• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2012년도 추계학술대회
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• pp.458-459
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• 2012

현재 스마트폰의 발전에 힘입어 고품질의 컨텐츠가 많이 개발되고 있고, 과거 피쳐폰에서는 제작이 매우 힘들었던 3D 게임이 현재 스마트 폰에서는 보편적으로 사용되며 사용자들의 기대를 만족시켜주고 있다. 본 논문에서는 스마트폰 게임의 특성에 맞게 저수준 개발 도구보다 상대적으로 개발 시간 대비 고품질의 게임을 개발할 수 있는 게임 엔진을 이용하여 제작한다. 게임엔진에서 제공하는 고품질 셰이딩 처리, 최적화 기능 등을 사용한 게임 설계 및 개발 방법 설명한다.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제9권8호
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• pp.2854-2874
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• 2015

This paper presents a game theoretic approach to analyze the public goods (PGs) allocation in peer-to-peer (p2p) networks. In order to reduce the free-riders and promote the cooperation among peers, we propose an incentive mechanism with cooperation-based game theory. In this paper, we regarded the contributed resources by cooperators as public goods (PGs). We also build the PGs allocation in P2P networks to be the optimization problem, and the optimal solution of PGs allocation satisfies the Bowen-Lindahl-Samuelson equilibrium. Firstly, based on the subscriber mechanism, we analyze the feasibility and prove the validity, which can achieve Nash equilibrium. However, this strategy cannot meet to Bowen-Lindahl-Samuelson equilibrium as the free-riders do not pay with their private goods for consuming the PGs. Secondly, based on the Walker mechanism, we analyze the feasibility and prove the validity for the same allocation problem, which meets to Bowen-Lindahl-Samuelson equilibrium and achieves Pareto efficiency within cooperative game. Simulations show that the proposed walker mechanism can significantly improve the network performance of throughout, and effectively alleviate free-riding problem in P2P networks.

• 한국게임학회 논문지
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• 제8권1호
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• pp.79-90
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• 2008

본 논문에서는 동기 기반의 계층적 행동 계획 시스템을 제안한다. 가상 시뮬레이션 게임 환경에서 에이전트는 행동 계획 시스템을 통해 적합한 행동을 선택하게 된다. 행동 선택 시스템은 동기를 추출하고 목표를 선택하고 행동을 생성하고 최적화를 수행한다. 동기를 평가할 때 갑작스럽게 발생하거나 누적된 이벤트에 대해 계산한다. 동기를 선택할 때는 확률 분포를 사용하여 무작위로 선택한다. 계층적 목표 트리를 탐색한 후에 목표를 실행할 수 있다. 행동들을 비교한 후 가장 적합한 행동을 선택하게 된다. 선택을 할 때 안전도 값과 만족도 값을 비교하여 최적화된 행동을 선택한다. 본 연구에서 제안한 시스템을 식당경영 게임에 적용했다.

• IEIE Transactions on Smart Processing and Computing
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• 제1권1호
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• pp.50-64
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• 2012

Quality of Service (QoS) and fairness considerations are undoubtedly essential parameters that need to be considered in the design of next generation scheduling algorithms. This work presents a novel game theoretic cross-layer design that offers optimal allocation of wireless resources to heterogeneous services in Orthogonal Frequency Division Multiple Access (OFDMA) networks. The method is based on the Axioms of the Symmetric Nash Bargaining Solution (S-NBS) concept used in cooperative game theory that provides Pareto optimality and symmetrically fair resource distribution. The proposed strategies are determined via convex optimization based on a new solution methodology and by the transformation of the subcarrier indexes by means of time-sharing. Simulation comparisons to relevant schemes in the literature show that the proposed design can be successfully employed to typify ideal resource allocation for next-generation broadband wireless systems by providing enhanced performance in terms of queuing delay, fairness provisions, QoS support, and power consumption, as well as a comparable total throughput.

• 한국콘텐츠학회:학술대회논문집
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• 한국콘텐츠학회 2006년도 춘계 종합학술대회 논문집
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• pp.172-176
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• 2006

게임이 실행될 때 로딩이라는 과정을 거치게 되는데 이 때 텍스처는 게임의 실행 파일 외부에 따로 저장되어 있는 이미지 파일을 불러오게 되는 형태를 취하는 경우가 많다. 이에 이미지 파일의 저장 형식에 따라 로딩 시간이 달라지는 현상이 생기는데 본 연구에서는 다양한 저장형식에 따라 텍스처 파일의 로딩 시간과 저장 용량이 어느 정도 차이가 나는지를 확인해 보고 그 결과를 토대로 텍스처 사용에 대한 최적의 방법을 제시하고자 한다.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제11권7호
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• pp.3413-3430
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• 2017

With the fast increasing popularity of mobile services, ubiquitous mobile devices with enhanced sensing capabilities collect and share local information towards a common goal. The recent Mobile Crowd Sensing (MCS) paradigm enables a broad range of mobile applications and undoubtedly revolutionizes many sectors of our life. A critical challenge for the MCS paradigm is to induce mobile devices to be workers providing sensing services. In this study, we examine the problem of sensing task assignment to maximize the overall performance in MCS system while ensuring reciprocal advantages among mobile devices. Based on the overlapping coalition game model, we propose a novel workload determination scheme for each individual device. The proposed scheme can effectively decompose the complex optimization problem and obtains an effective solution using the interactive learning process. Finally, we have conducted extensive simulations, and the results demonstrate that the proposed scheme achieves a fair tradeoff solution between the MCS performance and the profit of individual devices.

• International journal of advanced smart convergence
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• 제13권2호
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• pp.7-15
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• 2024

6G network technology represents the next generation of communications, supporting high-speed connectivity, ultra-low latency, and integration with cutting-edge technologies, such as the Internet of Things (IoT), virtual reality, and autonomous vehicles. These advancements promise to drive transformative changes in digital society. However, as technology progresses, the demand for efficient data transmission and energy management between smart devices and network equipment also intensifies. A significant challenge within 6G networks is the optimization of interactions between satellites and smart devices. This study addresses this issue by introducing a new game theory-based technique aimed at minimizing system-wide energy consumption and latency. The proposed technique reduces the processing load on smart devices and optimizes the offloading decision ratio to effectively utilize the resources of Low-Earth Orbit (LEO) satellites. Simulation results demonstrate that the proposed technique achieves a 30% reduction in energy consumption and a 40% improvement in latency compared to existing methods, thereby significantly enhancing performance.

• 한국게임학회 논문지
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• 제11권1호
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• pp.147-157
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• 2011

웹캠은 영상 데이터의 전송시간을 줄이기 위해 메모리 정렬은 고려하지 않는다. 메모리 정렬이 되지 않은 영상 데이터는 GPU에서 처리하기 부적합하며 고속의 영상처리를 위해서는 GPU에서 메모리 최적화가 가능한 색상 형식으로 변환되어야 한다. 본 논문은 웹캠 영상의 색상 형식 변환을 NVIDIA CUDA를 이용하여 가속하는 최적화 기법을 제안한다. 메모리 접근과 쓰레드 구성에 대한 최적화를 진행하였고, 제안하는 구조의 성능 측정과 최적화 정도를 분석하기 위해 GPU 메모리와 연산의 성능을 제한하여 실험하였다. 그 결과 최적화 방법에 따라 최대 68% 이상 성능이 향상됐다.

• 한국항공우주학회지
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• 제40권3호
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• pp.215-221
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• 2012

본 논문에서는 추적-회피 게임에서 추적자의 추적성능을 향상시키기 위한 최적화 기법을 소개한다. 제한된 공간상에서 추적자는 도망자를 빠른 시간 내에 찾아내고 잡기 위해 확률맵을 생성하고 그 확률정보를 토대로 탐색한다. 추적자는 기존 global-max와 local-max의 장점을 취한 hybrid 추적방식을 사용하는데 이 추적방식은 global-max와 local-max 성향을 조절하는 가중치를 갖는다. 따라서 상황별 최적의 가중치를 찾기 위해 에피소드 매개변수 최적화 알고리즘을 제안하였다. 이 알고리즘은 가중치에 대한 다수의 추적-회피 게임 에피소드를 반복적으로 수행하는 동안 강화학습을 통해 보상을 누적한 후 해당 가중치의 평균보상을 최대화 하는 방향으로 황금분할법을 사용하여 최적의 가중치를 찾는다. 이 최적화 기법을 이용하여 여러 상황별 최적 추적정책을 찾기 위해 도망자 수와 공간의 크기를 변화시켜가며 각각 최적화를 수행하였고 그 결과를 분석하였다.

• 한국융합학회논문지
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• 제13권4호
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• pp.17-24
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• 2022

비트코인은 정부나 금융기관에 의존되어 있지 않은 전자 거래를 지향하며 만들어진 peer-to-peer 방식의 암호화폐이다. 비트코인은 최초 발행 이후 거대한 블록체인 금융 시장을 생성했고, 이에 따라 기계 학습을 이용한 비트코인 가격 데이터를 예측하는 연구들이 활발해졌다. 그러나 기계 학습 연구의 비효율적인 Hyper-parameter 최적화 과정이 연구 진행에 있어 비용적인 측면을 악화시키고 있다. 본 논문은 LSTM(Long Short-Term Memory) 층을 사용하는 비트코인 가격 예측 모델에서 가장 대표적인 Hyper-parameter 중 Timesteps, LSTM 유닛의 수, 그리고 Dropout 비율의 전체 조합을 구성하고 각각의 조합에 대한 예측 성능을 측정하는 실험을 통해 정확한 비트코인 가격 예측을 위한 Hyper-parameter 최적화의 방향성을 분석하고 제시한다.