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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
박정민 김혜영 (홍익대학교) 조성현 (홍익대학교)
저널정보
한국게임학회 한국게임학회 논문지 한국게임학회 논문지 제19권 제3호
발행연도
2019.6
수록면
5 - 14 (10page)
DOI
10.7583/JKGS.2019.19.3.5

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게임 서버는 분산 서버를 기본으로 하고 있다. 분산 게임서버는 서버의 작업 부하를 분산하기 위한 일련의 알고리즘에 의해 각 게임 서버의 부하를 일정하게 나누어서 클라이언트들의 요청에 대한 서버의 응답시간 및 서버의 가용성을 효율적으로 관리한다. 본 논문에서는 시뮬레이션 환경에서 기존 연구 방식인 Greedy 알고리즘과, Reinforcement Learning의 한 줄기인 Policy Gradient 중 PPO(Proximal Policy Optimazation)을 이용한 부하 분산 Agent를 제안하고, 시뮬레이션 한 후 기존 연구들과의 비교 분석을 통해 성능을 평가하였다.
#Load balance(부하분산) #Game server(게임서버) #Reinforcement Learning(강화학습)

목차

요약
ABSTRACT
1. 서론
2. 관련 연구
3. 제안 기법
4. 구현 및 성능 평가
5. 결론 및 향후 연구방향
REFERENCES

참고문헌 (13)

참고문헌 신청
Dongil Shin / 2000 / A Research on Implementation of Load Balancing Middleware for the Onlie Game Server / The Korean Institute of Information Scientists and Engineers 27(2-1):178~180 google schola .H. Yang / 2001 / Technical Trend of Online Game Server / Electronics and Telecommunications Trends 16(4):14~22 google schola Lim Soo Jung / 2010 / Network analysis in 3D MMORPG online games google schola Kang Jung Joong / 2005 / Online Game Server / Game Academy at Korea Game Industry Development Institute :8~16 google schola 최종관 / 2012 / MMORPG 서버를 위한 게임 사용자 중심의 부하 분산 기법에 관한 연구 / 한국게임학회 논문지 12(3):69~76 dbpia

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