KR101093962B1 - 통계를 이용한 순위 결정 시스템 및 방법 - Google Patents

통계를 이용한 순위 결정 시스템 및 방법 Download PDF

Info

Publication number
KR101093962B1
KR101093962B1 KR1020090093477A KR20090093477A KR101093962B1 KR 101093962 B1 KR101093962 B1 KR 101093962B1 KR 1020090093477 A KR1020090093477 A KR 1020090093477A KR 20090093477 A KR20090093477 A KR 20090093477A KR 101093962 B1 KR101093962 B1 KR 101093962B1
Authority
KR
South Korea
Prior art keywords
section
score
value
ranking
interval
Prior art date
Application number
KR1020090093477A
Other languages
English (en)
Other versions
KR20110035666A (ko
Inventor
이현걸
제정민
임유익
Original Assignee
엔에이치엔(주)
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by 엔에이치엔(주) filed Critical 엔에이치엔(주)
Priority to KR1020090093477A priority Critical patent/KR101093962B1/ko
Priority to PCT/KR2010/006686 priority patent/WO2011040776A2/ko
Publication of KR20110035666A publication Critical patent/KR20110035666A/ko
Application granted granted Critical
Publication of KR101093962B1 publication Critical patent/KR101093962B1/ko

Links

Images

Classifications

    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F17/00—Digital computing or data processing equipment or methods, specially adapted for specific functions
    • G06F17/10—Complex mathematical operations
    • G06F17/18—Complex mathematical operations for evaluating statistical data, e.g. average values, frequency distributions, probability functions, regression analysis
    • A—HUMAN NECESSITIES
    • A63—SPORTS; GAMES; AMUSEMENTS
    • A63F—CARD, BOARD, OR ROULETTE GAMES; INDOOR GAMES USING SMALL MOVING PLAYING BODIES; VIDEO GAMES; GAMES NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
    • A63F13/00—Video games, i.e. games using an electronically generated display having two or more dimensions
    • A63F13/45—Controlling the progress of the video game
    • A63F13/46—Computing the game score
    • A—HUMAN NECESSITIES
    • A63—SPORTS; GAMES; AMUSEMENTS
    • A63F—CARD, BOARD, OR ROULETTE GAMES; INDOOR GAMES USING SMALL MOVING PLAYING BODIES; VIDEO GAMES; GAMES NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
    • A63F13/00—Video games, i.e. games using an electronically generated display having two or more dimensions
    • A63F13/70—Game security or game management aspects
    • A63F13/79—Game security or game management aspects involving player-related data, e.g. identities, accounts, preferences or play histories
    • A63F13/798—Game security or game management aspects involving player-related data, e.g. identities, accounts, preferences or play histories for assessing skills or for ranking players, e.g. for generating a hall of fame
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F17/00—Digital computing or data processing equipment or methods, specially adapted for specific functions
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F17/00—Digital computing or data processing equipment or methods, specially adapted for specific functions
    • G06F17/10—Complex mathematical operations
    • G06F17/17—Function evaluation by approximation methods, e.g. inter- or extrapolation, smoothing, least mean square method
    • A—HUMAN NECESSITIES
    • A63—SPORTS; GAMES; AMUSEMENTS
    • A63F—CARD, BOARD, OR ROULETTE GAMES; INDOOR GAMES USING SMALL MOVING PLAYING BODIES; VIDEO GAMES; GAMES NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
    • A63F2300/00—Features of games using an electronically generated display having two or more dimensions, e.g. on a television screen, showing representations related to the game
    • A63F2300/50—Features of games using an electronically generated display having two or more dimensions, e.g. on a television screen, showing representations related to the game characterized by details of game servers
    • A63F2300/55—Details of game data or player data management
    • A63F2300/5546—Details of game data or player data management using player registration data, e.g. identification, account, preferences, game history
    • A63F2300/558—Details of game data or player data management using player registration data, e.g. identification, account, preferences, game history by assessing the players' skills or ranking

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Multimedia (AREA)
  • Theoretical Computer Science (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Data Mining & Analysis (AREA)
  • Mathematical Physics (AREA)
  • Pure & Applied Mathematics (AREA)
  • Computational Mathematics (AREA)
  • Mathematical Analysis (AREA)
  • Mathematical Optimization (AREA)
  • General Engineering & Computer Science (AREA)
  • Databases & Information Systems (AREA)
  • Software Systems (AREA)
  • Business, Economics & Management (AREA)
  • General Business, Economics & Management (AREA)
  • Algebra (AREA)
  • Computer Security & Cryptography (AREA)
  • Evolutionary Biology (AREA)
  • Bioinformatics & Cheminformatics (AREA)
  • Bioinformatics & Computational Biology (AREA)
  • Probability & Statistics with Applications (AREA)
  • Operations Research (AREA)
  • Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
  • Information Retrieval, Db Structures And Fs Structures Therefor (AREA)
  • Management, Administration, Business Operations System, And Electronic Commerce (AREA)
  • Complex Calculations (AREA)

Abstract

통계를 이용한 순위 결정 시스템 및 방법을 개시한다. 순위 결정 시스템은 최초 등록되는 서로 다른 두 개의 점수를 각각 최소값 및 최대값으로 하는 점수 구간을 N개의 구간으로 균등 분할하는 분할부, 등록 또는 삭제되는 점수에 해당하는 구간의 구간값에 등록 또는 삭제에 따른 정수값을 가감하는 가감부, N개의 구간 중 적어도 하나의 구간이 갖는 점수 폭을 조정하고, 점수 폭의 조정에 따라 각 구간의 구간값을 조정하는 조정부 및 구간값 및 구간의 최소값 및 최대값에 기초한 보간법을 통해 주어진 점수의 순위를 결정하는 순위 결정부를 포함한다. 이때, N은 정수이다.
통계, 순위, 랭킹, 데이터베이스

Description

통계를 이용한 순위 결정 시스템 및 방법{RANKING DETERMINATION SYSTEM AND METHOD USING STATISTICS}
본 발명에 따른 실시예들은 통계를 이용한 순위 결정 시스템 및 방법에 관한 것이다.
일반적으로 게임의 순위를 계산하기 위해서는 전체 게임 사용자의 점수를 오름차순 혹은 내림차순으로 정렬하여 순위를 계산하며, 이를 위해서 기본적으로 사용자의 아이디와 점수를 알아야 한다. 사용자의 수가 적은 경우 DBMS(Database Management System)를 활용하여 계산하기도 하지만 사용자의 수가 많으면 DBMS만으로는 충분한 성능을 기대하기가 어려워 서버 어플리케이션(Server Application)을 이용한다. 즉, 전체 사용자의 점수를 랭킹 서버에 로드한 후 랭킹 서버 어플리케이션에서 빠른 속도로 정렬하여 순위를 계산한다. 특히 실시간으로 사용자의 순위 서비스를 제공하기 위해서는 연산속도가 빠른 서버의 필요성이 높아진다.
그러나, 연산 속도가 빠른 서버를 활용하는 종래의 기술은 대체적으로 여러 게임 서비스에서 활용되고 있으나 사용자의 수가 많아질수록 좀더 좋은 성능의 서버를 사용하거나 보다 높은 연산 비용이 요구되어 실시간으로 순위를 계산하는 서 비스를 제공하지 못하게 되는 경우가 발생할 수 있다. 또한 순위를 계산하는 서비스를 위해 좀더 좋은 서버와 메모리 자원을 사용하면서 운영 비용도 함께 증가한다. 본 명세서에서는 효율적으로 순위를 계산할 수 있는 순위 결정 시스템 및 방법을 제안한다.
사용자의 수에 관계 없이 일정한 크기의 메모리 자원만을 사용하여 순위를 결정할 수 있는 순위 결정 시스템 및 방법이 제공된다.
사용자의 수에 관계 없이 일정한 연산 비용으로 점수를 등록 및 삭제할 수 있고, 순위를 계산할 수 있는 순위 결정 시스템 및 방법이 제공된다.
본 발명의 일실시예에 따른 순위 결정 시스템은 최초 등록되는 서로 다른 두 개의 점수를 각각 최소값 및 최대값으로 하는 점수 구간을 N개의 구간으로 균등 분할하는 분할부, 등록 또는 삭제되는 점수에 해당하는 구간의 구간값에 등록 또는 삭제에 따른 정수값을 가감하는 가감부, N개의 구간 중 적어도 하나의 구간이 갖는 점수 폭을 조정하고, 점수 폭의 조정에 따라 각 구간의 구간값을 조정하는 조정부 및 구간값 및 구간의 최소값 및 최대값에 기초한 보간법을 통해 주어진 점수의 순위를 결정하는 순위 결정부를 포함한다. 이때, N은 정수이다.
본 발명의 일측면에 따르면, 구간값은 등록된 점수 중 해당 구간에 포함된 점수의 개수를 포함할 수 있고, 가감부는 등록되는 점수에 대해 구간값을 증가시키고, 삭제되는 점수에 대해 구간값을 감소시켜 해당 구간에 포함된 점수의 개수와 해당 구간의 구간값을 일치시킬 수 있다.
본 발명의 일측면에 따르면, 조정부는 새로 등록되는 점수가 전체 점수 구간을 벗어나거나 하나의 구간에 대한 구간값이 구간값의 전체 평균값의 A배보다 큰 경우, 점수 폭 및 구간값을 조정할 수 있다. 이때, A는 정수일 수 있다.
본 발명의 일측면에 따르면, 조정부는 등록된 점수의 전체 개수를 N으로 나누어 평균값을 계산하는 평균값 계산부 및 각각의 구간마다 구간값이 평균값의 B배보다 큰 경우 해당 구간의 점수 폭을 줄이고, 작은 경우 해당 구간의 점수 폭을 늘여서 구간값이 평균값의 B배가 되도록 조정하는 구간값 조정부를 포함할 수 있다. 이때, B는 유리수일 수 있다. 또한, 해당 구간의 점수 폭은 전체 구간의 평균 점수 폭의 C배 이하일 수 있고, 이 경우 C는 정수일 수 있다.
본 발명의 일측면에 따르면, 순위 결정부는 주어진 점수가 포함되는 구간을 확인하고, 확인한 구간보다 더 높은 점수들의 범위로 구성된 모든 구간의 구간값의 합을 계산하여 주어진 점수의 구간 외 순위를 결정하는 구간 외 순위 결정부, 주어진 점수 및 주어진 점수에 해당하는 구간의 최소값 및 최대값을 선형보간법(linear interpolation) 또는 스플라인 보간법(spline interpolation)에 적용하여 주어진 점수의 구간 내 순위를 결정하는 구간 내 순위 결정부 및 구간 내 순위 및 구간 외 순위를 합산하는 합산부를 포함할 수 있다.
본 발명의 일측면에 따르면, 순위 결정부는 전체 순위 중 상위 D퍼센트 이내의 순위를 갖는 점수에 대해서는 점수를 정렬하여 순위를 재결정할 수 있다.
본 발명의 일실시예에 따른 순위 결정 방법은 순위 결정 시스템의 분할부에서 최초 등록되는 서로 다른 두 개의 점수를 각각 최소값 및 최대값으로 하는 점수 구간을 N개의 구간으로 균등 분할하는 단계, 순위 결정 시스템의 가감부에서 등록 또는 삭제되는 점수에 해당하는 구간의 구간값에 등록 또는 삭제에 따른 정수값을 가감하는 단계, 순위 결정 시스템의 조정부에서 N개의 구간 중 적어도 하나의 구간이 갖는 점수 폭을 조정하고, 점수 폭의 조정에 따라 각 구간의 구간값을 조정하는 단계 및 순위 결정 시스템의 순위 결정부에서 구간값 및 구간의 최소값 및 최대값에 기초한 보간법을 통해 주어진 점수의 순위를 결정하는 단계를 포함한다. 이때, N은 정수이다.
사용자의 수에 관계 없이 일정한 크기의 메모리 자원만을 사용하여 순위를 결정함으로써, 모든 사용자의 정보를 저장하는 방식에 비해 메모리 자원의 비용을 절약할 수 있으며 사용자의 수가 많아질수록 더 큰 효과를 얻을 수 있다.
사용자의 수에 관계 없이 일정한 연산 비용으로 점수를 등록 및 삭제할 수 있고, 순위를 계산할 수 있어 종래에 비해 사용자의 수에 비례하여 더 큰 연산 비용의 절감 효과를 얻을 수 있다.
이하 첨부된 도면을 참조하여 본 발명에 따른 다양한 실시예를 상세히 설명하기로 한다.
도 1은 본 발명의 일실시예에 있어서, 순위를 결정하는 전체 시스템의 개괄적인 모습을 도시한 도면이다. 순위 결정 시스템(100)은 게임서버(110)나 게임관련서버(120)와 같이 사용자에게 순위를 제공할 필요가 있는 시스템에 포함되거나 또는 연계될 수 있다. 이와 같이, 순위를 제공할 필요가 있는 시스템은 순위 결정 시스템(100)으로부터 순위 정보를 제공받아 복수의 사용자 단말기(130) 중 필요로 하는 사용자 단말기로 순위와 관련된 정보를 제공할 수 있다.
도 2는 본 발명의 일실시예에 있어서, 순위 결정 시스템의 내부 구성을 설명하기 위한 블록도이다. 본 실시예에 따른 순위 결정 시스템(200)은 도 2에 도시된 바와 같이, 분할부(210), 가감부(220), 조정부(230) 및 순위 결정부(240)를 포함한다.
분할부(210)는 최초 등록되는 서로 다른 두 개의 점수를 각각 최소값 및 최대값으로 하는 점수 구간을 N개의 구간으로 균등 분할한다. 예를 들어, 서로 다른 구 개의 점수 '100'점과 '600'점이 최초 등록되는 경우, 분할부(210)는 '100'점에서 '600'점까지의 점수 구간을 100개의 구간으로 균등 분할할 수 있다.
가감부(220)는 등록 또는 삭제되는 점수에 해당하는 구간의 구간값에 상기 등록 또는 삭제에 따른 정수값을 가감한다. 여기서, 구간값은 등록된 점수 중 해당 구간에 포함된 점수의 개수를 포함할 수 있고, 가감부(220)는 등록되는 점수에 대해 구간값을 증가시키고, 삭제되는 점수에 대해 구간값을 감소시켜 해당 구간에 포함된 점수의 개수와 해당 구간의 구간값을 일치시킬 수 있다. 상술한 예에서 첫 번째 구간이 '100'점에서 '104'점까지이고, '100'점으로 1개의 점수가 및 '103'점으로 2개가 점수가 등록되었다면, 첫 번째 구간의 구간값은 '3'일 수 있다. 이때, '102'점에 1개의 점수가 추가 등록되는 경우, 가감부(220)는 구간값 '3'에 정수값 '1'을 가산할 수 있고, 첫 번째 구간의 구간값은 '4'가 될 수 있다. 반대로, '103'점으로 등록된 1개의 점수가 삭제되는 경우, 가감부(220)는 구간값 '4'에 정수값 '1'을 감산하여 첫 번째 구간의 구간값이 '3'이 될 수 있다.
조정부(230)는 N개의 구간 중 적어도 하나의 구간이 갖는 점수 폭을 조정하고, 상기 점수 폭의 조정에 따라 각 구간의 구간값을 조정한다. 이때, 조정부(230)는 새로 등록되는 점수가 전체 점수 구간을 벗어나거나 하나의 구간에 대한 구간값이 구간값의 전체 평균값의 A배보다 큰 경우, 점수 폭 및 구간값을 조정할 수 있다. 여기서, A는 정수일 수 있다. 상술한 예에서 '700'점으로 1개의 점수가 등록되는 경우, '100'에서 '600'점의 전체 점수 구간을 벗어나기 때문에 조정부(230)는 N개의 구간에 대해 점수 폭을 조정하여 전체 점수 구간에 대응되도록 할 수 있다. 이때, 각 구간에 등록된 점수의 개수가 변하기 때문에 조정부(230)는 구간값 역시 조정할 수 있다. 또 다른 예로, 하나의 구간값이 구간값이 전체 평균값보다 2배 이상 크다면 조정부(230)는 N개의 구간에 대해 점수 폭과 구간값을 조정할 수 있다.
이를 위해, 조정부(230)는 도 2에 도시된 바와 같이 평균값 계산부(231) 및 구간값 조정부(232)를 포함할 수 있다.
평균값 계산부(231)는 등록된 점수의 전체 개수를 상기 N으로 나누어 평균값을 계산한다. 예를 들어 총 '200'개의 점수가 등록되고 N이 '100'인 경우, 평균값은 '2'의 값을 가질 수 있다.
구간값 조정부(232)는 각각의 구간마다 구간값이 상기 평균값의 B배보다 큰 경우 해당 구간의 점수 폭을 줄이고, 작은 경우 해당 구간의 점수 폭을 늘여서 상기 구간값이 상기 평균값의 B배가 되도록 조정한다. 이때, B는 유리수일 수 있다. 일례로, B가 '1.1'인 경우, N개의 구간 각각에 대해 각 구간의 구간값이 평균값의 '1.1'배 보다 큰 경우에는 구간의 점수 폭을 줄여서 구간값이 평균값의 '1.1'배가 되도록 조정할 수 있다. 반대로, 각 구간의 값이 평균값의 '1.1'배 보다 작은 경우에는 구간의 점수 폭을 늘려서 구간값이 평균값의 '1.1'배가 되도록 조정할 수 있다.
이때, 해당 구간의 점수 폭은 전체 구간의 평균 점수 폭의 C배 이하일 수 있고, 이 경우, C는 정수일 수 있다. 예를 들어, 구간값이 평균값의 '1.1'배 보다 작더라도, 구간의 점수 폭이 전체 구간의 평균 점수 폭의 5배를 넘지 않도록 조정될 수 있다.
순위 결정부(240)는 구간값 및 구간의 최소값 및 최대값에 기초한 보간법을 통해 주어진 점수의 순위를 결정한다. 이때, 순위 결정부(240)는 구간 내 순위와 구간 외 순위를 통해 주어진 점수의 순위를 결정할 수 있다. 이때, 구간 외 순위는 구간값을 통해 간단하게 얻어질 수 있고, 구간 내 순위는 보간법을 이용하여 결정할 수 있다. 즉, 구간 내 순위와 구간 외 순위의 합이 바로 주어진 점수의 순위를 의미할 수 있다.
이를 위해, 순위 결정부(240)는 도 2에 도시된 바와 같이, 구간 외 순위 결정부(241), 구간 내 순위 결정부(242) 및 합산부(243)를 포함할 수 있다.
구간 외 순위 결정부(241)는 주어진 점수가 포함되는 구간을 확인하고, 확인한 구간보다 더 높은 점수들의 범위로 구성된 모든 구간의 구간값의 합을 계산하여 주어진 점수의 구간 외 순위를 결정한다. 간단한 예를 들면, '0'점에서 '99'점까지를 전체 구간으로 하고 전체 구간이 총 10개의 구간으로 분류되었다고 가정하면, '70'점에서 '79점'까지에 해당하는 구간에 포함된 점수의 구간 외 순위는 '80'점에서 '89'점까지에 해당하는 구간의 구간값 및 '90'점에서 '99'점까지에 해당하는 구간의 구간값의 합일 수 있다. 즉, 각 구간의 구간값은 이미 알고 있는 값이기 때문에 구간 외 순위 결정부(241)는 덧셈 연산을 통해 간단하게 구간 외 순위를 결정할 수 있다.
구간 내 순위 결정부(242)는 주어진 점수 및 상기 주어진 점수에 해당하는 구간의 최소값 및 최대값을 선형보간법(linear interpolation) 또는 스플라인 보간법(spline interpolation)에 적용하여 상기 주어진 점수의 구간 내 순위를 결정한다. 관측 또는 실험에서 얻은 데이터는 몇 개의 (x, y)값으로 되어있을 수 있다. 이러한 데이터를 이용하여 원하는 결과를 도출하기 위해 자주 사용되는 것 중에 하나가 보간법(Interpolation)이다. 이 보간법은 주어진 데이타를 가지고 어떤 다항식과 같은 형태로 표준화시키는 작업작업 중에 하나로 관측이나 실험을 통해서 얻어지지 않은 점을 추정할 때 유용하게 사용될 수 있다. 즉, 구간 외 순위를 결정하는 것과 마찬가지로 구간의 양 종단에 대해서는 구간값을 이용하여 점수에 따른 순위를 쉽게 확인할 수 있다. 따라서, 하나의 구간에서 양 종단의 점수 및 점수에 따른 순위를 통해 (순위1, 점수1) 및 (순위2, 점수2) 또는 (점수1, 순위1) 및 (점수2, 순위2)의 데이터를 선형보간법이나 스플라인 보간법에 적용함으로써, 주어진 점수에 대한 구간 내 순위를 결정할 수 있다.
합산부(243)는 구간 내 순위 및 구간 외 순위를 합산한다. 상술한 바와 같이, 구간 내 순위 및 구간 외 순위의 합이 바로 주어진 점수의 순위를 의미할 수 있다.
또한, 순위 결정부(240)는 전체 순위 중 상위 D퍼센트 이내의 순위를 갖는 점수에 대해서는 상기 점수를 정렬하여 순위를 재결정할 수 있다. 이는 구간 내 순위에서 오차가 발생할 수 있기 때문이며, 상위 순위에 대해서는 정확한 순위를 제공할 필요가 있지만, 하위 순위에 대해서는 대략적인 순위만을 제공해도 되는 경우 수행될 수 있다. 예를 들어, 3위와 4위가 바뀌는 것은 큰 문제가 있을 수 있지만, 10만 또는 100만 자리의 순위는 약간의 오차가 허용될 수 있기 때문이다. 즉, 상위 순위에 대해서만 기존의 정렬 방식을 혼합하여 이용함으로써, 보다 정확한 순위를 결정할 수 있게 된다.
이와 같이, 본 실시예에 따른 순위 결정 시스템을 이용하면 사용자가 늘어나도 구간의 수는 동일하고, 전체 점수 구간만이 달라질 뿐, 구간의 구간값만을 갱신함으로써, 사용자의 수가 늘어나더라도 일정한 크기의 메모리 자원만으로 순위를 계산할 수 있어 사용자의 정보를 모두 저장하는 방식에 비해 메모리 자원을 절약할 수 있으며, 그 효과는 사용자의 수가 많아질수록 비례적으로 커지게 된다. 또한, 연산 비용도 사용자의 정보를 모두 저장하는 방식에서는 사용자의 수가 늘어날수록 정렬 등에 필요한 연산 비용도 함께 증가하는 반면, 본 실시예에 따른 순위 결정 시스템에서는 일정한 연산 비용이 소모되어 연산 비용에 따른 절감 효과도 사용자의 수에 비례하여 증가할 수 있다.
도 3은 본 발명의 일실시예에 있어서, 최초 등록되는 서로 다른 두 개의 점수에 대한 구간값을 나타내는 그래프의 일례이다. 도 3에 도시된 그래프에서 x-축 은 구간값을, y-축은 점수를 각각 의미할 수 있다. 이때, 도 3은 최초 등록되는 제1 점수(301)와 제2 점수(302)를 최소값 및 최대값으로 하는 전체 구간이 13개의 구간으로 균등 분할된 모습을 나타낸다.
도 4는 본 발명의 일실시예에 있어서, 균등 분할된 구간에 추가 등록된 점수의 구간값을 나타내는 그래프의 일례이다. 도 4에 도시된 그래프에서 x-축은 구간값을, y-축은 점수를 각각 의미할 수 있다. 도 4의 그래프 역시 최초 등록되는 제1 점수(301)와 제2 점수(302)를 최소값 및 최대값으로 하는 전체 구간이 13개의 구간으로 균등 분할된 모습을 나타낸다. 이때, 도 4는 5번째 구간(401)에 두 개의 점수가 등록되고, 9번째 구간(401)에 하나의 점수가 등록된 모습을 더 나타낸다. 이때, 5번째 구간(401)에 등록된 점수의 순위는 6번째 구간 내지 13번째 구간의 구간값들의 합인 '2'가 구간 외 순위로서 결정될 수 있고, 주어진 점수에 따라 5번째 구간(401)에 등록된 점수의 구간 내 순위는 '1' 또는 '2'가 될 수 있다. 따라서, 5번째 구간(401)에 등록된 두 개의 점수의 순위는 각각 '3' 및 '4'가 된다.
도 5는 본 발명의 일실시예에 있어서, 구간의 점수 폭을 조정하기 전의 모습을 나타내는 그래프의 일례이다. 도 5에 도시된 그래프에서 x-축은 구간값을, y-축은 점수를 각각 의미할 수 있다. 도 5는 도 4에서 점수가 계속 등록되는 경우 나타날 수 있는 일반적인 모습을 나타낸다. 이는 게임 등에서 일반적으로 중간 점수대의 사용자가 가장 많음을 의미하고자 하였다. 이때, 새로 등록되는 점수가 전체 점수 구간을 벗어나거나 하나의 구간에 대한 구간값이 구간값의 전체 평균값의 A배보다 큰 경우, 점수 폭과 구간값이 조정될 수 있다.
도 6은 본 발명의 일실시예에 있어서, 구간의 점수 폭을 조장한 후의 모습을 나타내는 그래프의 일례이다. 도 6의 그래프를 살펴보면, 구간값이 높은 중간 점수대의 구간에서 구간 폭이 좁아지고, 구간값이 낮은 양끝 점수대의 구간에서 구간 폭이 넓어진 모습을 나타낸다. 이때, 구간 폭이 좁아지면, 등록되는 점수의 개수가 줄어들기 때문에 도 6의 그래프에서는 막대의 넓이가 구간값을 의미할 수 있다. 즉, 도 6은 구간마다 구간값이 고르게 분포되도록 조절함을 의미할 수 있다. 이와 같이, 구간값이 구간마다 고르게 분포되도록 함으로써, 구간 내 순위의 계산 시 발생하는 오차를 구간간에 일정하게 유지할 수 있다.
도 7은 본 발명의 일실시예에 있어서, 순위 결정 방법을 도시한 흐름도이다. 본 실시예에 따른 순위 결정 방법은 도 2를 통해 설명한 순위 결정 시스템(200)에 의해 수행될 수 있다. 도 7에서는 순위 결정 시스템(200)에 의해 각각의 단계가 수행되는 과정을 설명함으로써, 순위 결정 방법을 설명한다.
단계(710)에서 순위 결정 시스템(200)은 최초 등록되는 서로 다른 두 개의 점수를 각각 최소값 및 최대값으로 하는 점수 구간을 N개의 구간으로 균등 분할한다. 예를 들어, 서로 다른 구 개의 점수 '100'점과 '600'점이 최초 등록되는 경우, 분할부(210)는 '100'점에서 '600'점까지의 점수 구간을 100개의 구간으로 균등 분할할 수 있다.
단계(720)에서 순위 결정 시스템(200)은 등록 또는 삭제되는 점수에 해당하는 구간의 구간값에 상기 등록 또는 삭제에 따른 정수값을 가감한다. 여기서, 구간값은 등록된 점수 중 해당 구간에 포함된 점수의 개수를 포함할 수 있고, 순위 결정 시스템(200)은 등록되는 점수에 대해 구간값을 증가시키고, 삭제되는 점수에 대해 구간값을 감소시켜 해당 구간에 포함된 점수의 개수와 해당 구간의 구간값을 일치시킬 수 있다. 상술한 예에서 첫 번째 구간이 '100'점에서 '104'점까지이고, '100'점으로 1개의 점수가 및 '103'점으로 2개가 점수가 등록되었다면, 첫 번째 구간의 구간값은 '3'일 수 있다. 이때, '102'점에 1개의 점수가 추가 등록되는 경우, 순위 결정 시스템(200)은 구간값 '3'에 정수값 '1'을 가산할 수 있고, 첫 번째 구간의 구간값은 '4'가 될 수 있다. 반대로, '103'점으로 등록된 1개의 점수가 삭제되는 경우, 순위 결정 시스템(200)은 구간값 '4'에 정수값 '1'을 감산하여 첫 번째 구간의 구간값이 '3'이 될 수 있다.
단계(730)에서 순위 결정 시스템(200)은 N개의 구간 중 적어도 하나의 구간이 갖는 점수 폭을 조정하고, 상기 점수 폭의 조정에 따라 각 구간의 구간값을 조정한다. 이때, 순위 결정 시스템(200)은 새로 등록되는 점수가 전체 점수 구간을 벗어나거나 하나의 구간에 대한 구간값이 구간값의 전체 평균값의 A배보다 큰 경우, 점수 폭 및 구간값을 조정할 수 있다. 여기서, A는 정수일 수 있다. 상술한 예에서 '700'점으로 1개의 점수가 등록되는 경우, '100'에서 '600'점의 전체 점수 구간을 벗어나기 때문에 순위 결정 시스템(200)은 N개의 구간에 대해 점수 폭을 조정하여 전체 점수 구간에 대응되도록 할 수 있다. 이때, 각 구간에 등록된 점수의 개수가 변하기 때문에 조정부(230)는 구간값 역시 조정할 수 있다. 또 다른 예로, 하나의 구간값이 구간값이 전체 평균값보다 2배 이상 크다면 순위 결정 시스템(200)은 N개의 구간에 대해 점수 폭과 구간값을 조정할 수 있다.
이를 위해, 순위 결정 시스템(200)은 도 7에 도시된 바와 같이 단계(730)에 단계(731) 및 단계(732)를 포함하여 수행할 수 있다.
단계(731)에서 순위 결정 시스템(200)은 등록된 점수의 전체 개수를 상기 N으로 나누어 평균값을 계산한다. 예를 들어 총 '200'개의 점수가 등록되고 N이 '100'인 경우, 평균값은 '2'의 값을 가질 수 있다.
단계(732)에서 순위 결정 시스템(200)은 각각의 구간마다 구간값이 상기 평균값의 B배보다 큰 경우 해당 구간의 점수 폭을 줄이고, 작은 경우 해당 구간의 점수 폭을 늘여서 상기 구간값이 상기 평균값의 B배가 되도록 조정한다. 이때, B는 유리수일 수 있다. 일례로, B가 '1.1'인 경우, N개의 구간 각각에 대해 각 구간의 구간값이 평균값의 '1.1'배 보다 큰 경우에는 구간의 점수 폭을 줄여서 구간값이 평균값의 '1.1'배가 되도록 조정할 수 있다. 반대로, 각 구간의 값이 평균값의 '1.1'배 보다 작은 경우에는 구간의 점수 폭을 늘려서 구간값이 평균값의 '1.1'배가 되도록 조정할 수 있다.
이때, 해당 구간의 점수 폭은 전체 구간의 평균 점수 폭의 C배 이하일 수 있고, 이 경우, C는 정수일 수 있다. 예를 들어, 구간값이 평균값의 '1.1'배 보다 작더라도, 구간의 점수 폭이 전체 구간의 평균 점수 폭의 5배를 넘지 않도록 조정될 수 있다.
단계(740)에서 순위 결정 시스템(200)은 구간값 및 구간의 최소값 및 최대값에 기초한 보간법을 통해 주어진 점수의 순위를 결정한다. 이때, 순위 결정부(240)는 구간 내 순위와 구간 외 순위를 통해 주어진 점수의 순위를 결정할 수 있다. 이때, 구간 외 순위는 구간값을 통해 간단하게 얻어질 수 있고, 구간 내 순위는 보간법을 이용하여 결정할 수 있다. 즉, 구간 내 순위와 구간 외 순위의 합이 바로 주어진 점수의 순위를 의미할 수 있다.
이를 위해, 순위 결정 시스템(200)은 도 7에 도시된 바와 같이, 단계(740)에 단계(741) 내지 단계(743)을 포함하여 수행할 수 있다.
단계(741)에서 순위 결정 시스템(200)은 주어진 점수가 포함되는 구간을 확인하고, 확인한 구간보다 더 높은 점수들의 범위로 구성된 모든 구간의 구간값의 합을 계산하여 주어진 점수의 구간 외 순위를 결정한다. 간단한 예를 들면, '0'점에서 '99'점까지를 전체 구간으로 하고 전체 구간이 총 10개의 구간으로 분류되었다고 가정하면, '70'점에서 '79점'까지에 해당하는 구간에 포함된 점수의 구간 외 순위는 '80'점에서 '89'점까지에 해당하는 구간의 구간값 및 '90'점에서 '99'점까지에 해당하는 구간의 구간값의 합일 수 있다. 즉, 각 구간의 구간값은 이미 알고 있는 값이기 때문에 순위 결정 시스템(200)은 덧셈 연산을 통해 간단하게 구간 외 순위를 결정할 수 있다.
단계(742)에서 순위 결정 시스템(200)은 주어진 점수 및 상기 주어진 점수에 해당하는 구간의 최소값 및 최대값을 선형보간법 또는 스플라인 보간법에 적용하여 상기 주어진 점수의 구간 내 순위를 결정한다. 관측 또는 실험에서 얻은 데이터는 몇 개의 (x, y)값으로 되어있을 수 있다. 이러한 데이터를 이용하여 원하는 결과를 도출하기 위해 자주 사용되는 것 중에 하나가 보간법이다. 이 보간법은 주어진 데이타를 가지고 어떤 다항식과 같은 형태로 표준화시키는 작업작업 중에 하나로 관측이나 실험을 통해서 얻어지지 않은 점을 추정할 때 유용하게 사용될 수 있다. 즉, 구간 외 순위를 결정하는 것과 마찬가지로 구간의 양 종단에 대해서는 구간값을 이용하여 점수에 따른 순위를 쉽게 확인할 수 있다. 따라서, 하나의 구간에서 양 종단의 점수 및 점수에 따른 순위를 통해 (순위1, 점수1) 및 (순위2, 점수2) 또는 (점수1, 순위1) 및 (점수2, 순위2)의 데이터를 선형보간법이나 스플라인 보간법에 적용함으로써, 주어진 점수에 대한 구간 내 순위를 결정할 수 있다.
단계(743)에서 순위 결정 시스템(200)은 구간 내 순위 및 구간 외 순위를 합산한다. 상술한 바와 같이, 구간 내 순위 및 구간 외 순위의 합이 바로 주어진 점수의 순위를 의미할 수 있다.
또한, 순위 결정 시스템(200)은 전체 순위 중 상위 D퍼센트 이내의 순위를 갖는 점수에 대해서는 상기 점수를 정렬하여 순위를 재결정할 수 있다. 이는 구간 내 순위에서 오차가 발생할 수 있기 때문이며, 상위 순위에 대해서는 정확한 순위를 제공할 필요가 있지만, 하위 순위에 대해서는 대략적인 순위만을 제공해도 되는 경우 수행될 수 있다. 예를 들어, 3위와 4위가 바뀌는 것은 큰 문제가 있을 수 있지만, 10만 또는 100만 자리의 순위는 약간의 오차가 허용될 수 있기 때문이다. 즉, 상위 순위에 대해서만 기존의 정렬 방식을 혼합하여 이용함으로써, 보다 정확한 순위를 결정할 수 있게 된다.
이와 같이, 본 실시예에 따른 순위 결정 방법을 이용하면 사용자가 늘어나도 구간의 수는 동일하고, 전체 점수 구간만이 달라질 뿐, 구간의 구간값만을 갱신함으로써, 사용자의 수가 늘어나더라도 일정한 크기의 메모리 자원만으로 순위를 계 산할 수 있어 사용자의 정보를 모두 저장하는 방식에 비해 메모리 자원을 절약할 수 있으며, 그 효과는 사용자의 수가 많아질수록 비례적으로 커지게 된다. 또한, 연산 비용도 사용자의 정보를 모두 저장하는 방식에서는 사용자의 수가 늘어날수록 정렬 등에 필요한 연산 비용도 함께 증가하는 반면, 본 실시예에 따른 순위 결정 방법에서는 일정한 연산 비용이 소모되어 연산 비용에 따른 절감 효과도 사용자의 수에 비례하여 증가할 수 있다.
본 발명에 따른 실시예들은 다양한 컴퓨터 수단을 통하여 수행될 수 있는 프로그램 명령 형태로 구현되어 컴퓨터 판독 가능 매체에 기록될 수 있다. 상기 컴퓨터 판독 가능 매체는 프로그램 명령, 파일 데이터, 데이터 구조 등을 단독으로 또는 조합하여 포함할 수 있다. 상기 매체에 기록되는 프로그램 명령은 본 발명을 위하여 특별히 설계되고 구성된 것들이거나 컴퓨터 소프트웨어 당업자에게 공지되어 사용 가능한 것일 수도 있다. 컴퓨터 판독 가능 기록 매체의 예에는 하드 디스크, 플로피 디스크 및 자기 테이프와 같은 자기 매체(magnetic media), CD-ROM, DVD와 같은 광기록 매체(optical media), 플롭티컬 디스크(Floptical disk)와 같은 자기-광 매체(magneto-optical media), 및 롬(ROM), 램(RAM), 플래시 메모리 등과 같은 프로그램 명령을 저장하고 수행하도록 특별히 구성된 하드웨어 장치가 포함된다. 프로그램 명령의 예에는 컴파일러에 의해 만들어지는 것과 같은 기계어 코드뿐만 아니라 인터프리터 등을 사용해서 컴퓨터에 의해서 실행될 수 있는 고급 언어 코드를 포함한다. 상기된 하드웨어 장치는 본 발명의 동작을 수행하기 위해 하나 이상의 소프트웨어 모듈로서 작동하도록 구성될 수 있으며, 그 역도 마찬가지이다.
이상과 같이 본 발명에서는 구체적인 구성 요소 등과 같은 특정 사항들과 한정된 실시예 및 도면에 의해 설명되었으나 이는 본 발명의 보다 전반적인 이해를 돕기 위해서 제공된 것일 뿐, 본 발명은 상기의 실시예에 한정되는 것은 아니며, 본 발명이 속하는 분야에서 통상적인 지식을 가진 자라면 이러한 기재로부터 다양한 수정 및 변형이 가능하다.
따라서, 본 발명의 사상은 설명된 실시예에 국한되어 정해져서는 아니되며, 후술하는 특허청구범위뿐 아니라 이 특허청구범위와 균등하거나 등가적 변형이 있는 모든 것들은 본 발명 사상의 범주에 속한다고 할 것이다.
도 1은 본 발명의 일실시예에 있어서, 순위를 결정하는 전체 시스템의 개괄적인 모습을 도시한 도면이다.
도 2는 본 발명의 일실시예에 있어서, 순위 결정 시스템의 내부 구성을 설명하기 위한 블록도이다.
도 3은 본 발명의 일실시예에 있어서, 최초 등록되는 서로 다른 두 개의 점수에 대한 구간값을 나타내는 그래프의 일례이다.
도 4는 본 발명의 일실시예에 있어서, 균등 분할된 구간에 추가 등록된 점수의 구간값을 나타내는 그래프의 일례이다.
도 5는 본 발명의 일실시예에 있어서, 구간의 점수 폭을 조정하기 전의 모습을 나타내는 그래프의 일례이다.
도 6은 본 발명의 일실시예에 있어서, 구간의 점수 폭을 조장한 후의 모습을 나타내는 그래프의 일례이다.
도 7은 본 발명의 일실시예에 있어서, 순위 결정 방법을 도시한 흐름도이다.
<도면의 주요 부분에 대한 부호의 설명>
200: 순위 결정 시스템
210: 분할부
220: 가감부
230: 조정부
240: 순위 결정부

Claims (14)

  1. 최초 등록되는 서로 다른 두 개의 점수를 각각 최소값 및 최대값으로 하는 점수 구간을 N개의 구간으로 균등 분할하는 분할부;
    등록 또는 삭제되는 점수에 해당하는 구간의 구간값에 상기 등록 또는 삭제에 따른 정수값을 가감하는 가감부;
    상기 N개의 구간 중 적어도 하나의 구간이 갖는 점수 폭을 조정하고, 상기 점수 폭의 조정에 따라 각 구간의 구간값을 조정하는 조정부; 및
    상기 구간값 및 구간의 최소값 및 최대값에 기초한 보간법을 통해 주어진 점수의 순위를 결정하는 순위 결정부
    를 포함하고,
    상기 N은 양의 정수이고,
    상기 조정부는,
    새로 등록되는 점수가 전체 점수 구간을 벗어나거나 하나의 구간에 대한 구간값이 구간값의 전체 평균값의 A배보다 큰 경우, 상기 점수 폭 및 상기 구간값을 조정하고,
    상기 A는 양의 정수인, 순위 결정 시스템.
  2. 제1항에 있어서,
    상기 구간값은 등록된 점수 중 해당 구간에 포함된 점수의 개수를 포함하고,
    상기 가감부는,
    등록되는 점수에 대해 상기 구간값을 증가시키고, 삭제되는 점수에 대해 상기 구간값을 감소시켜 상기 해당 구간에 포함된 점수의 개수와 상기 해당 구간의 구간값을 일치시키는, 순위 결정 시스템.
  3. 삭제
  4. 최초 등록되는 서로 다른 두 개의 점수를 각각 최소값 및 최대값으로 하는 점수 구간을 N개의 구간으로 균등 분할하는 분할부;
    등록 또는 삭제되는 점수에 해당하는 구간의 구간값에 상기 등록 또는 삭제에 따른 정수값을 가감하는 가감부;
    상기 N개의 구간 중 적어도 하나의 구간이 갖는 점수 폭을 조정하고, 상기 점수 폭의 조정에 따라 각 구간의 구간값을 조정하는 조정부; 및
    상기 구간값 및 구간의 최소값 및 최대값에 기초한 보간법을 통해 주어진 점수의 순위를 결정하는 순위 결정부
    를 포함하고,
    상기 N은 양의 정수이고,
    상기 조정부는,
    등록된 점수의 전체 개수를 상기 N으로 나누어 평균값을 계산하는 평균값 계산부; 및
    각각의 구간마다 구간값이 상기 평균값의 B배보다 큰 경우 해당 구간의 점수 폭을 줄이고, 작은 경우 해당 구간의 점수 폭을 늘여서 상기 구간값이 상기 평균값의 B배가 되도록 조정하는 구간값 조정부
    를 포함하고,
    상기 B는 양의 유리수인, 순위 결정 시스템.
  5. 제4항에 있어서,
    상기 해당 구간의 점수 폭은 전체 구간의 평균 점수 폭의 C배 이하이고,
    상기 C는 정수인, 순위 결정 시스템.
  6. 제1항에 있어서,
    상기 순위 결정부는,
    상기 주어진 점수가 포함되는 구간을 확인하고, 상기 확인한 구간보다 더 높은 점수들의 범위로 구성된 모든 구간의 구간값의 합을 계산하여 상기 주어진 점수의 구간 외 순위를 결정하는 구간 외 순위 결정부;
    상기 주어진 점수 및 상기 주어진 점수에 해당하는 구간의 최소값 및 최대값을 선형보간법(linear interpolation) 또는 스플라인 보간법(spline interpolation)에 적용하여 상기 주어진 점수의 구간 내 순위를 결정하는 구간 내 순위 결정부; 및
    상기 구간 내 순위 및 상기 구간 외 순위를 합산하는 합산부
    를 포함하는, 순위 결정 시스템.
  7. 제1항에 있어서,
    상기 순위 결정부는,
    전체 순위 중 상위 D퍼센트 이내의 순위를 갖는 점수에 대해서는 상기 점수를 정렬하여 순위를 재결정하고,
    상기 D는 양의 유리수인, 순위 결정 시스템.
  8. 순위 결정 시스템에서 순위를 결정하는 방법에 있어서,
    상기 순위 결정 시스템의 분할부에서 최초 등록되는 서로 다른 두 개의 점수를 각각 최소값 및 최대값으로 하는 점수 구간을 N개의 구간으로 균등 분할하는 단계;
    상기 순위 결정 시스템의 가감부에서 등록 또는 삭제되는 점수에 해당하는 구간의 구간값에 상기 등록 또는 삭제에 따른 정수값을 가감하는 단계;
    상기 순위 결정 시스템의 조정부에서 상기 N개의 구간 중 적어도 하나의 구간이 갖는 점수 폭을 조정하고, 상기 점수 폭의 조정에 따라 각 구간의 구간값을 조정하는 단계; 및
    상기 순위 결정 시스템의 순위 결정부에서 상기 구간값 및 구간의 최소값 및 최대값에 기초한 보간법을 통해 주어진 점수의 순위를 결정하는 단계
    를 포함하고,
    상기 N은 양의 정수이고,
    각 구간의 구간값을 조정하는 상기 단계는,
    새로 등록되는 점수가 전체 점수 구간을 벗어나거나 하나의 구간에 대한 구간값이 구간값의 전체 평균값의 A배보다 큰 경우, 상기 점수 폭 및 상기 구간값을 조정하고,
    상기 A는 양의 정수인, 순위 결정 방법.
  9. 제8항에 있어서,
    상기 구간값은 등록된 점수 중 해당 구간에 포함된 점수의 개수를 포함하고,
    등록 또는 삭제에 따른 정수값을 가감하는 상기 단계는,
    등록되는 점수에 대해 상기 구간값을 증가시키고, 삭제되는 점수에 대해 상기 구간값을 감소시켜 상기 해당 구간에 포함된 점수의 개수와 상기 해당 구간의 구간값을 일치시키는, 순위 결정 방법.
  10. 삭제
  11. 순위 결정 시스템에서 순위를 결정하는 방법에 있어서,
    상기 순위 결정 시스템의 분할부에서 최초 등록되는 서로 다른 두 개의 점수를 각각 최소값 및 최대값으로 하는 점수 구간을 N개의 구간으로 균등 분할하는 단계;
    상기 순위 결정 시스템의 가감부에서 등록 또는 삭제되는 점수에 해당하는 구간의 구간값에 상기 등록 또는 삭제에 따른 정수값을 가감하는 단계;
    상기 순위 결정 시스템의 조정부에서 상기 N개의 구간 중 적어도 하나의 구간이 갖는 점수 폭을 조정하고, 상기 점수 폭의 조정에 따라 각 구간의 구간값을 조정하는 단계; 및
    상기 순위 결정 시스템의 순위 결정부에서 상기 구간값 및 구간의 최소값 및 최대값에 기초한 보간법을 통해 주어진 점수의 순위를 결정하는 단계
    를 포함하고,
    각 구간의 구간값을 조정하는 상기 단계는,
    등록된 점수의 전체 개수를 상기 N으로 나누어 평균값을 계산하는 단계; 및
    각각의 구간마다 구간값이 상기 평균값의 B배보다 큰 경우 해당 구간의 점수 폭을 줄이고, 작은 경우 해당 구간의 점수 폭을 늘여서 상기 구간값이 상기 평균값의 B배가 되도록 조정하는 단계
    를 포함하고,
    상기 B는 양의 유리수인, 순위 결정 방법.
  12. 제8항에 있어서,
    주어진 점수의 순위를 결정하는 상기 단계는,
    상기 주어진 점수가 포함되는 구간을 확인하고, 상기 확인한 구간보다 더 높은 점수들의 범위로 구성된 모든 구간의 구간값의 합을 계산하여 상기 주어진 점수의 구간 외 순위를 결정하는 단계;
    상기 주어진 점수 및 상기 주어진 점수에 해당하는 구간의 최소값 및 최대값을 선형보간법 또는 스플라인 보간법에 적용하여 상기 주어진 점수의 구간 내 순위를 결정하는 단계; 및
    상기 구간 내 순위 및 상기 구간 외 순위를 합산하는 단계
    를 포함하는, 순위 결정 방법.
  13. 제8항에 있어서,
    주어진 점수의 순위를 결정하는 상기 단계는,
    전체 순위 중 상위 D퍼센트 이내의 순위를 갖는 점수에 대해서는 상기 점수를 정렬하여 순위를 재결정하고,
    상기 D는 양의 유리수인, 순위 결정 방법.
  14. 제8항, 제9항 또는 제11항 내지 제13항 중 어느 한 항의 방법을 수행하는 프로그램을 기록한 컴퓨터 판독 가능 기록 매체.
KR1020090093477A 2009-09-30 2009-09-30 통계를 이용한 순위 결정 시스템 및 방법 KR101093962B1 (ko)

Priority Applications (2)

Application Number Priority Date Filing Date Title
KR1020090093477A KR101093962B1 (ko) 2009-09-30 2009-09-30 통계를 이용한 순위 결정 시스템 및 방법
PCT/KR2010/006686 WO2011040776A2 (ko) 2009-09-30 2010-09-30 통계를 이용한 순위 결정 시스템 및 방법

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
KR1020090093477A KR101093962B1 (ko) 2009-09-30 2009-09-30 통계를 이용한 순위 결정 시스템 및 방법

Publications (2)

Publication Number Publication Date
KR20110035666A KR20110035666A (ko) 2011-04-06
KR101093962B1 true KR101093962B1 (ko) 2011-12-15

Family

ID=43826800

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
KR1020090093477A KR101093962B1 (ko) 2009-09-30 2009-09-30 통계를 이용한 순위 결정 시스템 및 방법

Country Status (2)

Country Link
KR (1) KR101093962B1 (ko)
WO (1) WO2011040776A2 (ko)

Families Citing this family (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR102017901B1 (ko) * 2013-06-27 2019-09-03 한국과학기술원 에너지 효율 등급을 제공하는 방법 및 그 시스템

Citations (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JPH10134084A (ja) 1996-09-02 1998-05-22 Fujitsu Ltd データ処理装置
US20030228908A1 (en) * 2002-06-10 2003-12-11 Daniel Caiafa Statistics system for online console-based gaming
JP4309930B2 (ja) * 2007-03-29 2009-08-05 株式会社コナミデジタルエンタテインメント ゲームシステム、ゲームシステム制御方法、ならびに、プログラム

Patent Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JPH10134084A (ja) 1996-09-02 1998-05-22 Fujitsu Ltd データ処理装置
US20030228908A1 (en) * 2002-06-10 2003-12-11 Daniel Caiafa Statistics system for online console-based gaming
JP4309180B2 (ja) 2002-06-10 2009-08-05 マイクロソフト コーポレーション ゲームシステムのランキング決定方法、ゲームシステムの統計システムおよび記録媒体
JP4309930B2 (ja) * 2007-03-29 2009-08-05 株式会社コナミデジタルエンタテインメント ゲームシステム、ゲームシステム制御方法、ならびに、プログラム

Also Published As

Publication number Publication date
WO2011040776A3 (ko) 2011-07-14
WO2011040776A2 (ko) 2011-04-07
KR20110035666A (ko) 2011-04-06

Similar Documents

Publication Publication Date Title
US9389909B1 (en) Prioritized execution of plans for obtaining and/or processing data
US10255300B1 (en) Automatically extracting profile feature attribute data from event data
JPWO2016178316A1 (ja) 計算機調達予測装置、計算機調達予測方法、及び、プログラム
CN110322295B (zh) 关系强度确定方法及系统、服务器、计算机可读介质
CN112423134B (zh) 视频内容推荐方法、装置、计算机设备及存储介质
KR101572719B1 (ko) 행렬 분해 기반 추천 방법을 위한 신뢰 네트워크를 이용하는 데이터 대치 방법
KR101093962B1 (ko) 통계를 이용한 순위 결정 시스템 및 방법
WO2016132550A1 (ja) 抽出プログラム、抽出装置および抽出方法
CN108937902B (zh) 一种胎心率基线估算方法、装置、电子设备及存储介质
US8688417B2 (en) Detecting impact of extrinsic events on a time series
US8667008B2 (en) Search request control apparatus and search request control method
US8903878B2 (en) Information processing program, information processing device and information processing method
CN111737555A (zh) 热点关键词的选取方法、设备和存储介质
US9940173B2 (en) System, management device and method of controlling a plurality of computers
JP6222822B2 (ja) 劣化関数算出装置、劣化率推定システム、劣化関数算出方法、及びプログラム
JP6784096B2 (ja) データ分配プログラム、データ分配方法、およびデータ分配装置
JP5726802B2 (ja) 保守支援情報算出装置および方法
US10318422B2 (en) Computer-readable recording medium storing information processing program, information processing apparatus, and information processing method
Naeem et al. SSCJ: A semi-stream cache join using a front-stage cache module
CN112232862A (zh) 预测广告业务渠道roi的方法、装置、设备及存储介质
US11663210B2 (en) Data pattern analysis optimizer, and method of data pattern analysis optimization processing
CN111831930B (zh) 目的地信息的推送方法、装置、电子设备及可读存储介质
US10402230B2 (en) System allocating links for data packets in an electronic system
US11334469B2 (en) Compound conditional reordering for faster short-circuiting
CN111097173B (zh) 游戏增益状态实例的获取方法、装置及计算机存储介质

Legal Events

Date Code Title Description
A201 Request for examination
E902 Notification of reason for refusal
E701 Decision to grant or registration of patent right
GRNT Written decision to grant
FPAY Annual fee payment

Payment date: 20140925

Year of fee payment: 4

FPAY Annual fee payment

Payment date: 20150924

Year of fee payment: 5

FPAY Annual fee payment

Payment date: 20160928

Year of fee payment: 6

FPAY Annual fee payment

Payment date: 20170928

Year of fee payment: 7

FPAY Annual fee payment

Payment date: 20181001

Year of fee payment: 8

FPAY Annual fee payment

Payment date: 20190925

Year of fee payment: 9