• 한국게임학회 논문지
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• 제21권5호
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• pp.3-16
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• 2021

본 논문에서는 직육면체 형태의 실내 환경에서 볼륨 검출을 통해 AR 게임 공간을 구성하는 방법을 제안한다. 기존의 공간 인식 방법은 관측 가능한 제한된 공간에 대해서만 평면 검출이 가능하며, 밀도와 노이즈의 변화에 민감하다. 제안 방법은 기존의 평면 검출 방식에서 벗어나 구면 파노라마로부터 OBB를 탐색하는 방법을 통해 AR 게임 공간을 구성한다. 제안 방법은 실험을 통해 기존의 방법보다 수행 속도가 빠르고, 또한 밀도와 노이즈의 변화 등의 환경 제약 요소에 강건함을 보였다.

• Journal of Information Processing Systems
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• 제14권6호
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• pp.1480-1493
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• 2018

Recently, computational intelligence has received a lot of attention from researchers due to its potential applications to artificial intelligence. In computer science, computational intelligence refers to a machine's ability to learn how to compete various tasks, such as making observations or carrying out experiments. We adopted a computational intelligence solution to monitoring residual resources in cloud computing environments. The proposed residual resource monitoring scheme periodically monitors the cloud-based host machines, so that the post migration performance of a virtual machine is as consistent with the pre-migration performance as possible. To this end, we use a novel similarity measure to find the best target host to migrate a virtual machine to. The design of the proposed residual resource monitoring scheme helps maintain the quality of service and service level agreement during the migration. We carried out a number of experimental evaluations to demonstrate the effectiveness of the proposed residual resource monitoring scheme. Our results show that the proposed scheme intelligently measures the similarities between virtual machines in cloud computing environments without causing performance degradation, whilst preserving the quality of service and service level agreement.

• 전자통신동향분석
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• 제36권4호
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• pp.81-91
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• 2021

Recently, discussions on Metaverse, which represents the transcendent world, have been dominant for some time. Cases related to the Metaverse are introduced through various media and are continuously attracting attention as the next generation of the Internet. This study reviews the business model and the ecosystem overview, focusing on service cases related to the Metaverse. The widely used business models include content production and sales, media brokerage fee, and marketing fee. The Metaverse ecosystem is formed around games, with major players in game production, authoring tool & support SW, intelligent cloud service, and game platform expected to lead the market. Results show that a strategy to secure the leadership of the Metaverse, such as the business model expansion conditions, a strategy to foster a game-oriented Metaverse ecosystem, and technology development for the realization of the ultra-realistic Metaverse, is necessary.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2022년도 제66차 하계학술대회논문집 30권2호
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• pp.159-160
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• 2022

본 논문에서는 최근 주요시설의 경계에 주로 사용되기 시작한 라이다 센서를 여러대 사용할때 보다 효율적으로 사용하기 위해서 통합된 3차원 좌표계에서 시각화하는 방법에 대해 설명한다. 주로 카메라 기반 CCTV의 경우 정확성은 높지만 시야각(Field of View)이 좁기 때문에 레이더(RADAR)센서와 같은 센서와 함께 혼용되는 경우가 많다. 레이더 센서의 데이터는 넓은 범위에 대한 감지를 할 수 있지만 노이즈가 많고 물체의 형상을 정확하게 측정하기 힘들다. 라이다(LiDAR) 센서는 레이져를 이용하여 멀고 넓은 범위를 정교하게 측정할 수 있다. 이러한 라이다 센서는 정교한 만큼 처리해야할 데이터의 양이 많으며, 다수의 센서를 이용하더라도 하나의 화면에서 처리하기 힘들다는 단점이 있다. 제안하는 논문은 여러개의 라이다 센서에서 측정한 데이터를 실시간에 하나의 좌표계로 통일하여 하나의 영상을 보일 수 있도록 통합 뷰잉 환경을 제공한다.

• International Journal of Internet, Broadcasting and Communication
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• 제16권2호
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• pp.267-277
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• 2024

This paper explores the use of machine learning in game production to create goal-oriented, realistic animations for skeleton monsters. The purpose of this research is to enhance realism by implementing intelligent movements in monsters within game development. To achieve this, we designed and implemented a learning model for skeleton monsters using reinforcement learning algorithms. During the machine learning process, various reward conditions were established, including the monster's speed, direction, leg movements, and goal contact. The use of configurable joints introduced physical constraints. The experimental method validated performance through seven statistical graphs generated using machine learning methods. The results demonstrated that the developed model allows skeleton monsters to move to their target points efficiently and with natural animation. This paper has implemented a method for creating game monster animations using machine learning, which can be applied in various gaming environments in the future. The year 2024 is expected to bring expanded innovation in the gaming industry. Currently, advancements in technology such as virtual reality, AI, and cloud computing are redefining the sector, providing new experiences and various opportunities. Innovative content optimized for this period is needed to offer new gaming experiences. A high level of interaction and realism, along with the immersion and fun it induces, must be established as the foundation for the environment in which these can be implemented. Recent advancements in AI technology are significantly impacting the gaming industry. By applying many elements necessary for game development, AI can efficiently optimize the game production environment. Through this research, We demonstrate that the application of machine learning to Unity and game engines in game development can contribute to creating more dynamic and realistic game environments. To ensure that VR gaming does not end as a mere craze, we propose new methods in this study to enhance realism and immersion, thereby increasing enjoyment for continuous user engagement.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제21권4호
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• pp.1-8
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• 2021

전세계 수많은 사용자들이 특정 실시간 가상 환경을 공유하는 MMOG(Massive Multi-player On-line Game)를 지원하고자 본 논문에서 P2P(Peer-to-Peer)와 클라우드 컴퓨팅의 기술적 장점을 결합하는 기법을 제시한다. 본 논문에서 제시된 클라우드 컴퓨팅 기반의 P2P 시스템은 사용자 수가 급증할 경우에도 사용자 자원을 기반 구조에 추가함으로써 준수한 수준의 확장성을 제공할 수 있다. 또한 이 시스템은 사용자들의 처리 능력을 활용함으로써 클라우드에 있는 서버의 부하 즉 상당한 컴퓨팅 능력과 통신량을 절감할 수 있다. 본 논문에서 MMOG의 확장성을 위한 클라우드 컴퓨팅 기반의 P2P 시스템의 개념과 기본적 구조가 기술된다. 대규모 사용자 집단에 대한 경제적 비용과 서비스 품질의 규모를 고려하는 이 구조가 실현되기 위해서는 효율적이고 효과적인 자원의 공급과 부하의 배분이 반드시 필요하다. 시뮬레이션 결과 제시된 P2P 시스템은 동시에 실행되는 사용자들의 수가 증가할 때 클라우드와 사용자 제공 자원의 양을 제어함으로써 사용자들의 충분한 대역폭을 활용하는 반면 서버의 대역폭을 감소시킬 수 있는 것으로 나타났다.

• 한국게임학회 논문지
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• 제20권1호
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• pp.121-132
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• 2020

본 논문은 지적장애학생들의 사회성, 집중력, 그리고 작업기억력 향상을 위해 보드게임과 AR 어플리케이션을 결합한 다중체험형 AR 보드게임 "ZOOCUS" 개발에 관한 내용이다. 2019년도 넷마블문화재단의 지원을 받아 진행된 이 게임은 보드게임의 여러 특성에 의해 지적장애학생들이 게임을 플레이하면서 필수적으로 습득해야하는 능력들을 학습할 수 있도록 게임을 디자인하고 AR 어플리케이션을 통해 보드게임을 진행함으로써 개인의 지적 수준에 맞는 난이도를 선택하여 게임진행이 가능하다. 또한 네트워크를 통해 경험 공유가 가능하며 플레이 데이터를 축적해 지적장애학생들의 개선효과를 객관적으로 평가할 수 있게 개발하였다.

• 디지털융복합연구
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• 제12권2호
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• pp.277-283
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• 2014

최근 다양한 클라우드 서비스가 데스크탑 및 서버 컴퓨터 뿐만 아니라 모바일 장치에 적용되었다. 또한 스마트폰 사용자들이 급속히 증가는 클라우드 서비스, 게임, 은행업무 및 모바일 사무실과 같은 다양한 서비스를 즐기면서 클라우드 환경에서의 IT 자원의 효율적 관리 방안이 요구되었다. 본 논문에서는 모바일 장치들 간에 상호 이용 가능한 물리 장치인 CPU, 메모리 및 저장장치들을 가상화 하고, 가상화 기반의 클라우드 환경에서 물리적 자원의 효율적 사용방법을 제시한다. 제안된 기술은 모바일 단말기의 서비스 활용시에 클라우드 접속을 통한 가상화 기반의 자원 관리가 효율적임을 증명하였고, 또한 처리과정의 실시간성을 보장하였다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2017년도 춘계학술발표대회
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• pp.178-180
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• 2017

Virtualization was devised as a resource management and optimization technique for mainframes having scaleless computing capabilities. The resource scaling can be done with a variety of virtualization methods such as VM creation, deletion, and migration. In this paper, we designed to achieve the load balancing, several load balancing schemes such as Minimum Execution Time (MET), Min-Min scheduling, Cloud Analyst have been reported in literature in addition to a comprehensive study on First Come First Serve (FCFS) and Round-robin schedulers.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제14권12호
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• pp.4682-4705
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• 2020

The Unmanned Aerial Vehicles (UAV) networks consisting of low-cost UAVs are very vulnerable to smart jammers that can choose their jamming policies based on the ongoing communication policies accordingly. In this article, we propose a novel cloud and edge-aided mobile communication scheme for low-cost UAV network against smart jamming. The challenge of this problem is to design a communication scheme that not only meets the requirements of defending against smart jamming attack, but also can be deployed on low-cost UAV platforms. In addition, related studies neglect the problem of decision-making algorithm failure caused by intermittent ground-to-air communication. In this scheme, we use the policy network deployed on the cloud and edge servers to generate an emergency policy tables, and regularly update the generated policy table to the UAVs to solve the decision-making problem when communications are interrupted. In the operation of this communication scheme, UAVs need to offload massive computing tasks to the cloud or the edge servers. In order to prevent these computing tasks from being offloaded to a single computing resource, we deployed a lightweight game algorithm to ensure that the three types of computing resources, namely local, edge and cloud, can maximize their effectiveness. The simulation results show that our communication scheme has only a small decrease in the SINR of UAVs network in the case of momentary communication interruption, and the SINR performance of our algorithm is higher than that of the original Q-learning algorithm.