가능한 최적화된 운영 시나리오 생성 시스템을 제공하는 것을 그 목적으로 한다.
본 발명의 목적은 이상에서 언급한 목적으로 제한되지 않으며, 언급되지 않은 또 다른 목적들은 아래의 기재로부터 당업자에게 명확하게 이해될 수 있을 것이다.
전술한 목적을 달성하기 위한 본 발명의 일면에 따른 게임 시나리오 생성 장치는, 게이머의 행동에 따라 운영 시나리오를 결정하는 운영 시나리오 정합부; 상기 결정된 운영 시나리오의 운영 요소에 포함된 운영 속성의 리스트에서 상기 게이머의 게임 로그 데이터에 포함된 운영 속성값을 추출하는 운영 속성 추출부; 행동 속성 리스트에서 상기 게임 로그 데이터에 포함된 행동 속성값을 추출하는 행동 속성 추출부; 상기 추출된 운영 속성값과 행동 속성값을 병합하여 병합 행동 속성값을 생성하는 속성 병합부; 상기 병합 행동 속성값을 입력으로 하여 상기 게이머의 행동 결과를 기록한 레이블에 따른 지도학습을 통해 예측 모델링을 수행하는 병합 행동 예측부; 상기 병합 행동 예측부에서 학습된 예측 모델에서 상기 병합 행동 속성값과 상기 추출된 운영 속성값 간의 상관관계를 계산하여 운영 속성의 중요도를 산출하는 연관 분석부; 및 상기 운영 속성의 중요도를 이용하여 운영 요소값을 설정하는 운영 요소 설정부를 포함하는 것을 특징으로 한다.
본 발명의 다른 일면에 따른 게임 시나리오 생성 방법은, 게이머의 행동에 따라 운영 시나리오를 결정하는 운영 시나리오 정합 단계; 상기 결정된 운영 시나리오의 운영 요소에 포함된 운영 속성의 리스트에서 상기 게이머의 게임 로그 데이터에 포함된 운영 속성값을 추출하고, 행동 속성 리스트에서 상기 게임 로그 데이터에 포함된 행동 속성값을 추출하는 운영 속성 추출 및 행동 속성 추출 단계; 상기 추출된 운영 속성값 중 게이머별로 분석이 불가능한 운영 속성값을 분석하는 운영 속성 분석 단계; 상기 추출된 운영 속성값과 행동 속성값을 연결하여 병합 행동 속성값을 생성하는 속성 병합 단계; 상기 병합 행동 속성값을 이용하여 상기 게이머의 레이블에 따른 지도학습을 통해 예측 모델링을 수행하는 병합 행동 예측 단계; 상기 병합 행동 예측부에서 학습된 예측 모델에서 상기 병합 행동 속성값 간의 상관관계를 계산하여 운영 속성의 중요도를 산출하는 연관 분석 단계; 및 상기 분석한 운영 속성값에 의해 운영 요소값을 설정하는 운영 요소 결정 단계를 포함한다.
본 발명에 따르면, 게이머 행동 예측 이후 시도하지 못했던 운영 시나리오를 자동으로 생성하여 게임 서비스에 적용함으로써, 게임 운영자에게 편의성을 제공하고 게임 서비스 업체는 수익성을 높일 수 있는 효과가 있다.
도 1은 본 발명의 일실시예에 따른 게임 시나리오 생성 장치의 구조도.
도 2는 본 발명의 일실시예에 따른 운영 속성 리스트의 예시도.
도 3은 본 발명의 일실시예에 따른 병합 행동 속성값 리스트의 예시도.
도 4는 본 발명에 일실시예에 따른 게임 시나리오 생성 방법의 흐름도.
도 5는 본 발명에 다른 실시예에 따른 게임 시나리오 생성 방법의 흐름도.
도 6은 본 발명에 또 다른 실시예에 따른 게임 시나리오 생성 방법의 흐름도.
도 7은 본 발명의 일실시예에 따른 게임 시나리오 생성 방법이 실행되는 컴퓨터 시스템의 구조도.
본 발명의 이점 및 특징, 그리고 그것들을 달성하는 방법은 첨부되는 도면과 함께 상세하게 후술되어 있는 실시예들을 참조하면 명확해질 것이다. 그러나 본 발명은 이하에서 개시되는 실시예들에 한정되는 것이 아니라 서로 다른 다양한 형태로 구현될 것이며, 단지 본 실시예들은 본 발명의 개시가 완전하도록 하며, 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 발명의 범주를 완전하게 알려주기 위해 제공되는 것이며, 본 발명은 청구항의 범주에 의해 정의될 뿐이다. 한편, 본 명세서에서 사용된 용어는 실시예들을 설명하기 위한 것이며 본 발명을 제한하고자 하는 것은 아니다. 본 명세서에서, 단수형은 문구에서 특별히 언급하지 않는 한 복수형도 포함한다. 명세서에서 사용되는 "포함한다(comprises)" 및/또는 "포함하는(comprising)"은 언급된 구성소자, 단계, 동작 및/또는 소자는 하나 이상의 다른 구성소자, 단계, 동작 및/또는 소자의 존재 또는 추가를 배제하지 않는다.
이하, 본 발명의 바람직한 실시예에 대하여 첨부한 도면을 참조하여 상세히 설명하기로 한다.
도 1은 본 발명의 일실시예에 따른 게임 운영 시나리오 생성 장치(10)의 구조도를 나타낸다.
게임 운영 시나리오 생성 장치(10)는 운영 시나리오 정합부(100), 운영 속성 추출부(200), 행동 속성 추출부(300), 속성 병합부(400), 병합 행동 예측부(500), 연관 분석부(600), 운영 속성 분석부(700) 및 운영 요소 설정부(800)를 포함한다.
운영 시나리오 정합부(100)는 예측 대상 게이머의 행동에 따라 운영 시나리오의 종류를 결정한다.
게이머의 행동은 게임 이탈, 첫 구매 등을 포함하고, 운영 시나리오는 게임 진행 중 발생하는 출석 이벤트, 초보자 구매할인 이벤트 등을 포함한다.
게이머의 행동에 따라 운영 시나리오를 결정하는 것은 게이머의 행동과 대응하는 운영 시나리오를 매칭하는 테이블을 이용하는데, 예컨대 게임이탈과 출석 이벤트, 첫 구매와 초보자 구매할인 이벤트 등의 매칭 테이블을 미리 설정해 두고 이를 이용하여 시나리오를 결정한다.
게이머가 게임 내에서 게임을 수행하는 과정을 분석하여 그에 따라 운영 시나리오 정합부(100)는 여러 종류의 시나리오 중 게이머의 행동에 따라 미리 설정된 운영 시나리오를 결정한다.
운영 시나리오 정합부(100)는 결정한 운영 시나리오의 운영 요소들 가운데 포함된 운영 속성 리스트를 운영 속성 추출부(200)로 전달한다.
운영 요소는 운영 시나리오를 구성하고 있는 항목들로, 전술한 출석이벤트 시나리오에서 운영 요소는 출석이벤트 기간, 일자별 보상 종류, 보상량 등이 된다.
도 2는 본 발명의 일실시예에 따른 운영 속성 리스트의 예를 나타낸다.
운영 속성 리스트는 복수의 게이머들의 행동 속성 리스트에 공통으로 포함되어 있는 예측 대상 공통 속성, 행동 속성 리스트에 포함되지 않은 예측 대상 운영 속성 및 병합 행동 예측부(500)에서 분석할 수 없는 분석 대상 운영 속성을 포함한다.
행동 속성은 게이머의 행동을 나타내는 특징들로, 게임 이탈이라는 게이머의 행동에 대해 게이머의 미접속기간, 총 게임플레이시간 등이 행동 속성이 된다.
행동 속성 리스트는 게임 로그데이터에서 게이머의 행동을 분석하여 생성할 수 있다.
운영 속성 추출부(200)는 게이머의 게임 수행 과정을 저장한 게임 로그 데이터로부터 운영 시나리오 정합부(100)로부터 전달받은 운영 속성 리스트에 있는 운영 속성값을 추출한다.
운영 속성 추출부(200)는 추출한 운영 속성값 중에서 병합 행동 예측부(500)에서 분석이 가능한 운영 속성값은 속성 병합부(400)로 전달하고, 병합 행동 예측부(500)에서 분석이 불가능한 운영 속성값은 운영 속성 분석부(700)로 전달한다.
병합 행동 예측부(500)는 게이머별로 행동을 예측하는데, 운영 속성 중 날짜별 접속자 수, 게임 전체 캐쉬(Cash)아이템 구매량 등은 게이머별로 획득할 수 있는 운영 속성이 아니므로 이러한 운영 속성들은 병합 행동 예측부(500)가 아니라 운영 속성 분석부(700)로 전달하는 것이다.행동 속성 추출부(300)는 게임 로그 데이터로부터 행동 속성 리스트에 있는 행동 속성값을 추출하여 속성 병합부(400)로 전달한다.
속성 병합부(400)는 운영 속성 추출부(200)로부터 전달받은 운영 속성값과 행동 속성 추출부(300)로부터 전달받은 행동 속성값을 병합하여 병합 행동 속성값을 생성하여 병합 행동 예측부(500)로 전달한다.
도 3은 운영 속성값과 행동 속성값을 병합한 병합 행동 속성값 리스트의 예를 나타낸다.
병합 행동 속성값은 행동 속성 리스트에만 포함된 예측 대상 행동 속성값, 행동 속성 리스트 및 운영 속성 리스트에 공통으로 포함된 예측 대상 공통 속성값 및 운영 속성 리스트에만 포함된 예측 대상 운영 속성값을 포함한다.
병합 행동 예측부(500)는 병합 행동 속성값을 전달받아 예측 대상의 레이블(Label)에 따른 지도학습을 통해 예측 모델링을 수행한다.
예측 대상의 레이블은 게이머별 행동에 대한 일종의 표시로, 게임 이탈이라는 행동에 대해 게이머별로 1 또는 0으로 게임 이탈이라는 행동을 수행했는지 여부를 표시하는 것이다.
게이머별로 레이블에 의해 행동을 수행했는지에 대한 정답을 알고 있으므로, 병합 행동 예측부(500)는 병합 행동 속성값을 입력으로 하여 정답을 알고 있는 상태에서 기계학습을 수행하는 지도학습방법(Supervised Learning)에 의한 학습을 수행하여 행동 예측에 대한 모델링을 하게된다.
지도학습방법은 결정트리방법(decision tree learning), 랜덤포레스트방법(random forest) 등의 다양한 기계학습 방법이 사용될 수 있다.연관 분석부(600)는 병합 행동 예측부(500)에서 학습된 예측 모델에서 병합 행동 속성값과 운영 속성값 간의 상관관계를 계산하여 운영 속성의 중요도를 산출하고, 운영 요소 설정부(800)로 전달한다.
병합 행동 속성값의 중요도는 병합 행동 예측부(500)에서 결정트리방법이나 랜덤포레스트방법에 의해 계산되고, 행동 속성값과 운영 속성값 간의 상관관계는 피어슨상관계수(Pearson Correlation Coefficient)를 통해 구할 수 있다.
이렇게 구한 병합 행동 속성값의 중요도와 행동 속성값과 운영 속성값 간의 피어슨 상관계수를 이용하면 최종적으로 운영 속성값의 중요도를 추정할 수 있다.
운영 속성 분석부(700)는 운영 속성 리스트 중 병합 행동 예측부(500)에서 예측할 수 없는 운영 속성값의 분석을 수행한다.
운영 속성 분석부(700)는 병합 행동 예측부(500)에서 분석이 불가능한 운영 속성을 분석하는데, 예컨대 날짜별 접속자수 같은 속성은 로그데이터의 통계값 계산을 통한 분석에 의해 분석할 수 있고, 다른 운영 속성에 대해서도 운영 속성의 성질에 따라 최적의 분석방법을 사용할 수 있다.
운영 요소 설정부(800)는 연관 분석부(600)로부터 전달받은 운영 속성값의 중요도 정보와 운영 속성 분석부(700)로부터 전달받은 운영 속성값 분석 결과를 이용하여 운영 요소값을 설정함으로써 운영 시나리오를 생성하게 된다.
예컨대, 운영 속성 중 캐쉬아이템 보유량 속성의 중요도가 높다고 분석되었다면 보상 종류는 캐쉬아이템으로 결정되고, 중요도값에 따라 캐쉬아이템의 보상량이 결정되는 식이다.
이러한 방식으로 각 운영 요소를 결정해 나가면 운영 요소를 포함하는 운영 시나리오가 완성되는 것이다.
이와 같이 게이머의 행동을 분석하여 게이머의 다음 행동을 예측하고, 예측된 행동에 대응하는 운영 시나리오를 생성함으로써 게이머에게 최적화된 운영 시나리오를 생성할 수 있다.
도 4는 본 발명의 일실시예에 따른 게임 운영 시나리오 생성 방법의 흐름도이다.
운영 시나리오 정합 단계에서는 우선 예측 대상 게이머의 행동에 따라 운영 시나리오의 종류를 결정한다(S410).
운영 시나리오의 종류가 결정되면 운영 속성 및 행동 속성 추출 단계에서는, 운영 시나리오의 운영 요소들 가운데 포함된 운영 속성 리스트 중 게이머의 게임 로그 데이터에 포함된 운영 속성값을 추출하고, 게이머의 게임 로그 데이터로부터 행동 속성 리스트에 포함된 행동 속성값도 추출한다(S420).
이렇게 추출된 운영 속성값과 행동 속성값을 속성 병합 단계에서 병합하여 병합 행동 속성값을 생성한다(S430).
병합 행동 예측 단계에서는 생성된 병합 행동 속성값을 이용하여 예측 대상 게이머의 레이블에 따른 지도학습을 통해 예측 모델링을 수행한다(S440).
연관 분석 단계에서는 학습된 예측 모델에서 계산된 병합 행동 속성값과 운영 속성값 간의 상관관계를 계산하여 운영 속성값의 중요도를 산출한다(S450).
마지막으로 운영 요소 설정 단계에서 연관 분석 단계에서 산출한 운영 속성값의 중요도에 따라 운영 요소값을 설정하여 운영 시나리오를 생성하게 된다(S460).
도 5는 본 발명의 다른 실시예에 따른 게임 운영 시나리오 생성 방법의 흐름도이다.
운영 시나리오 정합 단계에서는 우선 예측 대상 게이머의 행동에 따라 운영 시나리오의 종류를 결정한다(S510).
운영 속성 추출 단계에서는 게임 로그 데이터로부터 결정된 운영 시나리오의 운영 리스트에 있는 운영 속성값을 추출한다(S520).
운영 속성 분석 단계에서는 운영 속성값의 분석을 수행한다(S530).
운영 요소 설정 단계에서는 운영 속성값의 분석 결과를 이용하여 운영 요소값을 설정하여 운영 시나리오를 생성한다.
도 6은 본 발명의 또 다른 실시예에 따른 게임 운영 시나리오 생성 방법의 흐름도이다.
운영 시나리오 정합 단계에서는 우선 예측 대상 게이머의 행동에 따라 운영 시나리오의 종류를 결정한다(S610).
운영 시나리오의 종류가 결정되면 운영 속성 및 행동 속성 추출 단계에서는, 운영 시나리오의 운영 요소들 가운데 포함된 운영 속성 리스트 중 게이머의 게임 로그 데이터에 포함된 운영 속성값을 추출하고, 게이머의 게임 로그 데이터로부터 행동 속성 리스트에 포함된 행동 속성값도 추출한다(S620).
이렇게 추출된 운영 속성값과 행동 속성값을 속성 병합 단계에서 병합하여 병합 행동 속성값을 생성한다(S630).
병합 행동 예측 단계에서는 생성된 병합 행동 속성값을 이용하여 예측 대상 게이머의 레이블에 따른 지도학습을 통해 예측 모델링을 수행한다(S640).
연관 분석 단계에서는 학습된 예측 모델에서 계산된 병합 행동 속성값과 운영 속성값 간의 상관관계를 계산하여 운영 속성값의 중요도를 산출한다(S650).
운영 속성 분석 단계에서는 운영 속성 및 행동 속성 추출 단계에서 추출된 운영 속성값 중 병합 행동 예측 단계에서 예측할 수 없는 운영 속성값의 분석을 수행한다(S660).
최종적으로 운영 요소 설정 단계에서는 연관 분석 단계에서 산출한 운영 속성의 중요도 정보와, 운영 속성 분석 단계에서 분석한 운영 속성값 분석 결과를 이용하여 운영 요소값을 설정함으로써 게임 운영 시나리오 생성을 완료한다(S670).
한편, 본 발명의 실시예에 따른 게임 운영 시나리오 생성 방법은 컴퓨터 시스템에서 구현되거나, 또는 기록매체에 기록될 수 있다. 도 7에 도시된 바와 같이, 컴퓨터 시스템은 적어도 하나 이상의 프로세서(721)와, 메모리(723)와, 사용자 입력 장치(726)와, 데이터 통신 버스(722)와, 사용자 출력 장치(727)와, 저장소(728)를 포함할 수 있다. 전술한 각각의 구성 요소는 데이터 통신 버스(722)를 통해 데이터 통신을 한다.
컴퓨터 시스템은 네트워크에 커플링된 네트워크 인터페이스(729)를 더 포함할 수 있다. 상기 프로세서(721)는 중앙처리 장치(Central Processing Unit (CPU))이거나, 혹은 메모리(723) 및/또는 저장소(728)에 저장된 명령어를 처리하는 반도체 장치일 수 있다.
상기 메모리(723) 및 상기 저장소(728)는 다양한 형태의 휘발성 혹은 비휘발성 저장매체를 포함할 수 있다. 예컨대, 상기 메모리(723)는 ROM(724) 및 RAM(725)을 포함할 수 있다.
따라서, 본 발명의 실시예에 따른 게임 운영 시나리오 생성 방법은 컴퓨터에서 실행 가능한 방법으로 구현될 수 있다. 본 발명의 실시예에 따른 게임 운영 시나리오 생성 방법이 컴퓨터 장치에서 수행될 때, 컴퓨터로 판독 가능한 명령어들이 본 발명에 따른 인식 방법을 수행할 수 있다.
한편, 상술한 본 발명에 따른 게임 운영 시나리오 생성 방법은 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록매체에 컴퓨터가 읽을 수 있는 코드로서 구현되는 것이 가능하다. 컴퓨터가 읽을 수 있는 기록 매체로는 컴퓨터 시스템에 의하여 해독될 수 있는 데이터가 저장된 모든 종류의 기록 매체를 포함한다. 예를 들어, ROM(Read Only Memory), RAM(Random Access Memory), 자기 테이프, 자기 디스크, 플래시 메모리, 광 데이터 저장장치 등이 있을 수 있다. 또한, 컴퓨터로 판독 가능한 기록매체는 컴퓨터 통신망으로 연결된 컴퓨터 시스템에 분산되어, 분산방식으로 읽을 수 있는 코드로서 저장되고 실행될 수 있다.
이상, 본 발명의 구성에 대하여 첨부 도면을 참조하여 상세히 설명하였으나, 이는 예시에 불과한 것으로서, 본 발명이 속하는 기술분야에 통상의 지식을 가진자라면 본 발명의 기술적 사상의 범위 내에서 다양한 변형과 변경이 가능함은 물론이다. 따라서 본 발명의 보호 범위는 전술한 실시예에 국한되어서는 아니되며 이하의 특허청구범위의 기재에 의하여 정해져야 할 것이다.

Claims (10)

  1. 하나이상의 프로세서를 포함하는 게임 시나리오 생성 장치에 있어서, 상기 프로세서는,
    게이머의 행동에 따라 운영 시나리오를 결정하는 운영 시나리오 정합부;
    상기 결정된 운영 시나리오의 운영 요소에 포함된 운영 속성의 리스트에서 상기 게이머의 게임 로그 데이터에 포함된 운영 속성값을 추출하는 운영 속성 추출부;
    행동 속성 리스트에서 상기 게임 로그 데이터에 포함된 행동 속성값을 추출하는 행동 속성 추출부;
    상기 추출된 운영 속성값과 행동 속성값을 병합하여 병합 행동 속성값을 생성하는 속성 병합부;
    상기 병합 행동 속성값을 입력으로 하여 상기 게이머의 행동 결과를 기록한 레이블에 따른 지도학습을 통해 예측 모델링을 수행하는 병합 행동 예측부;
    상기 병합 행동 예측부에서 학습된 예측 모델에서 상기 병합 행동 속성값과 상기 추출된 운영 속성값 간의 상관관계를 계산하여 운영 속성의 중요도를 산출하는 연관 분석부; 및
    상기 운영 속성의 중요도를 이용하여 운영 요소값을 설정하는 운영 요소 설정부;
    를 포함하여 구현하는 것인 게임 시나리오 생성 장치.
  2. 제1항에 있어서,
    상기 운영 속성 추출부에서 추출한 운영 속성값 중 상기 병합 행동 예측부에서 분석이 불가능한 운영 속성값을 분석하는 운영 속성 분석부;를 더 포함하는 것
    인 게임 시나리오 생성 장치.
  3. 제1항에 있어서, 상기 운영 속성 리스트는
    복수의 게이머들의 행동 속성 리스트에 공통으로 포함되어 있는 예측 대상 공통 속성;
    상기 행동 속성 리스트에 포함되지 않은 예측 대상 운영 속성; 및
    상기 병합 행동 예측부에서 분석할 수 없는 분석 대상 속성;을 포함하는 것
    인 게임 시나리오 생성 장치.
  4. 제1항에 있어서, 상기 병합 행동 속성값 리스트는
    상기 행동 속성 리스트에만 포함된 예측 대상 행동 속성값;
    상기 행동 속성 리스트 및 상기 운영 속성 리스트에 공통으로 포함된 예측 대상 공통 속성값; 및
    상기 운영 속성 리스트에만 포함된 예측 대상 운영 속성값;을 포함하는 것
    인 게임 시나리오 생성 장치.
  5. 하나이상의 프로세서에 의해 수행되는 게임 시나리오 생성 방법에 있어서,
    게이머의 행동에 따라 운영 시나리오를 결정하는 운영 시나리오 정합 단계;
    상기 결정된 운영 시나리오의 운영 요소에 포함된 운영 속성 리스트에서 상기 게이머의 게임 로그 데이터에 포함된 운영 속성값을 추출하고, 행동 속성 리스트에서 상기 게임 로그 데이터에 포함된 행동 속성값을 추출하는 운영 속성 및 행동 속성 추출 단계;
    상기 추출된 운영 속성값과 행동 속성값을 병합하여 병합 행동 속성값을 생성하는 속성 병합 단계;
    상기 병합 행동 속성값을 입력으로하여 상기 게이머의 행동 결과를 기록한 레이블에 따른 지도학습을 통해 예측 모델링을 수행하는 병합 행동 예측 단계;
    상기 병합 행동 예측부에서 학습된 예측 모델에서 상기 병합 행동 속성값과 상기 추출된 운영 속성값 간의 상관관계를 계산하여 운영 속성의 중요도를 산출하는 연관 분석 단계; 및
    상기 운영 속성의 중요도를 이용하여 운영 요소값을 설정하는 운영 요소 결정 단계;
    를 포함하는 게임 시나리오 생성 방법.
  6. 제5항에 있어서, 상기 운영 속성 리스트는
    복수의 게이머들의 행동 속성 리스트에 공통으로 포함되어 있는 예측 대상 공통 속성;
    상기 행동 속성 리스트에 포함되지 않은 예측 대상 운영 속성; 및
    상기 병합 행동 예측단계에서 분석할 수 없는 분석 대상 속성;을 포함하는 것
    인 게임 시나리오 생성 방법.
  7. 제5항에 있어서, 상기 병합 행동 속성값 리스트는
    상기 행동 속성 리스트에만 포함된 예측 대상 행동 속성값;
    상기 행동 속성 리스트 및 상기 운영 속성 리스트에 공통으로 포함된 예측 대상 공통 속성값; 및
    상기 운영 속성 리스트에만 포함된 예측 대상 운영 속성값;을 포함하는 것
    인 게임 시나리오 생성 방법.
  8. 하나이상의 프로세서에 의해 수행되는 게임 시나리오 생성 방법에 있어서,
    게이머의 행동에 따라 운영 시나리오를 결정하는 운영 시나리오 정합 단계;
    상기 결정된 운영 시나리오의 운영 요소에 포함된 운영 속성의 리스트에서 상기 게이머의 게임 로그 데이터에 포함된 운영 속성값을 추출하고, 행동 속성 리스트에서 상기 게임 로그 데이터에 포함된 행동 속성값을 추출하는 운영 속성 추출 및 행동 속성 추출 단계;
    상기 추출된 운영 속성값 중 게이머별로 분석이 불가능한 운영 속성값을 분석하는 운영 속성 분석 단계;
    상기 추출된 운영 속성값과 행동 속성값을 연결하여 병합 행동 속성값을 생성하는 속성 병합 단계;
    상기 병합 행동 속성값을 이용하여 상기 게이머의 레이블에 따른 지도학습을 통해 예측 모델링을 수행하는 병합 행동 예측 단계;
    상기 병합 행동 예측부에서 학습된 예측 모델에서 상기 병합 행동 속성값 간의 상관관계를 계산하여 운영 속성의 중요도를 산출하는 연관 분석 단계; 및
    상기 분석한 운영 속성값에 의해 운영 요소값을 설정하는 운영 요소 결정 단계;
    를 포함하는 게임 시나리오 생성 방법.,
  9. 제8항에 있어서, 상기 운영 속성 리스트는
    복수의 게이머들의 행동 속성 리스트에 공통으로 포함되어 있는 예측 대상 공통 속성;
    상기 행동 속성 리스트에 포함되지 않은 예측 대상 운영 속성; 및
    상기 병합 행동 예측단계에서 분석할 수 없는 분석 대상 속성;을 포함하는 것
    인 게임 시나리오 생성 방법.
  10. 제8항에 있어서, 상기 병합 행동 속성값 리스트는
    상기 행동 속성 리스트에만 포함된 예측 대상 행동 속성값;
    상기 행동 속성 리스트 및 상기 운영 속성 리스트에 공통으로 포함된 예측 대상 공통 속성값; 및
    상기 운영 속성 리스트에만 포함된 예측 대상 운영 속성값;을 포함하는 것
    인 게임 시나리오 생성 방법.

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