[논문]모바일 게임 환경의 ASTC 텍스쳐 포맷 효용성 연구

홍성찬; 김태규; 정원조

doi:10.7583/jkgs.2019.19.6.91

[국내논문] 모바일 게임 환경의 ASTC 텍스쳐 포맷 효용성 연구
A Study on the Efficiency of ASTC Texture Format in Mobile Game Environment 원문보기

한국게임학회 논문지 = Journal of Korea Game Society, v.19 no.6, 2019년, pp.91 - 98

홍성찬 (광운대학교 스마트융합대학원 게임학과) , 김태규 (광운대학교 스마트융합대학원 게임학과) , 정원조 (굿게임스튜디오)

초록
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본 연구는 모바일 Android OS에서 텍스쳐 포맷인 ASTC의 메모리 점유율, CPU 처리 속도, 평균 프레임 비교 검증을 진행하였다. 실험 환경 구성으로 가상의 게임 씬을 구현하여 Android 플랫폼으로 빌드하였다. 이를 바탕으로 비교 검증 데이터를 추출하였다. ASTC는 ETC보다 2D 텍스쳐의 메모리 사용량에서 36% 낮은 점유율을 보였다. CPU 연산 처리에서는 18% 빠른 처리속도를 보였다. 평균 프레임은 58% 더 높은 54프레임을 확인하였다. 스마트 모바일 게임 환경에서 ASTC는 ETC보다 비교우위의 결과를 확인하였다.

Abstract ▼ AI-Helper

This study verified the memory occupancy, CPU processing speed, and average frame comparison of texture formats of ASTC and ETC in mobile Android OS. The virtual game scene was implemented as an experimental environment and built on the Android platform. Based on this, comparative verification data was extracted. ASTC has a 36% lower share of memory usage of 2D textures than ETC. CPU processing speed was 18% faster. The average frame confirmed 54 frames that was 58% higher. In the smart mobile game environment, ASTC confirmed the result of comparative advantage over ETC.

주제어

표/그림 (12)

그림 [Fig. 1] ETC1(Left), ASTC 6×6 (Right)
그림 [Fig. 2] Diffuse(Left), Normal Map(Right)
그림 [Fig. 3] Rendering Experiment
표 [Table 1] Hardware of SM-G955
그림 [Fig. 4] Memory occupancy experiment
그림 [Fig. 5] Unity Profiler
그림 [Fig. 6] Average frame experiment
표 [Table 2] Memory share comparison test results
표 [Table 3] CPU processing speed test result
표 [Table 4] rendering average frame(1 minute)
표 [Table 5] rendering average frame(10 minute)
표 [Table 6] Table of experimental results

AI 본문요약
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문제 정의

모바일 게임 개발 핵심중 하나로, PC 플랫폼 대비 스마트폰의 한정된 AP(Application Processor) 자원을 활용한 최적화의 중요성이 크게 대두 되고 있다. 본 연구는 Android OS기반 게임 개발 시 손실 압축 기반의 ASTC 텍스쳐 포맷의 효용성을 검증하고 제안하고자 한다.
본 연구는 Android OS에서 기본 채택되어 사용하는 ETC의 대체 텍스쳐 포맷인 ASTC의 효용성을 비교 검증하는 것이다. ASTC는 ETC보다 2D텍스쳐의 메모리 사용량에서 36.
실제로 Android OS에서 ASTC를 적용했을 때의 비교 데이터를 검증 하고자 본 연구를 진행하였다. 본 연구의 핵심은 Android OS 플랫폼에서 ASTC와 ETC의 메모리 점유율, CPU 연산 처리, 실시간 렌더링 프레임 수를 비교 검증하여 ASTC의 효용성을 검증하는 것이다. ETC와 ASTC의 비교 검증을 위해 PC 기반의 게임 콘텐츠 제작 소프트웨어 유니티 엔진(Unity Engine 5.
현재, ASTC는 ETC와 비교해 보았을 때, 개발 연구만 되어있는 실정이다. 실제로 Android OS에서 ASTC를 적용했을 때의 비교 데이터를 검증 하고자 본 연구를 진행하였다. 본 연구의 핵심은 Android OS 플랫폼에서 ASTC와 ETC의 메모리 점유율, CPU 연산 처리, 실시간 렌더링 프레임 수를 비교 검증하여 ASTC의 효용성을 검증하는 것이다.

제안 방법

ETC는 기본 압축 세팅 값인 4 × 4 블록 단위로 압축하였으며 ASTC 또한 ARM이 권장하는 기본 압축 세팅 값인 6 × 6 블록 단위로 압축하여 실험을 진행하였다.
1)으로 실험 환경을 구성하였다. ETC와 ASTC 버전으로 각각 빌드하여 스마트 모바일 디바이스에서 구동한 결과 값을 토대로 비교 검증을 진행하였다. 비교 검증을 위한 데이터는 MemoryProfiler, Profiler, MiniProfiler를 이용해 추출하였다.
두 번째 CPU 처리 속도 비교 실험은 씬 전환시 발생하는 CPU 연산 처리 시간을 비교하는 실험이다. ETC와 ASTC 애플리케이션을 각각 10회 실행하여 평균 결과 값을 비교 하였다.
유니티 엔진에서 제작된 개발 프로그램을 Android OS 플랫폼으로 ETC와 ASTC로 각각 분리 빌드하여 게임 콘텐츠 연출 상황(Performance Scene)을 스마트 모바일 디바이스에서 구동하여 실험을 진행하였다. ETC와 ASTC 텍스쳐 포맷을 대조군과 비교군으로 설정하여 실험 결과 데이터를 추출하였다.
1)으로 비교 검증 응용프로그램을 제작하였다. ETC와 ASTC 포맷 구성은 Diffuse, Normal Map 텍스쳐링이 적용된 머티리얼(Standard)을 설정하였다. 이를 기본으로 모델링 데이터 텍스쳐링은 유니티 엔진에 제공된 3D오브젝트 중 다수의 노말 벡터로 구성된 구체(Sphere Object)를 채택하여 매핑⁴⁾처리 하였다.
첫 번째 비교 검증 실험인 메모리 점유율 검증 실험은 ETC와 ASTC 머티리얼이 매핑된 구체를 10 × 10 배열로 유니티 엔진으로 구현된 씬(Scene)에 배치하였다. MemoryProfiler 플러그인을 이용해 실시간 렌더링 환경에서의 메모리 점유율을 비교 검증하였다. [Table 2]는 MemoryProfiler를 사용하여 산출한 메모리 점유율 비교 실험 결과표로 텍스쳐 2D 메모리 점유율은 ASTC가 ETC보다 36.
두 번째 CPU 처리 속도(ms: Milli Second) 측정 실험은 유니티 엔진의 성능 최적화 툴인 Profiler를 사용하여 처리속도를 측정하였다. apk파일 빌드 및 구동을 통한 모바일 디바이스 상의 CPU 처리속도를 산출하였다. 마지막 실험은 애플리케이션 구동 시 실시간 렌더링 프레임 수(FPS: Frame per Second)를 MiniProfiler를 사용해 측정하였다.
마지막 실험은 애플리케이션 구동 시 실시간 렌더링 프레임 수(FPS: Frame per Second)를 MiniProfiler를 사용해 측정하였다. apk파일 빌드 및 구동을 통한 모바일 디바이스 상의 실시간 렌더링 구동 환경에서의 초당 평균 프레임 수를 측정하였다.
매인 카메라를 월드 좌표 X축 기준 ± 13 좌우로 10초 동안 반복 움직이게 하는 애니메이션을 적용한다. 각 구체마다 Transform 컴포넌트의 rotate 함수를 이용 하여 Fixed Update(매 프레임) 마다 1.0의 속도로 회전하도록 설정 하였다. 실시간 렌더링 프레임 수 비교 실험을 ETC와 ASTC 각각 10회 실행하고 10분 경과 후 측정한 실시간 렌더링 프레임 수의 평균 결과 값을 비교하였다.
워크스테이션 상의 유니티 엔진에서 실시간 메모리 점유율을 비교 측정하였다. 두 번째 CPU 처리 속도(ms: Milli Second) 측정 실험은 유니티 엔진의 성능 최적화 툴인 Profiler를 사용하여 처리속도를 측정하였다. apk파일 빌드 및 구동을 통한 모바일 디바이스 상의 CPU 처리속도를 산출하였다.
첫 번째 한계점은 플레이 규칙, 애니메이션, 서로 다른 모양의 3D오브젝트, 입자효과가 적용된 실제 게임 구동 환경과는 차이점을 가진다. 두 번째, 단일 기종의 스마트 모바일 디바이스 환경에서만 실험을 진행하였다. 따라서 디바이스 하드웨어 간 발생하는 메모리 점유율 차이점을 밝히지 못한다.
apk파일 빌드 및 구동을 통한 모바일 디바이스 상의 CPU 처리속도를 산출하였다. 마지막 실험은 애플리케이션 구동 시 실시간 렌더링 프레임 수(FPS: Frame per Second)를 MiniProfiler를 사용해 측정하였다. apk파일 빌드 및 구동을 통한 모바일 디바이스 상의 실시간 렌더링 구동 환경에서의 초당 평균 프레임 수를 측정하였다.
본 연구 실험에선 ETC와 ASTC의 메모리 점유율, CPU 처리속도, 실시간 렌더링 프레임 수 비교를 위해 애플리케이션을 각각 10회 실행하여 결과 값을 비교 분석하였다. 메모리 점유율 실험은 ASTC가 ETC와 비교해 텍스쳐 메모리 사용량은 36.
2]은 실험에 사용된 Diffuse, Normal Map의 예시 이미지다. 본 연구 실험에선 변인통제 환경을 구축하기 위해 ETC와 ASTC가 공통으로 지원하는 텍스쳐 종류인 Diffuse, Normal Map으로만 이루어진 머티리얼(Standard)을 적용하였다. 본 연구 실험에서는 총 284개의 통일된 1024× 1024 해상도의 텍스쳐를 사용했다.
본 연구는 ASTC의 효용성을 비교 검증하기 위해 게임 콘텐츠 제작 소프트웨어인 유니티 엔진(Unity Engine 5.6.1)으로 비교 검증 응용프로그램을 제작하였다. ETC와 ASTC 포맷 구성은 Diffuse, Normal Map 텍스쳐링이 적용된 머티리얼(Standard)을 설정하였다.
현재 구동중인 응용프로그램의 성능 모니터링에 사용한다. 본 연구에서는 CPU 연산 처리 시간을 확인 시 사용한다.
비교 검증을 위한 총 3가지의 게임 콘텐츠 연출 상황(Performance Scene)을 실시간 렌더링 환경으로 구현하였다. 이를 Android OS 플랫폼으로 빌드하였다.
세 번째 비교 실험인 실시간 렌더링 프레임 수 비교 실험은 MiniProfiler를 이용해 ETC와 ASTC의 실시간 렌더링 프레임 수를 비교하는 실험이다. 구체들을 10 × 10 × 3 배열로 총 300개를 배치한다.
0의 속도로 회전하도록 설정 하였다. 실시간 렌더링 프레임 수 비교 실험을 ETC와 ASTC 각각 10회 실행하고 10분 경과 후 측정한 실시간 렌더링 프레임 수의 평균 결과 값을 비교하였다.
첫 번째 메모리 점유율(MB: Mega Byte) 실험은 유니티 엔진의 메모리 사용량을 확인할 수 있는 MemoryProfiler을 사용하였다. 워크스테이션 상의 유니티 엔진에서 실시간 메모리 점유율을 비교 측정하였다. 두 번째 CPU 처리 속도(ms: Milli Second) 측정 실험은 유니티 엔진의 성능 최적화 툴인 Profiler를 사용하여 처리속도를 측정하였다.
유니티 엔진에서 제작된 개발 프로그램을 Android OS 플랫폼으로 ETC와 ASTC로 각각 분리 빌드하여 게임 콘텐츠 연출 상황(Performance Scene)을 스마트 모바일 디바이스에서 구동하여 실험을 진행하였다. ETC와 ASTC 텍스쳐 포맷을 대조군과 비교군으로 설정하여 실험 결과 데이터를 추출하였다.
ETC와 ASTC 포맷 구성은 Diffuse, Normal Map 텍스쳐링이 적용된 머티리얼(Standard)을 설정하였다. 이를 기본으로 모델링 데이터 텍스쳐링은 유니티 엔진에 제공된 3D오브젝트 중 다수의 노말 벡터로 구성된 구체(Sphere Object)를 채택하여 매핑⁴⁾처리 하였다.
첫 번째 비교 검증 실험인 메모리 점유율 검증 실험은 ETC와 ASTC 머티리얼이 매핑된 구체를 10 × 10 배열로 유니티 엔진으로 구현된 씬(Scene)에 배치하였다.
스마트 모바일 디바이스 내 구동을 통하여 3종의 실험 데이터를 추출하였다. 추출 데이터는 ETC와 ASTC포맷 구성에 따른 메모리 점유율, CPU 처리속도, 실시간 렌더링 프레임 수를 바탕으로 비교 검증 실험을 진행하였다.

대상 데이터

100개의 구체가 배치된 씬에서 42개의 구체가 있는 씬전환 시의 CPU 연산 처리 시간을 측정하였다. ETC와 ASTC 애플리케이션을 각각 10회 실행하여 평균 결과 값을 비교 하였다.
본 연구의 핵심은 Android OS 플랫폼에서 ASTC와 ETC의 메모리 점유율, CPU 연산 처리, 실시간 렌더링 프레임 수를 비교 검증하여 ASTC의 효용성을 검증하는 것이다. ETC와 ASTC의 비교 검증을 위해 PC 기반의 게임 콘텐츠 제작 소프트웨어 유니티 엔진(Unity Engine 5.6.1)으로 실험 환경을 구성하였다. ETC와 ASTC 버전으로 각각 빌드하여 스마트 모바일 디바이스에서 구동한 결과 값을 토대로 비교 검증을 진행하였다.
본 연구 실험에서는 총 284개의 통일된 1024× 1024 해상도의 텍스쳐를 사용했다.
ETC와 ASTC 버전으로 각각 빌드하여 스마트 모바일 디바이스에서 구동한 결과 값을 토대로 비교 검증을 진행하였다. 비교 검증을 위한 데이터는 MemoryProfiler, Profiler, MiniProfiler를 이용해 추출하였다.
이를 Android OS 플랫폼으로 빌드하였다. 스마트 모바일 디바이스 내 구동을 통하여 3종의 실험 데이터를 추출하였다. 추출 데이터는 ETC와 ASTC포맷 구성에 따른 메모리 점유율, CPU 처리속도, 실시간 렌더링 프레임 수를 바탕으로 비교 검증 실험을 진행하였다.
3]는 모바일 디바이스에서 실행한 텍스쳐 포맷 렌더링 실험 이미지이다. 테스트에 사용된 모바일 디바이스는 2017년 출시된 삼성전자의 갤럭시S8+(SM-G955)이다. [Table 1]은 실험에 사용된 스마트 모바일 디바이스의 사양이다.

데이터처리

6] MiniProfiler를 사용한 실시간 렌더링 프레임 비교 실험의 이미지다. MiniProfiler를 이용해 실시간 렌더링 평균 프레임을 비교 하여 실험을 진행하였다.

이론/모형

첫 번째 메모리 점유율(MB: Mega Byte) 실험은 유니티 엔진의 메모리 사용량을 확인할 수 있는 MemoryProfiler을 사용하였다. 워크스테이션 상의 유니티 엔진에서 실시간 메모리 점유율을 비교 측정하였다.

성능/효과

73% 절약되었다. ASTC는 CPU 연산 처리가 ETC보다 18.41% 높은 처리 속도를 보여주었다. 실시간 렌더링 프레임 수 비교 실험에서는 실험 진행 1분 동안은 차이가 없었지만 실험 진행 3분이 경과하자 ASTC가 ETC보다 158% 더 높은 평균 54프레임을 유지하고 있었다.
본 연구는 Android OS에서 기본 채택되어 사용하는 ETC의 대체 텍스쳐 포맷인 ASTC의 효용성을 비교 검증하는 것이다. ASTC는 ETC보다 2D텍스쳐의 메모리 사용량에서 36.16% 총 메모리 사용량은 22.73% 절약되었다. ASTC는 CPU 연산 처리가 ETC보다 18.
73% 낮게 측정 되었다. CPU 처리 속도 실험은 ASTC가 ETC보다 18.41% 높은 처리 속도를 보여주었다. 실시간 렌더링 프레임 수 비교 실험은 ASTC가 ETC보다 평균 20 프레임 높게 측정 되었다.
[Table 2]는 MemoryProfiler를 사용하여 산출한 메모리 점유율 비교 실험 결과표로 텍스쳐 2D 메모리 점유율은 ASTC가 ETC보다 36.16% 낮으며 실험환경의 총 메모리 사용량은 22.73% 낮게 측정 되었다.
본 연구 실험에선 ETC와 ASTC의 메모리 점유율, CPU 처리속도, 실시간 렌더링 프레임 수 비교를 위해 애플리케이션을 각각 10회 실행하여 결과 값을 비교 분석하였다. 메모리 점유율 실험은 ASTC가 ETC와 비교해 텍스쳐 메모리 사용량은 36.16% 총 메모리 사용량은 22.73% 낮게 측정 되었다. CPU 처리 속도 실험은 ASTC가 ETC보다 18.
[Table 6]본 연구에서 진행한 실험 결과를 기록한 표다. 본 연구에서 동일한 환경에서 진행한 메모리 점유율, CPU 처리 속도, 실시간 렌더링 프레임 수 비교 검증 실험에서 ASTC는 ETC보다 비교우위의 결과를 나타냈다.
41% 높은 처리 속도를 보여주었다. 실시간 렌더링 프레임 수 비교 실험에서는 실험 진행 1분 동안은 차이가 없었지만 실험 진행 3분이 경과하자 ASTC가 ETC보다 158% 더 높은 평균 54프레임을 유지하고 있었다. 이 차이는 모바일 게임 최적화에 도움되는 Data로 사료된다.
41% 높은 처리 속도를 보여주었다. 실시간 렌더링 프레임 수 비교 실험은 ASTC가 ETC보다 평균 20 프레임 높게 측정 되었다.
[Table 4]는 1분 동안 실험을 진행한 모바일 스마트 디바이스의 실시간 렌더링 프레임 수의 평균 결과 값이다. 실험을 진행한 10회 동안 ETC와 ASTC의 평균 프레임 수 차이는 동일한 평균 프레임을 유지하고 있었다.

후속연구

2019년 현재 대한민국 모바일 게임시장이 PC 게임 시장 보다 규모가 커짐에 따라 모바일 게임의 최적화 개선을 위한 노력으로 다양한 방식의 최적화 기법이 개발, 적용 중이다. 본 연구 또한 Android OS 플랫폼 기반의 게임 콘텐츠 최적화를 위한 연구로서 향후 스마트 모바일 디바이스 환경의 게임에 적용되는 텍스쳐 매핑 최적화 방법론이 되길 기대한다.
본 연구는 다음과 같은 한계점을 가지고 있다. 첫 번째 한계점은 플레이 규칙, 애니메이션, 서로 다른 모양의 3D오브젝트, 입자효과가 적용된 실제 게임 구동 환경과는 차이점을 가진다. 두 번째, 단일 기종의 스마트 모바일 디바이스 환경에서만 실험을 진행하였다.
따라서 디바이스 하드웨어 간 발생하는 메모리 점유율 차이점을 밝히지 못한다. 추후 이 한계점을 보완한 모바일 환경에서 메모리 점유율에 관한 연구가 진행 예정이다.

질의응답

핵심어	질문	논문에서 추출한 답변
	텍스쳐 포맷이란?	텍스쳐링 포맷 설계는 게임에 사용되는 텍스쳐1) (Texture)의 메모리 점유율을 낮추기 위하여 다양한 이미지압축 기법을 적용한 최적화 방법론이다. 텍스쳐 포맷은 원본의 텍스쳐 이미지를 압축하여 원본과 비슷한 품질에 낮은 메모리를 사용하도록 하여 게임의 메모리 사용량을 줄이는 것이다. 게임 개발에 사용하는 텍스쳐 포맷은 플랫폼마다 서로 다른 포맷이 사용된다.
	ETC의 단점을 보완한 ASTC의 장점은?	0을 지원하는 Android OS와 애플사의 iOS에서 사용할 수 있는 텍스쳐 포맷이다. ASTC는 ETC1이 표현하지 못하는 알파(투명화) 값을 지원한다. ASTC는 ETC1, ETC2와 비교해 절반의 메모리를 사용하며 사용자가 품질을 조절해 메모리 사용량을 조절할 수 있다[6].
	텍스쳐링 포맷 설계는 무엇인가?	텍스쳐링 포맷 설계는 게임에 사용되는 텍스쳐1) (Texture)의 메모리 점유율을 낮추기 위하여 다양한 이미지압축 기법을 적용한 최적화 방법론이다. 텍스쳐 포맷은 원본의 텍스쳐 이미지를 압축하여 원본과 비슷한 품질에 낮은 메모리를 사용하도록 하여 게임의 메모리 사용량을 줄이는 것이다.

참고문헌 (9)

Google, "Android 2.2 Platform Highlights", https://developer.android.com/about/versions/android-2.2-highlights.html, 2010
Jacob Strom, Tomas Akenine-Moller, "iPACKMAN: High-Quality, Low Complexity Texture Compression for Mobile Phones", The Eurographics Association, 2005
Google, "Distribution dashboard", https://developer.android.com/about/dashboards/index.html#Platform, 2017
Jacob Strom, "Ericsson ETC2 Texture compression codecs Mandatory in. OpenGL ES 3.0 and OpenGL 4.3", SIGGRAPH, 2009
Wolfgang Engel, "GPU Pro 5: Advanced Rendering Techniques", 313P, 2014
ARM, "Why should I use ASTC?", https://developer.arm.com/solutions/graphics/resources/faqs#astc
J. Nystad, A. Lassen, A. Pomianowski, S. Ellis T. Olson, "Adaptive Scalable Texture Compression", Eurographics Digital library,
Chae Heon-Joo, Ryu Seuc-Ho, Kyung Byung-Pyo, "A Study on Effective Optimization by Comparison with FMQ of Real-time Rendering for Variable Surface Formats", The Korea Contents Society, Vol. 3, No. 2, pp13-18, 2005
Chae Heon-Joo, Ryu Seuc-Ho, "Effective Optimization by Comparison with Game Loading Time for File Format of Textures - Based on Virtools Engine", The Korea Contents Society, Vol. 7, No. 5, pp72-77, 2007

표제어: PCR

동의어: Packet Collision Rate

용어 설명 출처 목록 (6)

용어 설명: PCR은 세균 특이성이 있는 primer를 이용하여 적은 수의 세균이 있을지라도 쉽게 검출할 수 있는 유용한 방법이며, 이를 이용하여 구강 내 치면세균막이나 타액에서 직접 세균을 검출할 수 있게 되었다[8].

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