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        1.
        2010.03 KCI 등재 구독 인증기관 무료, 개인회원 유료
        본 논문은 공간분할에 기초한 무리 짓기 알고리즘에서 적절한 분할의 크기를 제시한다. 이것은 공간분할에 기초한 무리 짓기의 알고리즘의 성능이 에이전트의 수, 이웃 에이전트들의 수뿐만 아니라 분할의 크기에도 의존하기 때문이 다. 에이전트 수 및 이웃 에이전트들의 수는 게임 환경에 의하여 고정되는 반면, 분할의 크기는 게임 환경에 관계없이 선택될 수 있기 때문에 최적화가 가능하다. 이를 위하여, 공간분할에 기초한 무리 짓기 알고리즘의 성능은 시간 복잡 도 및 실험적 방법을 통하여 다양한 분할의 크기에 따라 분석되었다. 분석 결과는 대부분의 3D 환경에서 분할의 크기 가 에이전트의수 일 때 좋은 성능을 얻을 수 있음을 보였다.
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        2.
        2013.08 KCI 등재 서비스 종료(열람 제한)
        3D 게임에서 충돌 탐지를 효과적으로 하기 위해 구성하는 공간 분할 트리는 분할 평면을 결정하는데 트리 밸런스와 분할 평면과 겹치는 폴리곤의 개수 등을 고려해야 한다. 본 논문에서는 3D 게임 공간 분할 트리에서 트리 빌드 조건에 대한 가중치를 제어하는 휴리스틱 알고리즘을 제안하였다. 가중치의 변화에 따라서 트리 빌드 시간, 분할 평면과 겹치는 폴리곤을 쪼갤 때 시각적 불일치를 유발할 수 있는 T-junction 의 제거 시간, 트리 밸런스에 따른 렌더링 속도(frame per second) 등을 3D 게임 시뮬레이션을 통하여 분석하였다.
        3.
        2009.04 KCI 등재 서비스 종료(열람 제한)
        논문에서는 무리 짓기에 대한 공간분할 방법의 성능을 개선하는 알고리즘을 제안한다. 핵심 개념은 무리 속에서 움직이는 개체인 보이드가 지속적으로 자신의 방향과 위치를 변경시키나 자신의 다음 방향의 결정에 영향을 주는 k개의 가장 가까운 이웃인 kNN은 자주 바뀌지 않는다는 사실을 이용하여 성능을 개선하는 것이다. 본 논문에서 이전의 kNN을 이용하여 새로운 kNN이 변경되었는지를 판별하는 방법이 제안되었고, 제안된 방법의 정당성은 정리를 통하여 증명되었다. 제안된 방법은 구현되었으며, 기존의 공간분할 방법과 성능이 비교되었다. 비교 결과로부터 제안된 알고리즘이 초당 프레임 수 관점에서 기존의 알고리즘보다 약 30% 개선 효과를 주는 것을 알 수 있었다.