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논문 기본 정보

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학술저널
저자정보
Chayoung Kim (경기대학교) Jung-min Park (홍익대학교) Hye-young Kim (홍익대학교)
저널정보
한국게임학회 한국게임학회 논문지 한국게임학회 논문지 제17권 제5호
발행연도
2017.10
수록면
103 - 111 (9page)
DOI
10.7583/JKGS.2017.17.5.103

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많은 사용자가 함께 즐기는 온라인 게임(MMOGs)에서 IoT의 확장은 서버에 엄청난 부하를 지속적으로 증가시켜, 모든 데이터들이 Big-Data화 되어가는 환경에 있다. 이에 본 논문에서는 딥러닝 기법 중에서 가장 많이 사용되는 Sparse Autoencoder와 이미 잘 알려진 부하분산 알고리즘(ProGReGA-KF)을 결합한다. 기존 알고리즘 ProGReGA-KF과 본 논문에서 제안한 알고리즘을 이동 안정성으로 비교하였고, 제안한 알고리즘이 빅-데이터 환경에서 좀 더 안정적이고 확장성이 있음 시뮬레이션을 통해 보였다.

목차

요약
ABSTRACT
1. Introduction
2. Related Works
3. The proposed Algorithm
4. Performance Evaluation
5. Conclusion
REFERENCES

참고문헌 (13)

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