KR101433520B1 - 클라우드 컴퓨팅 환경에서 워 게임 전장 시스템을 위한 전장 데이터의 양자화 기법 장치 및 방법 - Google Patents

Abstract

본 발명의 실시 예들은 워(War) 게임 시뮬레이션에서 클라우드 컴퓨팅 환경을 구성하는 특징과 각 요소들 특징이 지니는 상관관계를 정의한 경로 생성 전장 시스템의 전장 데이터의 양자화 기법 장치 및 방법에 대한 것이다. 클라우드 컴퓨팅 환경에서 워(War) 게임 전장 시스템을 위한 전장 최적경로 생성 시스템에 있어서, 전장 지역 정보 데이터에 양자화 기법을 적용하여 지역 양자화 데이터를 생성하는 지도 정보 입력부; 및 지역 양자화 데이터에 따라 유전자 알고리즘을 이용하여 최적경로를 생성하는 경로 생성부를 포함하는 전장 최적경로 생성 시스템이 제공될 수 있다.

Description

클라우드 컴퓨팅 환경에서 워 게임 전장 시스템을 위한 전장 데이터의 양자화 기법 장치 및 방법{BATTLEFIELD DATA QUANTIZATION FOR WAR GAME OPTIMAL PATH GENERATION SYSTEM IN CLOUD COMPUTING ENVIRONMENT AND METHOD THERE OF}

본 발명의 실시 예들은 워(War) 게임 시뮬레이션에서 클라우드 컴퓨팅 환경을 구성하는 특징과 각 요소들 특징이 지니는 상관관계를 정의한 경로 생성 전장 시스템의 전장 데이터의 양자화 기법 장치 및 방법에 대한 것이다.

현대의 전쟁은 위성, 무인 정찰기 등과 같은 첨단장비의 발달에 의해 과거에 비해 전장에 대한 정보력이 비약적으로 상승하였고 통신 기술의 발전은 전장의 상황을 실시간으로 공유할 수 있게 해주었다.

부대의 이동은 지휘관의 직관이 아닌 전장 데이터를 바탕으로 한 신뢰성이 높은 경로를 선택할 수 있게 되었으며, 실시간으로 수집이 되는 전장 데이터를 활용하여 경로상의 위험이 감지되었을 경우 즉각적인 경로의 수정이 가능해졌다.

워(War) 게임 시뮬레이션을 위한 기술의 일 예로, 한국공개특허정보 제(10-2008-0083729)(2008.09.19) “유비쿼터스 환경에 대응하는 가상 군사훈련 시스템”에는 워 게임 시뮬레이션을 위해 전투 근무지원 모델의 군수 데이터의 변경 사항을 실시간에 요약 제공하는 데이터베이스 기반의 형성 뷰 모델을 정립하고 정립된 모델의 가상훈련 시스템이 개시되어 있다.

한편, 실제 전쟁에서 전장은 시시각각으로 상황이 변하며 또한 많은 수의 오브젝트들이 동시에 움직이게 된다. 다수의 오브젝트가 동시에 경로를 요청 할 경우 단일 프로세서에 의한 연산은 경로 생성의 지연이 발생하며, 이로 인하여 부대 이동이 늦어질 경우 유리한 지형 확보 및 위험의 회피의 실패로 전투력 손실을 초래할 수 있다.

또한, 이러한 문제를 극복하기 위해 워 게임 시뮬레이션에서의 경로 생성을 클라우드 컴퓨팅 환경에서 분산 처리를 하기 위해 다수의 클라이언트를 이용하여 가상 머신을 이용하여 최적경로 생성을 분산 처리할 경우 실시간으로 전장 데이터가 변하는 시뮬레이션 환경에서 많은 수의 최적경로 요청을 보다 원활하게 처리 가능하다.

클라우드 컴퓨팅 환경에서의 워 게임 시뮬레이션의 분산처리를 하기 위해서는 최적경로를 생성해야 하는 클라이언트들이 동일한 전장 데이터로 동기화가 되어 있어야 한다.

클라이언트의 역할을 하는 가상 머신들은 지리적으로 떨어져 있으며 네트워크를 통하여 통신을 한다. 전장의 상황은 실시간으로 변하기 때문에 짧은 주기로 네트워크상의 모든 클라이언트들에게 전송되어야 하며 전장이 커질수록 데이터의 양은 늘어나 전장 데이터를 받아들이는 소비되는 시간이 오히려 최적경로 생성에 걸리는 시간보다 더 커지게 될 뿐만 아니라 네트워크 상황에 따라 원활하게 전송이 되지 않을 수도 있다.

따라서, 클라우드 컴퓨팅 환경에서의 워 게임 전장 시스템을 위한 전장 데이터의 양자화 기법 장치 및 방법이 절실히 필요하다.

워 게임 시뮬레이션 환경에서 최적경로 생성을 위하여 전장 시스템을 위한 전장 데이터의 양자화 기법을 위한 구성 요소와 특징들을 분석하고 전장 데이터를 나누어서 임계 값을 지정하며 임계 값이 크게 변한 전장 데이터를 선택하여 전송하는 양자화 기법을 이용함으로써 클라우드 컴퓨팅 환경의 워 게임 전장 시스템을 위하여 전장 데이터의 양자화 기법을 이용하는 전장 최적경로 생성 시스템을 제공하고자 한다.

클라우드 컴퓨팅 환경에서 워(War) 게임 전장 시스템을 위한 전장 최적경로 생성 시스템에 있어서, 전장 지역 정보 데이터에 양자화 기법을 적용하여 지역 양자화 데이터를 생성하는 지도 정보 입력부; 및 지역 양자화 데이터에 따라 유전자 알고리즘을 이용하여 최적경로를 생성하는 경로 생성부를 포함하는 전장 최적경로 생성 시스템이 제공될 수 있다.

일측에 있어서, 지도 정보 입력부는, 전장 지역 정보 데이터를 획득하는 지역 정보 획득 모듈; 각 지역 정보의 실시간 도로 상황에 대한 도로 데이터를 획득하는 도로 상황 획득 모듈; 전장 지역 정보 데이터와 도로 데이터를 전장 지역 데이터로서 저장하는 지역 데이터 베이스 모듈; 및 전장 지역 데이터를 지역 양자화 데이터로 변환하는 지역 양자화 모듈을 포함할 수 있다.

또 다른 측면에 있어서, 지역 양자화 모듈은, 지역 데이터 베이스 모듈로부터 전달된 각 지역의 부대 이동 데미지, 지역 고도, 지역 제한 속도 데이터를 이용하여 지역 속성의 임계 값 보다 큰 데이터를 메시지 형태로 전송하고, 메시지 형태는 상태 정보에 따라 변하는 부분을 포함하며, 지역 양자화 데이터를 가장 작은 데이터로 갱신하고 계산 결과에 따라 분산시키기 위해 가상 머신으로 전송할 수 있다.

또 다른 측면에 있어서, 경로 생성부는 지역 양자화 데이터를 획득하여 처리하기 용이한 환경으로 구성하는 지역 정보 적용 모듈; 지역 정보 적용 모듈을 통해 구성된 지역 양자화 데이터를 저장하기 위한 지역 정보 데이터 베이스 모듈; 및 최적경로를 생성하기 위한 경로 생성 모듈을 포함하고, 경로 생성 모듈은 최적경로를 탐지하기 위해 유전자 알고리즘을 수행하는 경로 생성 유전자 알고리즘 모듈을 포함할 수 있다.

또 다른 측면에 있어서, 경로 생성 유전자 알고리즘 모듈은, 각 지역의 부대 이동 데미지, 지역 고도, 지역 제한 속도를 이용하여 이동 지역 내에서 이동 가능한 복수의 경로를 포함하는 초기 경로 집단을 생성한 후, 유전자 알고리즘의 적합도 평가를 통해 전장 경로 별로 적합도를 평가하여 적합도에 따라 초기 경로 집단 중에서 하나의 경로를 선택할 수 있다.

또 다른 측면에 있어서, 경로 생성 유전자 알고리즘 모듈은, 적합도를 두 개씩 비교하여 적합도가 큰 하나의 경로를 선택하는 방식으로 초기 경로 집단에서 두 개의 경로를 선택하고, 두 개의 경로에 대하여 경로가 서로 만나는 하나의 교차점에서 다른 하나의 교차점까지의 구간을 서로 교환하여 두 개의 경로를 변경하고, 변경된 두 개의 경로에 대해 적합도를 재 평가하여 재 평가된 적합도가 큰 경로를 최적경로로 선택할 수 있다.

또 다른 측면에 있어서, 경로 생성 유전자 알고리즘 모듈은, 이동 지역을 일정 간격으로 구간으로 분할하여 구간의 조합을 통해 초기 경로 집단을 생성한 후, 구간 별 이동시간을 이용하여 상기 적합도를 평가할 수 있다.

클라우드 컴퓨팅 환경에서 워 게임 시뮬레이션의 최적경로 생성을 위해 지역 정보를 양자화하여 처리 시간을 줄임으로써 워 게임 시뮬레이션의 활용률을 향상 시킬 수 있다.

지역 정보의 내용과 분산 처리 방법에 따라 처리 데이터의 수를 줄인 경로 생성 속도에 비중을 둔 성능 지표에 대하여 양자화 및 분산 처리를 통해 계산된 경로 생성의 성능 지표를 충족시킴으로써 워 게임 시뮬레이션의 최적경로를 효과적으로 탐색할 수 있다.

도 1은 본 발명의 일실시예에 있어서, 전장 최적경로 생성 시스템의 내부 구성을 나타내는 블록도이다.
도 2는 본 발명의 일실시예에 있어서, 지도 정보를 입력 받는 지도 정보 입력 부의 세부 구성을 나타내는 블록도이다.
도 3은 본 발명의 일실시예에 있어서, 경로를 생성하는 경로 생성부의 세부 구성을 나타내는 블록도이다.
도 4는 본 발명의 일실시예에 있어서, 지역 정보의 양자화를 위한 방법을 나타내는 순서도이다.
도 5는 본 발명의 일실시예에 있어서, 유전자 알고리즘을 이용하여 부대 이동 객체의 경로를 생성하는 방법을 나타내는 순서도이다.

이하, 클라우드 컴퓨팅 환경에서 워(War) 게임 전장 시스템에서 전장 최적경로를 생성하기 위한 시스템과 최적경로 생성 시스템에서 지역 양자화 데이터를 생성하는 방법에 대해서 첨부된 도면을 참조하여 자세히 설명한다.

도 1은 본 발명의 일실시예에 있어서, 전장 최적경로 생성 시스템의 내부 구성을 나타내는 블록도이다. 도 1은 클라우드 컴퓨팅 환경의 워 게임 전장 최적경로를 생성하기 위한 전장 최적경로 생성 시스템(100)를 도시한 것이다.

본 실시예에서, 전장 최적경로 생성 시스템(100)은 워 게임 환경에서 전장의 최적경로를 생성하는 시스템에서 지도 정보를 입력 받고 경로를 생성할 수 있다. 특히, 전장 최적경로 생성 시스템(100)에서는 지도 정보 입력에 따라 양자화로 데이터를 구성하고 분산 환경으로 각 가상 머신에 경로 정보를 제공할 수 있다.

도시된 바와 같이, 전장 최적경로 시스템(100)은 지도 정보 입력부(200) 그리고 경로 생성부(300)를 포함하여 구성될 수 있다.

지도 정보 입력부는(200)는 최적경로를 생성하기 위해 전장 지역 정보를 입력 받게 된다. 그리고 전장 지역 정보를 바탕으로 데이터를 양자화 하며 각 경로 생성부(300)에 지역 양자화 데이터를 전달할 수 있다.

또한, 경로 생성부(300)은 경로 생성부(200)로부터 지역 양자화 데이터를 전달 받고 이를 이용하여 최적경로를 생성할 수 있다. 경로 생성부(200)는 시스템(100) 내에 다수 개 포함되어 다양한 지역에 대한 최적경로를 생성할 수 있다.

도 2를 참조하여, 지역 정보 획득과 데이터를 양자화 하는 지도 정보 입력부(200)의 세부구성을 설명하면 다음과 같다.

도 2는 도시된 바와 같이, 지도 정보 입력부(200)는 지역 정보 획득 모듈(210), 도로 상황 획득 모듈(220), 지역 데이터 베이스 모듈(230) 및 지역 양자화 모듈(240)을 포함 할 수 있다.

먼저, 지역 정보 획득 모듈(210)은 워 게임을 위해 전장 정보를 입력 받을 수 있다. 여기서, 전장 정보를 입력 받게 되면 지역 데이터베이스 모듈(230)로 이를 전달할 수 있다.

도로 상황 획득 모듈(220)은 현재의 전장 지역의 고도, 지역 제한 속도 정보를 입력 받는 모듈로서, 해당 정보를 입력 받으면 지역 데이터 베이스 모듈(230)로 전달한다.

지역 데이터 베이스 모듈(230)은 지역 정보 획득 모듈(210)에서 지역에 대한 정보를 획득하여 저장할 수 있으며, 도로 상황 획득 모듈(220)로부터 전장 지역의 정보를 입력 받아 함께 저장할 수 있다.

지역 양자화 모듈(240)은 지역 정보와 지역 정보의 특성을 바탕으로 데이터를 양자화 하는 모듈로서, 최적경로를 생성하기 위한 것이다. 지역 데이터 베이스의 정보를 지역 양자화 모듈(240)로부터 수신하여 생성할 수 있다. 그리고 지역 양자화 데이터가 생성이 되면 경로 생성부(300)로 전달할 수 있다.

도 3은 본 발명의 일실시예에 있어서, 지역 양자화 데이터에 따라 경로 생성을 하기 위한 경로 생성부(300)의 세부 구성을 설명하기 위한 블록도이다. 도시된 바와 같이, 경로 생성부(300)는 지역 정보 적용 모듈(310), 지역 정보 데이터 베이스 모듈(320), 경로 생성 모듈(330)을 포함하며, 경로 생성 모듈(330)은 경로 생성 유전자 알고리즘 모듈(340)을 포함할 수 있다.

먼저, 지역 정보 적용 모듈(310)은 지역 양자화 모듈(240)로부터 지역 양자화 데이터를 획득하는 모듈이다. 실시예에 있어서, 지역 정보 적용 모듈(310)은 지역 양자화 데이터를 경로 생성부(300)에서 처리할 수 있는 환경으로 데이터를 구성하기 위한 모듈이다. 이에, 처리할 수 있는 환경으로 데이터를 구성하게 되면, 지역 정보 데이터 베이스 모듈(320)로 해당 데이터를 전달한다.

지역 정보 데이터 베이스 모듈(320)은 분산된 지역 정보와 지역 정보의 특성 정보를 입력 받아 저장할 수 있다. 저장된 정보는 경로 생성 모듈(330)로 전달될 수 있다.

경로 생성 모듈(330)은 지역 정보 데이터 베이스 모듈(320)으로부터 입력 받은 데이터에 대해 최적경로를 생성하는 모듈이며, 경로 생성에 대한 요청을 받을 수 있다. 그리고 경로 생성을 위한 경로 생성 유전자 알고리즘 모듈(340)을 포함할 수 있다.

경로 생성 유전자 알고리즘 모듈(340)은 지역 정보와 지역 정보의 특성 정보를 이용하여 유전자 알고리즘을 이용하여 최적경로를 생성하는 모듈이다. 도 5를 참조하여 최적경로를 찾기 위한 유전자 알고리즘을 상세히 설명하기로 한다. 이에, 먼저 도 4를 참조하여 지역 양자화 모듈의 동작에 대해서 구체적으로 설명할 수 있다.

도 4는 본 발명의 일실시예에 있어서, 수집된 지역 정보에 대해 데이터를 양자화 하기 위한 방법을 나타내는 흐름도로서, 실시예에 따른 양자화 방법은 도 1 내지 도 3을 통해 설명한 지도 정보 입력부(200)와 경로 생성부(300)를 포함하는 전장 최적경로 생성 시스템(100)에 의해서 수행될 수 있다.

단계(S410)에서 지도 정보 입력부(200)의 지역 양자화 모듈(240)은 지역 데이터 베이스 모듈(230)로부터 지역 정보를 전달 받을 수 있다.

이때, 단계(S420)에 의해 지역 양자화 모듈(240)은 지역 데이터 베이스 모듈(230)로부터 각 지역마다의 부대 이동 데미지, 지역 고도, 지역 제한 속도 데이터를 획득할 수 있다. 또한, 지역 양자화 모듈(240)은 입력 받은 지역 정보에 대한 부대 이동 데미지, 지역 고도, 지역 제한 속도를 각 지역마다 계산한다. 여기서, 각각의 지역은 지역 속성에 대한 임계 값을 포함할 수 있다.

단계(S430)에서 지역 양자화 모듈(240)은 각 지역에서 계산된 데이터에서 임계 값보다 큰 데이터를 전송할 수 있다. 데이터 전송을 위해서는 전송 데이터를 메시지 형태로 구성할 수 있는데, 단계(S440)에서는 이러한 메시지 형태를 구성하기 위해 상태 정보에서 변하는 부분만을 메시지에 포함하도록 할 수 있다.

그리고, 단계(S450)에서 지역 양자화 모듈(240)은 가장 작은 데이터를 갱신하고 계산 결과에 따라 분산시키기 위해 가상 머신에게 해당 데이터를 전송할 수 있다. 따라서, 가장 작은 데이터 갱신을 수행하며, 계산 결과에 따라 분산 시키기 위해 지역 양자화 데이터를 경로 생성부(300)로 전달할 수 있다. 실시예에 있어서, 전달받은 지역 양자화 데이터를 적용시키기 위해 해당 데이터를 지역 정보 적용 모듈(310)로 전달할 수 있다.

도 5는 본 발명의 일실시예에 있어서, 유전자 알고리즘을 이용하여 이동 객체의 경로를 생성하는 과정을 설명하기 위한 흐름도이다. 실시예에 따른 양자화 방법은 도 3을 통해 설명한 경로 생성부(300)의 구성에 의해 수행될 수 있다.

경로 생성 모듈(330)은 경로를 생성하기 위해 데이터를 입력 받을 수 있는데, 각 지역의 전장 지역 정보 데이터를 지역 정보 데이터 베이스 모듈(320)로부터 전달 받는다. 그리고 전장 지역 정보 데이터는 경로 생성 유전자 알고리즘 모듈(340)에서 수신하여 전장 지역 정보를 입력 받을 수 있다(S510).

경로 생성 유전자 알고리즘 모듈(340)은 전장 지역을 일정한 간격으로 분할하고 각 지역에 전장 정보가 입력된 상황에서 분할된 지역의 좌표를 할당하고 유전자 알고리즘의 초기 경로 집단 생성 과정을 진행할 수 있다(S520).

초기 전장 경로 집단 생성 과정은 이동 객체의 출발지점과 목표지점이 정해진 상황에서 출발지점부터 목표지점까지 무작위로 경로를 생성하여 n 개의 경로로 구성된 염색체 집단을 구성하는 것을 의미한다.

그리고, 단계(S530)에서 경로 생성 유전자 알고리즘 모듈(340)은 수학식 1을 통해 초기 경로 집단 및 수정된 이동 경로 집단에서 각각의 경로들의 적합도 평가를 수행할 수 있다.

적합도 평가 함수는 수학식 1과 같이 정의할 수 있다. 출발지점부터 목표지점까지 무작위로 생성된 경로 집단에서 각각의 경로들의 적합도 평가를 진행한다.

여기서,

는 이동객체를 위해 생성된 경로가 i번째부터 i+1번째 지점까지 이동거리를 의미하며, S는 해당지역의 이동가능 여부를 수치 값으로 나타내는 것으로, 수치 값이 1이면 이동 가능한 지역이 되고 0이면 이동 불가능한 지역이 된다.

그리고,

는 해당지역에서 이동 객체들의 평균 이동속도를 나타내고 이러한 값을 통해

값을 도출할 수 있다. 다시 말해서,

는 i번째부터 i+1번째까지 이동객체의 평균 이동시간이 된다.

를 통해 이동경로에서 구간별 이동시간을 도출할 수 있게 된다. 마지막으로, F는 이동경로의 출발지점부터 목표 지점까지 총 이동시간을 나타낸다.

단계(S640)에서 경로 생성 유전자 알고리즘 모듈(340)은 이동 경로 집단에서 경로들의 적합도 평가를 통해 이동 경로의 적합성을 수치 값으로 나타내고 비교적 우수한 이동 경로를 선택할 수 있다.

선택된 이동경로의 총 이동거리, 총 이동시간이 정지 조건에 만족하게 되면 최적 이동경로로 선택되며 만족하지 못하는 경우 유전자 알고리즘의 선택, 교배, 돌연변이 과정을 통해 이동경로를 변경한다. 즉, 적합도 평가에 따라 우수한 이동경로가 선택되었지만 정지조건에서 만족하지 못하는 경우 유전자 알고리즘의 선택, 교배, 돌연변이 과정을 통하여 전장 지역 탐색을 실시하고 경로를 변경할 수 있다.

또한, 단계(S650)에서 경로 생성 유전자 알고리즘 모듈(340)은 유전자 알고리즘의 선택 과정을 거쳐 이동 경로를 선택할 수 있다.

유전자 알고리즘에서 선택 과정은 교배 및 돌연변이 과정을 위해 확률적 또는 효율성에 따라 이동경로 집단에서 일부 경로를 선택하는 과정이 된다. 여기서, 최적 이동경로를 선택하기 위해 적합성이 비교적 우수한 이동경로를 선택하는 방법으로 진행된다.

단계(S660)에서 경로 생성 유전자 알고리즘 모듈(340)은 유전자 알고리즘의 교배 과정을 거쳐 이동 경로를 선택할 수 있다. 유전자 알고리즘에서 교배 과정은 선택 과정을 통해 선택된 2개 경로에 적용하게 되는 것으로, uniform 교배, 1점 교배, 2점 교배, 다(n)점 교배 등의 방식 있으며, 실시예에 있어서 효율성이 높은 2점 교배 방법으로 진행할 수 있다.

마지막으로, 단계(S670)에서 경로 생성 유전자 알고리즘 모듈(340)은 교배 과정을 통해 변경된 2개 경로에 대하여 적합도를 재 평가하여 상기 2개 경로에서 적합도가 우수한 1개의 이동경로를 선택하여 돌연변이 과정을 진행할 수 있다.

여기서, 돌연변이 과정은 교배를 통해 변경된 1개의 경로에 적용되며, 이동경로에서 임의지점을 선택하여 목표지점까지 무작위로 경로를 생성하게 된다. 경로가 무작위로 생성되는 과정에서 반복되는 경로와 순환되는 경로가 발생하면 이를 제거하여 이동경로를 생성할 수 있다.

이와 같이, 본 발명의 실시예에 따르면, 클라우드 컴퓨팅 환경에서 워 게임 시뮬레이션에 대해 최적경로 생성을 위한 전장 데이터의 양자화 기법 장치 및 방법을 통해, 전장이동의 최적의 경로를 생성할 수 있으며, 양자화 기법을 통해 빠르게 전장 경로를 생성할 수 있다.

실시예에 따른 전장 최적경로 생성하기 위한 방법은 다양한 컴퓨터 수단을 통하여 수행될 수 있는 프로그램 명령 형태로 구현되어 컴퓨터 판독 가능 매체에 기록될 수 있다. 상기 컴퓨터 판독 가능 매체는 프로그램 명령, 데이터 파일, 데이터 구조 등을 단독으로 또는 조합하여 포함할 수 있다. 상기 매체에 기록되는 프로그램 명령은 실시예를 위하여 특별히 설계되고 구성된 것들이거나 컴퓨터 소프트웨어 당업자에게 공지되어 사용 가능한 것일 수도 있다. 컴퓨터 판독 가능 기록 매체의 예에는 하드 디스크, 플로피 디스크 및 자기 테이프와 같은 자기 매체(magnetic media), CD-ROM, DVD와 같은 광기록 매체(optical media), 플롭티컬 디스크(floptical disk)와 같은 자기-광 매체(magneto-optical media), 및 롬(ROM), 램(RAM), 플래시 메모리 등과 같은 프로그램 명령을 저장하고 수행하도록 특별히 구성된 하드웨어 장치가 포함된다. 프로그램 명령의 예에는 컴파일러에 의해 만들어지는 것과 같은 기계어 코드뿐만 아니라 인터프리터 등을 사용해서 컴퓨터에 의해서 실행될 수 있는 고급 언어 코드를 포함한다. 상기된 하드웨어 장치는 실시예의 동작을 수행하기 위해 하나 이상의 소프트웨어 모듈로서 작동하도록 구성될 수 있으며, 그 역도 마찬가지이다.

이상과 같이 실시예들이 비록 한정된 실시예와 도면에 의해 설명되었으나, 해당 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자라면 상기의 기재로부터 다양한 수정 및 변형이 가능하다. 예를 들어, 설명된 기술들이 설명된 방법과 다른 순서로 수행되거나, 및/또는 설명된 시스템, 구조, 장치, 회로 등의 구성요소들이 설명된 방법과 다른 형태로 결합 또는 조합되거나, 다른 구성요소 또는 균등물에 의하여 대치되거나 치환되더라도 적절한 결과가 달성될 수 있다.

그러므로, 다른 구현들, 다른 실시예들 및 특허청구범위와 균등한 것들도 후술하는 특허청구범위의 범위에 속한다.

100: 전장 최적경로 생성 시스템
200: 지도 정보 입력부
300: 경로 생성부

Claims (7)

1. 클라우드 컴퓨팅 환경에서 워(War) 게임 전장 시스템을 위한 전장 최적경로 생성 시스템에 있어서,
   전장 지역 정보 데이터에 양자화 기법을 적용하여 지역 양자화 데이터를 생성하는 지도 정보 입력부; 및
   상기 지역 양자화 데이터에 따라 유전자 알고리즘을 이용하여 최적경로를 생성하는 경로 생성부
   를 포함하고,
   상기 지도 정보 입력부는,
   상기 전장 지역 정보 데이터와 도로 데이터를 전장 지역 데이터로서 저장하는 지역 데이터 베이스 모듈; 및
   상기 전장 지역 데이터를 상기 지역 양자화 데이터로 변환하는 지역 양자화 모듈
   을 포함하고,
   상기 지역 양자화 모듈은,
   상기 지역 데이터 베이스 모듈로부터 전달된 각 지역의 부대 이동 데미지, 지역 고도, 지역 제한 속도 데이터를 이용하여 지역 속성의 임계 값 보다 큰 데이터를 메시지 형태로 전송하고, 상기 지역 양자화 데이터를 가장 작은 데이터로 갱신하고,
   상기 메시지 형태는 상태 정보에 따라 변하는 부분을 포함하는 전장 최적경로 생성 시스템.
2. 제1항에 있어서,
   상기 지도 정보 입력부는,
   상기 전장 지역 정보 데이터를 획득하는 지역 정보 획득 모듈; 및
   각 지역 정보의 실시간 도로 상황을 나타내는 상기 도로 데이터를 획득하는 도로 상황 획득 모듈
   을 더 포함하는 것을 특징으로 하는 전장 최적경로 생성 시스템.
3. 삭제
4. 제1항에 있어서,
   상기 경로 생성부는,
   상기 지역 양자화 모듈로부터 상기 지역 양자화 데이터를 획득하는 지역 정보 적용 모듈;
   상기 지역 정보 적용 모듈을 통해 구성된 지역 양자화 데이터를 저장하기 위한 지역 정보 데이터 베이스 모듈; 및
   상기 최적경로를 생성하기 위한 경로 생성 모듈을 포함하고,
   상기 경로 생성 모듈은 상기 최적경로를 탐지하기 위해 유전자 알고리즘을 수행하는 경로 생성 유전자 알고리즘 모듈을 포함하는 것
   을 특징으로 하는 전장 최적경로 생성 시스템.
5. 제4항에 있어서,
   상기 경로 생성 유전자 알고리즘 모듈은,
   각 지역의 부대 이동 데미지, 지역 고도, 지역 제한 속도를 이용하여 상기 이동 지역 내에서 이동 가능한 복수의 경로를 포함하는 초기 경로 집단을 생성한 후,
   상기 유전자 알고리즘의 적합도 평가를 통해 전장 경로 별로 적합도를 평가하여 상기 적합도에 따라 상기 초기 경로 집단 중에서 하나의 경로를 선택하는 것
   을 특징으로 전장 최적경로 생성 시스템.
6. 제5항에 있어서,
   상기 경로 생성 유전자 알고리즘 모듈은,
   상기 적합도를 두 개씩 비교하여 상기 적합도가 큰 하나의 경로를 선택하는 방식으로 상기 초기 경로 집단에서 두 개의 경로를 선택하고,
   상기 두 개의 경로에 대하여 경로가 서로 만나는 하나의 교차점에서 다른 하나의 교차점까지의 구간을 서로 교환하여 상기 두 개의 경로를 변경하고,
   상기 변경된 두 개의 경로에 대해 상기 적합도를 재 평가하여 상기 재 평가된 적합도가 큰 경로를 상기 최적경로로 선택하는 것
   을 특징으로 하는 전장 최적경로 생성 시스템.
7. 제5항에 있어서,
   상기 경로 생성 유전자 알고리즘 모듈은,
   이동 지역을 일정 간격으로 구간으로 분할하여 상기 구간의 조합을 통해 상기 초기 경로 집단을 생성한 후, 상기 구간 별 이동시간을 이용하여 상기 적합도를 평가하는 것
   을 특징으로 하는 전장 최적경로 생성 시스템.

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