KR102333941B1 - Method for game data processing - Google Patents
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Abstract
컴퓨터 판독가능 저장 매체에 저장된 컴퓨터 프로그램으로서, 상기 컴퓨터 프로그램은 하나 이상의 프로세서에서 실행되는 경우 게임 데이터 처리를 수행하기 위한 이하의 동작을 수행하도록 하며, 상기 동작은: 게임 로그 데이터에 기초하여 거래 네트워크를 생성하는 동작; 사전 결정된 기준에 기초하여 상기 거래 네트워크를 복수개의 서브 거래 네트워크로 나누는 동작; 및 상기 복수개의 서브 거래 네트워크 중 적어도 하나에 포함된 노드를 작업장 계정으로 결정하는 동작을 포함하는, 컴퓨터 판독가능 저장 매체에 저장된 컴퓨터 프로그램.A computer program stored on a computer-readable storage medium, wherein the computer program, when executed on one or more processors, causes the following operations to be performed for performing game data processing, the operations comprising: establishing a trading network based on game log data; generating action; dividing the trading network into a plurality of sub-transaction networks based on a predetermined criterion; and determining a node included in at least one of the plurality of sub-transaction networks as a workplace account.
Description
본 개시는 게임 운영에 관한 것으로서, 보다 구체적으로는 게임 데이터를 처리하기 위한 방법에 관한 것이다. The present disclosure relates to game operation, and more particularly, to a method for processing game data.
최근 IT기술의 급격한 발달과 함께 게임 산업 또한 급격하게 성장하고 있다. 이러한 게임 산업이 성장함에 따라, 게임 서비스를 제공하는 게임 업체 또한 폭발적으로 증가하고 있다. Recently, along with the rapid development of IT technology, the game industry is also rapidly growing. As the game industry grows, game companies that provide game services are also increasing explosively.
또한, 전자 통신 기술의 발달로 게임을 즐기는 사람이 증가하면서 전략 시뮬레이션 게임, 롤플레잉 게임 등 다양한 종류의 게임이 개발되었다. 이러한 게임들은 온라인 및 오프라인 상황에서도 게임을 진행할 수 있고, 특히 온라인 게임은 시공간의 제약이 없어 수많은 유저들이 쉽게 모여 함께 게임을 즐길 수 있다. In addition, as the number of people who enjoy games increases due to the development of electronic communication technology, various types of games such as strategy simulation games and role-playing games have been developed. These games can be played both online and offline, and in particular, online games do not have time and space constraints, so many users can easily gather and enjoy the game together.
일반적으로 플레이어들은 온라인 게임 내에서 캐릭터를 조작하여 게임을 진행하게 되며, 게임 플레이 과정에서 아이템을 획득하거나 게임상의 재화를 지불하여 게임 내의 아이템을 다른 플레이어 또는 NPC(Non Player Character)로부터 구입하기도 한다.In general, players operate a character in an online game to proceed with the game, and in the course of playing the game, they acquire items or pay in-game goods to purchase items in the game from other players or NPCs (Non Player Characters).
아이템과 게임 내에서 통용되는 게임 상의 재화는 통상 온라인 게임의 진행을 용이하게 해 줄 수 있을 뿐만 아니라 게임의 흥미를 증가시기키는 요소가 될 수 있다. 또한 플레이어들은 게임 내 희소 가치가 있는 아이템이나 게임 상의 재화를 현금으로 거래하기도 한다.Items and in-game goods commonly used in the game may not only facilitate the progress of an online game, but may also be a factor that increases the interest of the game. Players also trade in-game items of scarce value or in-game goods for cash.
한편, 이러한 아이템이나 게임 상의 재화의 현금 거래가 빈번하게 이루어지면서 아이템이나 게임상의 재화를 자동으로 수집하는 봇 프로그램이 증가하는 추세이다.On the other hand, as cash transactions of these items or game goods are frequently made, bot programs that automatically collect items or game goods are increasing.
이러한 추세에 맞춰서 최근에는 다수의 게임 서버를 구비하여 집단적으로 봇 프로그램을 구동함으로써 대량으로 아이템이나 게임 상의 재화를 수집하여 이를 일반 플레이어들에게 판매함으로써 수익을 올리는 작업장이 등장하였다.In line with this trend, recently, a workshop has appeared in which a number of game servers are provided and a bot program is collectively operated to collect a large amount of items or game goods and sell them to general players to make a profit.
따라서, 게임을 운영함에 있어 작업장을 탐지하고 이에 대한 제재를 가하는 방법에 대한 수요가 당 업계에 존재할 수 있다.Therefore, there may be a demand in the industry for a method of detecting a workplace and applying a sanction thereto in operating a game.
대한민국 등록특허 제 10-1211832호에서는 클러스터링 기법을 이용한 온라인 게임 내 비정상 캐릭터 검출 시스템 및 그 방법을 개시하고 있다.Korean Patent Registration No. 10-1211832 discloses a system and method for detecting abnormal characters in an online game using a clustering technique.
본 개시는 전술한 배경기술에 대응하여 안출된 것으로, 게임 데이터를 처리하기 위한 방법을 제공하기 위함이다. The present disclosure has been devised in response to the above background art, and is intended to provide a method for processing game data.
전술한 바와 같은 과제를 실현하기 위한 본 개시의 일 실시예에 따라, 컴퓨터 판독가능 저장 매체에 저장되어 컴퓨터로 하여금 이하의 동작들을 수행하도록 하는 명령들을 포함하는 컴퓨터 프로그램이 개시된다. 상기 동작들은 게임 로그 데이터에 기초하여 거래 네트워크를 생성하는 동작; 사전 결정된 기준에 기초하여 거래 네트워크를 복수개의 서브 거래 네트워크로 나누는 동작; 및 복수개의 서브 거래 네트워크 중 적어도 하나에 포함된 노드를 작업장 계정으로 결정하는 동작을 포함할 수 있다.According to an embodiment of the present disclosure for realizing the above-described problems, a computer program including instructions stored in a computer-readable storage medium to cause the computer to perform the following operations is disclosed. The operations may include: generating a trading network based on game log data; dividing the transaction network into a plurality of sub-transaction networks based on a predetermined criterion; and determining a node included in at least one of the plurality of sub-transaction networks as the workplace account.
대안적 실시예에서, 거래 네트워크는, 사용자 계정을 의미하는 노드 또는 사용자간 거래 정보를 포함하는 간선 중 적어도 하나를 포함할 수 있다.In an alternative embodiment, the transaction network may include at least one of a node representing a user account or a trunk line including transaction information between users.
대안적 실시예에서, 거래 정보는, 사용자 간에 발생된 거래에 대한 정량적 정보로서, 재화의 이동 방향 또는 거래 가중치 중 적어도 하나를 포함할 수 있다.In an alternative embodiment, the transaction information may include at least one of a movement direction of goods or a transaction weight as quantitative information on a transaction generated between users.
대안적 실시예에서, 거래 가중치는, 사용자가 거래 상대방과의 관계에서 가지는 거래 유불리 정도를 나타내는 척도로서, 사용자와 거래 상대방과의 거래와 다른 사용자 거래와의 거래 가액 차이에 기초하여 결정할 수 있다.In an alternative embodiment, the transaction weight is a measure indicating the degree of disadvantage in a transaction that the user has in a relationship with a counterparty, and may be determined based on a difference in transaction value between a transaction between the user and the counterparty and another user transaction.
대안적 실시예에서, 사전 결정된 기준은, 거래 가중치를 기초로 거래 네트워크를 복수개의 서브 거래 네트워크로 나누는 기준으로서, 거래 가중치에 대한 제 1 임계값 또는 제 2 임계값 중 적어도 하나를 포함할 수 있다.In an alternative embodiment, the predetermined criterion is a criterion for dividing the transaction network into a plurality of sub-trading networks based on the transaction weight, and may include at least one of a first threshold value or a second threshold value for the transaction weight. .
대안적 실시예에서, 사전 결정된 기준에 기초하여 상기 거래 네트워크를 복수개의 서브 거래 네트워크로 나누는 동작은 거래 가중치가 제 1 임계값 이상인 제 1 서브 거래 네트워크, 거래 가중치가 제 1 임계값 미만, 제 2 임계값 이상인 제 2 서브 거래 네트워크, 및 거래 가중치가 제 2 임계값 미만인 제 3 서브 거래 네트워크로 나누는 동작을 포함할 수 있다.In an alternative embodiment, the operation of dividing the trading network into a plurality of sub-transaction networks based on a predetermined criterion includes a first sub-transaction network in which a transaction weight is greater than or equal to a first threshold value, a first sub-transaction network in which a transaction weight is less than or equal to the first threshold, and a second and dividing the second sub-transaction network into a second sub-transaction network equal to or greater than the threshold value and a third sub-transaction network in which the transaction weight is less than the second threshold value.
대안적 실시예에서, 복수개의 서브 거래 네트워크 중 적어도 하나에 포함된 노드를 작업장 계정으로 결정하는 동작은 거래 네트워크에 포함된 노드별 지배 점수를 산출하는 동작을 포함할 수 있다.In an alternative embodiment, the operation of determining a node included in at least one of the plurality of sub-transaction networks as the workplace account may include calculating a dominance score for each node included in the transaction network.
대안적 실시예에서, 지배 점수는, 게임 상 재화가 상기 노드로부터 유출되는 정량적인 양에 기초하여 결정된 점수를 포함할 수 있다.In an alternative embodiment, the domination score may include a score determined based on a quantitative amount of in-game goods flowing out of the node.
대안적 실시예에서, 지배 점수는, 노드와 연결된 간선에 대응되는 제 1 거래 가중치, 노드와 인접한 노드에 연결된 간선에 대응되는 제 2 거래 가중치 또는 지배 점수에 반영되는 제 2 거래 가중치를 선택하기 위한 선택 계수 중 적어도 하나에 기초하여 결정된 점수를 포함할 수 있다.In an alternative embodiment, the dominance score is for selecting a first transaction weight corresponding to an edge connected to a node, a second transaction weight corresponding to an edge connected to a node adjacent to the node, or a second transaction weight reflected in the dominance score. It may include a score determined based on at least one of the selection coefficients.
대안적 실시예에서, 복수개의 서브 거래 네트워크 중 적어도 하나에 포함된 노드를 작업장 계정으로 결정하는 동작은 제 1 서브 거래 네트워크에 포함된 노드의 랭크(rank)가 사전 결정된 제 1 랭크 이상인 제 1 노드를 결정하는 동작을 포함하고, 노드의 랭크는, 노드로 유입되는 적어도 하나의 간선에 대응되는 거래 가중치의 합 또는 노드로부터 유출되는 적어도 하나의 간선에 대응되는 거래 가중치의 합 중 적어도 하나를 포함할 수 있다.In an alternative embodiment, the operation of determining the node included in at least one of the plurality of sub-transaction networks as the workplace account is a first node in which the rank of the node included in the first sub-transaction network is equal to or greater than the predetermined first rank. and determining, wherein the rank of the node includes at least one of a sum of transaction weights corresponding to at least one edge flowing into the node or a sum of transaction weights corresponding to at least one edge flowing out from the node. can
대안적 실시예에서, 결정된 노드와 거래한 노드의 개수를 기초로 제 1 노드 중 적어도 일부를 재선별하여 제 2 노드를 결정하는 제 1 필터링을 수행하는 동작을 더 포함할 수 있다.In an alternative embodiment, the method may further include performing first filtering to determine a second node by re-selecting at least some of the first nodes based on the determined number of nodes transacting with the node.
대안적 실시예에서, 복수개의 서브 거래 네트워크 중 적어도 하나에 포함된 노드를 작업장 계정으로 결정하는 동작은 제 3 서브 거래 네트워크에 포함된 노드의 랭크가 사전 결정된 제 2 랭크 이상인 제 3 노드를 결정하는 동작을 포함할 수 있다.In an alternative embodiment, the operation of determining a node included in at least one of the plurality of sub-transaction networks as the workplace account determines a third node in which the rank of the node included in the third sub-transaction network is a predetermined second rank or higher It can include actions.
대안적 실시예에서, 결정된 노드와 거래한 노드의 개수를 기초로 상기 제 3 노드 중 적어도 일부를 재선별하여 제 4 노드를 결정하는 제 2 필터링을 수행하는 동작을 더 포함할 수 있다.In an alternative embodiment, the method may further include performing second filtering to determine a fourth node by reselecting at least some of the third nodes based on the determined number of nodes transacting with the node.
대안적 실시예에서, 복수개의 서브 거래 네트워크 중 적어도 하나에 포함된 노드를 작업장 계정으로 결정하는 동작은, 제 1 노드와 거래한 노드와 제 3 노드가 동일한 노드인 경우, 노드를 작업장 계정으로 결정하는 동작 또는 필터링된 제 2 노드와 거래한 노드와 필터링된 제 4 노드가 동일한 노드인 경우, 노드를 작업장 계정으로 결정하는 동작 중 적어도 하나를 포함할 수 있다.In an alternative embodiment, the operation of determining a node included in at least one of the plurality of sub-transaction networks as a workplace account may include determining the node as a workplace account when the node transacted with the first node and the third node are the same node. It may include at least one of the following operation or determining the node as a workplace account when the node that has transacted with the filtered second node and the filtered fourth node are the same node.
본 개시의 다른 일 실시예에 따라, 게임 데이터를 처리하기 위한 방법은 게임 로그 데이터에 기초하여 거래 네트워크를 생성하는 단계; 사전 결정된 기준에 기초하여 거래 네트워크를 복수개의 서브 거래 네트워크로 나누는 단계; 복수개의 서브 거래 네트워크 중 적어도 하나에 포함된 노드를 작업장 계정으로 결정하는 단계를 포함할 수 있다.According to another embodiment of the present disclosure, a method for processing game data includes generating a transaction network based on game log data; dividing the trading network into a plurality of sub-transaction networks based on a predetermined criterion; It may include determining a node included in at least one of the plurality of sub-transaction networks as the workplace account.
본 개시의 다른 일 실시예에 따라 서버가 개시된다. 상기 서버는 하나 이상의 프로세서; 및 상기 프로세서에서 실행가능한 명령들을 저장하는 메모리; 를 포함하고, 상기 하나 이상의 프로세서는, 게임 로그 데이터에 기초하여 거래 네트워크를 생성하고, 사전 결정된 기준에 기초하여 거래 네트워크를 복수개의 서브 거래 네트워크로 나누고, 그리고 복수개의 서브 거래 네트워크 중 적어도 하나에 포함된 노드를 작업장 계정으로 결정할 수 있다.A server is disclosed according to another embodiment of the present disclosure. The server may include one or more processors; and a memory storing instructions executable by the processor; wherein the one or more processors generate a trading network based on the game log data, divide the trading network into a plurality of sub-trading networks based on a predetermined criterion, and include in at least one of the plurality of sub-trading networks. It is possible to determine which node is a workshop account.
본 개시의 일 실시예에 따라, 게임 데이터를 처리하기 위한 방법을 제공할 수 있다. According to an embodiment of the present disclosure, a method for processing game data may be provided.
상기 언급된 본 개시내용의 특징들이 상세하게, 보다 구체화된 설명으로, 이하의 실시예들을 참조하여 이해될 수 있도록, 실시예들 중 일부는 첨부되는 도면에서 도시된다. 또한, 도면과의 유사한 참조번호는 여러 측면에 걸쳐서 동일하거나 유사한 기능을 지칭하는 것으로 의도된다. 그러나, 첨부된 도면들은 단지 본 개시내용의 특정한 전형적인 실시예들만을 도시하는 것일 뿐, 본 발명의 범위를 한정하는 것으로 고려되지는 않으며, 동일한 효과를 갖는 다른 실시예들이 충분히 인식될 수 있다는 점을 유의하도록 한다.
도 1은 본 개시의 일 실시예에 따른 게임 데이터를 처리하기 위한 서버의 블록 구성도이다.
도 2은 본 개시의 일 실시예에 따른 작업장 계정을 검출하는 방법을 설명하기 위한 예시도이다.
도 3는 본 개시의 일 실시예에 게임 데이터를 처리하기 위한 방법의 순서도이다.
도 4는 본 개시의 일 실시예에 따라 게임 데이터를 처리하기 위한 모듈을 도시한 블록 구성도이다.
도 5은 본 개시의 실시예들이 구현될 수 있는 예시적인 컴퓨팅 환경에 대한 간략하고 일반적인 개략도이다.BRIEF DESCRIPTION OF THE DRAWINGS So that the above-mentioned features of the present disclosure may be understood in detail, with a more specific description, with reference to the following embodiments, some of the embodiments are shown in the accompanying drawings. Also, like reference numerals in the drawings are intended to refer to the same or similar functions throughout the various aspects. However, it should be noted that the appended drawings show only certain typical embodiments of the present disclosure and are not to be considered as limiting the scope of the present disclosure, and other embodiments having the same effect may be fully appreciated. Take note.
1 is a block diagram of a server for processing game data according to an embodiment of the present disclosure.
2 is an exemplary diagram for explaining a method of detecting a workplace account according to an embodiment of the present disclosure.
3 is a flowchart of a method for processing game data in an embodiment of the present disclosure;
4 is a block diagram illustrating a module for processing game data according to an embodiment of the present disclosure.
5 is a simplified, general schematic diagram of an exemplary computing environment in which embodiments of the present disclosure may be implemented.
다양한 실시예들이 이제 도면을 참조하여 설명된다. 본 명세서에서, 다양한 설명들이 본 개시의 이해를 제공하기 위해서 제시된다. 그러나, 이러한 실시예들은 이러한 구체적인 설명 없이도 실행될 수 있음이 명백하다.Various embodiments are now described with reference to the drawings. In this specification, various descriptions are presented to provide an understanding of the present disclosure. However, it is apparent that these embodiments may be practiced without these specific descriptions.
본 명세서에서 사용되는 용어 "컴포넌트", "모듈", "시스템" 등은 컴퓨터-관련 엔티티, 하드웨어, 펌웨어, 소프트웨어, 소프트웨어 및 하드웨어의 조합, 또는 소프트웨어의 실행을 지칭한다. 예를 들어, 컴포넌트는 프로세서상에서 실행되는 처리과정(procedure), 프로세서, 객체, 실행 스레드, 프로그램, 및/또는 컴퓨터일 수 있지만, 이들로 제한되는 것은 아니다. 예를 들어, 게임 서버에서 실행되는 애플리케이션 및 게임 서버 모두 컴포넌트일 수 있다. 하나 이상의 컴포넌트는 프로세서 및/또는 실행 스레드 내에 상주할 수 있다. 일 컴포넌트는 하나의 컴퓨터 내에 로컬화 될 수 있다. 일 컴포넌트는 2개 이상의 컴퓨터들 사이에 분배될 수 있다. 또한, 이러한 컴포넌트들은 그 내부에 저장된 다양한 데이터 구조들을 갖는 다양한 컴퓨터 판독가능한 매체로부터 실행할 수 있다. 컴포넌트들은 예를 들어 하나 이상의 데이터 패킷들을 갖는 신호(예를 들면, 로컬 시스템, 분산 시스템에서 다른 컴포넌트와 상호작용하는 하나의 컴포넌트로부터의 데이터 및/또는 신호를 통해 다른 시스템과 인터넷과 같은 네트워크를 통해 전송되는 데이터)에 따라 로컬 및/또는 원격 처리들을 통해 통신할 수 있다.The terms “component,” “module,” “system,” and the like, as used herein, refer to a computer-related entity, hardware, firmware, software, a combination of software and hardware, or execution of software. For example, a component can be, but is not limited to being, a process running on a processor, a processor, an object, a thread of execution, a program, and/or a computer. For example, both an application running on a game server and a game server can be components. One or more components may reside within a processor and/or thread of execution. A component may be localized within one computer. A component may be distributed between two or more computers. In addition, these components can execute from various computer readable media having various data structures stored therein. Components may communicate via a network such as the Internet with another system, for example via a signal having one or more data packets (eg, data and/or signals from one component interacting with another component in a local system, distributed system, etc.) may communicate via local and/or remote processes depending on the data being transmitted).
더불어, 용어 "또는"은 배타적 "또는"이 아니라 내포적 "또는"을 의미하는 것으로 의도된다. 즉, 달리 특정되지 않거나 문맥상 명확하지 않은 경우에, "X는 A 또는 B를 이용한다"는 자연적인 내포적 치환 중 하나를 의미하는 것으로 의도된다. 즉, X가 A를 이용하거나; X가 B를 이용하거나; 또는 X가 A 및 B 모두를 이용하는 경우, "X는 A 또는 B를 이용한다"가 이들 경우들 어느 것으로도 적용될 수 있다. 또한, 본 명세서에 사용된 "및/또는"이라는 용어는 열거된 관련 아이템들 중 하나 이상의 아이템의 가능한 모든 조합을 지칭하고 포함하는 것으로 이해되어야 한다.In addition, the term “or” is intended to mean an inclusive “or” rather than an exclusive “or.” That is, unless otherwise specified or clear from context, "X employs A or B" is intended to mean one of the natural implicit substitutions. That is, X employs A; X employs B; or when X employs both A and B, "X employs A or B" may apply to either of these cases. It should also be understood that the term “and/or” as used herein refers to and includes all possible combinations of one or more of the listed related items.
또한, "포함한다" 및/또는 "포함하는"이라는 용어는, 해당 특징 및/또는 구성요소가 존재함을 의미하는 것으로 이해되어야 한다. 다만, "포함한다" 및/또는 "포함하는"이라는 용어는, 하나 이상의 다른 특징, 구성요소 및/또는 이들의 그룹의 존재 또는 추가를 배제하지 않는 것으로 이해되어야 한다. 또한, 달리 특정되지 않거나 단수 형태를 지시하는 것으로 문맥상 명확하지 않은 경우에, 본 명세서와 청구범위에서 단수는 일반적으로 "하나 또는 그 이상"을 의미하는 것으로 해석되어야 한다.Also, the terms "comprises" and/or "comprising" should be understood to mean that the feature and/or element in question is present. However, it should be understood that the terms "comprises" and/or "comprising" do not exclude the presence or addition of one or more other features, elements and/or groups thereof. Also, unless otherwise specified or unless the context is clear as to designating a singular form, the singular in the specification and claims should generally be construed to mean "one or more."
그리고, “A 또는 B 중 적어도 하나”이라는 용어는, “A만을 포함하는 경우”, “B 만을 포함하는 경우”, “A와 B의 구성으로 조합된 경우”를 의미하는 것으로 해석되어야 한다. In addition, the term “at least one of A or B” should be interpreted as meaning “includes only A”, “includes only B”, and “in the case of a combination of A and B”.
당업자들은 추가적으로 여기서 개시된 실시예들과 관련되어 설명된 다양한 예시적 논리적 블록들, 구성들, 모듈들, 회로들, 수단들, 로직들, 및 알고리즘 단계들이 전자 하드웨어, 컴퓨터 소프트웨어, 또는 양쪽 모두의 조합들로 구현될 수 있음을 인식해야 한다. 하드웨어 및 소프트웨어의 상호교환성을 명백하게 예시하기 위해, 다양한 예시적 컴포넌트들, 블록들, 구성들, 수단들, 로직들, 모듈들, 회로들, 및 단계들은 그들의 기능성 측면에서 일반적으로 위에서 설명되었다. 그러한 기능성이 하드웨어로 또는 소프트웨어로서 구현되는지 여부는 전반적인 시스템에 부과된 특정 어플리케이션(application) 및 설계 제한들에 달려 있다. 숙련된 기술자들은 각각의 특정 어플리케이션들을 위해 다양한 방법들로 설명된 기능성을 구현할 수 있다. 다만, 그러한 구현의 결정들이 본 개시내용의 영역을 벗어나게 하는 것으로 해석되어서는 안된다.Those skilled in the art will further appreciate that the various illustrative logical blocks, configurations, modules, circuits, means, logics, and algorithm steps described in connection with the embodiments disclosed herein may be implemented in electronic hardware, computer software, or combinations of both. It should be recognized that they can be implemented with To clearly illustrate this interchangeability of hardware and software, various illustrative components, blocks, configurations, means, logics, modules, circuits, and steps have been described above generally in terms of their functionality. Whether such functionality is implemented as hardware or software depends upon the particular application and design constraints imposed on the overall system. Skilled artisans may implement the described functionality in varying ways for each particular application. However, such implementation decisions should not be interpreted as causing a departure from the scope of the present disclosure.
제시된 실시예들에 대한 설명은 본 개시의 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자가 본 발명을 이용하거나 또는 실시할 수 있도록 제공된다. 이러한 실시예들에 대한 다양한 변형들은 본 개시의 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 명백할 것이다. 여기에 정의된 일반적인 원리들은 본 개시의 범위를 벗어남이 없이 다른 실시예들에 적용될 수 있다. 그리하여, 본 발명은 여기에 제시된 실시예 들로 한정되는 것이 아니다. 본 발명은 여기에 제시된 원리들 및 신규한 특징들과 일관되는 최광의의 범위에서 해석되어야 할 것이다. Descriptions of the presented embodiments are provided to enable those skilled in the art to use or practice the present invention. Various modifications to these embodiments will be apparent to those skilled in the art of the present disclosure. The generic principles defined herein may be applied to other embodiments without departing from the scope of the present disclosure. Thus, the present invention is not limited to the embodiments presented herein. This invention is to be construed in its widest scope consistent with the principles and novel features presented herein.
도 1은 본 개시의 일 실시예에 따른 게임 데이터를 처리하기 위한 서버의 블록 구성도이다.1 is a block diagram of a server for processing game data according to an embodiment of the present disclosure.
도 1에 도시된 게임 서버(100)의 구성은 간략화 하여 나타낸 예시일 뿐이다. 본 개시의 일 실시예에서 게임 서버(100)는 게임 서버(100)의 컴퓨팅 환경을 수행하기 위한 다른 구성들이 포함될 수 있고, 개시된 구성들 중 일부만이 게임 서버(100)를 구성할 수도 있다.The configuration of the
게임 서버(100)는 프로세서(110), 메모리(130), 네트워크부(150)를 포함할 수 있다.The
본 개시의 일 실시예에 따라, 프로세서(110)는 게임 데이터 처리를 수행하기 위하여 이하의 동작들을 수행할 수 있다. 프로세서(110)는 게임 데이터 처리를 수행함으로써 작업장 계정을 검출할 수 있다. 게임 데이터는 게임 로그 데이터를 포함할 수 있다. 전술한 사항은 예시일 뿐 본 개시는 이에 제한되지 않는다.According to an embodiment of the present disclosure, the
본 개시의 일 실시예에 따라, 작업장은 영리 목적을 위하여 다수의 계정으로 또는 조직적, 집단적으로 게임을 이용하는 행위를 하는 플레이어를 포함할 수 있다. 작업장 계정은 게임 상의 재화를 은행 계정에 모으는 일꾼 계정 또는 게임 상의 재화를 모으는 은행 계정을 포함할 수 있다. 예를 들어, 작업장은 다수의 계정으로 "불법 프로그램 사용" 또는 "사행행위"를 통하여 부당하게 아이템을 획득하거나 이동 및 현금화하는 행위를 하는 플레이어를 포함할 수 있다. 또한 작업장은 예를 들어, 유사 및 동일한 IP의 다수의 계정으로 부당하게 아이템을 (반복적으로) 획득하거나 이동 및 현금화하는 행위를 하는 플레이어를 포함할 수 있다. 전술한 사항은 예시일 뿐 본 개시는 이에 제한되지 않는다.According to an embodiment of the present disclosure, the workplace may include players who use the game with a plurality of accounts or organizationally or collectively for commercial purposes. The workshop account may include a worker account that collects in-game goods into a bank account or a bank account that collects in-game goods. For example, a workshop may include a player who unfairly acquires, moves, or cashes items through “using illegal programs” or “speculation” with multiple accounts. Workshops may also contain players who, for example, acquire, move and cash items unfairly (repeatedly) with multiple accounts of similar and identical IPs. The foregoing is merely an example, and the present disclosure is not limited thereto.
본 개시의 일 실시예에 따라, 프로세서(110)는 게임 로그 데이터에 기초하여 거래 네트워크를 생성할 수 있다. 본 개시의 일 실시예에 따라, 게임 로그 데이터는 게임상의 캐릭터가 게임 상에서 수행한 모든 기록을 포함할 수 있다. 게임 로그 데이터는 액션 로그 데이터 및 히스토리 로그 데이터를 포함할 수 있다. 액션 로그 데이터는 게임 상의 캐릭터 활동에 대해, 그 즉시 남는 기록을 포함할 수 있다. 히스토리 로그 데이터는 게임 변동 내역을 분석하기 위해 일정한 주기로 기록된 현재의 상태에 대한 기록을 포함할 수 있다. 게임 로그 데이터는 예를 들어, 캐릭터 플레이 타임, 계정 플레이 타임, 아이템별 사용빈도, 개인상점 거래품목, 아이템 생성, 아이템 습득, 아이템 드랍, 아이템 소비, 아이템 생성, 아이템 소멸, 아이템 거래, 아이템 강화, 캐릭터 이동, 캐릭터 사망, 캐릭터 레벨업, 캐릭터 생성, 캐릭터 공격, 캐릭터 방어, 서버 시작과 종료시간, 서버 응답시간, 운영자 명령어, 몬스터 생성, 현재 캐릭터가 착용하고 있는 아이템 등을 포함할 수 있다. 거래 네트워크는 사용자 간의 상호작용을 나타내는 네트워크를 포함할 수 있다. 본 개시의 일 실시예에 따라, 거래 네트워크는 사용자 간의 물품 거래 정보를 나타내는 네트워크를 포함할 수 있다. 구체적으로 거래 네트워크는 게임 상에서 사용자 간의 게임 상의 물품 또는 게임 상의 재화 거래 정보를 포함하는 네트워크를 포함할 수 있다. 거래 네트워크는 사용자간 거래 정보를 포함하는 거래 인접 행렬에 기초하여 시각화될 수 있다. 거래 인접 행렬은 거래가 있는 경우 거래 정보(예를 들어, 게임 상의 재화, 거래 유무, 거래 평균가 대비 거래가 비율)이 행렬의 요소가 되고, 거래가 없으면 0이 행렬의 요소가 되는 행렬을 포함할 수 있다. 전술한 사항은 예시일 뿐 본 개시는 이에 제한되지 않는다.According to an embodiment of the present disclosure, the
본 개시의 일 실시예에 따라, 프로세서(110)는 게임 로그 데이터에 기초하여 거래 네트워크를 생성할 수 있다. 프로세서(110)는 게임 로그 데이터에 기초하여 거래 인접 행렬을 산출할 수 있다. 거래 인접 행렬은 사용자간 거래 정보가 포함된 행렬을 포함할 수 있다. 프로세서(110)는 거래 인접 행렬을 이용하여 거래 네트워크를 생성할 수 있다. 프로세서(110)가 거래 네트워크를 생성함으로써 어떤 노드(예를 들어, 사용자 계정)로 게임 상의 재화가 모이는지 한 눈에 쉽게 파악할 수 있다. 전술한 사항은 예시일 뿐 본 개시는 이에 제한되지 않는다.According to an embodiment of the present disclosure, the
본 개시의 일 실시예에 따라, 거래 네트워크는 사용자 계정을 의미하는 노드 또는 사용자간 거래 정보를 포함하는 간선 중 적어도 하나를 포함할 수 있다. 간선은 노드와 노드 사이를 이어주는 선을 포함할 수 있다. 간선을 방향성을 가질 수 있다. 간선은 노드와 노드 간 상호 작용 정보를 포함할 수 있다. 노드는 사용자 계정을 포함할 수 있다. 사용자 계정은 게임을 수행하는 플레이어를 식별할 수 있는 값을 포함할 수 있다. 사용자 계정은 예를 들어, 게임 아이디, 캐릭터 닉네임, 사용자의 주민등록번호, 생년월일, 주소 등을 포함할 수 있다. 거래 정보는 사용자 간에 발생된 거래에 대한 정량적 정보를 포함할 수 있다. 거래 정보는 예를 들어, 사용자A에서 사용자B로 이동한 재화 양을 포함할 수 있다. 거래 정보는 재화의 이동 방향 또는 거래 가중치 중 적어도 하나를 포함할 수 있다. 재화 이동 방향은 특정 사용자로부터 다른 사용자로 이동한 재화의 방향을 포함할 수 있다. 재화 이동 방향은 구매자로부터 판매자로 이동한 재화의 이동 방향을 포함할 수 있다. 예를 들어, 프로세서(110)는 구매자로부터 판매자로 재화가 이동한 경우, 구매자로부터 판매자로의 재화 이동 방향을 재화의 이동 방향으로 결정할 수 있다. 거래 가중치는 사용자가 거래 상대방과의 관계에서 가지는 거래 유불리 정도를 나타내는 척도를 포함할 수 있다. 거래 가중치는 사용자와 거래 상대방과의 거래와 다른 사용자 거래와의 거래 가액 차이에 기초하여 결정될 수 있다. 거래 가중치는 구체적으로 거래 대상 물품에 대한 거래 평균가 및 사용자 간의 거래가의 비율에 기초하여 결정될 수도 있다. 거래 가중치는 예를 들어, 사용자A가 평균가격이 100원인 물품A를 그보다 비싼 가격인 150원을 지불하여 구매하여 50원을 손해보는 거래를 하였다는 정보를 포함할 수 있다. 전술한 사항은 예시일 뿐 본 개시는 이에 제한되지 않는다.According to an embodiment of the present disclosure, the transaction network may include at least one of a node representing a user account and a trunk line including user-to-user transaction information. The edge may include a node and a line connecting the nodes. Edges can have directionality. An edge may include information on interactions between nodes and nodes. A node may contain user accounts. The user account may include a value capable of identifying a player playing the game. The user account may include, for example, a game ID, a character nickname, a user's resident registration number, a date of birth, an address, and the like. The transaction information may include quantitative information about a transaction that has occurred between users. The transaction information may include, for example, the amount of goods moved from user A to user B. The transaction information may include at least one of a movement direction of goods and a transaction weight. The goods movement direction may include the direction of goods moving from a specific user to another user. The goods movement direction may include a movement direction of the goods moving from the buyer to the seller. For example, when the goods move from the buyer to the seller, the
본 개시의 일 실시예에 따라, 거래 가중치는 사용자가 거래 상대방과의 관계에서 가지는 거래 유불리 정도를 나타내는 척도를 포함할 수 있다. 거래 가중치는 구체적으로 거래 대상 물품에 대한 거래 평균가 및 사용자 간의 거래가의 비율에 기초하여 결정될 수도 있다. 거래 가중치는 로 표현될 수도 있다. 는 노드 i에서 노드 j로의 k번째 거래 가중치를 포함할 수 있다. 거래 가중치는 사용자간의 거래가를 거래 대상 물품에 대한 거래 평균가로 나눈 값을 포함할 수 있다. 본 개시의 일 실시예에 따라, 거래 가중치가 포함된 거래 인접 행렬이 개시된다. 거래 인접 행렬은 거래가 있는 경우 거래 정보(예를 들어, 게임 상의 재화, 거래 유무, 거래 평균가 대비 거래가 비율)이 행렬의 요소가 되고, 거래가 없으면 0이 행렬의 요소가 되는 행렬을 포함할 수 있다. 거래 인접 행렬은 복수개의 거래 인접 행렬 요소를 포함할 수 있다. 거래 인접 행렬의 요소는 로 표현될 수 있다. 프로세서(110)는 거래 인접 행렬 요소를 거래 가중치에 기초하여 결정할 수 있다. 거래 인접 행렬 는 (수학식 1)로 표현될 수도 있다. 거래 인접 행렬을 (수학식 1)로 정의함으로써 거래 인접 행렬 요소는 로 정규화 될 수 있다. 노드 i와 노드 j간의 상호 간 거래가 없는 경우, 프로세서(110)는 거래 인접 행렬 요소를 로 결정할 수 있다. 본 개시의 일 실시예에 따라, 거래 인접 행렬의 행 성분은 특정 노드의 다른 노드로부터의 구매 정보를 포함할 수 있다. 예를 들어, 행 성분은 특정 노드A로부터 다른 노드(B,C,D,E…)로 이동한 재화 정보를 포함할 수 있다. 거래 인접 행렬의 열 성분은 특정 노드로부터 다른 노드로의 판매 정보를 포함할 수 있다. 예를 들어, 열 성분은 다른 노드(B,C,D,E…)로부터 특정 노드A로 이동한 재화 정보를 포함할 수 있다. 프로세서(110)는 거래 인접 행렬을 이용하여 특정 노드로 이동하는 재화 정보를 산출할 수 있다. 거래 인접 행렬에 기초하여 거래 네트워크를 생성하므로, 프로세서(110)는 거래 네트워크를 기초로 특정 노드로 이동하는 재화 정보를 획득할 수 있다. 전술한 사항은 예시일 뿐 본 개시는 이에 제한되지 않는다.According to an embodiment of the present disclosure, the transaction weight may include a measure indicating the degree of disadvantage in a transaction that a user has in a relationship with a transaction counterparty. The transaction weight may be specifically determined based on a ratio of the average transaction price for the transaction target item and the transaction price between users. The trade weight is may be expressed as may include the k-th transaction weight from node i to node j. The transaction weight may include a value obtained by dividing a transaction price between users by an average transaction price for a transaction target item. According to an embodiment of the present disclosure, a transaction adjacency matrix including a transaction weight is disclosed. The transaction adjacency matrix may include a matrix in which transaction information (eg, game goods, transaction presence, transaction price to average transaction price ratio) becomes an element of the matrix when there is a transaction, and 0 becomes an element of the matrix when there is no transaction. The transaction adjacency matrix may include a plurality of transaction adjacency matrix elements. The elements of the transaction adjacency matrix are can be expressed as The
본 개시의 일 실시예에 따라, 프로세서(110)는 사전 결정된 기준에 기초하여 거래 네트워크를 복수개의 서브 거래 네트워크로 나눌 수 있다. 서브 거래 네트워크는 거래 네트워크에 포함된 간선 중 적어도 일부 간선만 표현된 거래 네트워크를 포함할 수 있다. 또는 서브 거래 네트워크는 거래 네트워크에 포함된 노드 중 적어도 일부 노드만 표현된 거래 네트워크를 포함할 수 있다. 프로세서(110)는 사전 결정된 기준에 기초하여 나눈 복수개의 서브 거래 네트워크를 이용하여 작업장 계정 검출을 수행할 수 있다. 작업장 계정 검출은 후술하여 구체적으로 설명된다. 전술한 사항은 예시일 뿐 본 개시는 이에 제한되지 않는다.According to an embodiment of the present disclosure, the
본 개시의 일 실시예에 따라, 프로세서(110)는 사전 결정된 기준에 기초하여 거래 네트워크를 복수개의 서브 거래 네트워크로 나눌 수 있다. 사전 결정된 기준은, 거래 가중치를 기초로 거래 네트워크를 복수개의 서브 거래 네트워크로 나누는 기준을 포함할 수 있다. 사전 결정된 기준은 거래 가중치에 대한 제 1 임계값 또는 제 2 임계값 중 적어도 하나를 포함할 수 있다. 프로세서(110)는 제 1 임계값 또는 제 2 임계값을 게임 로그 데이터 분석을 통해 작업장 검출의 정확도를 높이는 방향으로 값을 결정할 수도 있다. 제 1 임계값 또는 제 2 임계값은 또한, 게임 운영자 또는 사용자에 의하여 임의로 결정된 값을 포함할 수 있다. 프로세서(110)는 제 1 임계값 또는 제 2 임계값을 이용하여 거래 네트워크를 복수개의 서브 거래 네트워크로 나눌 수 있다. 프로세서(110)는 거래 네트워크를 복수개의 서브 거래 네트워크로 나눔으로써 높은 거래 가중치에서 거래한 정보를 포함하는 서브 거래 네트워크, 낮은 거래 가중치에서 거래한 정보를 포함하는 서브 거래 네트워크를 획득할 수 있다. 프로세서(110)는 각각의 서브 거래 네트워크 분석을 통해 어떤 노드가 상대적으로 불리한 거래를 지속적으로 수행하는지 (예를 들어, 평균가보다 낮은 거래가로 지속적으로 거래)알 수 있다. 또한 프로세서(110)는 서브 거래 네트워크 분석을 통해 어떤 노드가 상대적으로 유리한 거래를 지속적으로 수행하는지 (예를 들어, 평균가보다 높은 거래가로 지속적으로 거래) 알 수 있다. 전술한 사항은 예시일 뿐 본 개시는 이에 제한되지 않는다.According to an embodiment of the present disclosure, the
본 개시의 일 실시예에 따라, 프로세서(110)는 사전 결정된 기준에 기초하여 거래 네트워크를 복수개의 서브 거래 네트워크로 나눌 수 있다. 프로세서(110)는 거래 가중치가 제 1 임계값 이상인 제 1 서브 거래 네트워크, 거래 가중치가 제 1 임계값 미만, 제 2 임계값 이상인 제 2 서브 거래 네트워크, 및 거래 가중치가 제 2 임계값 미만인 제 3 서브 거래 네트워크로 나눌 수 있다. 전술한 사항은 예시일 뿐 본 개시는 이에 제한되지 않는다.According to an embodiment of the present disclosure, the
본 개시의 일 실시예에 따라, 제 1 서브 거래 네트워크는 거래 평균가보다 높은 가격으로 거래가 이루어진 거래 정보를 포함할 수 있다. 제 1 서브 거래 네트워크는 거래 가중치가 상대적으로 높은 거래 가중치를 갖는 간선을 가지는 고가중치 거래 네트워크를 포함할 수 있다. 프로세서(110)는 고가중치 거래 네트워크(450)를 이용하여 높은 가격에 판매가 우세한 노드(예를 들어, 구매보다 판매가 활발한 노드, 판매 횟수가 많은 노드, 판매량이 많은 노드) 및/또는 구매가 우세한 노드를 검출할 수 있다. 정상적인 거래에서는 판매자에게 일방적으로 유리한 거래는 성사되지 않을 수 있다. 비정상 거래 패턴을 가진 작업장 계정은 판매자에게 일방적으로 유리한 고가중치 거래임에도 거래를 수행할 수 있다. 따라서 프로세서(110)는 고가중치 거래 네트워크에서 판매가 우세한 노드와 거래하는 노드를 검출함으로써 작업장 계정 의심 노드로 결정할 수 있다. 즉, 프로세서(110)는 고가중치 거래 네트워크에서 판매가 우세한 노드로부터 비싼 가격을 주고 구매하는 노드를 작업장 계정 의심 노드로 결정할 수 있다. 더 구체적으로, 일꾼 노드는 자신이 보유한 재화를 은행 노드로 이동시키기 위하여 평균가보다 높은 거래가로 아이템을 은행 노드로부터 구매할 수 있다. 작업장 계정은 일꾼 계정 또는 은행 계정을 포함할 수 있다. 전술한 사항은 예시일 뿐 본 개시는 이에 제한되지 않는다.According to an embodiment of the present disclosure, the first sub-transaction network may include transaction information in which a transaction is made at a price higher than the average transaction price. The first sub-transaction network may include a high-weight transaction network having an edge having a relatively high transaction weight. The
본 개시의 일 실시예에 따라, 제 2 서브 거래 네트워크는 거래 평균가로 거래가 이루어진 거래 정보를 포함할 수 있다. 제 2 서브 거래 네트워크는 거래 가중치가 중간 정도의 거래 가중치를 갖는 간선을 가지는 중가중치 거래 네트워크를 포함할 수 있다. 프로세서(110)는 중가중치의 거래 네트워크를 이용하여 정상 거래 패턴을 분석할 수 있다. 프로세서(110)는 중가중치의 거래 네트워크를 이용하여 비정상 거래 패턴을 정하는 기준을 설정할 수도 있다. 전술한 사항은 예시일 뿐 본 개시는 이에 제한되지 않는다.According to an embodiment of the present disclosure, the second sub-transaction network may include transaction information in which a transaction is made at an average transaction price. The second sub-trading network may include a medium-weighted trading network having an edge having a medium transaction weight. The
본 개시의 일 실시예에 따라, 제 3 서브 거래 네트워크는 거래 평균가보다 낮은 가격으로 거래가 이루어진 거래 정보를 포함할 수 있다. 제 3 서브 거래 네트워크는 거래 가중치가 상대적으로 낮은 거래 가중치를 갖는 간선을 가지는 저가중치 거래 네트워크를 포함할 수 있다. 프로세서(110)는 저가중치 거래 네트워크를 이용하여 낮은 가격에 판매가 우세한 노드(예를 들어, 구매보다 판매가 활발한 노드, 판매 횟수가 많은 노드, 판매량이 많은 노드) 및/또는 구매가 우세한 노드를 검출할 수 있다. 정상적인 거래에서는 구매자에게 일방적으로 유리한 거래는 성사되지 않을 수 있다. 비정상 거래 패턴을 가진 작업장 계정은 구매자에게 일방적으로 유리한 저가중치 거래임에도 판매를 할 수 있다. 즉, 일꾼 노드는 아이템을 은행 노드로 이동시키기 위해 평균가보다 낮은 가격으로 은행 노드에 판매할 수 있다. 따라서 프로세서(110)는 저가중치 거래 네트워크에서 판매가 우세한 노드를 작업장 계정 의심 노드로 결정할 수 있다. 전술한 사항은 예시일 뿐 본 개시는 이에 제한되지 않는다.According to an embodiment of the present disclosure, the third sub-transaction network may include transaction information in which a transaction is made at a price lower than the average transaction price. The third sub-trading network may include a low-weight trading network having an edge having a relatively low transaction weight. The
본 개시의 다른 일 실시예에 따라, 프로세서(110)는 사전 결정된 기준에 기초하여 거래 네트워크를 복수개의 서브 거래 네트워크로 나눌 수 있다. 프로세서(110)는 제 1 임계값 이상인 제 1 서브 거래 네트워크 및 거래 가중치가 제 1 임계값 미만인 제 2 서브 거래 네트워크로 나눌 수 있다. 프로세서(110)는 작업장 검출 정확도를 높이는 방향으로 거래 네트워크를 필요에 따라 복수개(4개 이상)으로 나눌 수도 있다. 전술한 사항은 예시일 뿐 본 개시는 이에 제한되지 않는다.According to another embodiment of the present disclosure, the
이하에서는 거래 네트워크를 이용하여 작업장 계정을 검출하는 구체적인 방법을 도 2를 참조하여 구체적으로 설명한다.Hereinafter, a specific method for detecting a workplace account using a transaction network will be described in detail with reference to FIG. 2 .
본 개시의 일 실시예에 따라, 프로세서(110)는 복수개의 서브 거래 네트워크 중 적어도 하나에 포함된 노드를 작업장 계정으로 결정할 수 있다. 프로세서(110)는 거래 네트워크에 포함된 노드별 지배 점수를 산출할 수 있다. 지배 점수는 네트워크에서 한 노드가 다른 노드를 지배하는 정도를 나타내는 점수를 포함할 수 있다. 예를 들어, 한 노드가 다른 노드와의 관계에서 구매보다 판매를 더 많이 하고 있는 경우, 판매를 우세하게 하는 노드의 지배 점수는 높을 수 있다. 또한, 특정 노드로부터 유출되는 재화의 양이 크고 특정 노드와 거래한 노드로 유입되는 재화의 양이 클수록 특정 노드의 지배 점수는 커질 수 있다. 전술한 사항은 예시일 뿐 본 개시는 이에 제한되지 않는다. According to an embodiment of the present disclosure, the
본 개시의 일 실시예에 따라, 프로세서(110)는 거래 네트워크에 포함된 노드별 지배 점수를 산출할 수 있다. 지배 점수는 로 표현될 수 있다. 는 노드 i와 연결된 간선에 대응하는 거래 가중치들의 합을 의미할 수 있다. 는 노드i와 인접한 노드에 연결된 간선에 대응되는 거래 가중치들의 합을 의미할 수 있다. 이를 통해, 지배 점수는 특정 노드와 연결된 간선에 대한 정보만을 고려하는 것이 뿐만 아니라, 특정 노드와 인접한 노드와 연결된 간선에 대한 정보도 모두 포함할 수 있다. 따라서, 프로세서(110)는 노드별 지배 점수를 통하여 작업장 검출함에 있어 중요한 요소인 특정 노드의 거래 정보 뿐만 아니라 특정 노드와 거래한 노드의 거래 정보도 모두 고려할 수 있다. 이를 통해, 정확도 높은 작업장 검출을 수행할 수 있다. 본 개시의 일 실시예에 따라, 프로세서(110)가 를 통해 지배점수를 연산하는 경우 다음과 같은 상황이 발생할 수 있다. 낮은 랭크를 가진 노드(예를 들어, 판매에 비해 구매가 많은 노드)가 높은 랭크를 가진 노드에게 아이템을 판매할 경우, 프로세서(110)는 실제로 낮은 랭크를 가진 노드가 구매를 더 많이 했음에도 지배 점수가 높게 산출되어 판매를 많이 하는 노드로 인식할 수도 있다. 랭크는 노드로 유입되는 간선의 수를 포함할 수 있다. 또한 랭크는 노드로부터 유출되는 간선의 수를 포함할 수 있다. 본 개시에서, 랭크는 노드로 유입되는 적어도 하나의 간선에 대응되는 거래 가중치의 합 또는 노드로부터 유출되는 적어도 하나의 간선에 대응되는 거래 가중치의 합을 포함할 수 있다. 본 개시에서 사용되는 노드는 노드로 유입되는 (방향 그래프에서의) 간선의 수를 포함할 수 있다. 본 개시에서 사용되는 노드는 노드로 유입되는 적어도 하나의 간선에 대응되는 거래 가중치의 합일 수 있다. 전술한 사항은 예시일 뿐 본 개시는 이에 제한되지 않는다. According to an embodiment of the present disclosure, the
본 개시의 일 실시예에 따라, 프로세서(110)는 거래 네트워크에 포함된 노드별 지배 점수를 산출할 수 있다. 지배 점수는 노드와 연결된 간선에 대응되는 제 1 거래 가중치, 노드와 인접한 노드에 연결된 간선에 대응되는 제 2 거래 가중치 또는 지배 점수에 반영되는 제 2 거래 가중치를 선택하기 위한 선택 계수 중 적어도 하나에 기초하여 결정된 점수를 포함할 수 있다. 지배 점수는 로 표현될 수 있다. 는 노드 i와 연결된 간선에 대응하는 제 1 거래 가중치들의 합을 의미할 수 있다. 는 노드i와 인접한 노드에 연결된 간선에 대응되는 제 2 거래 가중치들의 합을 의미할 수 있다. 선택 계수는 지배 점수에 반영되는 제 2 거래 가중치를 선택하기 위한 계수를 포함할 수 있다. 구체적으로 프로세서(110)는 선택 계수를 이용하여 지배 점수를 산출함에 있어 반영될 판매 관련 거래 가중치 또는 구매 관련 거래 가중치를 선택할 수 있다. 선택 계수는 (수학식 2) 및/또는 (수학식 3)에 기초하여 결정될 수 있다. 프로세서(110)는 클러스터링 알고리즘을 이용하여 "high" 또는 "low"를 구분할 수 있다. 클러스터링 알고리즘은 K=2인 K-means Clustering Algorithm을 포함할 수 있다. 프로세서(110)는 선택 계수를 이용함으로써 노드에 대한 잘못된 판단을 하는 상황을 방지할 수 있다. 예를 들어, 프로세서(110)는 선택 계수를 이용하여 지배 점수를 산출함으로써 실제로 낮은 랭크를 가진 노드가 구매를 더 많이 했음에도 지배 점수가 높게 산출됨으로써 판매를 많이 하는 노드로 인식하는 상황을 방지할 수 있다. 즉, 프로세서(110)가 선택 계수를 사용함으로써 지배 점수의 신뢰도를 높일 수 있다. 전술한 사항은 예시일 뿐 본 개시는 이에 제한되지 않는다.According to an embodiment of the present disclosure, the
본 개시의 일 실시예에 따라, 프로세서(110)는 복수개의 서브 거래 네트워크 중 적어도 하나에 포함된 노드를 작업장 계정으로 결정할 수 있다. 프로세서(110)는 제 1 서브 거래 네트워크(210)에 포함된 노드의 랭크가 사전 결정된 제 1 랭크 이상인 제 1 노드(220)를 결정할 수 있다. 제 1 노드(220)는 제 1 서브 거래 네트워크(210)에서 랭크가 높은 노드를 포함할 수 있다. 제 1 노드(220)는 제 1 서브 거래 네트워크(210)에서 수많은 노드에 대하여 판매하는 노드를 포함할 수 있다. 랭크는 노드로 유입되는 간선의 수를 포함할 수 있다. 본 개시의 일 실시예에 따라, 노드의 랭크는 노드로 유입되는 적어도 하나의 간선에 대응되는 거래 가중치의 합을 포함할 수 있다. 본 개시의 일 실시예에 따라, 사전 결정된 제 1 랭크는 판매가 우세한 노드(예를 들어, 판매 횟수가 큰 노드, 판매량이 큰 노드)를 검출하기 위한 기준을 포함할 수 있다. 프로세서(110)는 게임 로그 데이터 분석을 통해 높은 랭크를 가지는 노드를 선별하기 위한 사전 결정된 제 1 랭크를 결정할 수 있다. 사전 결정된 제 1 랭크는 사용자 또는 게임 운영자에 의하여 결정될 수도 있다. 예를 들어, 사전 결정된 제 1 랭크가 1500인 경우, 프로세서(110)는 랭크가 1500이상인 노드를 제 1 노드(220)로 결정할 수 있다. 전술한 사항은 예시일 뿐 본 개시는 이에 제한되지 않는다.According to an embodiment of the present disclosure, the
본 개시의 일 실시예에 따라, 프로세서(110)는 결정된 노드(제 1 노드)와 거래한 노드의 개수를 기초로 상기 제 1 노드 중 적어도 일부를 재선별하여 제 2 노드를 결정하는 제 1 필터링(230)을 수행할 수 있다. 제 1 필터링(230)은 제 1 노드(220) 중에서 제 1 노드(220)와 거래한 노드 수가 일정 개수 이상(예를 들어, 7개 노드 이상)인 노드만을 선별하기 위하여 필터링하는 것을 포함할 수 있다. 제 1 필터링(230)은 판매자와 직접 거래한 노드가 일정 개수 이상인 판매자 계정을 산출하는 필터링을 포함할 수 있다. 제 1 필터링(230)은 밀도 기반 클러스터링에 기초하여 수행될 수 있다. 따라서, 프로세서(110)는 작업장 계정을 검출하는 과정에서 필요한 노드가 아닌 outlier 노드를 제 1 필터링을 통해 제거할 수 있다. 이를 통해, 작업장 거래 패턴(예를 들어, 부당 이익을 취하는 하나의 블랙 컨슈머 의심 계정이 판매자이고 다수의 작업장 의심 계정이 구매자인 패턴)을 반영하여 작업장 의심 계정을 필터링함으로써 높은 정확도로 작업장을 찾아낼 수 있다. 프로세서(110)는 작업장을 검출하기 위하여 제 1 필터링(230)을 수행할 수도 있고 아닐 수도 있다. 전술한 사항은 예시일 뿐 본 개시는 이에 제한되지 않는다.According to an embodiment of the present disclosure, the
본 개시의 일 실시예에 따라, 프로세서(110)는 복수개의 서브 거래 네트워크 중 적어도 하나에 포함된 노드를 작업장 계정으로 결정할 수 있다. 프로세서(110)는 제 3 서브 거래 네트워크에 포함된 노드의 랭크가 사전 결정된 제 2 랭크 이상인 경우, 제 3 노드로 결정할 수 있다. 제 3 노드(260)는 제 3 서브 거래 네트워크(250)에서 랭크가 높은 노드를 포함할 수 있다. 제 3 노드(260)는 제 3 서브 거래 네트워크(250)에서 수많은 노드에 대하여 판매하는 노드를 포함할 수 있다. 본 개시의 일 실시예에 따라, 사전 결정된 제 2 랭크는 제 3 서브 거래 네트워크에서 판매가 우세한 노드(예를 들어, 판매 횟수가 큰 노드, 판매량이 큰 노드)를 검출하기 위한 기준을 포함할 수 있다. 사전 결정된 제 2 랭크는 사전 결정된 제 1 랭크와 동일하거나 다른 값을 가질 수도 있다. 프로세서(110)는 게임 로그 데이터 분석을 통해 높은 랭크를 가지는 노드를 선별하기 위한 사전 결정된 제 2 랭크를 결정할 수 있다. 사전 결정된 제 2 랭크는 사용자 또는 게임 운영자에 의하여 결정될 수도 있다. 예를 들어, 사전 결정된 제 2 랭크가 1000인 경우, 프로세서(110)는 랭크가 1000이상인 노드를 제 3 노드(260)로 결정할 수 있다. 전술한 사항은 예시일 뿐 본 개시는 이에 제한되지 않는다.According to an embodiment of the present disclosure, the
본 개시의 일 실시예에 따라, 프로세서(110)는 결정된 노드(제 3 노드)와 거래한 노드의 개수를 기초로 제 3 노드(260) 중 적어도 일부를 재선별하여 제 4 노드를 결정하는 제 2 필터링(270)을 수행할 수 있다. 제 2 필터링(270)은 제 3 노드 중에서 제 3 노드와 거래한 노드 수가 일정 개수 이하(예를 들어, 노드 수가 16개 이하)인 노드만을 필터링하는 것을 포함할 수 있다. 제 2 필터링(270)은 특정 노드와 직접 거래한 구매자가 일정 개수 이하인 구매자 계정을 산출하는 필터링을 포함할 수 있다. 제 2 필터링(270)은 밀도 기반 클러스터링에 기초하여 수행될 수 있다. 따라서, 프로세서(110)는 작업장 계정이 아닌 outlier 노드를 제 2 필터링을 통해 제거할 수 있다. 이를 통해, 작업장 거래 패턴(예를 들어, 하나의 작업장 의심 계정이 판매자이고, 부당 이익을 취하는 다수의 블랙 컨슈머 의심 계정이 구매자인 패턴)을 반영하여 작업장 의심 계정을 필터링함으로써 높은 정확도로 작업장을 찾아낼 수 있다. 프로세서(110)는 작업장을 검출하기 위하여 제 2 필터링(270)을 수행할 수도 있고 아닐 수도 있다. 전술한 사항은 예시일 뿐 본 개시는 이에 제한되지 않는다.According to an embodiment of the present disclosure, the
본 개시의 일 실시예에 따라, 프로세서(110)는 복수개의 서브 거래 네트워크 중 적어도 하나에 포함된 노드를 작업장 계정으로 결정할 수 있다. 프로세서(110)는 제 1 노드와 거래한 노드와 제 3 노드가 동일한 노드인 경우, 노드를 작업장 계정으로 결정할 수 있다. 프로세서(110)는 제 1 노드와 거래한 노드 및 제 3 노드의 교집합을 산출할 수 있다. 그리고 프로세서(110)는 제 1 노드와 거래한 노드 및 제 3 노드의 교집합을 작업장 계정으로 결정할 수 있다. 또한 본 개시의 일 실시예에 따라, 프로세서(110)는 필터링된 제 2 노드와 거래한 노드(240)와 필터링된 제 4 노드가 동일한 노드인 경우, 노드를 작업장 계정으로 결정할 수 있다. 프로세서(110)는 제 2 노드와 거래한 노드 및 제 4 노드의 교집합(280)을 산출할 수 있다. 그리고 프로세서(110)는 제 2 노드와 거래한 노드 및 제 4 노드의 교집합(280)을 작업장 계정으로 결정할 수 있다. 전술한 사항은 예시일 뿐 본 개시는 이에 제한되지 않는다.According to an embodiment of the present disclosure, the
본 개시의 일 실시예에 따라, 프로세서(110)는 게임 로그 데이터 분석에 기초하여 기존의 작업장 거래 패턴을 추출할 수 있다. 작업장 거래 패턴은 동일 아이템에 대하여 두 노드 간에 거래를 반복적으로 수행하는 거래 패턴을 포함할 수 있다. 반복적인 거래는 한 노드(예를 들어, 일꾼 노드)는 낮은 가격에 동일 아이템을 판매하고 상대방 노드(예를 들어, 은행 노드)는 높은 가격에 동일 아이템을 다시 일꾼 노드 판매하는 거래를 포함할 수 있다. 따라서, 재화가 한쪽 노드(예를 들어, 은행 노드)에 편중되는 결과가 발생할 수 있다. 재화가 편중되는 노드는 은행 노드를 의미할 수 있다. 그리고 은행 계정에 재화 및/또는 아이템을 지속적으로 공급하는 계정은 일꾼 노드를 의미할 수 있다. 작업장 거래 패턴은 저가중치에서 지속적으로 판매하는 노드(즉, 낮은 가격에 지속적으로 판매하는 노드)의 거래 패턴을 포함할 수 있다. 저가중치에서 지속적으로 판매하는 노드는 일꾼 노드를 포함할 수 있다. 작업장 거래 패턴은 또한 고가중치에서 지속적으로 판매하는 노드(즉, 높은 가격에 지속적으로 판매하는 노드)의 거래 패턴을 포함할 수 있다. 고가중치에서 판매하는 노드는 은행 노드를 포함할 수 있다. 따라서 고가중치 거래 네트워크의 높은 랭크를 가지는 노드와 거래한 노드와 저가중치 거래 네트워크의 높은 랭크를 가지는 노드가 일치하는 경우, 프로세서(110)는 해당 노드를 작업장 계정으로 결정할 수 있다. 전술한 사항은 예시일 뿐 본 개시는 이에 제한되지 않는다.According to an embodiment of the present disclosure, the
본 개시에 따라, 게임 회사들은 작업장 계정으로 결정된 계정에 대해서 일정한 제재를 가하게 된다. 일정한 제재는 예를 들어, 게임 영구 정지, 게임 일시적 정지, 거래 금지 등을 포함할 수 있다. 제재가 가해지는 경우, 사용자는 정상적인 게임 플레이를 수행할 수 없어 게임에서 이탈하게 될 수 있다. 정상 사용자가 작업장 계정으로 판정 받아 제재를 받은 경우, 정상 사용자는 게임에 불만을 품고 게임에서 이탈할 수도 있다. 따라서 작업장을 높은 정확도로 검출하여 제재하는 것은 매우 게임의 흥망성쇠와 직결되는 문제일 수 있다. 그러므로 본 개시에 따라, 거래 가중치에 기초하여 나누어진 거래 네트워크 및 선택 계수가 적용된 노드별 지배 점수를 사용함으로써, 프로세서(110)는 작업장 계정을 높은 정확도로 검출할 수 있다. 이를 통해, 정상 사용자가 피해를 입지 않도록 하여 게임 유저들의 이탈을 방지할 수 있다.According to the present disclosure, game companies impose certain sanctions on accounts determined as workplace accounts. Certain sanctions may include, for example, permanent game suspension, game temporary suspension, transaction ban, and the like. If sanctions are applied, the user may be unable to perform normal game play and may leave the game. If a normal user is judged to be a work place account and sanctioned, the normal user may become dissatisfied with the game and leave the game. Therefore, detecting and sanctioning the workplace with high accuracy can be a problem directly related to the rise and fall of the game. Therefore, according to the present disclosure, by using the transaction network divided based on the transaction weight and the node-specific dominance score to which the selection coefficient is applied, the
본 개시의 일 실시예에 따라, 정확도 높은 작업장 검출이 중요하므로, 프로세서(110)는 작업장 검출 정확도를 높이기 위하여 제 2 노드의 인접 노드와 제 4 노드의 교집합을 작업장으로 결정한 후 검증 작업을 수행할 수 있다. 검증 작업에 대한 구체적인 방법은 하기에서 설명된다.According to an embodiment of the present disclosure, since high-accuracy workplace detection is important, the
본 개시의 일 실시예에 따라, 작업장 패턴에는 노드별 레벨 분포에 관련된 패턴이 포함될 수 있다. 작업장 패턴에는 제 1 서브 거래 네트워크에 포함된 제 1 노드의 게임 레벨이 고레벨이고 제 3 서브 거래 네트워크에 포함된 제 3 노드의 게임 레벨이 저레벨인 패턴 정보를 포함할 수 있다. 따라서, 프로세서(110)는 제 1 서브 거래 네트워크에 포함된 제 1 노드의 게임 레벨이 고레벨인지 여부 및/또는 제 3 서브 거래 네트워크에 포함된 제 3 노드의 게임 레벨이 저레벨인지 여부에 기초하여 작업장으로 결정된 노드가 작업장인지 최종적으로 평가하여 검증할 수 있다. 전술한 검증작업은 예시일 뿐 본 개시는 이에 제한되지 않는다.According to an embodiment of the present disclosure, the workshop pattern may include a pattern related to level distribution for each node. The workshop pattern may include pattern information in which the game level of the first node included in the first sub-trading network is high and the game level of the third node included in the third sub-transaction network is low. Accordingly, the
본 개시의 다른 일 실시예에 따라, 작업장 패턴에는 노드의 결제 등급에 관련된 패턴이 포함될 수 있다. 작업장 패턴에는 제 1 서브 거래 네트워크에 포함된 제 1 노드는 결제량이 많거나 제 3 서브 거래 네트워크에 포함된 제 3 노드는 결제량이 적은지 패턴 정보를 포함할 수 있다. 따라서, 프로세서(110)는 제 1 서브 거래 네트워크에 포함된 제 1 노드는 결제량이 많은지 여부 및/또는 제 3 서브 거래 네트워크에 포함된 제 3 노드는 결제량이 적은지 여부에 기초하여 작업장으로 결정된 노드가 작업장인지 최종적으로 평가하여 검증할 수 있다. 전술한 검증작업은 예시일 뿐 본 개시는 이에 제한되지 않는다.According to another embodiment of the present disclosure, the workshop pattern may include a pattern related to the payment level of the node. The workshop pattern may include pattern information whether the first node included in the first sub-transaction network has a large amount of payment or whether the third node included in the third sub-transaction network has a small amount of payment. Accordingly, the
본 개시의 다른 일 실시예에 따라, 작업장 거래 패턴에는 IP 종류에 관련된 패턴이 포함될 수 있다. 작업장 패턴에는 동일 IP 종류에 비슷한 레벨의 노드들이 분포하는 패턴이 포함될 수 있다. 프로세서(110)는 동일 IP 종류에 비슷한 레벨의 노드들이 분포하는지 여부에 기초하여 작업장으로 결정된 노드가 작업장인지 최종적으로 평가하여 검증할 수 있다. 전술한 검증작업은 예시일 뿐 본 개시는 이에 제한되지 않는다.According to another embodiment of the present disclosure, the workplace transaction pattern may include a pattern related to an IP type. The workplace pattern may include a pattern in which nodes of a similar level are distributed in the same IP type. The
도 2은 본 개시의 일 실시예에 따른 작업장 계정을 검출하는 방법을 설명하기 위한 예시도이다. 2 is an exemplary diagram for explaining a method of detecting a workplace account according to an embodiment of the present disclosure.
도 2에서는 제 1 서브 거래 네트워크(210), 제 1 서브 거래 네트워크(210)로부터 추출된 제 1 노드(220), 제 1 필터링(230), 제 1 필터링(230)의 결과로 획득한 제 2 노드의 인접 노드(240) 추출, 제 3 서브 거래 네트워크(250), 제 3 서브 거래 네트워크(250)로부터 추출된 제 3 노드(260), 제 2 필터링(270), 및 제 2 노드의 인접 노드와 제 4 노드의 교집합(280)이 도시되어 있다. 게임 서버(100)는 제 2 노드의 인접 노드와 제 4 노드의 교집합(280)에 포함된 노드를 작업장 계정으로 결정할 수 있다.In FIG. 2 , the
본 개시의 일 실시예에 따라, 게임 서버(100)는 사전 결정된 기준에 기초하여 거래 네트워크를 복수개의 서브 거래 네트워크로 나눌 수 있다. 사전 결정된 기준은, 거래 가중치를 기초로 거래 네트워크를 복수개의 서브 거래 네트워크로 나누는 기준을 포함할 수 있다. 사전 결정된 기준은 거래 가중치에 대한 제 1 임계값 또는 제 2 임계값 중 적어도 하나를 포함할 수 있다. 게임 서버(100)는 제 1 임계값 또는 제 2 임계값을 게임 로그 데이터 분석을 통해 작업장 검출의 정확도를 높이는 방향으로 값을 결정할 수도 있다. 제 1 임계값 또는 제 2 임계값은 또한, 게임 운영자 또는 사용자에 의하여 임의로 결정된 값을 포함할 수 있다. 게임 서버(100)는 제 1 임계값 또는 제 2 임계값을 이용하여 거래 네트워크를 복수개의 서브 거래 네트워크로 나눌 수 있다. 게임 서버(100)는 거래 네트워크를 복수개의 서브 거래 네트워크로 나눔으로써 높은 거래 가중치에서 거래한 정보를 포함하는 서브 거래 네트워크, 낮은 거래 가중치에서 거래한 정보를 포함하는 서브 거래 네트워크를 획득할 수 있다. 게임 서버(100)는 각각의 서브 거래 네트워크 분석을 통해 어떤 노드가 상대적으로 불리한 거래를 지속적으로 수행하는지 (예를 들어, 평균가보다 낮은 거래가로 지속적으로 거래)알 수 있다. 또한 게임 서버(100)는 서브 거래 네트워크 분석을 통해 어떤 노드가 상대적으로 유리한 거래를 지속적으로 수행하는지 (예를 들어, 평균가보다 높은 거래가로 지속적으로 거래) 알 수 있다. 전술한 사항은 예시일 뿐 본 개시는 이에 제한되지 않는다.According to an embodiment of the present disclosure, the
본 개시의 일 실시예에 따라, 게임 서버(100)는 사전 결정된 기준에 기초하여 거래 네트워크를 복수개의 서브 거래 네트워크로 나눌 수 있다. 게임 서버(100)는 거래 가중치가 제 1 임계값 이상인 제 1 서브 거래 네트워크(210), 거래 가중치가 제 1 임계값 미만, 제 2 임계값 이상인 제 2 서브 거래 네트워크, 및 거래 가중치가 제 2 임계값 미만인 제 3 서브 거래 네트워크(250)로 나눌 수 있다. 전술한 사항은 예시일 뿐 본 개시는 이에 제한되지 않는다.According to an embodiment of the present disclosure, the
본 개시의 일 실시예에 따라, 게임 서버(100)는 복수개의 서브 거래 네트워크 중 적어도 하나에 포함된 노드를 작업장 계정으로 결정할 수 있다. 게임 서버(100)는 거래 네트워크에 포함된 노드별 지배 점수를 산출할 수 있다. 지배 점수는 네트워크에서 한 노드가 다른 노드를 지배하는 정도를 나타내는 점수를 포함할 수 있다. 예를 들어, 특정 노드로부터 유출되는 재화의 양이 크고 특정 노드와 거래한 노드로 유입되는 재화의 양이 클수록 특정 노드의 지배 점수는 커질 수 있다. 전술한 사항은 예시일 뿐 본 개시는 이에 제한되지 않는다. According to an embodiment of the present disclosure, the
본 개시의 일 실시예에 따라, 게임 서버(100)는 복수개의 서브 거래 네트워크 중 적어도 하나에 포함된 노드를 작업장 계정으로 결정할 수 있다. 게임 서버(100)는 제 1 서브 거래 네트워크(210)에 포함된 노드의 랭크가 사전 결정된 제 1 랭크 이상인 제 1 노드(220)를 결정할 수 있다. 제 1 노드(220)는 제 1 서브 거래 네트워크(210)에서 랭크가 높은 노드를 포함할 수 있다. 제 1 노드(220)는 제 1 서브 거래 네트워크(210)에서 수많은 노드에 대하여 판매하는 노드를 포함할 수 있다. 랭크는 노드로 유입되는 간선의 수를 포함할 수 있다. 본 개시의 일 실시예에 따라, 노드의 랭크는 노드로 유입되는 적어도 하나의 간선에 대응되는 거래 가중치의 합을 포함할 수 있다. 본 개시의 일 실시예에 따라, 사전 결정된 제 1 랭크는 판매가 우세한 노드(예를 들어, 판매 횟수가 큰 노드, 판매량이 큰 노드)를 검출하기 위한 기준을 포함할 수 있다. 게임 서버(100)는 게임 로그 데이터 분석을 통해 높은 랭크를 가지는 노드를 선별하기 위한 사전 결정된 제 1 랭크를 결정할 수 있다. 사전 결정된 제 1 랭크는 사용자 또는 게임 운영자에 의하여 결정될 수도 있다. 예를 들어, 사전 결정된 제 1 랭크가 1500인 경우, 게임 서버(100)는 랭크가 1500이상인 노드를 제 1 노드(220)로 결정할 수 있다. 전술한 사항은 예시일 뿐 본 개시는 이에 제한되지 않는다.According to an embodiment of the present disclosure, the
본 개시의 일 실시예에 따라, 게임 서버(100)는 결정된 노드(제 1 노드)와 거래한 노드의 개수를 기초로 상기 제 1 노드 중 적어도 일부를 재선별하여 제 2 노드를 결정하는 제 1 필터링(230)을 수행할 수 있다. 제 1 필터링(230)은 제 1 노드(220) 중에서 제 1 노드(220)와 거래한 노드 수가 일정 개수 이상(예를 들어, 7개 노드 이상)인 노드만을 선별하기 위하여 필터링하는 것을 포함할 수 있다. 제 1 필터링(230)은 판매자와 직접 거래한 노드가 일정 개수 이상인 판매자 계정을 산출하는 필터링을 포함할 수 있다. 제 1 필터링(230)은 밀도 기반 클러스터링에 기초하여 수행될 수 있다. 따라서, 게임 서버(100)는 작업장 계정을 검출하는 과정에서 필요한 노드가 아닌 outlier 노드를 제 1 필터링을 통해 제거할 수 있다. 이를 통해, 작업장 거래 패턴(예를 들어, 부당 이익을 취하는 하나의 블랙 컨슈머 의심 계정이 판매자이고 다수의 작업장 의심 계정이 구매자인 패턴)을 반영하여 작업장 의심 계정을 필터링함으로써 높은 정확도로 작업장을 찾아낼 수 있다. 게임 서버(100)는 작업장을 검출하기 위하여 제 1 필터링(230)을 수행할 수도 있고 아닐 수도 있다. 전술한 사항은 예시일 뿐 본 개시는 이에 제한되지 않는다.According to an embodiment of the present disclosure, the
본 개시의 일 실시예에 따라, 게임 서버(100)는 복수개의 서브 거래 네트워크 중 적어도 하나에 포함된 노드를 작업장 계정으로 결정할 수 있다. 게임 서버(100)는 제 3 서브 거래 네트워크(250)에 포함된 노드의 랭크가 사전 결정된 제 2 랭크 이상인 경우, 제 3 노드로 결정할 수 있다. 제 3 노드(260)는 제 3 서브 거래 네트워크(250)에서 랭크가 높은 노드를 포함할 수 있다. 제 3 노드(260)는 제 3 서브 거래 네트워크(250)에서 수많은 노드에 대하여 판매하는 노드를 포함할 수 있다. 본 개시의 일 실시예에 따라, 사전 결정된 제 2 랭크는 제 3 서브 거래 네트워크(250)에서 판매가 우세한 노드(예를 들어, 판매 횟수가 큰 노드, 판매량이 큰 노드)를 검출하기 위한 기준을 포함할 수 있다. 사전 결정된 제 2 랭크는 사전 결정된 제 1 랭크와 동일하거나 다른 값을 가질 수도 있다. 게임 서버(100)는 게임 로그 데이터 분석을 통해 높은 랭크를 가지는 노드를 선별하기 위한 사전 결정된 제 2 랭크를 결정할 수 있다. 사전 결정된 제 2 랭크는 사용자 또는 게임 운영자에 의하여 결정될 수도 있다. 예를 들어, 사전 결정된 제 2 랭크가 1000인 경우, 게임 서버(100)는 랭크가 1000이상인 노드를 제 3 노드(260)로 결정할 수 있다. 전술한 사항은 예시일 뿐 본 개시는 이에 제한되지 않는다.According to an embodiment of the present disclosure, the
본 개시의 일 실시예에 따라, 게임 서버(100)는 결정된 노드(제 3 노드)와 거래한 노드의 개수를 기초로 제 3 노드(260) 중 적어도 일부를 재선별하여 제 4 노드를 결정하는 제 2 필터링(270)을 수행할 수 있다. 제 2 필터링(270)은 제 3 노드 중에서 제 3 노드와 거래한 노드 수가 일정 개수 이하(예를 들어, 노드 수가 16개 이하)인 노드만을 필터링하는 것을 포함할 수 있다. 제 2 필터링(270)은 특정 노드와 직접 거래한 구매자가 일정 개수 이하인 구매자 계정을 산출하는 필터링을 포함할 수 있다. 제 2 필터링(270)은 밀도 기반 클러스터링에 기초하여 수행될 수 있다. 따라서, 게임 서버(100)는 작업장 계정이 아닌 outlier 노드를 제 2 필터링을 통해 제거할 수 있다. 이를 통해, 작업장 거래 패턴(예를 들어, 하나의 작업장 의심 계정이 판매자이고, 부당 이익을 취하는 다수의 블랙 컨슈머 의심 계정이 구매자인 패턴)을 반영하여 작업장 의심 계정을 필터링함으로써 높은 정확도로 작업장을 찾아낼 수 있다. 게임 서버(100)는 작업장을 검출하기 위하여 제 2 필터링(270)을 수행할 수도 있고 아닐 수도 있다. 전술한 사항은 예시일 뿐 본 개시는 이에 제한되지 않는다.According to an embodiment of the present disclosure, the
본 개시의 일 실시예에 따라, 게임 서버(100)는 복수개의 서브 거래 네트워크 중 적어도 하나에 포함된 노드를 작업장 계정으로 결정할 수 있다. 게임 서버(100)는 제 1 노드와 거래한 노드와 제 3 노드가 동일한 노드인 경우, 노드를 작업장 계정으로 결정할 수 있다. 게임 서버(100)는 제 1 노드와 거래한 노드 및 제 3 노드의 교집합을 산출할 수 있다. 그리고 게임 서버(100)는 제 1 노드와 거래한 노드 및 제 3 노드의 교집합을 작업장 계정으로 결정할 수 있다. 또한 본 개시의 일 실시예에 따라, 게임 서버(100)는 필터링된 제 2 노드와 거래한 노드(240)와 필터링된 제 4 노드가 동일한 노드인 경우, 노드를 작업장 계정으로 결정할 수 있다. 게임 서버(100)는 제 2 노드와 거래한 노드 및 제 4 노드의 교집합(280)을 산출할 수 있다. 그리고 게임 서버(100)는 제 2 노드와 거래한 노드 및 제 4 노드의 교집합(280)을 작업장 계정으로 결정할 수 있다. 전술한 사항은 예시일 뿐 본 개시는 이에 제한되지 않는다.According to an embodiment of the present disclosure, the
도 3는 본 개시의 일 실시예에 게임 데이터를 처리하기 위한 방법의 순서도이다.3 is a flowchart of a method for processing game data in an embodiment of the present disclosure;
본 개시의 일 실시예에 따라, 게임 로그 데이터에 기초하여 거래 네트워크를 생성(510)할 수 있다.According to an embodiment of the present disclosure, a transaction network may be generated 510 based on game log data.
본 개시의 일 실시예에 따라, 거래 네트워크는, 사용자 계정을 의미하는 노드 또는 사용자간 거래 정보를 포함하는 간선 중 적어도 하나를 포함할 수 있다.According to an embodiment of the present disclosure, the transaction network may include at least one of a node representing a user account and a trunk line including user-to-user transaction information.
본 개시의 일 실시예에 따라, 거래 정보는, 사용자 간에 발생된 거래에 대한 정량적 정보로서, 재화의 이동 방향 또는 거래 가중치 중 적어도 하나를 포함할 수 있다.According to an embodiment of the present disclosure, the transaction information is quantitative information about a transaction generated between users, and may include at least one of a movement direction of goods or a transaction weight.
본 개시의 일 실시예에 따라, 거래 가중치는, 사용자가 거래 상대방과의 관계에서 가지는 거래 유불리 정도를 나타내는 척도로서, 사용자와 거래 상대방과의 거래와 다른 사용자 거래와의 거래 가액 차이에 기초하여 결정할 수 있다.According to an embodiment of the present disclosure, the transaction weight is a measure indicating the degree of disadvantage in a transaction that the user has in a relationship with the counterparty, and is determined based on the difference in the transaction value between the transaction between the user and the counterparty and the transaction of another user. can
본 개시의 일 실시예에 따라, 사전 결정된 기준은, 거래 가중치를 기초로 거래 네트워크를 복수개의 서브 거래 네트워크로 나누는 기준으로서, 거래 가중치에 대한 제 1 임계값 또는 제 2 임계값 중 적어도 하나를 포함할 수 있다.According to an embodiment of the present disclosure, the predetermined criterion is a criterion for dividing the transaction network into a plurality of sub-transaction networks based on the transaction weight, and includes at least one of a first threshold value or a second threshold value for the transaction weight can do.
본 개시의 일 실시예에 따라, 사전 결정된 기준에 기초하여 거래 네트워크를 복수개의 서브 거래 네트워크로 나눌(520) 수 있다.According to an embodiment of the present disclosure, the transaction network may be divided ( 520 ) into a plurality of sub-transaction networks based on a predetermined criterion.
본 개시의 일 실시예에 따라, 지배 점수는, 게임 상 재화가 상기 노드로부터 유출되는 정량적인 양에 기초하여 결정된 점수를 포함할 수 있다.According to an embodiment of the present disclosure, the domination score may include a score determined based on a quantitative amount of game goods flowing out from the node.
본 개시의 일 실시예에 따라, 지배 점수는, 노드와 연결된 간선에 대응되는 제 1 거래 가중치, 노드와 인접한 노드에 연결된 간선에 대응되는 제 2 거래 가중치 또는 지배 점수에 반영되는 제 2 거래 가중치를 선택하기 위한 선택 계수 중 적어도 하나에 기초하여 결정된 점수를 포함할 수 있다.According to an embodiment of the present disclosure, the dominance score includes a first transaction weight corresponding to an edge connected to a node, a second transaction weight corresponding to an edge connected to a node adjacent to the node, or a second transaction weight reflected in the domination score. and a score determined based on at least one of selection coefficients for selection.
본 개시의 일 실시예에 따라, 복수개의 서브 거래 네트워크 중 적어도 하나에 포함된 노드를 작업장 계정으로 결정(530)할 수 있다.According to an embodiment of the present disclosure, a node included in at least one of the plurality of sub-transaction networks may be determined 530 as the workplace account.
도 4는 본 개시의 일 실시예에 따라 게임 데이터를 처리하기 위한 모듈을 도시한 블록 구성도이다.4 is a block diagram illustrating a module for processing game data according to an embodiment of the present disclosure.
본 개시의 일 실시예에 따라 게임 데이터 처리는 다음과 같은 모듈에 의해 구현될 수 있다.According to an embodiment of the present disclosure, game data processing may be implemented by the following module.
본 개시의 일 실시예에 따라, 게임 로그 데이터에 기초하여 거래 네트워크를 생성하기 위한 모듈(610); 사전 결정된 기준에 기초하여 거래 네트워크를 복수개의 서브 거래 네트워크로 나누기 위한 모듈(620); 및 복수개의 서브 거래 네트워크 중 적어도 하나에 포함된 노드를 작업장 계정으로 결정하기 위한 모듈(630)을 포함할 수 있다.According to an embodiment of the present disclosure, a
게임 데이터를 처리하기 위한 대안적 실시예에서, 사전 결정된 기준에 기초하여 상기 거래 네트워크를 복수개의 서브 거래 네트워크로 나누기 위한 모듈(620)은 거래 가중치가 제 1 임계값 이상인 제 1 서브 거래 네트워크, 거래 가중치가 제 1 임계값 미만, 제 2 임계값 이상인 제 2 서브 거래 네트워크, 및 거래 가중치가 제 2 임계값 미만인 제 3 서브 거래 네트워크로 나누기 위한 모듈을 포함할 수 있다.In an alternative embodiment for processing game data, the
게임 데이터를 처리하기 위한 대안적 실시예에서, 복수개의 서브 거래 네트워크 중 적어도 하나에 포함된 노드를 작업장 계정으로 결정하기 위한 모듈은 거래 네트워크에 포함된 노드별 지배 점수를 산출하기 위한 모듈을 포함할 수 있다.In an alternative embodiment for processing game data, the module for determining a node included in at least one of the plurality of sub-transaction networks as a workplace account may include a module for calculating a dominance score for each node included in the trading network. can
게임 데이터를 처리하기 위한 대안적 실시예에서, 복수개의 서브 거래 네트워크 중 적어도 하나에 포함된 노드를 작업장 계정으로 결정하기 위한 모듈(630)은 제 1 서브 거래 네트워크에 포함된 노드의 랭크가 사전 결정된 제 1 랭크 이상인 제 1 노드를 결정하기 위한 모듈을 포함할 수 있다. 노드의 랭크는, 노드로 유입되는 적어도 하나의 간선에 대응되는 거래 가중치의 합 또는 노드로부터 유출되는 적어도 하나의 간선에 대응되는 거래 가중치의 합 중 적어도 하나를 포함할 수 있다.In an alternative embodiment for processing game data, the
게임 데이터를 처리하기 위한 대안적 실시예에서, 결정된 노드와 거래한 노드의 개수를 기초로 제 1 노드 중 적어도 일부를 재선별하여 제 2 노드를 결정하는 제 1 필터링을 수행하기 위한 모듈을 더 포함할 수 있다.In an alternative embodiment for processing game data, further comprising a module for performing a first filtering to determine a second node by re-selecting at least some of the first nodes based on the number of nodes that have transacted with the determined nodes can do.
게임 데이터를 처리하기 위한 대안적 실시예에서, 복수개의 서브 거래 네트워크 중 적어도 하나에 포함된 노드를 작업장 계정으로 결정하기 위한 모듈(630)은 제 3 서브 거래 네트워크에 포함된 노드의 랭크가 사전 결정된 제 2 랭크 이상인 제 3 노드를 결정하기 위한 모듈을 포함할 수 있다.In an alternative embodiment for processing game data, the
게임 데이터를 처리하기 위한 대안적 실시예에서, 결정된 노드와 거래한 노드의 개수를 기초로 제 3 노드 중 적어도 일부를 재선별하여 제 4 노드를 결정하는 제 2 필터링을 수행하기 위한 모듈을 포함할 수 있다.In an alternative embodiment for processing game data, a module for performing a second filtering to determine a fourth node by re-selecting at least some of the third nodes based on the number of nodes that have transacted with the determined nodes. can
게임 데이터를 처리하기 위한 대안적 실시예에서, 복수개의 서브 거래 네트워크 중 적어도 하나에 포함된 노드를 작업장 계정으로 결정하기 위한 모듈(630)은 제 1 노드와 거래한 노드와 제 3 노드가 동일한 노드인 경우, 노드를 작업장 계정으로 결정하기 위한 모듈; 또는 필터링된 제 2 노드와 거래한 노드와 필터링된 제 4 노드가 동일한 노드인 경우, 노드를 작업장 계정으로 결정하기 위한 모듈 중 적어도 하나를 포함할 수 있다.In an alternative embodiment for processing game data, the
도 5은 본 개시의 실시예들이 구현될 수 있는 예시적인 컴퓨팅 환경에 대한 간략하고 일반적인 개략도이다.5 is a simplified, general schematic diagram of an exemplary computing environment in which embodiments of the present disclosure may be implemented.
본 개시가 일반적으로 컴퓨팅 장치에 의해 구현될 수 있는 것으로 전술되었지만, 당업자라면 본 개시가 하나 이상의 컴퓨터 상에서 실행될 수 있는 컴퓨터 실행가능 명령어 및/또는 기타 프로그램 모듈들과 결합되어 및/또는 하드웨어와 소프트웨어의 조합으로써 구현될 수 있다는 것을 잘 알 것이다.Although the present disclosure has been described above as being generally capable of being implemented by a computing device, those skilled in the art will appreciate that the present disclosure is a combination of hardware and software and/or in combination with computer-executable instructions and/or other program modules that may be executed on one or more computers. It will be appreciated that it can be implemented as a combination.
일반적으로, 프로그램 모듈은 특정의 태스크를 수행하거나 특정의 추상 데이터 유형을 구현하는 루틴, 프로그램, 컴포넌트, 데이터 구조, 기타 등등을 포함한다. 또한, 당업자라면 본 개시의 방법이 단일-프로세서 또는 멀티프로세서 컴퓨터 시스템, 미니컴퓨터, 메인프레임 컴퓨터는 물론 퍼스널 컴퓨터, 핸드헬드 컴퓨팅 장치, 마이크로프로세서-기반 또는 프로그램가능 가전 제품, 기타 등등(이들 각각은 하나 이상의 연관된 장치와 연결되어 동작할 수 있음)을 비롯한 다른 컴퓨터 시스템 구성으로 실시될 수 있다는 것을 잘 알 것이다.Generally, program modules include routines, programs, components, data structures, etc. that perform particular tasks or implement particular abstract data types. In addition, those skilled in the art will appreciate that the methods of the present disclosure are suitable for single-processor or multiprocessor computer systems, minicomputers, mainframe computers as well as personal computers, handheld computing devices, microprocessor-based or programmable consumer electronics, etc. (each of which is It will be appreciated that other computer system configurations may be implemented, including operable in conjunction with one or more associated devices.
본 개시의 설명된 실시예들은 또한 어떤 태스크들이 통신 네트워크를 통해 연결되어 있는 원격 처리 장치들에 의해 수행되는 분산 컴퓨팅 환경에서 실시될 수 있다. 분산 컴퓨팅 환경에서, 프로그램 모듈은 로컬 및 원격 메모리 저장 장치 둘 다에 위치할 수 있다.The described embodiments of the present disclosure may also be practiced in distributed computing environments where certain tasks are performed by remote processing devices that are linked through a communications network. In a distributed computing environment, program modules may be located in both local and remote memory storage devices.
컴퓨터는 통상적으로 다양한 컴퓨터 판독가능 매체를 포함한다. 컴퓨터에 의해 액세스 가능한 매체는 그 어떤 것이든지 컴퓨터 판독가능 매체가 될 수 있고, 이러한 컴퓨터 판독가능 매체는 휘발성 및 비휘발성 매체, 일시적(transitory) 및 비일시적(non-transitory) 매체, 이동식 및 비-이동식 매체를 포함한다. 제한이 아닌 예로서, 컴퓨터 판독가능 매체는 컴퓨터 판독가능 저장 매체 및 컴퓨터 판독가능 전송 매체를 포함할 수 있다. 컴퓨터 판독가능 저장 매체는 컴퓨터 판독가능 명령어, 데이터 구조, 프로그램 모듈 또는 기타 데이터와 같은 정보를 저장하는 임의의 방법 또는 기술로 구현되는 휘발성 및 비휘발성 매체, 일시적 및 비-일시적 매체, 이동식 및 비이동식 매체를 포함한다. 컴퓨터 판독가능 저장 매체는 RAM, ROM, EEPROM, 플래시 메모리 또는 기타 메모리 기술, CD-ROM, DVD(digital video disk) 또는 기타 광 디스크 저장 장치, 자기 카세트, 자기 테이프, 자기 디스크 저장 장치 또는 기타 자기 저장 장치, 또는 컴퓨터에 의해 액세스될 수 있고 원하는 정보를 저장하는 데 사용될 수 있는 임의의 기타 매체를 포함하지만, 이에 한정되지 않는다.Computers typically include a variety of computer-readable media. Any medium accessible by a computer can be a computer-readable medium, and such computer-readable media includes volatile and nonvolatile media, transitory and non-transitory media, removable and non-transitory media. including removable media. By way of example, and not limitation, computer-readable media may include computer-readable storage media and computer-readable transmission media. Computer-readable storage media includes volatile and non-volatile media, transitory and non-transitory media, removable and non-removable media implemented in any method or technology for storage of information such as computer readable instructions, data structures, program modules or other data. includes media. A computer-readable storage medium may be RAM, ROM, EEPROM, flash memory or other memory technology, CD-ROM, digital video disk (DVD) or other optical disk storage device, magnetic cassette, magnetic tape, magnetic disk storage device, or other magnetic storage device. device, or any other medium that can be accessed by a computer and used to store the desired information.
컴퓨터 판독가능 전송 매체는 통상적으로 반송파(carrier wave) 또는 기타 전송 메커니즘(transport mechanism)과 같은 피변조 데이터 신호(modulated data signal)에 컴퓨터 판독가능 명령어, 데이터 구조, 프로그램 모듈 또는 기타 데이터 등을 구현하고 모든 정보 전달 매체를 포함한다. 피변조 데이터 신호라는 용어는 신호 내에 정보를 인코딩하도록 그 신호의 특성들 중 하나 이상을 설정 또는 변경시킨 신호를 의미한다. 제한이 아닌 예로서, 컴퓨터 판독가능 전송 매체는 유선 네트워크 또는 직접 배선 접속(direct-wired connection)과 같은 유선 매체, 그리고 음향, RF, 적외선, 기타 무선 매체와 같은 무선 매체를 포함한다. 상술된 매체들 중 임의의 것의 조합도 역시 컴퓨터 판독가능 전송 매체의 범위 안에 포함되는 것으로 한다.Computer readable transmission media typically embodies computer readable instructions, data structures, program modules or other data, etc. in a modulated data signal such as a carrier wave or other transport mechanism, and Includes any information delivery medium. The term modulated data signal means a signal in which one or more of the characteristics of the signal is set or changed so as to encode information in the signal. By way of example, and not limitation, computer-readable transmission media includes wired media such as a wired network or direct-wired connection, and wireless media such as acoustic, RF, infrared, and other wireless media. Combinations of any of the above are also intended to be included within the scope of computer-readable transmission media.
컴퓨터(1102)를 포함하는 본 개시의 여러가지 측면들을 구현하는 예시적인 환경(1100)이 나타내어져 있으며, 컴퓨터(1102)는 처리 장치(1104), 시스템 메모리(1106) 및 시스템 버스(1108)를 포함한다. 시스템 버스(1108)는 시스템 메모리(1106)(이에 한정되지 않음)를 비롯한 시스템 컴포넌트들을 처리 장치(1104)에 연결시킨다. 처리 장치(1104)는 다양한 상용 프로세서들 중 임의의 프로세서일 수 있다. 듀얼 프로세서 및 기타 멀티프로세서 아키텍처도 역시 처리 장치(1104)로서 이용될 수 있다.An example environment 1100 implementing various aspects of the disclosure is shown including a
시스템 버스(1108)는 메모리 버스, 주변장치 버스, 및 다양한 상용 버스 아키텍처 중 임의의 것을 사용하는 로컬 버스에 추가적으로 상호 연결될 수 있는 몇 가지 유형의 버스 구조 중 임의의 것일 수 있다. 시스템 메모리(1106)는 판독 전용 메모리(ROM)(1110) 및 랜덤 액세스 메모리(RAM)(1112)를 포함한다. 기본 입/출력 시스템(BIOS)은 ROM, EPROM, EEPROM 등의 비휘발성 메모리(1110)에 저장되며, 이 BIOS는 시동 중과 같은 때에 컴퓨터(1102) 내의 구성요소들 간에 정보를 전송하는 일을 돕는 기본적인 루틴을 포함한다. RAM(1112)은 또한 데이터를 캐싱하기 위한 정적 RAM 등의 고속 RAM을 포함할 수 있다.The
컴퓨터(1102)는 또한 내장형 하드 디스크 드라이브(HDD)(1114)(예를 들어, EIDE, SATA)-이 내장형 하드 디스크 드라이브(1114)는 또한 적당한 섀시(도시 생략) 내에서 외장형 용도로 구성될 수 있음-, 자기 플로피 디스크 드라이브(FDD)(1116)(예를 들어, 이동식 디스켓(1118)으로부터 판독을 하거나 그에 기록을 하기 위한 것임), 및 광 디스크 드라이브(1120)(예를 들어, CD-ROM 디스크(1122)를 판독하거나 DVD 등의 기타 고용량 광 매체로부터 판독을 하거나 그에 기록을 하기 위한 것임)를 포함한다. 하드 디스크 드라이브(1114), 자기 디스크 드라이브(1116) 및 광 디스크 드라이브(1120)는 각각 하드 디스크 드라이브 인터페이스(1124), 자기 디스크 드라이브 인터페이스(1126) 및 광 드라이브 인터페이스(1128)에 의해 시스템 버스(1108)에 연결될 수 있다. 외장형 드라이브 구현을 위한 인터페이스(1124)는 USB(Universal Serial Bus) 및 IEEE 1394 인터페이스 기술 중 적어도 하나 또는 그 둘 다를 포함한다.The
이들 드라이브 및 그와 연관된 컴퓨터 판독가능 매체는 데이터, 데이터 구조, 컴퓨터 실행가능 명령어, 기타 등등의 비휘발성 저장을 제공한다. 컴퓨터(1102)의 경우, 드라이브 및 매체는 임의의 데이터를 적당한 디지털 형식으로 저장하는 것에 대응한다. 상기에서의 컴퓨터 판독가능 매체에 대한 설명이 HDD, 이동식 자기 디스크, 및 CD 또는 DVD 등의 이동식 광 매체를 언급하고 있지만, 당업자라면 집 드라이브(zip drive), 자기 카세트, 플래쉬 메모리 카드, 카트리지, 기타 등등의 컴퓨터에 의해 판독가능한 다른 유형의 매체도 역시 예시적인 운영 환경에서 사용될 수 있으며 또 임의의 이러한 매체가 본 개시의 방법들을 수행하기 위한 컴퓨터 실행가능 명령어를 포함할 수 있다는 것을 잘 알 것이다.These drives and their associated computer-readable media provide non-volatile storage of data, data structures, computer-executable instructions, and the like. In the case of
운영 체제(1130), 하나 이상의 애플리케이션 프로그램(1132), 기타 프로그램 모듈(1134) 및 프로그램 데이터(1136)를 비롯한 다수의 프로그램 모듈이 드라이브 및 RAM(1112)에 저장될 수 있다. 운영 체제, 애플리케이션, 모듈 및/또는 데이터의 전부 또는 그 일부분이 또한 RAM(1112)에 캐싱될 수 있다. 본 개시가 여러가지 상업적으로 이용가능한 운영 체제 또는 운영 체제들의 조합에서 구현될 수 있다는 것을 잘 알 것이다.A number of program modules may be stored in the drive and
사용자는 하나 이상의 유선/무선 입력 장치, 예를 들어, 키보드(1138) 및 마우스(1140) 등의 포인팅 장치를 통해 컴퓨터(1102)에 명령 및 정보를 입력할 수 있다. 기타 입력 장치(도시 생략)로는 마이크, IR 리모콘, 조이스틱, 게임 패드, 스타일러스 펜, 터치 스크린, 기타 등등이 있을 수 있다. 이들 및 기타 입력 장치가 종종 시스템 버스(1108)에 연결되어 있는 입력 장치 인터페이스(1142)를 통해 처리 장치(1104)에 연결되지만, 병렬 포트, IEEE 1394 직렬 포트, 게임 포트, USB 포트, IR 인터페이스, 기타 등등의 기타 인터페이스에 의해 연결될 수 있다.A user may enter commands and information into the
모니터(1144) 또는 다른 유형의 디스플레이 장치도 역시 비디오 어댑터(1146) 등의 인터페이스를 통해 시스템 버스(1108)에 연결된다. 모니터(1144)에 부가하여, 컴퓨터는 일반적으로 스피커, 프린터, 기타 등등의 기타 주변 출력 장치(도시 생략)를 포함한다.A
컴퓨터(1102)는 유선 및/또는 무선 통신을 통한 원격 컴퓨터(들)(1148) 등의 하나 이상의 원격 컴퓨터로의 논리적 연결을 사용하여 네트워크화된 환경에서 동작할 수 있다. 원격 컴퓨터(들)(1148)는 워크스테이션, 컴퓨팅 디바이스 컴퓨터, 라우터, 퍼스널 컴퓨터, 휴대용 컴퓨터, 마이크로프로세서-기반 오락 기기, 피어 장치 또는 기타 통상의 네트워크 노드일 수 있으며, 일반적으로 컴퓨터(1102)에 대해 기술된 구성요소들 중 다수 또는 그 전부를 포함하지만, 간략함을 위해, 메모리 저장 장치(1150)만이 도시되어 있다. 도시되어 있는 논리적 연결은 근거리 통신망(LAN)(1152) 및/또는 더 큰 네트워크, 예를 들어, 원거리 통신망(WAN)(1154)에의 유선/무선 연결을 포함한다. 이러한 LAN 및 WAN 네트워킹 환경은 사무실 및 회사에서 일반적인 것이며, 인트라넷 등의 전사적 컴퓨터 네트워크(enterprise-wide computer network)를 용이하게 해주며, 이들 모두는 전세계 컴퓨터 네트워크, 예를 들어, 인터넷에 연결될 수 있다.
LAN 네트워킹 환경에서 사용될 때, 컴퓨터(1102)는 유선 및/또는 무선 통신 네트워크 인터페이스 또는 어댑터(1156)를 통해 로컬 네트워크(1152)에 연결된다. 어댑터(1156)는 LAN(1152)에의 유선 또는 무선 통신을 용이하게 해줄 수 있으며, 이 LAN(1152)은 또한 무선 어댑터(1156)와 통신하기 위해 그에 설치되어 있는 무선 액세스 포인트를 포함하고 있다. WAN 네트워킹 환경에서 사용될 때, 컴퓨터(1102)는 모뎀(1158)을 포함할 수 있거나, WAN(1154) 상의 통신 컴퓨팅 디바이스에 연결되거나, 또는 인터넷을 통하는 등, WAN(1154)을 통해 통신을 설정하는 기타 수단을 갖는다. 내장형 또는 외장형 및 유선 또는 무선 장치일 수 있는 모뎀(1158)은 직렬 포트 인터페이스(1142)를 통해 시스템 버스(1108)에 연결된다. 네트워크화된 환경에서, 컴퓨터(1102)에 대해 설명된 프로그램 모듈들 또는 그의 일부분이 원격 메모리/저장 장치(1150)에 저장될 수 있다. 도시된 네트워크 연결이 예시적인 것이며 컴퓨터들 사이에 통신 링크를 설정하는 기타 수단이 사용될 수 있다는 것을 잘 알 것이다.When used in a LAN networking environment, the
컴퓨터(1102)는 무선 통신으로 배치되어 동작하는 임의의 무선 장치 또는 개체, 예를 들어, 프린터, 스캐너, 데스크톱 및/또는 휴대용 컴퓨터, PDA(portable data assistant), 통신 위성, 무선 검출가능 태그와 연관된 임의의 장비 또는 장소, 및 전화와 통신을 하는 동작을 한다. 이것은 적어도 Wi-Fi 및 블루투스 무선 기술을 포함한다. 따라서, 통신은 종래의 네트워크에서와 같이 미리 정의된 구조이거나 단순하게 적어도 2개의 장치 사이의 애드혹 통신(ad hoc communication)일 수 있다.
Wi-Fi(Wireless Fidelity)는 유선 없이도 인터넷 등으로의 연결을 가능하게 해준다. Wi-Fi는 이러한 장치, 예를 들어, 컴퓨터가 실내에서 및 실외에서, 즉 기지국의 통화권 내의 아무 곳에서나 데이터를 전송 및 수신할 수 있게 해주는 셀 전화와 같은 무선 기술이다. Wi-Fi 네트워크는 안전하고 신뢰성 있으며 고속인 무선 연결을 제공하기 위해 IEEE 802.11(a, b, g, 기타)이라고 하는 무선 기술을 사용한다. 컴퓨터를 서로에, 인터넷에 및 유선 네트워크(IEEE 802.3 또는 이더넷을 사용함)에 연결시키기 위해 Wi-Fi가 사용될 수 있다. Wi-Fi 네트워크는 비인가 2.4 및 5GHz 무선 대역에서, 예를 들어, 11Mbps(802.11a) 또는 54 Mbps(802.11b) 데이터 레이트로 동작하거나, 양 대역(듀얼 대역)을 포함하는 제품에서 동작할 수 있다.Wi-Fi (Wireless Fidelity) makes it possible to connect to the Internet, etc. without a wire. Wi-Fi is a wireless technology such as cell phones that allows these devices, eg, computers, to transmit and receive data indoors and outdoors, ie anywhere within range of a base station. Wi-Fi networks use a radio technology called IEEE 802.11 (a, b, g, etc.) to provide secure, reliable, and high-speed wireless connections. Wi-Fi can be used to connect computers to each other, to the Internet, and to wired networks (using IEEE 802.3 or Ethernet). Wi-Fi networks can operate in unlicensed 2.4 and 5 GHz radio bands, for example at 11 Mbps (802.11a) or 54 Mbps (802.11b) data rates, or in products that include both bands (dual band). .
본 개시의 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자는 정보 및 신호들이 임의의 다양한 상이한 기술들 및 기법들을 이용하여 표현될 수 있다는 것을 이해할 것이다. 예를 들어, 위의 설명에서 참조될 수 있는 데이터, 지시들, 명령들, 정보, 신호들, 비트들, 심볼들 및 칩들은 전압들, 전류들, 전자기파들, 자기장들 또는 입자들, 광학장들 또는 입자들, 또는 이들의 임의의 결합에 의해 표현될 수 있다.One of ordinary skill in the art of this disclosure will understand that information and signals may be represented using any of a variety of different technologies and techniques. For example, data, instructions, instructions, information, signals, bits, symbols and chips that may be referenced in the above description are voltages, currents, electromagnetic waves, magnetic fields or particles, optical fields particles or particles, or any combination thereof.
본 개시의 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자는 여기에 개시된 실시예들과 관련하여 설명된 다양한 예시적인 논리 블록들, 모듈들, 프로세서들, 수단들, 회로들 및 알고리즘 단계들이 전자 하드웨어, (편의를 위해, 여기에서 소프트웨어로 지칭되는) 다양한 형태들의 프로그램 또는 설계 코드 또는 이들 모두의 결합에 의해 구현될 수 있다는 것을 이해할 것이다. 하드웨어 및 소프트웨어의 이러한 상호 호환성을 명확하게 설명하기 위해, 다양한 예시적인 컴포넌트들, 블록들, 모듈들, 회로들 및 단계들이 이들의 기능과 관련하여 위에서 일반적으로 설명되었다. 이러한 기능이 하드웨어 또는 소프트웨어로서 구현되는지 여부는 특정한 애플리케이션 및 전체 시스템에 대하여 부과되는 설계 제약들에 따라 좌우된다. 본 개시의 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자는 각각의 특정한 애플리케이션에 대하여 다양한 방식들로 설명된 기능을 구현할 수 있으나, 이러한 구현 결정들은 본 개시의 범위를 벗어나는 것으로 해석되어서는 안 될 것이다.A person of ordinary skill in the art of the present disclosure will recognize that the various illustrative logical blocks, modules, processors, means, circuits and algorithm steps described in connection with the embodiments disclosed herein include electronic hardware, (convenience For this purpose, it will be understood that it may be implemented by various forms of program or design code (referred to herein as software) or a combination of both. To clearly illustrate this interchangeability of hardware and software, various illustrative components, blocks, modules, circuits, and steps have been described above generally in terms of their functionality. Whether such functionality is implemented as hardware or software depends upon the particular application and design constraints imposed on the overall system. A person skilled in the art of the present disclosure may implement the described functionality in various ways for each specific application, but such implementation decisions should not be interpreted as a departure from the scope of the present disclosure.
여기서 제시된 다양한 실시예들은 방법, 장치, 또는 표준 프로그래밍 및/또는 엔지니어링 기술을 사용한 제조 물품(article)으로 구현될 수 있다. 용어 제조 물품은 임의의 컴퓨터-판독가능 저장장치로부터 액세스 가능한 컴퓨터 프로그램, 캐리어, 또는 매체(media)를 포함한다. 예를 들어, 컴퓨터-판독가능 저장매체는 자기 저장 장치(예를 들면, 하드 디스크, 플로피 디스크, 자기 스트립, 등), 광학 디스크(예를 들면, CD, DVD, 등), 스마트 카드, 및 플래쉬 메모리 장치(예를 들면, EEPROM, 카드, 스틱, 키 드라이브, 등)를 포함하지만, 이들로 제한되는 것은 아니다. 또한, 여기서 제시되는 다양한 저장 매체는 정보를 저장하기 위한 하나 이상의 장치 및/또는 다른 기계-판독가능한 매체를 포함한다.The various embodiments presented herein may be implemented as methods, apparatus, or articles of manufacture using standard programming and/or engineering techniques. The term article of manufacture includes a computer program, carrier, or media accessible from any computer-readable storage device. For example, computer-readable storage media include magnetic storage devices (eg, hard disks, floppy disks, magnetic strips, etc.), optical disks (eg, CDs, DVDs, etc.), smart cards, and flash drives. memory devices (eg, EEPROMs, cards, sticks, key drives, etc.). Also, various storage media presented herein include one or more devices and/or other machine-readable media for storing information.
제시된 프로세스들에 있는 단계들의 특정한 순서 또는 계층 구조는 예시적인 접근들의 일례임을 이해하도록 한다. 설계 우선순위들에 기반하여, 본 개시의 범위 내에서 프로세스들에 있는 단계들의 특정한 순서 또는 계층 구조가 재배열될 수 있다는 것을 이해하도록 한다. 첨부된 방법 청구항들은 샘플 순서로 다양한 단계들의 엘리먼트들을 제공하지만 제시된 특정한 순서 또는 계층 구조에 한정되는 것을 의미하지는 않는다.It is to be understood that the specific order or hierarchy of steps in the presented processes is an example of exemplary approaches. Based on design priorities, it is understood that the specific order or hierarchy of steps in the processes may be rearranged within the scope of the present disclosure. The appended method claims present elements of the various steps in a sample order, but are not meant to be limited to the specific order or hierarchy presented.
제시된 실시예들에 대한 설명은 임의의 본 개시의 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자가 본 개시를 이용하거나 또는 실시할 수 있도록 제공된다. 이러한 실시예들에 대한 다양한 변형들은 본 개시의 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 명백할 것이며, 여기에 정의된 일반적인 원리들은 본 개시의 범위를 벗어남이 없이 다른 실시예들에 적용될 수 있다. 그리하여, 본 개시는 여기에 제시된 실시예들로 한정되는 것이 아니라, 여기에 제시된 원리들 및 신규한 특징들과 일관되는 최광의의 범위에서 해석되어야 할 것이다.The description of the presented embodiments is provided to enable any person skilled in the art to make or use the present disclosure. Various modifications to these embodiments will be readily apparent to those skilled in the art, and the generic principles defined herein may be applied to other embodiments without departing from the scope of the present disclosure. Thus, the present disclosure is not intended to be limited to the embodiments presented herein, but is to be construed in the widest scope consistent with the principles and novel features presented herein.
Claims (16)
게임 로그 데이터에 기초하여 거래 네트워크를 생성하는 동작;
사전 결정된 기준에 기초하여 상기 거래 네트워크를 복수개의 서브 거래 네트워크로 나누는 동작; 및
상기 복수개의 서브 거래 네트워크 중 적어도 하나에 포함된 노드를 작업장 계정으로 결정하는 동작;
을 포함하고,
상기 복수개의 서브 거래 네트워크 중 적어도 하나에 포함된 노드를 작업장 계정으로 결정하는 동작은,
상기 거래 네트워크에 포함된 노드별 지배 점수를 산출하는 동작; 및
상기 지배 점수에 기초하여 상기 노드를 상기 작업장 계정으로 결정하는 동작;
을 포함하고,
상기 지배 점수는,
상기 노드와 연결된 간선에 대응되는 제 1 거래 가중치 및 상기 노드와 인접한 노드에 연결된 간선에 대응되는 제 2 거래 가중치에 기초하여 결정된 점수인,
컴퓨터 판독가능 저장 매체에 저장된 컴퓨터 프로그램.
A computer program stored on a computer-readable storage medium, wherein the computer program, when executed on one or more processors, causes the following operations to perform game data processing, the operations comprising:
generating a trading network based on the game log data;
dividing the trading network into a plurality of sub-transaction networks based on a predetermined criterion; and
determining a node included in at least one of the plurality of sub-transaction networks as a workplace account;
including,
The operation of determining a node included in at least one of the plurality of sub-transaction networks as a workplace account includes:
calculating a dominance score for each node included in the transaction network; and
determining the node as the workshop account based on the dominance score;
including,
The dominance score is
A score determined based on a first transaction weight corresponding to an edge connected to the node and a second transaction weight corresponding to an edge connected to a node adjacent to the node,
A computer program stored on a computer-readable storage medium.
상기 거래 네트워크는,
사용자 계정을 의미하는 노드 또는 사용자간 거래 정보를 포함하는 간선 중 적어도 하나를 포함하는,
컴퓨터 판독가능 저장 매체에 저장된 컴퓨터 프로그램.
The method of claim 1,
The trading network is
At least one of a node meaning a user account or a trunk line including user-to-user transaction information,
A computer program stored on a computer-readable storage medium.
상기 거래 정보는,
사용자 간에 발생된 거래에 대한 정량적 정보로서,
재화의 이동 방향 또는 거래 가중치 중 적어도 하나를 포함하는,
컴퓨터 판독가능 저장 매체에 저장된 컴퓨터 프로그램.
3. The method of claim 2,
The transaction information is
Quantitative information about transactions that have occurred between users,
At least one of the movement direction of the goods or the transaction weight,
A computer program stored on a computer-readable storage medium.
상기 거래 가중치는,
사용자가 거래 상대방과의 관계에서 가지는 거래 유불리 정도를 나타내는 척도로서, 사용자와 거래 상대방과의 거래와 다른 사용자 거래와의 거래 가액 차이에 기초하여 결정되는,
컴퓨터 판독가능 저장 매체에 저장된 컴퓨터 프로그램.
4. The method of claim 3,
The transaction weight is
As a measure of the degree of disadvantage in a transaction that a user has in a relationship with the counterparty, it is determined based on the difference in the transaction value between the transaction between the user and the counterparty and that of another user;
A computer program stored on a computer-readable storage medium.
상기 사전 결정된 기준은,
거래 가중치를 기초로 상기 거래 네트워크를 복수개의 서브 거래 네트워크로 나누는 기준으로서,
상기 거래 가중치에 대한 제 1 임계값 또는 제 2 임계값 중 적어도 하나를 포함하는,
컴퓨터 판독가능 저장 매체에 저장된 컴퓨터 프로그램.
The method of claim 1,
The predetermined criterion is
As a criterion for dividing the trading network into a plurality of sub-transaction networks based on the transaction weight,
at least one of a first threshold value or a second threshold value for the transaction weight;
A computer program stored on a computer-readable storage medium.
상기 사전 결정된 기준에 기초하여 상기 거래 네트워크를 복수개의 서브 거래 네트워크로 나누는 동작은,
상기 거래 가중치가 상기 제 1 임계값 이상인 제 1 서브 거래 네트워크,
상기 거래 가중치가 상기 제 1 임계값 미만, 상기 제 2 임계값 이상인 제 2 서브 거래 네트워크, 및
상기 거래 가중치가 상기 제 2 임계값 미만인 제 3 서브 거래 네트워크로 나누는 동작을 포함하는,
컴퓨터 판독가능 저장 매체에 저장된 컴퓨터 프로그램.
6. The method of claim 5,
The operation of dividing the trading network into a plurality of sub-transaction networks based on the predetermined criterion comprises:
a first sub-transaction network in which the transaction weight is equal to or greater than the first threshold;
a second sub-trading network in which the transaction weight is less than the first threshold and greater than or equal to the second threshold, and
and dividing the transaction weight into a third sub-transaction network whose transaction weight is less than the second threshold.
A computer program stored on a computer-readable storage medium.
상기 지배 점수는,
게임 상 재화가 상기 노드로부터 유출되는 정량적인 양에 기초하여 결정된 점수인,
컴퓨터 판독가능 저장 매체에 저장된 컴퓨터 프로그램.
The method of claim 1,
The dominance score is
A score determined based on the quantitative amount of game goods flowing out of the node,
A computer program stored on a computer-readable storage medium.
상기 제 2 거래 가중치는,
상기 제 2 거래 가중치를 선택하기 위한 선택 계수(selection coefficient)에 기초하여 결정되는,
컴퓨터 판독가능 저장 매체에 저장된 컴퓨터 프로그램.
The method of claim 1,
The second transaction weight is,
determined based on a selection coefficient for selecting the second transaction weight;
A computer program stored on a computer-readable storage medium.
상기 복수개의 서브 거래 네트워크 중 적어도 하나에 포함된 노드를 작업장 계정으로 결정하는 동작은,
상기 제 1 서브 거래 네트워크에 포함된 노드의 랭크(rank)가 사전 결정된 제 1 랭크 이상인 제 1 노드를 결정하는 동작;
을 포함하고,
상기 노드의 랭크는,
상기 노드로 유입되는 적어도 하나의 간선에 대응되는 거래 가중치의 합 또는
상기 노드로부터 유출되는 적어도 하나의 간선에 대응되는 거래 가중치의 합
중 적어도 하나인,
컴퓨터 판독가능 저장 매체에 저장된 컴퓨터 프로그램.
7. The method of claim 6,
The operation of determining a node included in at least one of the plurality of sub-transaction networks as a workplace account includes:
determining a first node in which a rank of a node included in the first sub-transaction network is higher than or equal to a predetermined first rank;
including,
The rank of the node is
The sum of the transaction weights corresponding to at least one edge flowing into the node, or
Sum of transaction weights corresponding to at least one edge flowing out of the node
at least one of
A computer program stored on a computer-readable storage medium.
상기 결정된 노드와 거래한 노드의 개수를 기초로 상기 제 1 노드 중 적어도 일부를 재선별하여 제 2 노드를 결정하는 제 1 필터링을 수행하는 동작;
을 더 포함하는,
컴퓨터 판독가능 저장 매체에 저장된 컴퓨터 프로그램.
11. The method of claim 10,
performing first filtering to determine a second node by reselecting at least some of the first nodes based on the determined number of nodes transacted with the node;
further comprising,
A computer program stored on a computer-readable storage medium.
상기 복수개의 서브 거래 네트워크 중 적어도 하나에 포함된 노드를 작업장 계정으로 결정하는 동작은,
상기 제 3 서브 거래 네트워크에 포함된 노드의 랭크가 사전 결정된 제 2 랭크 이상인 제 3 노드를 결정하는 동작;
을 포함하는,
컴퓨터 판독가능 저장 매체에 저장된 컴퓨터 프로그램.
12. The method of claim 11,
The operation of determining a node included in at least one of the plurality of sub-transaction networks as a workplace account includes:
determining a third node in which a rank of a node included in the third sub-transaction network is higher than or equal to a predetermined second rank;
comprising,
A computer program stored on a computer-readable storage medium.
상기 결정된 노드와 거래한 노드의 개수를 기초로 상기 제 3 노드 중 적어도 일부를 재선별하여 제 4 노드를 결정하는 제 2 필터링을 수행하는 동작;
을 더 포함하는,
컴퓨터 판독가능 저장 매체에 저장된 컴퓨터 프로그램.
13. The method of claim 12,
performing second filtering to determine a fourth node by reselecting at least some of the third nodes based on the determined number of nodes transacted with the node;
further comprising,
A computer program stored on a computer-readable storage medium.
상기 복수개의 서브 거래 네트워크 중 적어도 하나에 포함된 노드를 작업장 계정으로 결정하는 동작은,
상기 제 1 노드와 거래한 노드와 상기 제 3 노드가 동일한 노드인 경우, 상기 노드를 작업장 계정으로 결정하는 동작; 또는
필터링된 상기 제 2 노드와 거래한 노드와 필터링된 상기 제 4 노드가 동일한 노드인 경우, 상기 노드를 작업장 계정으로 결정하는 동작;
중 적어도 하나를 포함하는,
컴퓨터 판독가능 저장 매체에 저장된 컴퓨터 프로그램.
14. The method of claim 13,
The operation of determining a node included in at least one of the plurality of sub-transaction networks as a workplace account includes:
determining the node as a workshop account when the node transacted with the first node and the third node are the same node; or
determining the node as a workshop account when the filtered fourth node and the filtered second node are the same node;
comprising at least one of
A computer program stored on a computer-readable storage medium.
게임 로그 데이터에 기초하여 거래 네트워크를 생성하는 단계;
사전 결정된 기준에 기초하여 상기 거래 네트워크를 복수개의 서브 거래 네트워크로 나누는 단계; 및
상기 복수개의 서브 거래 네트워크 중 적어도 하나에 포함된 노드를 작업장 계정으로 결정하는 단계;
를 포함하고,
상기 복수개의 서브 거래 네트워크 중 적어도 하나에 포함된 노드를 작업장 계정으로 결정하는 단계는,
상기 거래 네트워크에 포함된 노드별 지배 점수를 산출하는 단계; 및
상기 지배 점수에 기초하여 상기 노드를 상기 작업장 계정으로 결정하는 단계;
를 포함하고,
상기 지배 점수는,
상기 노드와 연결된 간선에 대응되는 제 1 거래 가중치 및 상기 노드와 인접한 노드에 연결된 간선에 대응되는 제 2 거래 가중치에 기초하여 결정된 점수인,
게임 데이터를 처리하기 위한 방법
A method for processing game data in one or more processors of a game server, the method comprising:
generating a trading network based on the game log data;
dividing the trading network into a plurality of sub-transaction networks based on a predetermined criterion; and
determining a node included in at least one of the plurality of sub-transaction networks as a workplace account;
including,
Determining a node included in at least one of the plurality of sub-transaction networks as a workplace account comprises:
calculating a dominance score for each node included in the transaction network; and
determining the node as the workshop account based on the dominance score;
including,
The dominance score is
A score determined based on a first transaction weight corresponding to an edge connected to the node and a second transaction weight corresponding to an edge connected to a node adjacent to the node,
Methods for processing game data
하나 이상의 프로세서; 및
상기 하나 이상의 프로세서에서 실행 가능한 명령들을 저장하는 메모리;
를 포함하고,
상기 하나 이상의 프로세서는,
게임 로그 데이터에 기초하여 거래 네트워크를 생성하고,
사전 결정된 기준에 기초하여 상기 거래 네트워크를 복수개의 서브 거래 네트워크로 나누고,
상기 거래 네트워크에 포함된 노드별 지배 점수를 산출하고, 그리고
상기 지배 점수에 기초하여 상기 복수개의 서브 거래 네트워크 중 적어도 하나에 포함된 노드를 작업장 계정으로 결정하고,
상기 지배 점수는,
상기 노드와 연결된 간선에 대응되는 제 1 거래 가중치 및 상기 노드와 인접한 노드에 연결된 간선에 대응되는 제 2 거래 가중치에 기초하여 결정된 점수인,
게임 데이터를 처리하기 위한 게임 서버.A game server for processing game data, comprising:
one or more processors; and
a memory storing instructions executable by the one or more processors;
including,
The one or more processors,
create a trading network based on game log data,
dividing the trading network into a plurality of sub-transaction networks based on a predetermined criterion;
calculating a dominance score for each node included in the transaction network, and
determining a node included in at least one of the plurality of sub-transaction networks as a workplace account based on the domination score;
The dominance score is
A score determined based on a first transaction weight corresponding to an edge connected to the node and a second transaction weight corresponding to an edge connected to a node adjacent to the node,
A game server for processing game data.
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KR1020190156496A KR102333941B1 (en) | 2019-11-29 | 2019-11-29 | Method for game data processing |
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KR1020190156496A KR102333941B1 (en) | 2019-11-29 | 2019-11-29 | Method for game data processing |
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E701 | Decision to grant or registration of patent right | ||
GRNT | Written decision to grant |