상황확률을 이용한 클러스터링기반 플로킹 (Clustering-Based Flocking Using Context Probability)

서지정보

· 발행기관 : 한국정보기술학회
· 수록지 정보 : 한국정보기술학회논문지 / 7권 / 6호 / 217 ~ 224페이지
· 저자명 : 김형일

초록

애니메이션이나 게임에서 대규모 군중들을 묘사하면 시스템 자원을 많이 사용한다는 단점이 있으며, 이러한 문제점을 해결하기 위해 플로킹 기법이 제안되었다. 플로킹은 군중에 속한 보이드들이 실시간적 환경변화에 반응하는 기법이며, 플로킹에서 보이드들의 행동을 제어할 때는 기본적인 행동규칙을 랜덤하게 이용한다. 그러므로 플로킹은 보이드들의 상태정보를 지속적으로 유지하지 않기 때문에 시스템 자원에 대한 사용량이 적다. 그러나 플로킹에서는 보이드들의 행동제어를 랜덤하게 결정하기 때문에 현실에 맞지 않는 보이드들의 행동이 발생하기도 한다. 부자연스러운 보이드들의 행동은 사용자의 흥미를 떨어뜨린다. 본 논문에서는 이와 같은 플로킹의 문제점을 해결하기 위해 상황확률을 이용한 클러스터링기반 플로킹을 제안한다. 상황확률을 이용한 클러스터링기반 플로킹을 대규모 군중에 적용하면 집단 특성에 맞게 보이드들이 자연스럽게 이동한다. 몇 가지 실험을 통해 제안된 기법의 효과를 확인하였다.

영어초록

The flocking method proposed here is one way of overcoming the shortcomings that may arise in the use of many system recourses when depicting a large-scale flock in animation or games. In the flocking method, the boid included in the flock responds to real-time environment change. Basic behavioral rules are used randomly when controlling the behaviors of the boid in flocking. Therefore, as flocking does not continuously maintain the information of the boid conditions, it uses few system resources. Behaviors of the boid, however, cannot match the real situation as they are randomly decided in the flocking and unnatural boid behavior decreases interest on the part of users. In this paper, we propose a clustering-based flocking using context probability to overcome the problems in flocking. When clustering-based flocking using context probability is applied to a large-scale flock, boids move naturally according to the characteristics of the group. Several experimental results that show the effectiveness of the proposed method are also presented.

참고자료

· 없음