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Statistics, Eugenics, and Me -번역

통계, 우생학 및 나

내 분야의 기원을 인정하지 못한 것에 대한 개인적인 계산

이번 주에는 홀로 코스트 메모리얼 데이와 가장 저명한 우생 학자들의 집이었던 University College London (UCL)의 통계학과에서 공부 한 5 년이 끝났습니다.

이번 주까지는 Galton Lecture Theatre와 Pearson Building에서 칼 피어슨과 로널드 피셔의 작품을 공부 한 것이 신경 쓰이지 않았습니다.하지만 그래야만했다.

우리 가족의 대부분은 T에서 살해당했습니다h“열등한 인종”을 근절하기위한 정권의 일환으로 홀로 코스트.그러나 나는 여전히 피어슨, 피셔, 갈튼 (그리고 다른 사람들)을 그들의 기여에 대해 인정 받고 존경받을 자격이있는 통계의 아버지로 여겼다.나는 그들이 시간의 산물이고 그들의 연구가 유전학이면의 통계에서 자연스러운 진보라고 순진하게 생각했습니다.이것은 사실이 아닙니다.

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27th January 2021 — Holocaust Memorial Day — Photo by David Tomaseti on Unsplash

Sir Francis Galton

Francis Galton, “행동 및 교육 통계 분야의 창시자”: ¹

  • 설문지 사용 개척
  • 평균에 대한 회귀 발견
  • 상관 관계와 회귀를 재발견하고이를 인류학, 심리학 등에 적용하는 방법을 발견했습니다.
  • 표준 편차 개념 정의

Galton은 통계 개발에 매우 근본적으로 중요하고 비판적인 것으로 간주되어 많은 사람들이 1883 년 그의 우생학 분야 설립을 의도적으로 간과 할 것입니다.

그의 시간의 산물?

Galton의 삶에 관한 4 권의 책을 검토하면서 Clauser (2007) ¹는이 주장을 사용하여 한 권의 책을 비판합니다.

‘당시의 산물’주장은 수년 동안 편협함을 정당화하기 위해 끊임없이 사용됩니다.이를 관점에서 살펴보면 Galton은 그의 사촌의 작품 인 The Origin of Species에서 영감을 얻었습니다.다윈은 특정 인구를 설명하기 위해 ‘야만인’과 같은 단어를 사용했기 때문에 당시의 산물이라고 할 수 있습니다.그러나 Darwin은 인종 차별에 대해 공개적으로 반대했으며 Galton의 우생학에 대한 연구를 홍보하거나 기여하지 않았습니다 .² Galton의 ‘우생학’에서 타고난 인종주의에 대해 의문이있는 경우 다음은 그의 용어를 만든 이유입니다.

그리고 Galton의 견해에 대해 여전히 의심이 있다면 그는 또한 다음과 같이 썼습니다.

대학 첫날 Galton Lecture Theatre에 앉았을 때 Galton이 대량 학살이 ‘대부분의 경우 상당히 비합리적’이라고 느꼈다고 들었다면 그의 이름과 내 주변의 사진에 대해 덜 편안하게 느꼈을 것입니다.내 연구는 근본적으로 Galton의 연구에 의존하고 있으며 Galton에게 빚을졌습니다.그렇다고 3 년 동안 매일 그의 이름을 듣고 말해야한다는 의미는 아닙니다.

UCL Galton Exhibition

UCL에서 열린 Galton 전시회는 우생학에 대한 그들의 기여에 대한 인식을 높이기 위해 열렸습니다.크레딧 : UCL Image Store.⁵

칼 피어슨

Karl Pearson은 Galton의 제자이자 많은 주목할만한 업적 중 하나입니다.

  • 가설 테스트 개발
  • p- 값 사용 개발
  • 카이-제곱 검정 정의
  • 순간의 방법 도입

반세 미티

Mein Kampf가 출판 된 해에 Pearson은 유대인 인구에 대해 다음과 같이 썼습니다.

그리고 히틀러가 수상이되었을 때 피어슨은 다음과 같이 말했습니다.

그의 경고가 즉시 나타날 때까지 합리적으로 보일 수 있습니다.

나는 Pearson 건물의 작은 교실에서 Pearson의 작업에 근본적으로 의존하는 프레젠테이션으로 학부를 마쳤습니다.UCL의 우생학과의 첫 번째 의장 인 피어슨은 내가 무시할 수없고 무시할 수없는 방식으로 내 삶과 일에 기여해 왔습니다.그의 공헌은 통계 분야와 다른 많은 분야에 필수적이었습니다.그러나 다시 나는 내가 Pearson 건물을 걷는 것이 편하다고 느꼈을 지 궁금해합니다.

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UCL 피어슨 빌딩 (왼쪽), 1985.⁸크레딧 : UCL 이미지 스토어.

로널드 피셔 경

Fisher의 통계 작업은 통계적 추론의 많은 중요한 방법을 수립하고 장려했습니다.그의 공헌은 다음과 같습니다.

  • 유의 한 p- 값에 대한 정규 임계 값으로 p = 0.05 설정
  • 최대 가능성 추정 촉진
  • 분석 분석 (ANOVA) 개발
  • 그만큼아이리스데이터 세트 (이것은 믿을 수 없을 정도로 사소한 기여로 보이지만 매일 사용합니다) ⁹

Pearson과 Galton처럼 Fisher는 존경 받았습니다.’다윈 이후 가장 위대한 생물 학자’가 누구인지 물었을 때 Richard Dawkins는 Fisher¹⁰를 지명했습니다 (도킨스가 공개 한 견해를 감안할 때 놀라운 일이 아닐 수 있음).Fisher의 학생 중 한 명인 Bodmer는 Fisher의 삶에 대한 짧지 만 빛나는 전기를 썼고 Fisher를“달콤”하고“좋다”라고 묘사했습니다 .¹¹ 우생학에 대해서는 언급하지 않았습니다.

나치 우생 학자 Otmar Freiherr von Verschuer에 대해 Fisher는 다음과 같이 썼습니다.

저는 UCL에서 3 학년이 될 때까지 Fisher의 이름을 접하지 못했으며 다시 한 번 훌륭한 통계학 자로 찬사를 받았습니다.말할 것도없이 대량 학살은 논의되지 않았습니다.

건물 및 성명

최근 기사에서 사람들의 이름을 딴 건물에 대해 설명합니다.

사람에 대한 포괄적 인 진술도 마찬가지입니다.나는 Dawkins가 Fisher를“Darwin 이래로 가장 위대한 생물 학자”라고 묘사했을 때 이것은 순수한 산출물과 그 분야에만 기여한 것에 근거한 것이라고 생각합니다.그러나 피셔의 이름을 딴 건물처럼“가장 큰”이라는 단어는 그 사람 자체에 대한 판단을 포함합니다.이 사람이 “위대한”사람이라고 암시 적으로 가정하고 우리는 자동으로 “위대한”이 “좋은”을 의미한다고 가정합니다 (정의의 일부는 아니지만).주석이없는 기념관과 마찬가지로 전면적 인 진술은 그들이 드러내는 것보다 더 많은 것을 숨 깁니다.

통계와 우생학의 아버지

건물과 강의실의 이름을 바꾸는 것은 쉽습니다.오래전에 취해야 할 조치이지만 UCL을 비판하는 것은 아닙니다.공로로 그들은 정보를 수집하고 모든 사람의 피드백과 의견을 듣기 위해 설문 조사를 실시하는 데 수년을 보냈습니다.

통계 또는 데이터 과학 분야에서 일하는 것은 우생학의 그늘에서 일하는 것입니다.5 년 동안 나는 내가이 그림자 아래 있다는 사실조차 알지 못했고 매우 부끄럽습니다.하지만 나 자신을 탓할 수는 없습니다.나는 제공된 방정식을 사용하고 내가들은 방법을 연구했지만 방법에 속하는 이름은 고려하지 않았습니다.나는 다른 수학자 및 통계 학자와 다수가 될 가능성이 있다고 생각합니다.이것은 괜찮지 않습니다.나는 모든 통계 과정에 통계의 전체 역사와 그“아버지”에 대한 강의가 최소한 하나 포함되어야한다고 생각합니다.

실패에서 성공

건물의 이름이 바뀌어도‘Pearson ’s Chi-Squared test’와‘Fisher ’s information’을 (매일) 사용하겠습니다.그들의 이름은 저와 영원히 붙어 있고 이제 그들의 신념도 그렇습니다.나는이 사람들이 통계에 기여한 것을 존중하고 영감을받을 것이지만, 이제 그들의 성격을 칭찬하거나 우연히 그들의 신념을 용인하지 않고도 그들에 대해 이야기 할 수 있습니다.나는 과거의 방법을 활용하여 미래의 긍정적, 선, 윤리적 선택을 촉진 할 것입니다.다른 사람들이 실패한 부분을 배우면 여러 세대의 통계학자가 성공하는 방법을 배울 수 있습니다.

우리 시대의 제품

안타깝게도 경고로만 끝낼 수 있습니다.우생학이 현대 정치에서 다시 등장 할 가능성은 거의 없지만 (불가능하지는 않지만), 통계와 데이터는 그 어느 때보 다 조작되고 있습니다.

잘못된 결과를 반환하는 기계 학습의 순진한 오용에서 원시 데이터의 악의적 인 조작에 이르기까지이 분야는 테스트되고 있습니다.정부에서 개인, 러시아에서 팔로 알토, 안티 마스 커에서 안티 백서까지;데이터 및 통계 과실의 전체 결과는 아직 알려지지 않았습니다.

이런 일이 일어나 자 멍하니 앉아 있으면 우리는 ‘그 시대의 산물’이 될 것입니다.이것만으로는 충분하지 않습니다.데이터 과학에는 더 많은 규제가 필요합니다.의사들은 히포크라테스 선서가 있습니다. 우리는 나이팅게일 선서를하지 않는 이유는 무엇입니까?“데이터 나 결과를 조작하지 마십시오.통계의 윤리적 사용을 장려합니다.이해하는 모델 만 훈련하십시오.우생학을 홍보하지 마십시오”.

플로렌스 나이팅게일, 통계의 어머니, 좋은 사람 .¹⁴ 크레딧 :https://en.wikipedia.org/wiki/File:Florence_Nightingale_(H_Hering_NPG_x82368).jpg

참고 문헌

¹Clauser BE.Francis Galton의 삶과 노동 : 행동 통계의 아버지에 관한 4 개의 최근 책 리뷰.교육 및 행동 통계 저널.2007; 32 (4) : 440–444.도이 : 10.3102 / 1076998607307449
²https://medium.com/science-and-philosophy/charles-darwin-on-racism-slavery-and-eugenics-cb6416b8277c
³Galton..맥밀란.1883. p.24.
⁴Charny, Israel W .;아달 리안, 루벤 폴;Jacobs, Steven L .;Markusen, Eric;Sherman, Marc I. (1999)..ABC-CLIO.피.218.ISBN 978–0–87436–928–1.
https://imagestore.ucl.ac.uk/imagestore/start/images?view=preview&fuid=UCL%20Library/Library%20Events/Galton%20Exhibition%20Opening/Galton_Exhb_0025.tif
⁶Pearson, Karl;Moul, Margaret (1925).“러시아와 폴란드 유태인 어린이들의 시험으로 설명 된 영국으로의 외국인 이민 문제”..나는(2) : 125–126.도이:10.1111 / j.1469–1809.1925.tb02037.x.
⁷Pearson, Karl (1933).“골짜기!”..5(4) : 416.도이:10.1111 / j.1469–1809.1933.tb02102.x.
https://bartlett100.com/article/bartlett-buildings-the-pearson-building.html
https://www.garrickadenbuie.com/blog/lets-move-on-from-iris
¹⁰https://www.edge.org/conversation/who-is-the-greatest-biologist-of-all-time
¹¹Walter Bodmer, RA Fisher, 통계 학자 겸 유전 학자 특별 : 개인적인 관점,, 32 권, 6 호, 2003 년 12 월, 페이지 938–942,https://doi.org/10.1093/ije/dyg289
¹²타락 이후 : Otmar Freiherr von Verschuer의 전후 경력에서 정치적 화이트 워싱, 전문적인 자세 및 개인 재구성.Sheila Faith Weiss.Isis 2010 101 : 4, 722–758
¹³https://www.newstatesman.com/international/science-tech/2020/07/ra-fisher-and-science-hatred
¹⁴https://en.wikipedia.org/wiki/Florence_Nightingale#/media/File:Florence_Nightingale_(H_Hering_NPG_x82368).jpg.

Statistics, Eugenics, and Me

Statistics, Eugenics, and Me

A personal reckoning of my failure to acknowledge the origins of my field

This week marks Holocaust Memorial Day and the end of my five years studying in the Statistics department of University College London (UCL), which was the home, for decades, of the most prominent eugenicists.

Until this week, it didn’t bother me that I studied the work of Karl Pearson and Ronald Fisher in the Galton Lecture Theatre and Pearson Building. But it should have done.

Much of my family was murdered in the holocaust as part of a regime to eradicate a supposed “inferior race”. Yet, I still viewed Pearson, Fisher, and Galton (and others) as the Fathers of Statistics who deserved to be recognised and respected for their contributions. I had naïvely assumed they were a product of their time and that their research was a natural progression in the statistics behind genetics. This was not the case.

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27th January 2021 — Holocaust Memorial Day — Photo by David Tomaseti on Unsplash

Sir Francis Galton

Francis Galton, “the founder of the field of behavioral and educational statistics”:¹

  • Pioneered the use of questionnaires
  • Discovered regression to the mean
  • Re-discovered correlation and regression and discovered how to apply these in anthropology, psychology, and more
  • Defined the concept of standard deviation

Galton is considered so fundamentally important and critical to the development of statistics, that many will deliberately overlook his establishment of the field of Eugenics in 1883.

A product of his time?

In reviewing four books about the life of Galton, Clauser (2007)¹ uses this argument to criticise one book:

The ‘product of its time’ argument is constantly used to justify bigotry throughout the years. To put this in perspective: Galton was inspired by his cousin’s work, The Origin of Species. Darwin could be called a product of his time as he used words like ‘savages’ to describe certain populations. However, Darwin spoke openly against racism and did not promote or contribute to any of Galton’s work on eugenics.² If there is any doubt about the innate racism in Galton’s ‘eugenics’, below is his reasoning for coining the term:

And if there is still some doubt about Galton’s views, he also wrote:

If, on my first day of university, sitting in the Galton Lecture Theatre, I had been told that Galton felt that genocide was ‘for the most part quite unreasonable’, I may have felt less comfortable with his name and picture around me. My research fundamentally relies on Galton’s work, I am indebted to Galton. That does not mean I needed to hear and say his name every day for three years.

UCL Galton Exhibition

The Galton Exhibition held at UCL to raise awareness of their contribution to Eugenics. Credit: UCL Image Store.⁵

Karl Pearson

Karl Pearson was Galton’s protégé and amongst many notable achievements:

  • Developed hypothesis testing
  • Developed the use of p-values
  • Defined the Chi-Squared test
  • Introduced the Method of Moments

An antisemite

In the year Mein Kampf was published, Pearson wrote about the Jewish population:

And when Hitler was made Chancellor, Pearson made a point to say:

Which may appear reasonable until immediately followed by his caveat:

I concluded my undergraduate with a presentation, that fundamentally depended on the work of Pearson, in a small classroom in the Pearson building. Pearson, the first Chair of the Department of Eugenics at UCL, has contributed to my life and my work in a way that I cannot and will not ignore. His contributions were essential to the field of Statistics, and many others. But again I am left wondering if I would have felt as comfortable walking through the Pearson building, if I had been provided more context about the man it was named after.

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UCL’s Pearson Building (left), 1985.⁸ Credit: UCL Image Store.

Sir Ronald Fisher

Fisher’s work in statistics established and promoted many important methods of statistical inference. His contributions include:

  • Establishing p = 0.05 as the normal threshold for significant p-values
  • Promoting Maximum Likelihood Estimation
  • Developing the ANalysis Of VAriance (ANOVA)
  • The iris dataset (this seems an incredibly minor contribution but I use it daily)⁹

Like Pearson and Galton, Fisher was revered. When asked who the “greatest biologist since Darwin” was, Richard Dawkins nominated Fisher¹⁰ (this may not be surprising given Dawkins’ own publicised views). Bodmer, one of Fisher’s students wrote a brief but glowing biography of Fisher’s life and described Fisher as “sweet” and “nice”.¹¹ Neither mentioned eugenics.

On the Nazi eugenicist Otmar Freiherr von Verschuer, Fisher wrote:

I did not come across Fisher’s name until my third year at UCL, once again lauded as a great statistician. Needless to say, genocide was not discussed.

Buildings and Statements

As put in a recent article, discussing buildings named after people:

The same is true of sweeping statements about people. I assume that when Dawkins described Fisher as the “greatest biologist since Darwin”, this was based on pure output and contributions to the field alone. However the word “greatest”, like a building named after Fisher, includes judgement about the person itself. It implicitly assumes this person was “great” and we automatically assume (though this is not part of the definition) that “great” means “good”. Sweeping statements, as with uncommented memorials, conceal more than they reveal.

The Fathers of Statistics and Eugenics

Denaming buildings and lecture theatres is easy. It’s a step that should have been taken a long time ago, but I am not criticising UCL. To their credit, they spent years gathering information and putting out surveys to hear everyone’s feedback and opinions.

To work in statistics or data science is to work in the shadow of eugenics. For five years, I was not even aware that I was under this shadow and I am deeply ashamed. But I cannot blame myself. I used the equations I was provided and studied the methods I was told, I didn’t consider the names belonging to the methods. I believe I am likely in the majority with other mathematicians and statisticians. This is not okay. I believe that all Statistics courses should include, at the very least, one lecture on the full history of Statistics and its “Fathers”.

Success from failure

Even when buildings are renamed, I will still (daily) be using ‘Pearson’s Chi-Squared test’ and ‘Fisher’s information’. Their names are stuck with me forever and now so are their beliefs. Whilst I will respect and even be inspired by the contributions of these men to statistics, I can now talk about them without glorifying their characters or inadvertently condoning their beliefs. I will utilise the methods of the past to promote the positive, good, and ethical choices of the future. Learning where others failed will help generations of statisticians learn how to succeed.

Products of our time

Unfortunately, I can only end this on a warning. Whilst it is unlikely (though not impossible) that eugenics will re-emerge in modern politics, statistics and data are being manipulated now more than ever.

From naïve misuses of machine learning that return erroneous results, to the malicious manipulation of raw data, the field is being tested. From governments to individuals, Russia to Palo Alto, anti-maskers to anti-vaxxers; the full consequences of data and statistics malpractice remains unknown.

Sitting idly by as this happens will make us ‘a product of their time’. This is not good enough. Data Science needs more regulation. Doctors have the Hippocratic Oath, why don’t we have the Nightingale Oath: “Manipulate no data nor results. Promote ethical uses of statistics. Only train models you understand. Don’t promote Eugenics”.

Florence Nightingale, Mother of Statistics, good person.¹⁴ Credit: https://en.wikipedia.org/wiki/File:Florence_Nightingale_(H_Hering_NPG_x82368).jpg

References

¹Clauser BE. The Life and Labors of Francis Galton: A Review of Four Recent Books About the Father of Behavioral Statistics. Journal of Educational and Behavioral Statistics. 2007;32(4):440–444. doi:10.3102/1076998607307449
²https://medium.com/science-and-philosophy/charles-darwin-on-racism-slavery-and-eugenics-cb6416b8277c
³Galton. . Macmillan. 1883. p. 24.
⁴Charny, Israel W.; Adalian, Rouben Paul; Jacobs, Steven L.; Markusen, Eric; Sherman, Marc I. (1999). . ABC-CLIO. p. 218. ISBN 978–0–87436–928–1.
https://imagestore.ucl.ac.uk/imagestore/start/images?view=preview&fuid=UCL%20Library/Library%20Events/Galton%20Exhibition%20Opening/Galton_Exhb_0025.tif
⁶Pearson, Karl; Moul, Margaret (1925). “The Problem of Alien Immigration into Great Britain, Illustrated by an Examination of Russian and Polish Jewish Children”. . I (2): 125–126. doi:10.1111/j.1469–1809.1925.tb02037.x.
⁷Pearson, Karl (1933). “VALE!”. . 5 (4): 416. doi:10.1111/j.1469–1809.1933.tb02102.x.
https://bartlett100.com/article/bartlett-buildings-the-pearson-building.html
https://www.garrickadenbuie.com/blog/lets-move-on-from-iris
¹⁰https://www.edge.org/conversation/who-is-the-greatest-biologist-of-all-time
¹¹Walter Bodmer, RA Fisher, statistician and geneticist extraordinary: a personal view, , Volume 32, Issue 6, December 2003, Pages 938–942, https://doi.org/10.1093/ije/dyg289
¹²After the Fall: Political Whitewashing, Professional Posturing, and Personal Refashioning in the Postwar Career of Otmar Freiherr von Verschuer. Sheila Faith Weiss. Isis 2010 101:4, 722–758
¹³https://www.newstatesman.com/international/science-tech/2020/07/ra-fisher-and-science-hatred
¹⁴https://en.wikipedia.org/wiki/Florence_Nightingale#/media/File:Florence_Nightingale_(H_Hering_NPG_x82368).jpg.

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