KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제13권11호
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pp.5631-5652
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2019
The existing defense strategy selection methods based on game theory basically select the optimal defense strategy in the form of mixed strategy. However, it is hard for network managers to understand and implement the defense strategy in this way. To address this problem, we constructed the incomplete information stochastic game model for the dynamic analysis to predict multi-stage attack-defense process by combining Bayesian game theory and the Markov decision-making method. In addition, the payoffs are quantified from the impact value of attack-defense actions. Based on previous statements, we designed an optimal defense strategy selection method. The optimal defense strategy is selected, which regards defense effectiveness as the criterion. The proposed method is feasibly verified via a representative experiment. Compared to the classical strategy selection methods based on the game theory, the proposed method can select the optimal strategy of the multi-stage attack-defense process in the form of pure strategy, which has been proved more operable than the compared ones.
무선 네트워크기술의 발전으로 사용자들은 다양한 네트워크를 쉽게 사용하며 다양한 서비스를 이용할 수 있지만, 서비스 제공자들은 서비스의 질을 개선하고 네트워크 자원을 효율적으로 관리하여야 한다. 본 논문에서는 그레이 관계 분석(GRA)과 게임이론을 결합하여 효율 무선자원관리(RRM) 방안을 제시한다. 첫 번째 단계에서, GRA 방법을 이용하여 네트워크 선호도를 나타내는 GRC를 구하고, 두 번째 단계에서는 내쉬 균형점을 찾아 네트워크 제공자에게 최대 보상을 제공하는 서비스를 선택한다. 한 개의 WiMAX와 2개의 WLAN이 공존하는 이종 무선 환경에서, 4개의 응용서비스중 하나를 요청하는 서비스들을 처리하기 위해 게임은 반복적으로 수행하였다. 시뮬레이션 결과, WiMAX, WLAN 1과 WLAN 2의 게임에서, 각 경기자들은 각각 93, 90.6과 92.8로 최대 보수를 얻는 것을 알 수 있었다. 결과적으로 제안된 시스템은 이종 네트워크에서 사용자 서비스 요청이 있을 때, 네트워크 운용자의 보수를 최대로 할 수 있는 효과적인 자원관리 방법임을 알 수 있었다.
현재 복잡한 가상전장 환경을 표현하기 위해 많은 수의 시뮬레이터들을 연결한 분산 컴퓨팅 기반의 워게임 시뮬레이션이 이용되고 있다. 모의 결과를 도출하기 위해 네트워크상의 각 시뮬레이터들은 중앙 모의 서버에 주기적으로 메시지를 송수신하게 된다. 이러한 네트워크 트래픽은 전체 시스템 성능저하의 직접적인 원인이 된다. 따라서 본 논문에서는 분산 워게임 시뮬레이션 시 발생되는 네트워크 트래픽을 제어하기 위한 시스템 및 방법을 제안한다. 제안된 시스템은 메시지 수신 시 해당 모의 개체의 이동거리를 측정하고 이를 거리 임계값과 비교하여 해당 메시지를 필터링한다. 거리 임계값은 네트워크 트래픽 및 위치 오차와 같은 시스템 조건에 따라 조절된다. 그리고 모의 개체의 위치를 예측함으로써 메시지 필터링 시 발생되는 위치오차를 최소화한다. 실험 결과는 제안된 시스템이 분산 시뮬레이션 시스템의 네트워크 트래픽을 감소시키고 메시지 필터링에 따른 모의 개체의 위치 오차를 줄이는 데 매우 효과적이라는 것을 입증한다.
본 연구는 언어 네트워크 분석을 활용하여 기능성 아이템과 장식용 아이템, 두 집단 간의 아이템 중요도 및 과금에 대한 생각을 연구하였다. 분석 결과로는 기능성 아이템을 구매하는 유저는 유료 아이템을 구매할 때 경쟁에 영향을 줄 수 있는 전투력과 능력치 요소가 함유된 유료 아이템의 영향을 많이 받는 것으로 나타났다. 이에 반해 장식용 아이템을 구매하는 유저는 자기만족감을 최우선으로 여기며, 캐릭터의 외형 변화를 통한 치장과 이러한 치장용 아이템 수집욕을 중시하는 것으로 나타났다. 또한 이들은 결과에 영향을 미치지 않는 아이템 구매를 통해 게임의 재미를 느끼고 있었으며, 나아가 게임 캐릭터를 통해 자기 자신의 투영과 '또 다른 나'를 인식했다,
Network externality can be defined as the effect that one user of a good or service has on the value of that product to other people. When a network externality is present, the value of a product or service is dependent on the number of others using it. There exist asymmetries in network externalities between the online and traditional offline marketing channels. Technological capabilities such as interactivity and real-time communications enable the creation of virtual communities. These user communities generate significant direct as well as indirect network externalities by creating added value through user ratings, reviews and feedback, which contributes to eliminate consumers' concern for buying products without the experience of 'touch and feel'. The offline channel offers much less scope for such community building, and consequently, almost no possibility for the creation of network externality. In this study, we analyze the effect of network externality on the competition between online and conventional offline marketing channels using game theory. To do this, we first set up a two-period game model to represent the competition between online and offline marketing channels under network externalities. Numerical analysis of the Nash equilibrium solutions of the game showed that the pricing strategies of online and offline channels heavily depend not only on the strength of network externality but on the relative efficiency of online channel. When the relative efficiency of online channel is high, the online channel can greatly benefit by the network externality. On the other hand, if the relative efficiency of online channel is low, the online channel may not benefit at all by the network externality.
In this study, a real-time simulation method for the phenomena, which are too complex to be simulated during real-time computer games, was proposed based on the neural network. The procedure of proposed method is to 1) obtain correlation data between input parameters and output parameters by mathematical modeling, code analyses, and so on, 2) train the neural network with the correlation data, 3) and insert the trained neural network in a game program as a simulation module. For the case that the number of the input and output parameters is too high to be analyzed, a method was proposed to omit parameters of little importance. The method was successfully applied to severe accidents of nuclear power plants, reflecting that the method was very effective in real time simulation of complex phenomena.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제8권12호
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pp.4293-4304
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2014
In order to ensure the wireless connectivity and seamless service to mobile users, the next generation network system will be an integration of multiple wireless access networks. In a heterogeneous wireless access system, bandwidth allocation becomes crucial for load balancing to avoid network congestion and improve system utilization efficiency. In this article, we propose a new dynamic bandwidth allocation scheme for hierarchical wireless network systems. First, we derive a multi-objective decision criterion for each access point. Second, a bargaining strategy selection algorithm is developed for the dynamic bandwidth re-allocation. Based on the intervenient Stackelberg game model, the proposed scheme effectively formulates the competitive interaction situation between several access points. The system performance of proposed scheme is evaluated by using extensive simulations. With a simulation study, it is confirmed that the proposed scheme can achieve better performance than other existing schemes under widely diverse network environments.
Interference in device-to-device (D2D) communication underlaying cellular network needs to be elaborately investigated because of channel sharing. The objective is to improve the quality of D2D communications while maintaining high performance for cellular users. In this paper, we solve the above problem by jointly considering channel allocation and power control using coalition formation game. Our cooperative game theoric approach allows to enhance network-wide performance. We design a merge-and-split algorithm to deal with the complexity of the combinatorial structure in coalition formation problem. The analytical and numerical results show that our algorithm converges to a stable point which achieves high network performance.
본 논문은 게임화된 광고 플랫폼으로서 소셜 네트워크 게임을 활용하는 방안에 대하여 연구하고자 진행되었다. 아이폰이 세상에 소개된 후 스마트폰 시장은 급격한 성장을 이루었고, 스마트 폰 시장의 성장은 모바일을 통한 소셜 네트워크 서비스와 소셜 네트워크 게임의 시장의 성장으로 이어졌다. 이에 본 논문에서는 소셜 네트워크 게임을 게임화된 광고의 플랫폼으로 이용하여 효율적인 광고매체로 활용하는 방안에 대해 연구하였다. 이를 위해 기존의 띠 배너 형태의 모바일 광고 형태가 아닌 게임의 형식안에 자연스럽게 광고를 결합시킨 새로운 개념의 모바일 광고 모델을 위해 설계된 모바일 소셜네트워크 게임인 <레스토랑스타>의 사례를 분석해 보았다. 본 연구를 통하여 모바일 소셜 네트워크 게임의 광고 플랫폼으로서의 새로운 가능성을 모색할 수 있음을 알게 되었다.
소셜 네트워크 시스템의 발전과 통신기술의 발달로 인해 모바일 디바이스 사용자의 수는 나날이 증가하고 있다. 이로 인해 모바일 디바이스와 소셜 네트워크를 바탕으로 한 다양한 게임들이 개발되고 있다. 소셜 네트워크를 기반으로 한 모바일 게임의 대중적 인기는 남녀노소를 불문하고 증폭되고 있으며 그 시장성 역시 높이 평가되고 있다. 이 연구는 현재 가장 큰 인기를 얻고 있는 대표적 모바일 게임들을 선정하여 사례 연구와 인기 요인을 분석함으로써 소셜 네트워크와 모바일 디바이스를 활용한 교육용 콘텐츠 개발 가능성과 효율적인 활용 요소들을 제시하고자 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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