스마트폰의 보급으로 빠르게 성장한 인터넷 시장은 다양한 정보를 쉽고 빠르게 접할 수 있게 되었고 많은 사람들이 찾아보는 실시간 스트리밍 또한 빠른 속도로 성장하였다. 실시간 스트리밍이 알려지고 성장하기까지는 긴 시간이 걸리지 않았으며 현재까지도 급격하게 성장하고 있는 추세이다. 본 논문에서는 글로벌 대표 기업들이 클라우드 기반의 게임 플랫폼 시스템을 제시하고 있는 반면 국내 기업들의 상황은 그렇지 못하고 있는 부분에 대해서 게임 플레어들의 스트리밍 기반의 게임 구입 선호도 설문을 통해 국내 게임 마케팅에 스트리밍 기반의 게임 판매 전략에 중요성을 제시하고자 한다.
Unreal Engine 5의 Level Streaming 기능은 플레이어가 플레이 도중 메모리에 Map을 로드/언 로드하는 등의 작업을 처리하는 기능이다. 이때 Level Streaming은 커다란 Map의 당장 필요한 부분에만 메모리에 로드하고, 렌더링하여 특히 Seamless Open world 장르에서 많이 사용된다. 본 논문에서 제안하는 방식은 이 Level Streaming 기능을 이용하여 현재 개발 진행 중인 Rogue-Like 장르 게임에서 비동기 방식의 로딩 화면과 Stage 전환을 통해 좀 더 부드러운, 즉 더 높은 Frames per Second(fps)를 플레이어에게 제공하기 위한 새로운 스테이지 시스템의 구현방식을 연구한다.
본 연구는 인터넷 개인방송의 이용동기와 수용자특성(초기수용자, 후기수용자)에 따른 만족도의 차이를 분석하였다. 이를 위해 아프리카TV(AfreecaTV)를 이용하는 10~30대 283명을 대상으로 설문을 실시하였으며, 다음과 같은 결과를 도출하였다. 분석결과 사용자의 하루 평균 사용시간은 이용 동기에 긍정적인 영향을 미쳤으며, 수용자특성에 따른 인구통계학적 특성차이에서는 학력에서만 차이가 있는 것으로 나타났다. 또한 만족도는 초기수용자의 경우 여가습관, 커뮤니케이션, 오락성, 접근성이 후기수용자는 접근성, 신뢰성, 여가습관, 최신성이 유의미한 요인으로 나타났다.
클라우드 시스템을 이용하여 스트리밍 게임 서비스를 제공하는 것은 많은 유리한 점이 있지만, 씬 클라이언트에서 표시 지연(Presentation latency)이 발생한다는 문제점도 갖고 있다. 게임은 사용자의 입력에 즉각적으로 반응해야 하는 특성을 갖는 서비스이므로 씬 클라이언트에서의 표시 지연은 다른 이슈에 비해 중요한 문제이다. 본 연구에서는 서버와 씬 클라이언트 사이에서의 표시 지연을 감소시키는 방법을 제안한다. 이를 위해, 서버 단에서는 서버와 씬 클라이언트의 영상포맷 일치화, 미디어 타입에 따른 인코딩 포맷 변경, 동기화를 위해 주기적으로 클럭을 전송하도록 하는 것을 해결 방안으로 제안한다. 그리고 씬 클라이언트 단에서는 패킷화 과정에서 명령어 수 절감, 암호화 과정에서 가벼운 알고리즘 사용, 압축해제 과정에서 하드웨어 디코딩 개선을 해결 방안으로 제안한다. 이를 실제 상용화 수준까지 개발된 게임 서비스 시스템에 적용하여 검증 하였는데, 수백 ms 정도의 상당한 표시 지연 감소를 통해 허용 가능한 수준인 100ms까지 표시 지연 감소가 가능함을 확인하였다.
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.
본 논문은 클라우드 컴퓨팅 환경에서 새로운 네트워크 적응적 N-스크린 게임 시스템을 설계 및 구현하였다. 목표하는 시스템은 클라우드 서버에서 연산된 게임 화면을 가정에 설치된 게임서버를 통해 한대 이상의 게임 단말로 전송해야 한다. 하지만, 하나의 게임 영상을 가지고 서로 다른 해상도를 가진 N-스크린을 지원하는 것은 어렵고, 무선 네트워크에서의 게임 사용자 이동은 영상 화질을 저하시킨다. 따라서, 본 논문은 스케일러블 비디오 코딩 기술과 채널 코드 기술인 랩터 코드를 이용하여 네트워크 적응적 게임 영상 추출 및 전송 기술을 개발하였다. 실제 게임 영상을 이용한 시뮬레이션 결과는 제안하는 영상 기술의 효율성을 입증한다.
Han, Longzhe;Nguyen, Dinh Han;Kang, Seung-Seok;In, Hoh Peter
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제8권11호
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pp.3775-3788
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2014
With the increasing number of the wireless and mobile networks, the way that people use the Internet has changed substantively. Wireless multimedia services, such as wireless video streaming, mobile video game, and mobile voice over IP, will become the main applications of the future wireless Internet. To accommodate the growing volume of wireless data traffic and multimedia services, cognitive radio (CR) and Information-Centric Network (ICN) have been proposed to maximize the utilization of wireless spectrum and improve the network performance. Although CR and ICN have high potential significance for the future wireless Internet, few studies have been conducted on collaborative operations of CR and ICN. Due to the lack of infrastructure support in multi-hop ad hoc CR networks, the problem is more challenging for video streaming services. In this paper, we propose a Cross-layer Video Streaming Mechanism (CLISM) for Cognitive Radio Ad Hoc Information Centric Networks (CRAH-ICNs). The CLISM included two distributed schemes which are designed for the forwarding nodes and receiving nodes in CRAH-ICNs. With the cross-layer approach, the CLISM is able to self-adapt the variation of the link conditions without the central network controller. Experimental results demonstrate that the proposed CLISM efficiently adjust video transmission policy under various network conditions.
기존 PC 패키지 게임의 경우에는 제작 비용과 유통 비용이 높고 인터넷을 통한 불법 복제가 많이 발생되었다. 그래서, 이를 막기 위한 방법으로 인터넷으로 게임 컨텐츠를 받아서 게임을 플레이 하는 주문형 게임(Games On Demand)에 관한 서비스가 시도되고 있다. 그러나, 현재 국내에서는 주문형 게임 서비스에 관한 연구가 부족하다. 따라서, 본 논문에서는 주문형 게임을 정의하고 이를 제공하기 위한 구조를 분석한다. 그리고 국내를 중심으로 주문형 게임의 서비스 현황을 기술하고 이에 대한 문제점과 해결 방향을 연구한다. 본 연구는 주문형 게임을 제공하려는 업체에게 유익한 자료가 될 수 있다.
최근 게임 산업의 발달과 게임 방송에 대한 사람들의 관심이 많아짐에 따라 기존 게이머들이 아닌 사람들도 게임에 관심을 많이 보이고 있고, 게임 구매로 이어지고 있다. 하지만, 일반 사용자가 매일 수십 개씩 발매되는 게임 중에 어떤 게임이 자신이 재밌게 즐길 수 있는 게임인지를 판단하기 어렵다. 따라서 게임 판매 플랫폼에서 게임 추천 기능을 갖추고 있지만 그들의 매출 증가를 위한 수단으로 사용되어 그들의 할인 제품이나 신제품에 초점을 맞춰 추천을 해주기 때문에 추천 시스템의 정확도가 낮다. 이러한 이유 때문에 본 논문에서는 사용자에 대한 추천 만족도를 높이고 사용자 경험을 적절히 반영한, 사용자가 남긴 평점을 기반으로 한 게임 추천 시스템을 구성하였다. 시스템에서는 협력 필터링을 이용한 예상 평가 점수 기능과 나이브 베이지안을 이용한 게임 추천 기능을 구현하여 사용자에게 빠르고 정확한 추천을 할 수 있도록 구현하였다. 결과적으로 예상 평점 알고리즘의 경우 2.4초의 처리 속도와 평균 72.1퍼센트의 정확도를 얻었고, 게임 추천 알고리즘의 경우 75.187퍼센트의 정확도를 얻어 사용자에게 빠르고 정확한 추천 결과를 제시 할 수 있었다.
최근 영화, 드라마, 뮤직비디오 등의 다양한 스트리밍 비디오들이 웹을 통해 널리 퍼져나가고 있다. 기존의 스트리밍 비디오 서비스는 사용자에 따른 동영상 서비스 제한에 대해 소극적이고, 동영상 전체에 일관적인 제한을 가하는 방법을 사용하고 있다. 본 연구에서는 하나의 동영상에 대해 다양한 연령의 사용자들이 접근하는 것을 허용하나 동영상의 특정 장면에 대해서는 접근을 제한하는 방법을 제시하고자 한다. 이를 위해 먼저 히스토그램 기법을 사용하여 하나의 비디오를 여러 개의 장면들로 나눌 것이다. 각 장면에 대해 선정성에 기초한 접근 수준을 제시할 것이다. 마지막으로 각 장면의 접근 수준을 나타내는 비디오 색인 작업이 실행되어 비디오 상영시 접근 제한이 정해진 장면들은 마스크를 사용하여 문제의 장면이 보이지 않도록 가릴 것이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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