[IGC 2017] Bungie 이 훈 - 페이스북 공유 트위터 공유 '데스티니2' 개발자가 들려주는 미국 게임업계 입사 팁강 민우
제가 누구인지, 그리고 어떻게 미국 게임업계에 들어왔는지부터 이야기를 시작해보려 합니다. 제가 여러 미국 게임회사에 다니면서 느낀 점, 각 게임사의 특징과 파이프라인. 미국 게임업계에 입사하려면 어떻게 준비해야 하는지도 알려드리겠습니다. 포트폴리오 준비하는 방법, 이 부분을 왜 공부해야 하는지, 면접 때 가장 중요한 ‘인터뷰’까지. 또, 입사 이후에 겪은 과정도 들려드릴 계획입니다.
기본적으로 게임 기획자는 어떤 일을 하는지, 어느 분야를 공부하고 어떻게 준비해야 하는지에 대해 말씀드리고자 합니다. 특히, 저 같은 경우에는 QA로 시작하여 기획자로 전향한 케이스이므로 게임 기획자로의 전직을 준비하시는 분들께도 도움이 되는 다양한 정보를 전달하고자 합니다.
[IGC 2017] AWS 김필중 솔루션 아키텍트 - AWS 를 활용한 모바일 백엔드 개발강 민우
모바일 게임에는 사용자 인증, 컨텐츠 제공, 데이터 저장 및 분석은 물론 모네타이제이션을 위한 다양한 기능들의 개발이 요구됩니다. 이를 위해 AWS 를 활용하여 필요한 백엔드를 간단하지만 유저가 많아져도 항상 예측 가능한 성능으로, 또 사용한 만큼만 비용이 발생하는 형태로 구현할 수 있는 방법을 소개합니다.
IGC 2017과 시작해요 언리얼 2017에서 발표를 한 '오버턴 VR 개발기 - 1인 개발 3년차 리포트' 입니다.
오버턴을 개발하면서 있었던 이야기를 담고 있고
VR 게임을 개발하기 위한 노하우를 최대한 이야기하였습니다.
그러면서 1인 독립 개발을 하면서 느꼈던 점들을
발표하였으니 도움이 되셨으면 좋겠습니다.
피드백은 아래 SNS로 부탁드립니다.
https://twitter.com/Hanguny
[IGC 2017] Bungie 이 훈 - 페이스북 공유 트위터 공유 '데스티니2' 개발자가 들려주는 미국 게임업계 입사 팁강 민우
제가 누구인지, 그리고 어떻게 미국 게임업계에 들어왔는지부터 이야기를 시작해보려 합니다. 제가 여러 미국 게임회사에 다니면서 느낀 점, 각 게임사의 특징과 파이프라인. 미국 게임업계에 입사하려면 어떻게 준비해야 하는지도 알려드리겠습니다. 포트폴리오 준비하는 방법, 이 부분을 왜 공부해야 하는지, 면접 때 가장 중요한 ‘인터뷰’까지. 또, 입사 이후에 겪은 과정도 들려드릴 계획입니다.
기본적으로 게임 기획자는 어떤 일을 하는지, 어느 분야를 공부하고 어떻게 준비해야 하는지에 대해 말씀드리고자 합니다. 특히, 저 같은 경우에는 QA로 시작하여 기획자로 전향한 케이스이므로 게임 기획자로의 전직을 준비하시는 분들께도 도움이 되는 다양한 정보를 전달하고자 합니다.
[IGC 2017] AWS 김필중 솔루션 아키텍트 - AWS 를 활용한 모바일 백엔드 개발강 민우
모바일 게임에는 사용자 인증, 컨텐츠 제공, 데이터 저장 및 분석은 물론 모네타이제이션을 위한 다양한 기능들의 개발이 요구됩니다. 이를 위해 AWS 를 활용하여 필요한 백엔드를 간단하지만 유저가 많아져도 항상 예측 가능한 성능으로, 또 사용한 만큼만 비용이 발생하는 형태로 구현할 수 있는 방법을 소개합니다.
IGC 2017과 시작해요 언리얼 2017에서 발표를 한 '오버턴 VR 개발기 - 1인 개발 3년차 리포트' 입니다.
오버턴을 개발하면서 있었던 이야기를 담고 있고
VR 게임을 개발하기 위한 노하우를 최대한 이야기하였습니다.
그러면서 1인 독립 개발을 하면서 느꼈던 점들을
발표하였으니 도움이 되셨으면 좋겠습니다.
피드백은 아래 SNS로 부탁드립니다.
https://twitter.com/Hanguny
고재성(jake.ko) / kakao corp.(포털 플랫폼 개발파트)
---
가장 먼저 Daum 서비스를 만나 볼 수 있는 첫 화면!
변화된 Daum 모바일 첫 화면 서비스를 소개합니다.
기존 시스템의 구성과 문제점부터 개선 과정을 통해 변화된 시스템 구성, 운영 노하우, 기술 스택에 대해서 공유합니다.
다양한 콘텐츠를 안정적으로 제공하기 위한 고민 과정, 우리가 생각하는 앞으로의 포털의 모습에 대해서 이야기해보려 합니다.
요즘에는 모든 사람이 데이터 분석가가 될 것으로 예상됩니다.
하지만 가용 데이터가 너무 많으므로 데이터를 어떻게 이해하고 최선의 결정을 내릴 수 있을까요? 한 가지 좋은 접근법은 데이터 시각화를 활용하는 것입니다.
이 세션에서는 MongoDB Charts 를 통한 복잡한 데이터를 다양한 시각화를 통해 통찰력을 얻는지 보여 줄 것입니다.
고재성(jake.ko) / kakao corp.(포털 플랫폼 개발파트)
---
가장 먼저 Daum 서비스를 만나 볼 수 있는 첫 화면!
변화된 Daum 모바일 첫 화면 서비스를 소개합니다.
기존 시스템의 구성과 문제점부터 개선 과정을 통해 변화된 시스템 구성, 운영 노하우, 기술 스택에 대해서 공유합니다.
다양한 콘텐츠를 안정적으로 제공하기 위한 고민 과정, 우리가 생각하는 앞으로의 포털의 모습에 대해서 이야기해보려 합니다.
요즘에는 모든 사람이 데이터 분석가가 될 것으로 예상됩니다.
하지만 가용 데이터가 너무 많으므로 데이터를 어떻게 이해하고 최선의 결정을 내릴 수 있을까요? 한 가지 좋은 접근법은 데이터 시각화를 활용하는 것입니다.
이 세션에서는 MongoDB Charts 를 통한 복잡한 데이터를 다양한 시각화를 통해 통찰력을 얻는지 보여 줄 것입니다.
6. 이야기 흐름
일어날기 : 사내 게시판의 한 아이디어
이을 승 : 텍스트데이터의 시각화
바꿀 전 : VOC시스템 개발
맺을 결 : 인게임데이터 마이닝
7. 발표자 소개
통계학, 언어학, 수학 전문가가 아닙니다.
자연언어처리 분야의 개발을 해 본 경험이 없습니다.
머신러닝을 다뤄본 적이 없습니다.
8. 이야기 흐름
일어날기 : 사내 게시판의 한 아이디어
이을 승 : 텍스트데이터의 시각화
바꿀 전 : VOC시스템 개발
맺을 결 : 인게임데이터 마이닝
9. 일어날 기 : 사내 게시판의 한 아이디어
이을 승 : 텍스트데이터의 시각화
바꿀 전 : VOC시스템 개발
맺을 결 : 인게임데이터 마이닝
유저동향파악을 보다 객관적으로
C................…..
………………...
A................…..
………………...
C................…..
………………...
B................…..
………………...
C................…..
………………...
C................…..
………………...
하루 2만여개의 글A라는
업데이트가
화제야
B이야기로
난리났네!
10. 일어날 기 : 사내 게시판의 한 아이디어
이을 승 : 텍스트데이터의 시각화
바꿀 전 : VOC시스템 개발
맺을 결 : 인게임데이터 마이닝
아이디어의 실현 – Wordcloud 시각화
이미지출처 - http://www.codefry.com/?q=node/104
11. 일어날 기 : 사내 게시판의 한 아이디어
이을 승 : 텍스트데이터의 시각화
바꿀 전 : VOC시스템 개발
맺을 결 : 인게임데이터 마이닝
단어 추출 워드카운팅 Wordcloud
아이디어의 실현 – Wordcloud 시각화
12. 일어날기 : 사내 게시판의 한 아이디어
이을 승 : 텍스트데이터의 시각화
바꿀 전 : VOC시스템 개발
맺을 결 : 인게임데이터 마이닝
13. 아이템 직거래 시세를 추출해냅니다.
레이드 BUS 시세 * 2를 파악합니다.
육성 캐릭터를 텍스트분석을 통해,선택합니다.
상승키워드 알림을 받고, 연관키워드를 통해
동향을 파악합니다.
할
단어 추출N LP 워드카운팅 Wordcloud
아이디어의 실현 – Wordcloud 시각화
일어날 기 : 사내 게시판의 한 아이디어
이을 승 : 텍스트데이터의 시각화
바꿀 전 : VOC시스템 개발
맺을 결 : 인게임데이터 마이닝
14. 워드카운팅 Wordcloud
아이디어의 실현 – Wordcloud 시각화
HanNanum
(http://semanticweb.kaist.ac.kr/home
/index.php/HanNanum)
단어 추출NLP
아이템 직거래 시세를 추출해냅니다.
레이드 BUS 시세 * 2를 파악합니다.
육성 캐릭터를 텍스트분석을 통해,선택
상승키워드 알림을 받고, 연관키워드를 통해
동향을 파악합니다.
할 합니다.
일어날 기 : 사내 게시판의 한 아이디어
이을 승 : 텍스트데이터의 시각화
바꿀 전 : VOC시스템 개발
맺을 결 : 인게임데이터 마이닝
15. 아이템 직거래 시세 추출
레이드 BUS 시세 * 2
육성 캐릭터 텍스트분석 선택
상승키워드 알림 연관키워드
동향
워드카운팅 Wordcloud
아이디어의 실현 – Wordcloud 시각화
HanNanum
(http://semanticweb.kaist.ac.kr/home
/index.php/HanNanum)
단어 추출NLP
일어날 기 : 사내 게시판의 한 아이디어
이을 승 : 텍스트데이터의 시각화
바꿀 전 : VOC시스템 개발
맺을 결 : 인게임데이터 마이닝
16. 시세 * 2아이템 직거래 시세 추출
레이드 BUS
육성 캐릭터 텍스트분석 선택
상승 알림 연관키워드
동향
워드카운팅 Wordcloud
아이디어의 실현 – Wordcloud 시각화
HanNanum
(http://semanticweb.kaist.ac.kr/home
/index.php/HanNanum)
단어 추출NLP
일어날 기 : 사내 게시판의 한 아이디어
이을 승 : 텍스트데이터의 시각화
바꿀 전 : VOC시스템 개발
맺을 결 : 인게임데이터 마이닝
17. 아이템
직거래
시세
추출
레이드
BUS
육성캐릭터
텍스트
분석 선택 상승
알림 연관
키워드
동향
워드카운팅 Wordcloud
아이디어의 실현 – Wordcloud 시각화
Tagxedo
(http://www.tagxedo.com/)
HanNanum
(http://semanticweb.kaist.ac.kr/home
/index.php/HanNanum)
단어 추출NLP
일어날 기 : 사내 게시판의 한 아이디어
이을 승 : 텍스트데이터의 시각화
바꿀 전 : VOC시스템 개발
맺을 결 : 인게임데이터 마이닝
18. 아이템
직거래
시세
추출
레이드
BUS
육성캐릭터
텍스트
분석 선택 상승
알림 연관
키워드
동향
워드카운팅 Wordcloud
아이디어의 실현 – Wordcloud 시각화
Tagxedo
(http://www.tagxedo.com/)
HanNanum
(http://semanticweb.kaist.ac.kr/home
/index.php/HanNanum)
단어 추출NLP
일어날 기 : 사내 게시판의 한 아이디어
이을 승 : 텍스트데이터의 시각화
바꿀 전 : VOC시스템 개발
맺을 결 : 인게임데이터 마이닝
19. 일어날 기 : 사내 게시판의 한 아이디어
이을 승 : 텍스트데이터의 시각화
바꿀 전 : VOC시스템 개발
맺을 결 : 인게임데이터 마이닝
텍스트데이터의 시각화
워드카운팅 Wordcloud
Tagxedo
(http://www.tagxedo.com/)
HanNanum
(http://semanticweb.kaist.ac.kr/home
/index.php/HanNanum)
단어 추출NLP
20. 일어날 기 : 사내 게시판의 한 아이디어
이을 승 : 텍스트데이터의 시각화
바꿀 전 : VOC시스템 개발
맺을 결 : 인게임데이터 마이닝
텍스트데이터의 시각화
워드카운팅 Wordcloud
Tagxedo
(http://www.tagxedo.com/)
오늘자
데이터로도 또
만들어주세요
지난주말 이후
현재까지
데이터로
만들어주세요
이번 업데이트
이후 데이터로
만들어주세요
이미지출처 - http://blog.naver.com/jisun22ing/220506931005
HanNanum
(http://semanticweb.kaist.ac.kr/home
/index.php/HanNanum)
단어 추출NLP
21. 일어날 기 : 사내 게시판의 한 아이디어
이을 승 : 텍스트데이터의 시각화
바꿀 전 : VOC시스템 개발
맺을 결 : 인게임데이터 마이닝
텍스트데이터의 시각화
오늘자
데이터로도 또
만들어주세요
지난주말 이후
현재까지
데이터로
만들어주세요
이번 업데이트
이후 데이터로
만들어주세요
이미지출처 - http://blog.naver.com/jisun22ing/220506931005
워드카운팅 Wordcloud
Tagxedo
(http://www.tagxedo.com/)
HanNanum
(http://semanticweb.kaist.ac.kr/home
/index.php/HanNanum)
단어 추출NLP
22. 일어날 기 : 사내 게시판의 한 아이디어
이을 승 : 텍스트데이터의 시각화
바꿀 전 : VOC시스템 개발
맺을 결 : 인게임데이터 마이닝
무려 시스템 구축!
오늘자
데이터로도 또
만들어주세요
지난주말 이후
현재까지
데이터로
만들어주세요
이번 업데이트
이후 데이터로
만들어주세요
23. 일어날기 : 사내 게시판의 한 아이디어
이을 승 : 텍스트데이터의 시각화
바꿀 전 : VOC시스템 개발
맺을 결 : 인게임데이터 마이닝
24. 일어날 기 : 사내 게시판의 한 아이디어
이을 승 : 텍스트데이터의 시각화
바꿀 전 : VOC시스템 개발
맺을 결 : 인게임데이터 마이닝
Voice Of Customer
25. 일어날 기 : 사내 게시판의 한 아이디어
이을 승 : 텍스트데이터의 시각화
바꿀 전 : VOC시스템 개발
맺을 결 : 인게임데이터 마이닝
<<external system>>
community sites
Crawler
WindowsService
[Every 3 minutes][Every 3 minutes]
Redis
crawl history
Redis
crawl history
Read from and writes data to
[REDIS, local]
Get data from
[HTTP]
Voice Of Customer
26. 일어날 기 : 사내 게시판의 한 아이디어
이을 승 : 텍스트데이터의 시각화
바꿀 전 : VOC시스템 개발
맺을 결 : 인게임데이터 마이닝
<<external system>>
community sites
Crawler
WindowsService
[Every 3 minutes][Every 3 minutes]
Redis
crawl history
Redis
crawl history
Read from and writes data to
[REDIS, local]
Get data from
[HTTP]
API
ASP.NET Web API
Write data to
[HTTP]
MQ
Push message
Voice Of Customer
27. 일어날 기 : 사내 게시판의 한 아이디어
이을 승 : 텍스트데이터의 시각화
바꿀 전 : VOC시스템 개발
맺을 결 : 인게임데이터 마이닝
Pop message
NLP
WindowsService
Write 'word relation' data to
[REDIS, port 0000]
Write 'word count' data to
[SQL, port 0000]
MSSQL
Article, ArticleComment,
WordFrequency
MSSQL
Article, ArticleComment,
WordFrequency
Redis
WordNetwork
Redis
WordNetwork
<<external system>>
community sites
Crawler
WindowsService
[Every 3 minutes][Every 3 minutes]
Redis
crawl history
Redis
crawl history
Read from and writes data to
[REDIS, local]
Get data from
[HTTP]
API
ASP.NET Web API
Write data to
[HTTP]
MQ
Push message
Voice Of Customer
28. 일어날 기 : 사내 게시판의 한 아이디어
이을 승 : 텍스트데이터의 시각화
바꿀 전 : VOC시스템 개발
맺을 결 : 인게임데이터 마이닝
Pop message
NLP
WindowsService
Write 'word relation' data to
[REDIS, port 0000]
Write 'word count' data to
[SQL, port 0000]
MSSQL
Article, ArticleComment,
WordFrequency
MSSQL
Article, ArticleComment,
WordFrequency
Redis
WordNetwork
Redis
WordNetwork
<<external system>>
community sites
Crawler
WindowsService
[Every 3 minutes][Every 3 minutes]
Redis
crawl history
Redis
crawl history
Read from and writes data to
[REDIS, local]
Get data from
[HTTP]
API
ASP.NET Web API
Write data to
[HTTP]
MQ
Push message
Get data from
[HTTP]Web Site
AngularJS Web App
Read data to
[MSSQL, 0000]
Read data to
[REDIS, port 0000]
[HTTP]
User
Voice Of Customer
29. 일어날 기 : 사내 게시판의 한 아이디어
이을 승 : 텍스트데이터의 시각화
바꿀 전 : VOC시스템 개발
맺을 결 : 인게임데이터 마이닝
Pop message
NLP
WindowsService
Write 'word relation' data to
[REDIS, port 0000]
Write 'word count' data to
[SQL, port 0000]
MSSQL
Article, ArticleComment,
WordFrequency
MSSQL
Article, ArticleComment,
WordFrequency
Redis
WordNetwork
Redis
WordNetwork
<<external system>>
community sites
Crawler
WindowsService
[Every 3 minutes][Every 3 minutes]
Redis
crawl history
Redis
crawl history
Read from and writes data to
[REDIS, local]
Get data from
[HTTP]
API
ASP.NET Web API
Write data to
[HTTP]
MQ
Push message
Get data from
[HTTP]Web Site
AngularJS Web App
Read data to
[MSSQL, 0000]
Read data to
[REDIS, port 0000]
[HTTP]
User
VOC system boundary
Voice Of Customer
- What are The high-level technology decisions?
- How do containers communicate with one another?
- As a developer, where do I need write code?
30. 일어날 기 : 사내 게시판의 한 아이디어
이을 승 : 텍스트데이터의 시각화
바꿀 전 : VOC시스템 개발
맺을 결 : 인게임데이터 마이닝
Voice Of Customer
31. 일어날 기 : 사내 게시판의 한 아이디어
이을 승 : 텍스트데이터의 시각화
바꿀 전 : VOC시스템 개발
맺을 결 : 인게임데이터 마이닝
Voice Of Customer
32. 일어날 기 : 사내 게시판의 한 아이디어
이을 승 : 텍스트데이터의 시각화
바꿀 전 : VOC시스템 개발
맺을 결 : 인게임데이터 마이닝
Voice Of C 확대적용– 사이퍼즈地下城与勇士DFOアラド戦記던파혼
33. 일어날 기 : 사내 게시판의 한 아이디어
이을 승 : 텍스트데이터의 시각화
바꿀 전 : VOC시스템 개발
맺을 결 : 인게임데이터 마이닝
Crawle NLP
Voice Of C 확대적용 – 사이퍼즈地下城与勇士DFOアラド戦記한중일영
BuzzCrawler
(https://github.com/emotionalcode/buzz-
crawler)
Abot
(https://github.com/sjdirect/abot)
HanNanum
(http://semanticweb.kaist.ac.kr/home
/index.php/HanNanum)
twitter-korean-text
(https://github.com/twitter/twitter-korean-text/)
MeCab
(http://taku910.github.io/mecab/)
StanfordNLP
(https://nlp.stanford.edu)
34. 일어날 기 : 사내 게시판의 한 아이디어
이을 승 : 텍스트데이터의 시각화
바꿀 전 : VOC시스템 개발
맺을 결 : 인게임데이터 마이닝
Wordcloud 의 한계 - 스토리텔링
35. 일어날 기 : 사내 게시판의 한 아이디어
이을 승 : 텍스트데이터의 시각화
바꿀 전 : VOC시스템 개발
맺을 결 : 인게임데이터 마이닝
Wordcloud 의 한계 - 스토리텔링
스토리들이 모두 파편화됨
맥락을 읽기 힘듬
36. 일어날 기 : 사내 게시판의 한 아이디어
이을 승 : 텍스트데이터의 시각화
바꿀 전 : VOC시스템 개발
맺을 결 : 인게임데이터 마이닝
스토리텔링 보완 - 단어 네트워크
37. 일어날 기 : 사내 게시판의 한 아이디어
이을 승 : 텍스트데이터의 시각화
바꿀 전 : VOC시스템 개발
맺을 결 : 인게임데이터 마이닝
스토리텔링 보완 - 단어 네트워크
38. 일어날 기 : 사내 게시판의 한 아이디어
이을 승 : 텍스트데이터의 시각화
바꿀 전 : VOC시스템 개발
맺을 결 : 인게임데이터 마이닝
스토리텔링 보완 – 연관 키워드 클라우드
39. 일어날 기 : 사내 게시판의 한 아이디어
이을 승 : 텍스트데이터의 시각화
바꿀 전 : VOC시스템 개발
맺을 결 : 인게임데이터 마이닝
스토리텔링 보완 - 연관 키워드 클라우드
40. 일어날 기 : 사내 게시판의 한 아이디어
이을 승 : 텍스트데이터의 시각화
바꿀 전 : VOC시스템 개발
맺을 결 : 인게임데이터 마이닝
변화에 대한 관심
41. 일어날 기 : 사내 게시판의 한 아이디어
이을 승 : 텍스트데이터의 시각화
바꿀 전 : VOC시스템 개발
맺을 결 : 인게임데이터 마이닝
변화에 대한 관심 – 빈도차트
42. 일어날 기 : 사내 게시판의 한 아이디어
이을 승 : 텍스트데이터의 시각화
바꿀 전 : VOC시스템 개발
맺을 결 : 인게임데이터 마이닝
변화에 대한 관심 – 키워드 트렌드
43. 일어날 기 : 사내 게시판의 한 아이디어
이을 승 : 텍스트데이터의 시각화
바꿀 전 : VOC시스템 개발
맺을 결 : 인게임데이터 마이닝
변화에 대한 관심 – 키워드 트렌드
44. 일어날 기 : 사내 게시판의 한 아이디어
이을 승 : 텍스트데이터의 시각화
바꿀 전 : VOC시스템 개발
맺을 결 : 인게임데이터 마이닝
변화에 대한 관심 – 키워드 트렌드
45. 일어날 기 : 사내 게시판의 한 아이디어
이을 승 : 텍스트데이터의 시각화
바꿀 전 : VOC시스템 개발
맺을 결 : 인게임데이터 마이닝
변화에 대한 관심 – 상승키워드
46. 일어날 기 : 사내 게시판의 한 아이디어
이을 승 : 텍스트데이터의 시각화
바꿀 전 : VOC시스템 개발
맺을 결 : 인게임데이터 마이닝
변화에 대한 관심 – 상승키워드
47. 일어날 기 : 사내 게시판의 한 아이디어
이을 승 : 텍스트데이터의 시각화
바꿀 전 : VOC시스템 개발
맺을 결 : 인게임데이터 마이닝
변화에 대한 관심 – 상승키워드
48. 일어날 기 : 사내 게시판의 한 아이디어
이을 승 : 텍스트데이터의 시각화
바꿀 전 : VOC시스템 개발
맺을 결 : 인게임데이터 마이닝
변화에 대한 관심 – 상승키워드
49. 일어날 기 : 사내 게시판의 한 아이디어
이을 승 : 텍스트데이터의 시각화
바꿀 전 : VOC시스템 개발
맺을 결 : 인게임데이터 마이닝
상승키워드 알고리즘 개선
지난주 목요일 상승키워드
“업데이트”, “패치”, “점검”
이번주 목요일 상승키워드
“업데이트”, “패치”, “점검”
50. 일어날 기 : 사내 게시판의 한 아이디어
이을 승 : 텍스트데이터의 시각화
바꿀 전 : VOC시스템 개발
맺을 결 : 인게임데이터 마이닝
현재 500위 이내의 키워드 중,
전주 출현빈도 평균대비 100% 이상 상승한 키워드
지난주 목요일 상승키워드
“업데이트”, “패치”, “점검”
이번주 목요일 상승키워드
“업데이트”, “패치”, “점검”
상승키워드 알고리즘 개선
51. 일어날 기 : 사내 게시판의 한 아이디어
이을 승 : 텍스트데이터의 시각화
바꿀 전 : VOC시스템 개발
맺을 결 : 인게임데이터 마이닝
지금 많이 언급되는 단어 이면서,
평소와는 다르게 유독 지금 많이 언급되는 단어
상승키워드 알고리즘 개선
52. 일어날 기 : 사내 게시판의 한 아이디어
이을 승 : 텍스트데이터의 시각화
바꿀 전 : VOC시스템 개발
맺을 결 : 인게임데이터 마이닝
상승키워드 알고리즘 개선
지금 많이 언급되는 단어 이면서,
평소와는 다르게 유독 지금 많이 언급되는 단어
L og(24시간내 출현 문서 수) *
L og(최근30일간 게시글 수 / 최근30일내 출현 문서 수)
53. 일어날 기 : 사내 게시판의 한 아이디어
이을 승 : 텍스트데이터의 시각화
바꿀 전 : VOC시스템 개발
맺을 결 : 인게임데이터 마이닝
상승키워드 알고리즘 개선
Log(24시간내 출현 문서 수) *
Log(최근30일간 게시글 수 / 최근30일내 출현 문서 수)
지금 많이 언급되는 단어 이면서,
평소와는 다르게 유독 지금 많이 언급되는 단어
54. 일어날 기 : 사내 게시판의 한 아이디어
이을 승 : 텍스트데이터의 시각화
바꿀 전 : VOC시스템 개발
맺을 결 : 인게임데이터 마이닝
상승키워드 알고리즘 개선
경주 지진발생 2016.9.12 19:44
55. 일어날 기 : 사내 게시판의 한 아이디어
이을 승 : 텍스트데이터의 시각화
바꿀 전 : VOC시스템 개발
맺을 결 : 인게임데이터 마이닝
상승키워드 알고리즘 개선
경주 지진발생 2016.9.12 19:44
56. 일어날 기 : 사내 게시판의 한 아이디어
이을 승 : 텍스트데이터의 시각화
바꿀 전 : VOC시스템 개발
맺을 결 : 인게임데이터 마이닝
상승키워드 알고리즘 개선
경주 지진발생 2016.9.12 19:44
개선된 알고리즘 - 2016.9.12 19:58
57. 일어날 기 : 사내 게시판의 한 아이디어
이을 승 : 텍스트데이터의 시각화
바꿀 전 : VOC시스템 개발
맺을 결 : 인게임데이터 마이닝
상승키워드 알고리즘 개선
경주 지진발생 2016.9.12 19:44
개선된 알고리즘 - 2016.9.12 19:58
이전 알고리즘 - 2016.9.12 20:17
58. 일어날 기 : 사내 게시판의 한 아이디어
이을 승 : 텍스트데이터의 시각화
바꿀 전 : VOC시스템 개발
맺을 결 : 인게임데이터 마이닝
다른 텍스트 분석 의뢰들
설문조사,
신청접수사연,
유저의견,
리포트,
…
59. 일어날기 : 사내 게시판의 한 아이디어
이을 승 : 텍스트데이터의 시각화
바꿀 전 : VOC시스템 개발
맺을 결 : 인게임데이터 마이닝
60. 일어날 기 : 사내 게시판의 한 아이디어
이을 승 : 텍스트데이터의 시각화
바꿀 전 : VOC시스템 개발
맺을 결 : 인게임데이터 마이닝
Habituation
61. 일어날 기 : 사내 게시판의 한 아이디어
이을 승 : 텍스트데이터의 시각화
바꿀 전 : VOC시스템 개발
맺을 결 : 인게임데이터 마이닝
Habituation
* 10 times
62. 일어날 기 : 사내 게시판의 한 아이디어
이을 승 : 텍스트데이터의 시각화
바꿀 전 : VOC시스템 개발
맺을 결 : 인게임데이터 마이닝
Habituation
* 100 times
63. 일어날 기 : 사내 게시판의 한 아이디어
이을 승 : 텍스트데이터의 시각화
바꿀 전 : VOC시스템 개발
맺을 결 : 인게임데이터 마이닝
하트비트 메가폰
OBSERVE FIRST
DESIGN SECOND
64. 일어날 기 : 사내 게시판의 한 아이디어
이을 승 : 텍스트데이터의 시각화
바꿀 전 : VOC시스템 개발
맺을 결 : 인게임데이터 마이닝
하트비트 메가폰
짧다.
아이템 링크가 있다.
대부분 거래 글
- 무엇을 얼마에 거래.
- 레이드 BUS(쩔) 손님 구함.
- 파티/길드 모집.
- 득템 채널추천…
65. 일어날 기 : 사내 게시판의 한 아이디어
이을 승 : 텍스트데이터의 시각화
바꿀 전 : VOC시스템 개발
맺을 결 : 인게임데이터 마이닝
메가폰 텍스트분류
RuleBase 로직의 한계
Logical Flow를 명시적으로 작성하기 어려울때
=> 머신러닝
66. 일어날 기 : 사내 게시판의 한 아이디어
이을 승 : 텍스트데이터의 시각화
바꿀 전 : VOC시스템 개발
맺을 결 : 인게임데이터 마이닝
텍스트분류 - SupportVectorMachine
67. 일어날 기 : 사내 게시판의 한 아이디어
이을 승 : 텍스트데이터의 시각화
바꿀 전 : VOC시스템 개발
맺을 결 : 인게임데이터 마이닝
텍스트분류 - SupportVectorMachine
68. 일어날 기 : 사내 게시판의 한 아이디어
이을 승 : 텍스트데이터의 시각화
바꿀 전 : VOC시스템 개발
맺을 결 : 인게임데이터 마이닝
텍스트분류 - SupportVectorMachine
69. 일어날 기 : 사내 게시판의 한 아이디어
이을 승 : 텍스트데이터의 시각화
바꿀 전 : VOC시스템 개발
맺을 결 : 인게임데이터 마이닝
텍스트분류 - SupportVectorMachine
70. 일어날 기 : 사내 게시판의 한 아이디어
이을 승 : 텍스트데이터의 시각화
바꿀 전 : VOC시스템 개발
맺을 결 : 인게임데이터 마이닝
텍스트분류 - SupportVectorMachine
Widest Street Approach
71. 일어날 기 : 사내 게시판의 한 아이디어
이을 승 : 텍스트데이터의 시각화
바꿀 전 : VOC시스템 개발
맺을 결 : 인게임데이터 마이닝
하트비트 메가폰 – 학습데이터
“ 더 많은 데이터가
더 좋은 알고리즘을 이긴다 ”
More data usually beats better algorithms
아난드 라자라만 『The Mining of Massive Datasets』 의 저자
http://anand.typepad.com/datawocky/2008/03/more-data-usual.html
이미지출처 - https://natarajank.com/2012/12/12/famous-indians-in-silicon-valley/
72. 일어날 기 : 사내 게시판의 한 아이디어
이을 승 : 텍스트데이터의 시각화
바꿀 전 : VOC시스템 개발
맺을 결 : 인게임데이터 마이닝
하트비트 메가폰 – 학습데이터
학습데이터 생성 강제화
73. 일어날 기 : 사내 게시판의 한 아이디어
이을 승 : 텍스트데이터의 시각화
바꿀 전 : VOC시스템 개발
맺을 결 : 인게임데이터 마이닝
하트비트 메가폰 – 학습데이터
학습데이터 생성 강제화
74. 일어날 기 : 사내 게시판의 한 아이디어
이을 승 : 텍스트데이터의 시각화
바꿀 전 : VOC시스템 개발
맺을 결 : 인게임데이터 마이닝
하트비트 메가폰 – 학습데이터
학습데이터 추가 기능 보강
75. 일어날 기 : 사내 게시판의 한 아이디어
이을 승 : 텍스트데이터의 시각화
바꿀 전 : VOC시스템 개발
맺을 결 : 인게임데이터 마이닝
하트비트 메가폰 – 텍스트분류 결과
76. 일어날 기 : 사내 게시판의 한 아이디어
이을 승 : 텍스트데이터의 시각화
바꿀 전 : VOC시스템 개발
맺을 결 : 인게임데이터 마이닝
하트비트 메가폰 – 분류된 글에서 추출
아이템별 거래 호가 / 레이드BUS비 시세
77. 일어날 기 : 사내 게시판의 한 아이디어
이을 승 : 텍스트데이터의 시각화
바꿀 전 : VOC시스템 개발
맺을 결 : 인게임데이터 마이닝
하트비트 메가폰 – 분류된 글에서 추출
“득템염원” 으로 분류된 키워드
78. 이야기 흐름
일어날기 : 사내 게시판의 한 아이디어
이을 승 : 텍스트데이터의 시각화
바꿀 전 : VOC시스템 개발
맺을 결 : 인게임데이터 마이닝
80. 이야기를 마치며 – 텍스트 데이터
나에게,
텍스트 데이터란, 이다.
인용 – https://www.ted.com/talks/david_mccandless_the_beauty_of_data_visualization
81. 이야기를 마치며 – 텍스트 데이터
전문가들의 정성적 자료를 뒷받침 해 주는 정량적 데이터가 될
수 있다.
혹은, 오히려 더 좋은 결과를 도출할 수도 있다.
나에게,
텍스트 데이터란, 이다.포텐 가득한 토양
인용 – https://www.ted.com/talks/david_mccandless_the_beauty_of_data_visualization
82. 이야기를 마치며 – 실천법
거창한 기술과 시스템을 도입하는 것 보다,
실용성을 고려
더 나은 알고리즘보다,
꾸준하고 근면한 (메타)데이터생성을 먼저 생각