23.11.20 추가)

영상 인식 기능 사용법 정리해 두었습니다. 초파고 웹페이지 우상단의 '설명서'를 클릭해도 확인하실 수 있습니다.

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안녕하세요, 로파고입니다.

초월 계산기, 일명 초파고를 공개하였습니다.


원래 영상 인식까지 적용한 후에 공개하려고 했습니다만, 수동으로라도 쓰고 싶다는 요청이 많아서 급하게 수동버전으로 공개했습니다.

말 그대로 임시 버전이어서 사용성이 최악입니다.
조만간 엘파고처럼 이미지 인식으로 변환할 예정이니 당분간만 양해 부탁하겠습니다.



** 주의사항

1. 만약 부위/단계를 변경했다면 반드시 '초기화'를 눌러주셔야 적용됩니다. 초기화 버튼을 누르지 않으면 엉뚱한 설정으로 계산하게 되니 (예를 들어 '투구' 초월 진행중이나, 초기화 버튼을 누르지 않아 '상의' 확률이 계산된 경우) 주의 부탁드립니다.

2. 시뮬레이션 기반으로 학습이 진행되었습니다. 각 모델별로 대략 4000~5000만번의 초월 시뮬레이션을 진행하였으나, 그럼에도 불구하고 만난 적이 없는 경우가 충분히 발생할 수 있습니다. (경우의 수가 최소 수십억~수백억 단위이기 때문입니다.) 더군다나 지금 모델이 시간 관계상 학습이 마무리되기 전에 적당한 성능에서 학습을 중단시킨 상태라 불안정한 성능을 보일 때가 있습니다.
엘파고와 마찬가지로, 후반으로 갈 수록 엉뚱한 조언을 할 가능성이 높아지지만 대신 직접 보고 계산하기 훨씬 쉬워집니다. 따라서 너무 신봉하지 마시고, 직접 계산이 가능할 경우 본인 계산대로 진행하시면 되겠습니다.

3. 각 부위별로, 단계별로 딥러닝 모델이 따로 있습니다. 각 모델이 약 4.5MB 정도 하는데, 인터넷 연결 상태에 따라서 최초 다운로드에 시간이 걸릴 수 있습니다. 부위/단계를 변경하고 처음 '계산하기' 버튼을 누를 때 약간의 딜레이가 있을 수 있는데, 다운로드를 받는 중입니다. 잠시만 기다려주세요. (클라우드 플레어를 쓰기는 하는데, 비용 문제로 웹 서버가 미국에 있습니다.)

4. 남은 횟수 / 남은 교체 횟수 를 꼭 확인해주세요. 수치가 이상하면 아래 두 가지를 변경하지 않았을 가능성이 있습니다.

5. 성공 확률 숫자를 표기하긴 합니다만, 절대적으로 정확한 것은 아닙니다. 너무 진지하게 받아들이지 마시고, 대략적인 느낌으로만 망했는지 흥했는지 감을 잡으시면 되겠습니다.
예) 용오름에서 30% 뜨는데 업화에서 60%가 뜬다 => 업화 뜨면 대박, 용오름 뜨면 개망


** 성능



자체 시뮬레이션 10만번의 결과입니다.
다만 주의하실 점은 이 성능은 '평균'입니다.

초반에 카드가 업화가 뜨느냐, 용오름이 뜨느냐에 따라서 확률이 천국과 나락을 왔다갔다 하기 때문에 여러분이 저 확률대로 성공한다는 보장을 해드릴 수는 없습니다.

** 2023-10-10 추가)
3단계 모델이 업데이트 되었습니다. 성능은 다음과 같습니다.


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이후 개발 방향에 관해서




투표 결과는 1/2단계 확실하게 학습하기가 2:1의 비율로 우세했습니다.

하지만 로스트아크 유저답게 여론에 휘둘리지 않고,
제 (뇌)내부지표로 우선 3단계 모델 개발 및 배포부터 진행하기로 했습니다.

노말로도 3단계까지는 가능하기에, 3단계 모델까지 우선 배포를 하고,
1,2단계 모델들 학습을 이어서 더 진행하여 최대한 성능을 짜내고,
4단계 이후 모델 학습을 진행하겠습니다.

특히 4,5단계가 7x7 / 6,7단계가 8x8이어서 학습을 새로 진행해야 하고, 시간 소요가 클 것으로 예상되어
우선순위가 밀리게 되었습니다.

위에서 말씀드렸다시피, 조만간 이미지 인식으로 변경할 예정입니다.
(이건 모델 학습과 별도로 진행됩니다.)
어차피 갈아 엎을 예정이라 지금 사용성이 불편한 부분에 대해서는 수정할 계획은 없습니다.
불편하시더라도 당분간만 양해 부탁드립니다.