초록
본 논문에서는 대표적인 3차원 일인칭 액션 게임인 Unreal Tournament 게임과 이것에 기초한 지능형 에이전트 연구용 테스트베드인 Gamebots 시스템을 소개한다. 그리고 이들이 제공하는 3차원 가상환경에서 동작하는 지능형 NPC인 KGBot의 설계와 구현에 대해 설명한다. KGBot는 Gamebots 시스템 내의 하나의 보트 클라이언트이다. KGBot는 3차원 가상환경 안에 숨겨진 목표점들을 찾아 효과적으로 점령하는 임무를 수행한다. KGBot는 범용의 BDI 에이전트 구조인 UM-PRS를 제어엔진으로 채용하고 있으며, 복잡한 행위들을 여러 계층으로 표현한 계층화된 지식베이스를 가지고 있다. 본 논문에서는 미지의 월드를 효과적으로 탐색함으로써 숨겨진 목표점들의 위치를 빨리 파악하고, 흩어져 있는 이동점들과 경로들을 찾아내어 경로 그래프를 작성하며, 이것에 기초하여 특정 목적지까지 지적의 이동 경로를 계획하는 KGBot의 지능 행위들에 대해 자세히 설명한다. 그리고 끝으로 다양한 3차원 지도를 이용한 실험을 통해 KGBot의 월드 탐색 전략과 제어엔진의 성능을 분석해본다.
In this paper, we Introduce the Unreal Tournament (UT) game and the Gamebots system. The former it a well-known 3D first-person action game and the latter is an intelligent agent research testbed based on UT And then we explain the design and implementation of KGBot, which is an intelligent non-player character deploying effectively within the 3D virtual environment provided by UT and the Gamebots system. KGBot is a bot client within the Gamebots System. KGBot accomplishes its own task to find out and dominate several domination points pro-located on the complex surface map of 3D virtual environment KGBot adopts UM-PRS as its control engine, which is a general BDI agent architecture. KGBot contains a hierarchical knowledge base representing its complex behaviors in multiple layers. In this paper, we explain details of KGBot's Intelligent behaviors, tuck af locating the hidden domination points by exploring the unknown world effectively. constructing a path map by collecting the waypoints and paths distributed over the world, and finding an optimal path to certain destination based on this path graph. Finally we analyze the performance of KGBot exploring strategy and control engine through some experiments on different 3D maps.