본 논문은 영역 별로 부하가 관리되는 MMOG를 위해서 확장가능한 하이브리드 P2P 클라우드 구조를 제시한다. 게임 세계는 여러 게임 영역으로 분할되며 각 게임 영역은 이러한 MMOG 클라우드 환경에서 최소 한 개 이상의 피어 즉 플레이어에 의해 서비스된다. 특정 영역에 플레이어들의 수가 급증한 경우에도 그들의 상호 작용이 원활하게 지원되도록 부하는 영역별로 관리되어야 한다. 제시된 구조에서 자원 공급이 효율적으로 실현되며 플레이어들은 클라우드 서버와 효과적으로 상호 작용할 수 있고 기존의 클라이언트 서버 MMOG 구조에서의 병목 현상을 회피할 수 있다. 이 구조는 플레이어들의 처리 능력을 활용함으로써 클라우드에 있는 서버의 부하 즉 컴퓨팅 능력과 통신량을 절감하게 된다. 시뮬레이션 결과 제시된 하이브리드 P2P 클라우드 구조는 혼잡 지역 또는 핫스팟에서 플레이어들의 수에 따라 이용가능한 자원도 같이 증가됨에 따라 클라이언트 서버 구조에 비하여 서버의 통신 대역폭을 상당부분 감소시킬 수 있는 것으로 나타났다.
초고속 인터넷의 광범위한 보급으로 가능해진 클라우드 컴퓨팅 기반 게임 서비스는 클라우드 노드에서 게임을 실행하고 게임의 영상을 원격 사용자의 단말기에 영상 스트림으로 전송함으로써 게임 서비스가 이루어진다. 사용자 입력은 게임에 즉각적으로 전송되고 반영된다. 이러한 서비스가 가능한 이유는 사용자 입력이 반영되고 게임 영상이 사용자에게 전달되는데 걸리는 시간이 최소화되어. 컴퓨터 게임에서 요구되는 반응성을 일반적으로 만족시킬 수 있었기 때문이다. 하지만 이러한 서비스는 고품질 3D 게임을 서비스하는 경우, 서버 구축에 많은 비용이 소요될 수 있다. 클라우드 노드가 탑재하고 있는 일반적인 그래픽 시스템은 동시에 하나의 3D 어플리케이션을 지원하도록 설계되어 있기 때문이다. 하나의 클라우드 노드에서 다수의 3D 게임을 실행하기 위해서는 그 실행에 필요한 실시간 다중 렌더링 기술이 필수적이다. 본 논문은 다수의 컴퓨터 게임을 하나의 클라우드 노드에서 실행시키고 다른 노드에서 각 게임 영상을 획득할 수 있는 이중 서버 구조를 제안한다. 몇가지 실험을 실시하여 기술적 가능성을 알아본다.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제8권5호
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pp.1554-1566
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2014
Cloud Computing allows application providers seamlessly scaling their services and enables users scaling their usage according to their needs. In this paper, using queuing game model, we present service scheduling schemes which are used in software as a service (SaaS). The object is maximizing the Cloud Computing platform's (CCP's) payoff via controlling the service requests whether to join or balk, and controlling the value of CCP's admission fee. Firstly, we treat the CCP as one virtual machine (VM) and analyze the optimal queue length with a fixed admission fee distribution. If the position number of a new service request is bigger than the optimal queue length, it balks. Otherwise, it joins in. Under this scheme, the CCP's payoff can be maximized. Secondly, we extend this achievement to the multiple VMs situation. A big difference between single VM and multiple VMs is that the latter one needs to decide which VM the service requests turn to for service. We use a corresponding algorithm solve it. Simulation results demonstrate the good performance of our schemes.
몬순 기간에 구름의 복사 강제력의 영향을 파악하기 위하여 1998년 4월부터 9월까지 International Satellite Cloud Climatology Project (ISCCP) 구름자료와 GEWEX Asian Monsoon Experiment (GAME) 재분석 자료를 입력 자료로 복사 모델을 수행하여 3차원의 장파 복사 플럭스를 구하였다. 구름에 의한 대기 복사 가열은 구름을 포함한 평균 대기와 맑은 대기에서의 복사 가열율의 차이를 이용하여 계산하였다 구름에 의한 복사 가열율이 아시아 몬순에 미치는 영향을 중점적으로 살펴보았다. 구름에 의한 복사 가열은 인도양에서 최대를 티벳 고원에서 최소를 나타내어, 남북으로 차등 가열의 경도를 나타내었다. 이러한 차등 가열이 대기 순환의 최대 원인임을 고려해볼 때, 인도양과 티벳 고원에서의 구름에 의한 차등 가열의 경도는 해들리 타입의 남북 몬순 순환을 강화시키고 있다. 또한 운정에서의 가열, 운저에서의 냉각의 형태로 나타나는 구름의 복사 가열 분포는, 대기의 불안정성을 높여서 몬순 순환을 증대시킬 수 있는 역할을 하고 있다.
한 해 100만건 이상의 모바일 게임이 출시되고 있으며, 게임 수가 많은 만큼 게임물 등급 관리에 있어서 객관적이고 투명한 업무처리는 필수적이다. 그러나 현재 사업자 자체 등급분류는 오직 게임 개발사가 제출한 서류에 의존하며, 사후 모니터링을 통해 제재하는 실정이다. 이에 따라, 사전에 폭력성 유뮤를 식별할 수 있는 기술이 필요하다. 본 논문에서는 Cloud Vision API를 활용하여 프레임 수를 설정하고 해당 프레임에 대한 폭력성 정도를 수치로 출력하여 해당 영상에 문제 유무를 사전에 식별할 수 있도록 돕는 시스템에 대해 기술한다. 이 시스템을 통해 게임물관리위원회 인력과 예산 한계로 인해 계속 불거지고 있는 연 100만 건에 달하는 등급분류 처리의 정확성과 사후 모니터링에 효과가 있을 것이다.
Recently, artificial intelligence techniques have been widely used in the computer science field, such as the Internet of Things, big data, cloud computing, and mobile computing. In particular, resource management is of utmost importance for maintaining the quality of services, service-level agreements, and the availability of the system. In this paper, we review and analyze various ways to meet the requirements of cloud resource management based on artificial intelligence. We divide cloud resource management techniques based on artificial intelligence into three categories: fog computing systems, edge-cloud systems, and intelligent cloud computing systems. The aim of the paper is to propose an intelligent resource management scheme that manages mobile resources by monitoring devices' statuses and predicting their future stability based on one of the artificial intelligence techniques. We explore how our proposed resource management scheme can be extended to various cloud-based systems.
본 논문에서는 기상 위성으로부터 수신된 2차원 영상들을 구름 모델링 기법을 이용하여 3차원 입체 영상으로 재구성하는 구름 애니메이션 방법을 제안한다. 먼저 위성 영상들에 다수의 제어점을 분포시킨 후, 박판 스플라인 워핑 해석을 통하여 구름의 움직임을 모델링한다. 이에 더하여 가시채널과 적외채널 영상으로부터 구름의 양과 높낮이 정보를 추출하여 입체감을 가진 3차원 구름을 모델링한다. 구름 가시화를 위하여 적은 수의 볼륨데이터 슬라이스로도 우수한 품질의 영상을 빠르게 얻을 수 있는 선적분 볼륨 렌더링 방식을 사용한다. 제안 기법으로 2차원 위성 영상으로부터 적절한 속도와 화질을 갖는 3차원 구름 애니메이션이 가능하다.
최근 다양한 분야에서 클라우드 컴퓨팅의 사용이 증가하고클라우드 컴퓨팅의 이상적 가치 실현을 위한 클라우드 공급자간의 동적협력은 필수적인 요소가 되고 있다. 이전의 연구를 통해서 다른 클라우드 공급자 간의 동적 협력 플랫폼으로 경매결합 방식 기반의 클라우드 마켓 모델 "CACM"을 제안한 바 있다. CACM모델은 경매에 참여하기 전에 미리 최적화된 클라우드 공급자들간 그룹을 형성하여 동적 협력을 제공할 수 있도록 하고 있으며, 이에 따라 공급자 간 협상시 발생할 수 있는 문제들을 최소화 하고자 하였다. 그러나 어떻게 최적의 입찰 가격 결정 그룹을 결정할 것인지, 어떻게 안정적인 그룹의 조건을 구할 것인지, 또한 입찰 가능 가격 및 이익을 그룹 구성원 간에 분배할 것인지에 대한 연구는 CACM 모델에서 구체적으로 연구되지 못했다. 본 논문에서는, CACM 모델을 N-person 협력 게임 이론에 대입하여 CACM모델에 추가적으로 위에서 제시한 문제들을 공식화하여 제안하고자 한다. 그룹의 안정성은 그룹의 각 구성원에게 코어와 할당량에 대한 개념을 대입해 게임이론에서의 샤플리 값을 사용하여 분석한다. 여러 계산 결과값을 통해 제안하는 기법의 특성평가를 도출한다.
Virtual world and simulation need large scale map rendering. However, rendering too many vertices is a computationally complex and time-consuming process. Some game development companies have developed 3D LOD objects for high-speed rendering based on distance between camera and 3D object. Terrain physics simulation researchers need a way to recognize the original object shape from 3D LOD objects. In this paper, we proposed simply automatic LOD framework using point cloud data (PCD). This PCD was created using a 6-direct orthographic ray. Various experiments are performed to validate the effectiveness of the proposed method. We hope the proposed automatic LOD generation framework can play an important role in game development and terrain physic simulation.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제16권11호
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pp.3565-3583
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2022
The task scheduling problem has received a lot of attention in recent years as a crucial area for research in the cloud environment. However, due to the difference in objectives considered by service providers and users, it has become a major challenge to resolve the conflicting interests of service providers and users while both can still take into account their respective objectives. Therefore, the task scheduling problem as a bi-objective game problem is formulated first, and then a task scheduling model based on the bi-objective game (TSBOG) is constructed. In this model, energy consumption and resource utilization, which are of concern to the service provider, and cost and task completion rate, which are of concern to the user, are calculated simultaneously. Furthermore, a many-objective evolutionary algorithm based on a partitioned collaborative selection strategy (MaOEA-PCS) has been developed to solve the TSBOG. The MaOEA-PCS can find a balance between population convergence and diversity by partitioning the objective space and selecting the best converging individuals from each region into the next generation. To balance the players' multiple objectives, a crossover and mutation operator based on dynamic games is proposed and applied to MaPEA-PCS as a player's strategy update mechanism. Finally, through a series of experiments, not only the effectiveness of the model compared to a normal many-objective model is demonstrated, but also the performance of MaOEA-PCS and the validity of DGame.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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