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본 논문은 게임을 수행하는 개별 사용자의 특별한 행동 탐지를 효율적으로 수행하는 시스템 을 제안한다. 제안하는 시스템은 일반적인 게임 플레이 환경에서 비 침투적 방법을 통해 포착 가능한 사용자 특징과 반복적인 패턴에 기반을 두어 특이 행동 탐지를 한다. 본 논문에서는 표 정과 사용자 움직임과 같이 관찰되는 자료를 분석하기 위해 카메라를 사용했다. 게다가 반복 행동 탐지를 위해 게임 사용자로부터 멀티 모달 데이터를 사용하여 고차원의 행동 분석하기 위 해 사용했다. 특이 행동 탐지에 효과적인 Support Vector Machine 을 사용했으며, 특이 행동 탐지 수행의 유용성을 평가하여 약 70% 확률로 탐지하는 이상 행동 탐지 재현율을 보였다. 또 한 반복 행동 분석이 가능함을 보였다. 제안된 기법을 사용하였을 때 PC 환경에서 제공하는 모 든 콘텐츠의 분석에 대한 피드백과 정량화하는데 도움이 될 수 있다.
In this paper, we propose a method for effectively detecting specific behavior. The proposed method detects outlying behavior based on the game players’ characteristics. These characteristics are captured non-invasively in a general game environment and add keystroke based on repeated pattern. In this paper, cameras were used to analyze observed data such as facial expressions and player movements. Moreover, multimodal data from the game players was used to analyze high-dimensional game-player data for a detection effect of repeated behaviour pattern. A support vector machine was used to efficiently detect outlying behaviors. We verified the effectiveness of the proposed method using games from several genres. The recall rate of the outlying behavior pre-identified by industry experts was approximately 70%. In addition, Repeated behaviour pattern can be analysed possible. The proposed method can also be used for feedback and quantification about analysis of various interactive content provided in PC environments.
2. 본 론
2.1 기존 연구
2.2 시스템 정의
2.3 시스템
3. 실험 결과
3.1 특이 행동 분석
3.2 반복 행동 분석
4. 결 론
REFERENCES
