The Journal of the Institute of Internet, Broadcasting and Communication
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v.22
no.3
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pp.83-91
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2022
This paper proposes a scalable hybrid P2P(peer-to-peer) cloud architecture for MMOGs(massively multiplayer online games) which includes load management schemes for each region. A game world is divided into several game regions and each game region is serviced by at least one peer(player) in this MMOG cloud environment. The load must be managed regionally to support smooth interactions among them even in the presence of a high concentration of players in a specific region. In the proposed architecture where an efficient and effective provisioning of resources is realized, it is suitable for players to interact with cloud servers effectively and it avoids bottlenecks of the current client-server MMOG architecture. This architecture also relieves a lot of computational power and network traffic, the load on the servers in the cloud by exploiting the capacity of the players. Simulation results show that the proposed hybrid P2P cloud architecture can reduce the considerable bandwidth at the server compared to the client server architecture as the available resources grow with the number of players in crowding or hotspots.
The wide-spread use of the broadband Internet service makes the cloud computing-based gaming service possible. A game program is executed on a cloud node and its live image is fed into a remote user's display device via video streaming. The user's input is immediately transmitted and applied to the game. The minimization of the time to process remote user's input and transmit the live image back to the user and thus satisfying the requirement of instant responsiveness for gaming makes it possible. However, the cost to build its servers can be very expensive to provide high quality 3D games because a general purpose graphics system that cloud nodes are likely to have for the service supports a single 3D application at a time. Thus, the server must have a technology of 'realtime multiple rendering' to execute multiple 3D games simultaneously. This paper proposes a new architecture of 2-tier servers of clouds nodes of which one group executes multiple games and the other produces game's live images. It also performs a few experimentations to prove the feasibility of the new architecture.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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v.8
no.5
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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.
Three-dimensional distributions of longwave radiation flux for the April-September 1998 period are generated from radiative transfer calculations using the GEWEX Asian Monsoon Experiment (GAME) reanalysis temperature and humidity profiles and International Satellite Cloud Climatology Project (ISCCP) cloudiness as inputs to understand the effect of cloud radiative forcing in the monsoon season. By subtracting the heating of the clear atmosphere from the cloudy radiative heating, cloud-induced atmospheric radiative heating has been obtained. Emphasis is placed on the impact of horizontal gradients of the cloud-generated radiative heating on the Asian monsoon. Cloud-induced heating exhibits its maximum heating areas within the Indian Ocean and minimum heating over the Tibetan Plateau, which establishes the north-south oriented differential heating gradient. Considering that the differential heating is a ultimate source generating the atmospheric circulation, the cloud-induced heating gradient established between the Indian Ocean and the Plateau can enhance the strength of the north-south Hadley-type monsoon circulation. Cooling at cloud top and warming at cloud bottom, which are the vertical distributions of cloud-induced heating, can exert on the monsoon circulation by altering the atmospheric stability.
Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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2022.07a
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pp.509-510
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2022
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.
In this paper, we propose 3D cloud animation by cloud modeling method of 2D images retrieved from a meteorological satellite. First, on the satellite images, we locate numerous control points to perform thin-plate spline warping analysis between consecutive frames for the modeling of cloud motion. In addition, the spectrum channels of visible and infrared wavelengths are used to determine the amount and altitude of clouds for 3D cloud image reconstruction. Pre-integrated volume rendering method is used to achieve seamless inter-laminar shades in real-time using small number of slices of the volume data. The proposed method could successfully construct continuously moving 3D clouds from 2D satellite images at an acceptable speed and image quality.
In recent years, dynamic collaboration (DC) among cloud providers (CPs) is becoming an inevitable approach for the widely use of cloud computing and to realize the greatest value of it. In our previous paper, we proposed a combinatorial auction (CA) based cloud market model called CACM that enables a DC platform among different CPs. The CACM model allows any CP to dynamically collaborate with suitable partner CPs to form a group before joining an auction and thus addresses the issue of conflicts minimization that may occur when negotiating among providers. But how to determine optimal group bidding prices, how to obtain the stability condition of the group and how to distribute the winning prices/profits among the group members in the CACM model have not been studied thoroughly. In this paper, we propose to formulate the above problems of cooperative negotiation in the CACM model as a bankruptcy game which is a special type of N-person cooperative game. The stability of the group is analyzed by using the concept of the core and the amount of allocationsto each member of the group is obtained by using Shapley value. Numerical results are presented to demonstrate the behaviors of the proposed approaches.
Journal of the Korea Institute of Military Science and Technology
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v.23
no.6
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pp.542-553
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2020
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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v.16
no.11
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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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