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전사의 안식처에서의 무한 정수 작업에 대한 고찰
게시물ID : humorbest_639227짧은주소 복사하기
작성자 : 전산유머역학
추천 : 23
조회수 : 3953회
댓글수 : 7개
베스트 등록시간 : 2013/03/02 17:35:35
원본글 작성시간 : 2013/02/27 17:39:53
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전사의 안식처에서의 무한 정수 작업에 대한 고찰

 

Abstract

본 연구에서는 악마의 정수의 획득에 관하여 최적 악마의 정수 획득 확률을 목적으로 최적화를 진행하였다. 결과적으로 공격력이 높고 전투 준비 시간이 작은 네팔렘 일 수록 괴물 강화 6단계에서 게임을 하는 것이 가장 높은 악마의 정수 획득 확률을 보여주었다.

 

1.     서론

악마는 사람들을 타락시키는 그 악함 때문에 이를 물리치기 위해 수많은 네팔렘들이 자신의 스펙을 지난 수달 동안 높여왔으며 이는 좀 더 업그레이드 된 장비 및 무기의 요구를 필요로 하게 되었다. 이러한 좋은 장비를 얻기 위해 블리자드 악마 제작소에서는 1.0.7패치를 통하여 악마의 정수라는 새로운 재료를 제시하였다[1]. 따라서, 많은 네팔렘 전사들이 정수를 얻기에 최선을 다하는 실정이다. 라까꾸삼[2]은 악마의 정수의 획득 확률이 너무 낮은 것에 대한 불만을 토로하였으며 다른 이에 비해 운이 없는 것으로 결론지어졌다.

악마의 정수 획득이라는 그 희박한 확률 때문에 정수를 구입하는 사람도 있으며 이는 많은 금전적 소비를 가져오게 되었다. 찬연한 정수 또한 악마의 정수와 함께 무기 제작의 재료로 각광 받으며 이에 관하여 많은 연구가 이루어 지고 있다. 달인2[3]는 폭등하는 정수의 시세에 대하여 논하였으며 이를 위한 타개 방법으로 정수를 조금 싸게 얻는 방법을 제시하였다. 파쿠파[4]는 정수 획득에 관하여 깨알 같은 조언을 제시하였으며, 곰돌타우로스[5]는 분해 시 찬연한 정수가 나오는 일부 59렙제 아이템에 관하여 구체적인 아이템 제시를 함으로 찬연한 정수 획득 아이템 구분에 큰 역할을 했다고 평가되고 있다.

많은 네팔렘들이 찬연한 정수나 악마의 정수의 획득 방법에 대하여 연구를 진행하고 있지만 역시 획득 확률이 훨씬 더 희박한 악마의 정수에 관하여 많은 연구가 되고 있는 가운데 한 사람이 악마의 정수 획득에 관한 놀라운 노가다를 제시하게 되니 삠삠과 아쿠아마린[6]의 연구결과이다. 이들은 시간당 35~40개의 악마의 정수 획득이라는 결과를 제시하며 구체적인 동영상 증거를 제시하였다.

그동안 악마의 정수 획득에 대한 많은 연구가 이루어져 오고 있지만, 괴물 강화 단계[7]에 따른 악마의 정수 획득 확률 증가, 경험치 증가, 그리고 증가하는 괴물 생명력에 대한 연구는 아직까지 없었다. 때문에 본 연구에서는 이들간의 관계를 고찰하며 결론적으로 최적 시간과 전투 준비 시간이라는 두 가지의 변수에 대해 최적화를 수행하였다.

 

2.     최적화 방법

최적화 결과를 얻기 이해 0단계에서의 괴물 처치시간과 처치 후 마을로 귀환해서 게임을 나갔다가 계속하기를 누른 후 포탈을 타고 다시 정예와 조우하게 되기까지의 시간인 전투준비시간이 변수로 사용되었다. 0단계 평균 괴물 생명력으로 6,600,000이 사용되었으며, 0단계 처치 시간에 따라 내 평균 공격력이 자동으로 산출되었다. 단계별 처치시간은 다음과 같이 계산되었다.

전투 준비시간을 고려한 처치시간, 시간당 정수 획득확률, 그리고 시간당 경험치 획득 증가율은 각각 다음의 식이 사용되었다.

 

 

 

이러한 결과를 시험해보기 위해 실험을 진행하였으며 결과를 표. 1에 나타내었다. 0단계에서의 괴물 처치 시간은 3였으면 전투 준비 시간은 30초가 소요되었다. 이 경우 4단계에서 가장 높은 시간당 정수 획득 확률을 보여주었으며, 시간당 경험치 획득 증가율은 7단계에서 가장 높은 수치를 보여주었다. 다시말하면, 이 경우, 악마의 정수 획득이 목적이라면 4단계에서 악마의 정수 노가다를 진행하는 것이 가장 높은 효율을 보여준다는 것이다. 두 마리 토끼를 잡으려다가 한마리도 못 잡는 경우가 많으므로, 본 연구에서는 시간당 정수 획득 확률을 목적함수로 정하고 최적화를 진행하였다. 단계가 높아질수록 괴물 자체의 저항 증가는 고려되지 않았다.

테이블. 1 실험결과

 

 

최적점 계산을 위한 설계범위를 표. 2와 같이 정하였다. 9개의 설계점이 추출되었으며, 설계점 추출에는 Latin Hypercube Sampling[8]이 사용되었다.

테이블. 2 설계 공간 범위

 

Min

Max

0단계에서의 괴물 처치 시간

1

10

전투 준비 시간

20

40

 

3.     결과

9개의 설계점에 대해 RSM(Response Surface Methodology)[9]가 사용되었으며 그 결과를 그림. 1, 2에 나타내었다.

 

그림. 1 최적화 반응면(2D)

 

그림. 2 최적화 반응면(3D)

 

그림에서도 알 수 있듯이, 변수의 크기가 둘 다 작을수록 높은 목적함수 값을 얻을 수 있다는 결론이 나왔으며, RSM이 예측한 값과 실제 계산값을. 3에 나타내었다. 뛰어난 예측 성능을 보여주었다고 할 수 있겠다.

. 3 예측값과 계산값의 비교

 

RSM

계산값

상대오차

시간당 경험치 획득 증가율

0.008495158

0.008872588

4%

 

그리고, 이 때의 괴물 강화는 6단계임을 표. 4에 나타내었다.

 

이를 통해 0단계 처치시간이 작고 전투 준비시간이 빠른 네팔렘의 경우 6단계에서 무한 전사의 안식처 노가다를 하는 것이 가장 많은 악마의 정수를 획득 할 수 있다는 것을 알았다.

 

4.     결론

악마의 정수를 얻기 위해 0단계에서의 괴물 처치 시간과 전투 준비 시간을 변수로 최적점을 도출해 보았다. 결과적으로 두 변수가 작으면 작을수록 높은 목적함수를 보여주었다. 이때의 괴물 강화 단계는 6단계 이다.

 

참고문헌

[1] Blizzard Entertainment , 2013, http://kr.battle.net/d3/ko/blog/2545741/107-%ED%8C%A8%EC%B9%98%EA%B0%80-%EC%A0%81%EC%9A%A9%EB%90%98%EC%97%88%EC%8A%B5%EB%8B%88%EB%8B%A4-2013-02-14

[2] 라까꾸삼, 2013, http://todayhumor.co.kr/board/view.php?table=diablo3&no=116598&s_no=116598&kind=search&search_table_name=diablo3&page=1&keyfield=subject&keyword=정수

[3] 달인2, 2013, http://www.inven.co.kr/board/powerbbs.php?come_idx=2974&l=7529

[4] 파쿠파, 2013, http://www.inven.co.kr/board/powerbbs.php?come_idx=2974&query=view&p=1&my=&category=&sort=PID&orderby=&where=&name=subject&subject=&content=&keyword=%C1%A4%BC%F6&sterm=&iskin=&l=7314

[5] 곰돌타우로스, 2013, http://www.inven.co.kr/board/powerbbs.php?come_idx=2974&query=view&p=1&my=&category=&sort=PID&orderby=&where=&name=subject&subject=&content=&keyword=%C1%A4%BC%F6&sterm=&iskin=&l=4504

[6] 삠삠과 아쿠아마린, 2013, http://www.inven.co.kr/board/powerbbs.php?come_idx=2974&query=view&p=1&my=&category=&sort=PID&orderby=&where=&name=subject&subject=&content=&keyword=%C1%A4%BC%F6&sterm=&iskin=&l=11014

[7] Blizzard Entertainment, 2012, http://kr.battle.net/d3/ko/blog/2287083

[8] Wikipedia, 2012, http://en.wikipedia.org/wiki/Latin_hypercube_sampling

[9] Wikipedia, 2012, http://en.wikipedia.org/wiki/Response_surface_methodology

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