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가상현실에서 메모리 오버헤드를 개선하기 위한 코루틴 활용 알고리즘 = Coroutine based Algorithms for reducing Memory overhead in Virtual Reality
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2017
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Korean
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KCI등재
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학술저널
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327-336(10쪽)
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차세대 플랫폼이 될 가상현실 기기의 성장에 따라 이제는 단순히 기기 뿐 아니라 VR을 위한 소프트웨어의 최적화가 성공의 관건이 되고 있다.
VR콘텐츠에서 최적화를 하지 않을 시 발생하는 오버헤드는 일반 앱 과 비교가 되지 않을 정도로 크다. 하지만 VR을 활용한 소프트웨어에서의 메모리 리소스 최적화에 대한 기법은 여전히 문제점으로 제기되고 있는 실정이다.
이에 본 논문에서는 3차원 유클리드 공간에서의 리지드바디의 기울기를 각 회전축을 중심으로 하는 세 개의 각도를 조합해 나타낸 오일러 각을 활용하여 컨트롤러의 시선처리를 위한 회전률을 개선하고, 유니티 엔진의 코루틴 메소드를 사용하여 CPU점유율을 낮출 수 있는 알고리즘을 개발하였다.
본 연구에서 실험한 업데이트와 코루틴 메소드의 비교 실험을 통하여, 코루틴의 사용이 리소스를 최적화 하고, 메모리 사용량을 줄였다는 것을 검증하였다. 이를 검증하기 위해 레이캐스트를 통한 충돌, 객체 분류와 이를 통해 씬 이 전환되는 과정을 프로토타입 으로 구현하고 실험함으로써, CPU의 점유율이 현저히 낮아지는 것을 확인 하였다. 또한 이로 인해 VR소프트웨어의 용량이 적어지고 하드웨어기기의 성능이 향상된 것을 확인하였다.
With the growth of virtual reality devices, which will become the next generation platform, optimization of software for VR as well as devices is now the key to success. The overhead incurred in not optimizing VR content is so large that it can not be compared with general apps. However, the technique for optimizing memory resources in software using VR is still a problem. In this paper, we propose a method to improve the rotation rate for the gaze processing of the controller by using the Euler angles which are the combination of the three angles around the axis of rotation of the rigid body in the three - dimensional Euclidean space, We have developed an algorithm that can reduce the CPU usage rate.
In order to verify the reduction of memory usage due to the resource optimization by using the coroutine method developed in this study, we prototype and experiment with the process of collision, object classification and scene switching through Raycast, The occupancy rate of the present invention is remarkably lowered. As a result, it is confirmed that the capacity of VR software is reduced and the performance of hardware devices is improved.
분석정보
연월일 | 이력구분 | 이력상세 | 등재구분 |
---|---|---|---|
2020 | 평가예정 | 신규평가 신청대상 (신규평가) | |
2019-12-01 | 평가 | 등재 탈락 (기타) | |
2019-01-01 | 평가 | 등재학술지 유지 (계속평가) | KCI등재 |
2016-01-01 | 평가 | 등재학술지 선정 (계속평가) | KCI등재 |
2014-01-01 | 평가 | 등재후보학술지 선정 (신규평가) | KCI후보 |
기준연도 | WOS-KCI 통합IF(2년) | KCIF(2년) | KCIF(3년) |
---|---|---|---|
2016 | 0.33 | 0.33 | 0.32 |
KCIF(4년) | KCIF(5년) | 중심성지수(3년) | 즉시성지수 |
0.33 | 0.32 | 0.407 | 0.14 |
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