International journal of advanced smart convergence
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제12권2호
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pp.117-126
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2023
To improve the overall performance and realism of your game, it is important to calculate the trajectory of a projectile accurately and quickly. One way to increase realism is to use a ballistic model that takes into account factors such as air resistance, density, and wind when calculating a projectile's trajectory. However, the more these factors are taken into account, the more computationally time-consuming and expensive it becomes, creating a trade-off between overall performance and efficiency. Therefore, we present an optimal solution to find a balance between ballistic model accuracy and computation time. We perform ballistic calculations using numerical methods such as Euler, Velocity Verlet, RK2, RK4, and Akima interpolation, and measure and compare the computation time, memory usage (RSS, Resident Set Size), and accuracy of each method. We show developers how to implement more accurate and efficient ballistic models and help them choose the right computational method for their numerical applications.
현재 게임 비즈니스 모델의 흐름은 패키지에서 정액제, 정액제에서 부분유료화, 부분유료화에서 배틀패스로 변화하고 있다. 본 논문에서는 장르, 플랫폼 상관없이 배틀패스 비즈니스 모델을 채택하는 게임이 늘어가고 있는 추세에 배틀패스는 무엇이며 타 비즈니스 모델과는 달리 어떤 특징이 존재하기에 현재 비즈니스 모델의 변화를 주도하는지에 대해 설명한다. 또한 배틀패스 비즈니스 모델의 단점과 앞으로 우려되는 문제점을 설명함과 동시에 이에 따른 해결 방안을 제시한다.
게임의 발전에 따라 게임에 등장하는 NPC(Non-Player Character)들의 지능 또한 중요성을 더해 가고 있다. 단순히 이동하고 플레이어를 공격하기만 하는 수준을 넘어서 WPC들 역시 다양한 기술과 전술을 사용하는 것이 최근의 MMORPG 게임의 추세이다. 본 논문에서는 신경망과 유전자 알고리즘을 이용하여 롤플레잉 게임에 사용되는 캐릭터에게 학습 및 적응 능력을 부여하는 방법을 제안한다. 제안된 지능 캐릭터가 얼마나 게임의 규칙과 전술을 잘 학습하고 적응하는지를 살펴보기 위하여 본 논문에서는 간단한 게임 모델을 제작하여 실험하였다. 캐릭터는 탱커(Tanker), 딜러(Dealer), 힐러(Healer)의 3가지 종류가 있으며, 지능 캐릭터 집단은 신경망과 유전 알고리즘으로 학습되고 FSM으로 움직이는 적 캐릭터 집단과의 전투를 통해 학습한다. 실험 결과 지능 캐릭터가 전투를 통해 자신과 적의 능력에 따른 적절한 전투 방식을 스스로 학습하고, 게임 규칙의 변화에 적응하는 것을 볼 수 있었다.
최근, 대전 게임 분야에서, 가상 캐릭터들의 효과적인 설계를 위해 캐릭터의 승률을 효율적으로 예측할 수 있는 방법들이 매우 필요하다. 우리는 본 논문에서 이 문제를 해결하기 위해 시뮬레이션과 기계 학습을 결합하는 방법을 제안한다. 우선 대전 게임에서 가상 캐릭터의 대전 승률을 분석하기 위해서 시뮬레이션을 사용하고, 가상 캐릭터의 능력치에 따라서 승률을 예측하기 위해 회귀 모델에 기반한 기계 학습 기법을 적용한다. 제안한 기법으로 실험한 결과는 시뮬레이션 결과로 나온 승률과 기계 학습 기법이 예측한 승률이 거의 차이가 없다는 것을 확인하였다. 그리고 간단한 회귀 모델에 기반한 기계 학습으로도 실험에서 좋은 성능을 얻을 수 있었다.
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.
현업 데이터베이스 응답 속도가 점차 느려지는 원인을 찾기 위하여 데이터 비만도가 거기에 어떤 영향을 초래할 수 있는지에 대해 연구했다. 게임정보시스템을 대상으로 게임 데이터 인프라가 어느 정도 잘 갖추어져 있는지 분석함으로써 연구를 실행했다. 데이터 인프라 수준을 측정하는 다양한 방법이 있지만 본 논문에서는 정보시스템 데이터 설계 결과물을 놓고 실물 평가를 실시하였다. 데이터 모델링의 여러 단계 중 실존하는 게임정보시스템의 논리데이터모델 설계 산출물을 기준으로 새로 모델링 한 개체관계 모형도 비교 분석하였다. 데이터 인프라의 주요 지표가 되는 데이터 비만도가 게임정보시스템 전체 평균 60%에 달하여 기준치인 15%를 무려 45% 상회하는 것으로 나타났다. 본 논문에서 데이터모델링 절차를 수행한 후의 데이터 중복률은 41%로 나타나서 기존 모델의 64%에 비하여 23%의 개선효과를 가져왔다.
최근 게임 조작의 한 방법으로 사람이 직접 몸을 움직여 프로그램을 제어하는 체감형 게임이 증가하고 있다 체감형 게임 구현을 위한 탠저블 인터페이스는 가상 모델의 컨트롤을 실세계의 물체를 통해서 바로 조작할 수 있는 인터페이스이다. 탠저블 인터페이스의 한 형태인 디지털 데스크는 컴퓨터 디스플레이를 실제 책상 위에 프로젝션 화면을 만들어 가상 물체를 사람이 직접 조작할 수 있는 인터페이스를 제공한다. 본 연구에서는 게임 사용자들에게 체감형 게임을 통해 효과적인 유희적 경험을 제공하기 위해 탠저블 인터페이스의 한 형태인 디지털 데스크 상에서 땅따먹기 게임을 구현하였다. 고전의 게임에서는 배경 구성의 다양화를 추구할 수 없지만 컴퓨터를 이용하여 이를 개선할 수 있고, 본 게임에서는 Map 영상을 다양화하여 게임 사용자가 게임 난이도를 설정할 수 있고 게임 사용자에게 선택의 다양성을 제공 할 수 있다. 따라서 게임 사용자의 도전감과 만족감을 극대화하여 재미와 몰입감을 얻도록 구현된다.
일반적으로 비전기반 3차원 인체 포즈 인식 기술은 HCI(Human-Computer Interaction)에서 인간의 제스처를 전달하기 위한 방법으로 사용된다. 특수한 환경에서 단순한 2차원 움직임 포즈만 인식할 수 있는 2차원 포즈모델 기반 인식 방법에 비해 3차원 관절을 묘사한 포즈모델은 관절각에 대한 정보와 신체 부위의 모양정보를 선행지식으로 사용할 수 있어서 좀 더 일반적인 환경에서 복잡한 3차원 포즈도 인식할 수 있다는 장점이 있다. 이 논문은 인체의 3차원 관절 정보를 이용한 포즈 인식 기술을 인터페이스로 활용한 상호작용 게임 콘텐츠 개발에 관해 기술한다. 제안된 시스템에서 사용되는 포즈는 인체 관절 중 14개 관절의 3차원 위치정보를 이용해서 구성한 포즈 템플릿과 현재 사용자의 포즈를 비교해 인식된다. 이 방법을 이용하여 제작된 시스템은 사용자가 부가적인 장치의 사용 없이 사용자의 몸동작만으로 자연스럽게 게임 콘텐츠를 조작할 수 있도록 해준다. 제안된 3차원 인식 기술을 게임 콘텐츠에 적용하여 성능을 평가한다. 향후 다양한 환경에서 더욱 강건하게 포즈를 인식할 수 있는 연구를 수행할 계획이다.
본 논문은 축구경기에서 골인과 같은 중요한 장면을 영상처리 기술과 컴퓨터 그래픽 기술을 이용하여 3차원으로 재연할 수 있는 3차원 축구재연 시스템에 대해 소개한다. KBS 기술연구소에서는 축구경기 중계방송에서 시청자에게 새로운 영상을 제공하기 위해 Vplay라는 3차원 축구재연 시스템을 개발하였다. Vplay는 컴퓨터 그래픽을 이용하여 축구경기에서 흥미롭고 중요한 장면을 재연한다. Vplay는 입력 비디오 시퀀스로부터 색상정보를 기반으로 신수 영역을 추출하고, 전역 이동 추정 모델과 운동장 좌표 변환모델을 이용하여 운동장에서의 선수의 정확한 위치를 추정한다. 이 결과 데이터는 가상 캐릭터의 움직임을 생성하는 이동동작 생성기로 입력되어 가상 캐릭터의 기본적인 움직임을 자동 생성한다. 그리고 미리 제작된 동작과 모델 라이브러리를 통해서 빠르고 편리하게 중요 장면을 재연할 수 있다. Vplay는 빠른 제작시간을 요구하는 축구중계 생방송용으로 개발되었으며 지난 월드컵 경기와 아시안 게임에 효과적으로 활용하였다.
In this paper, we have investigated how transmission network constraints can be modeled in an electricity market equilibrium model. Under Cournot competition assumption, a game model is set up considering transmission line capacity constraints. Based on locational marginal pricing principle, market clearing is formulated as a total consumers# benefit maximization problem, and then converted to a conventional optimal power flow (OPF) formulation with a linearized transmission model. Using market clearing formulation, best response analysis is formulated and, finally, Nash equilibrium is formulated. In order for illustration, a numerical study for a four node system with two generating firms and two loads are presented.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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