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2nd/10_Wiki/Topics/Economics & Algorithms/AI 기반 보상 및 난이도 스케일링.md
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2026-05-10 22:08:15 +09:00

36 lines
1.5 KiB
Markdown

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id: wiki-2026-0508-ai-기반-보상-및-난이도-스케일링
title: AI 기반 보상 및 난이도 스케일링
category: 10_Wiki/Topics
status: duplicate
canonical_id: wiki-2026-0508-dynamic-pricing
duplicate_of: "[[Dynamic Pricing]]"
aliases: [DDA, Dynamic Difficulty Adjustment, AI Reward Scaling]
source_trust_level: A
confidence_score: 0.9
verification_status: redirected
tags: [duplicate, ai, dda, reward-scaling, monetization]
last_reinforced: 2026-05-10
github_commit: pending
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# AI 기반 보상 및 난이도 스케일링
> **이 문서는 [[Dynamic Pricing]] 의 중복본입니다.** Canonical 문서로 redirect.
## 핵심 요약 (AI/DDA 특수 측면)
- 매 contextual bandits (LinUCB, Thompson Sampling)로 per-player reward magnitude 조정.
- 매 DDA (Dynamic Difficulty Adjustment)는 Left 4 Dead AI Director 의 spiritual successor — 매 churn risk score 기반 boss HP / loot drop rate tuning.
- 2026 state: 매 LightGBM ranker + online RL (Vowpal Wabbit, RLlib) 의 hybrid stack 의 industry standard.
- 매 ethical line: "personalized monetization" (가격 차별)은 EU DSA / Korean GMRB 기준 disclosure 필요.
## 🔗 Graph
- 부모: [[Dynamic Pricing]] (canonical)
- 인접: [[고객 유지율(Retention)]] · [[과금 의향 (Willingness to Pay)]] · [[라이브옵스(Live-ops)]]
## 🕓 변경 이력
| 날짜 | 변경 |
|---|---|
| 2026-05-08 | Phase 1 |
| 2026-05-10 | 중복 처리 — Dynamic Pricing canonical 로 redirect (AI/DDA 측면 보존) |