Attempts to hack online game servers and abusing problems in online games have been issues in game industry. Mobile games are famous these days thanks to the widespread of smart devices. Unfortunately, mobile games have very short life cycle. Therefore, analysis of game log data becomes more important to overcome the hacking and abusing problems in online games and extend their life cycles in mobile games. In this paper, we propose a new game log data analysis technique based on the MapReduce methodology. MapReduce is a widely used programming model for analyzing and processing Big data. Instead of processing each analysis query separately, the proposed technique processes multiple analysis queries together in a batch by a single, optimized MapReduce job. As a result, the number of queries processed per unit time increases significantly. Experiment results show that the proposed technique improves the performance significantly compared to a naive method.

인터넷의 규모가 커지면서 주관적인 데이터가 증가하였다. 이에 주관적인 데이터를 자동으로 분류할 필요가 생겼다. 감성 분류는 데이터를 여러 감성 종류에 따라 나누는 것을 말한다. 감성 분류 연구는 크게 자연어 처리와 감성어 사전 구축을 중심으로 이루어져 왔다. 이전의 감성 분류 연구는 자연어 처리 과정에서 형태소 분석이 제대로 이루어지지 않는 문제와 감성어 사전구축 시 등록할 단어를 선별하고 단어의 감성 정도를 정하는 데에 명확한 기준을 정하기 힘든 문제가 있다. 이러한 어려움을 해결하기 위하여 감성 분류에 대용량 데이터와 통계적 접근의 조합을 제안한다. 본 논문에서 제안하는 방법은 단어의 의미를 찾는 대신 수많은 데이터에서 등장하는 표현들의 통계치를 이용하여 감성 판단을 하는 것이다. 이러한 접근은 자연어 처리 알고리즘에 의존하던 이전 연구와 달리 데이터에 집중한다. 대용량 데이터 처리를 위해 하둡과 맵리듀스를 이용한다.