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컴퓨터 게임 산업이 발전함에 따라 사용자의 흥미를 측정하거나 불법 소프트웨어 구별을 위해 사용자 분석에 관한 연구가 진행 중이다. 그 예로 최근에 사용자 분석을 통하여 게임 레벨 디자인을 하거나 이를 게임 균형에 이용하는 연구들이 있다. 본 논문은 개인적인 게임 환경에서 사용자의 적절한 게임 경험을 위해 시간열 데이터 마이닝 개념을 이용하여 게임 사용자 모델 분석을 제안한다. 본 논문은 사용자가 게임을 하고 있는 동안 의미 있는 사용자 행동을 저장하고 차원감소와 SOM을 이용하여 4가지 행동 유형으로 클러스터링 하고 행동 유형에 따른 사용자를 분석 한다.

목차

요약
1. 서론
2. 관련연구
3. 사용자 분석을 위한 객관화
4. 시계열 데이터 모델링 그리고 클러스터링
5. 관측 및 실험 결과
6. 결론 및 향후 연구
[참고문헌]

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