• 스마트미디어저널
• /
• 제13권2호
• /
• pp.32-43
• /
• 2024

게임 플레이를 위한 행동 주체인 에이전트는 게임 만족도를 높일 수 있는 중요한 요소이다. 하지만 다양한 게임 난이도와 게임 환경, 여러 플레이어를 위한 게임 에이전트 개발에는 많은 시간과 노력이 필요하다. 또한 캐릭터 추가나 업데이트와 같은 게임 환경 변화가 일어나면 새로운 게임 에이전트의 개발이 필요하고, 개발 난이도는 점차 높아진다는 단점이 존재한다. 이와 함께 다양한 플레이어의 수준에 맞는 세분화된 게임 에이전트 역시 중요하다. 단순히 강한 게임 에이전트보다는 세분화된 수준의 게임 플레이가 가능한 게임 에이전트가 활용성이 높고, 플레이어에 대한 만족도를 높일 수 있기 때문이다. 본 논문에서는 카드형 대전 게임을 대상으로 빠른 게임 에이전트 학습과 세분화된 플레이 수준 조절이 가능한 방법을 제안한다. 제안된 방법은 먼저 행동 구성에 대한 높은 자유도와 멀티 에이전트 환경에서의 빠른 학습을 위해 정책(Policy) 기반 분산형 강화학습 방법 중 하나인 IMPALA를 적용한다. 세분화된 플레이 수준 조절은 Temperature-Softmax를 통해 얻은 행동별 확률 값의 샘플링을 통해 수행한다. 논문에서는 Temperature 값의 증가에 따라 게임 에이전트의 플레이 수준이 낮아지는 결과와 이 수치를 다변화하여 손쉽게 다양한 플레이 수준 조절이 가능함을 확인하였다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
• /
• 한국정보과학회 2005년도 가을 학술발표논문집 Vol.32 No.2 (2)
• /
• pp.712-714
• /
• 2005

최근에 PC기반의 온라인 게임과 유무선 연동이 가능한 유비쿼터스 게임기의 개발이 활발하게 이뤄지고 있다. 본 논문은 단순히 연동이 가능한 환경에서 더 나아가 지능적이고 효율적인 게임 서비스를 제공하기 위하여 지능형 멀티 에이전트 시스템과 효율적인 자원 관리 시스템을 제안한다. 유비쿼터스 컴퓨팅 환경에서 지능형 에이전트는 사용자의 주변 환경을 인식하고 사용자의 목적에 적합한 행위를 자율적으로 선택하여 제공할 수 있어야 한다. 또한 메모리 용량이 협소한 자원 관리 시스템을 보완하여 내부의 메모리 공간을 최적의 상태로 유지할 수 있어야 한다.

• 한국지능정보시스템학회:학술대회논문집
• /
• 한국지능정보시스템학회 2007년도 추계학술대회
• /
• pp.294-302
• /
• 2007

멀티 에이전트 강화학습에서 중요한 이슈 중의 하나는 자신의 성능에 영향을 미칠 수 있는 다른 에이전트들이 존재하는 동적 환경에서 어떻게 최적의 행동 정책을 학습하느냐 하는 것이다. 멀티 에이전트 강화 학습을 위한 기존 연구들은 대부분 단일 에이전트 강화 학습기법들을 큰 변화 없이 그대로 적용하거나 비록 다른 에이전트에 관한 별도의 모델을 이용하더라도 현실적이지 못한 가정들을 요구한다. 본 논문에서는 상대 에이전트에 대한RBFN기반의 행동 정책 모델을 소개한 뒤, 이것을 이용한 강화 학습 방법을 설명한다. 본 논문에서는 제안하는 멀티 에이전트 강화학습 방법은 기존의 멀티 에이전트 강화 학습 연구들과는 달리 상대 에이전트의 Q 평가 함수 모델이 아니라 RBFN 기반의 행동 정책 모델을 학습한다. 또한, 표현력은 풍부하나 학습에 시간과 노력이 많이 요구되는 유한 상태 오토마타나 마코프 체인과 같은 행동 정책 모델들에 비해 비교적 간단한 형태의 행동 정책 모델을 이용함으로써 학습의 효율성을 높였다. 본 논문에서는 대표적이 절대적 멀티 에이전트 환경인 고양이와 쥐 게임을 소개한 뒤, 이 게임을 테스트 베드 삼아 실험들을 전개함으로써 제안하는 RBFN 기반의 정책 모델의 효과를 분석해본다.

• 한국게임학회 논문지
• /
• 제19권6호
• /
• pp.61-70
• /
• 2019

본 논문에서는 경영 시뮬레이션 게임 분야에서 강화학습을 적용하여 게임 에이전트들이 자율적으로 주어진 목표를 달성하는지를 확인하고자 한다. 본 시스템에서는 Unity Machine Learning (ML) Agent 환경에서 PPO (Proximal Policy Optimization) 알고리즘을 적용하여 게임 에이전트가 목표를 달성하기 위해 자동으로 플레이 방법을 찾도록 설계하였다. 그 유용성을 확인하기 위하여 5가지의 게임 시나리오 시뮬레이션 실험을 수행하였다. 그 결과 게임 에이전트가 다양한 게임 내 환경 변수의 변화에도 학습을 통하여 목표를 달성한다는 것을 확인하였다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
• /
• 한국정보처리학회 2003년도 춘계학술발표논문집 (상)
• /
• pp.329-332
• /
• 2003

현재의 일반적인 다중에이전트 시스템 환경은 실시간이며 복잡한 환경을 제공한다. 또한 제한적인 통신 환경을 제공한다. 본 논문의 테스트 환경인 Unreal Tournament 의 환경은 일반적인 다중 에이전트 시스템 환경을 제공한다. UT 게임의 GameBots 시스템에서 실시간 다중 에이전트 협상 시스템의 구현을 위한 ACL (Agent Communication Language) 을 정의하였으며 그에 따른 다중 에이전트 협상 프로토콜을 정의하였다. 통신 환경은 단일 채널 환경이며 제한적인 통신을 제공한다. 에이전트들은 게임 시작과 동시에 인지 정보를 기반으로 맴을 작성하게 된다. UT 게임은 환경이 실시간으로 급변하기 때문에 최단의 협상 과정을 가져야 한다. 협상 시스템의 구성은 협상 과정에서 모든 것을 정하기엔 시간이 부족하기 때문에 빠른 협상 과정을 유도하기 위하여 협상과정의 일부분을 사전에 정의함으로써 협상과정을 단순화 시켰으며, 나머지는 실시간 협상과정을 통하여 동적으로 역할 분담을 하였다 협상 방법으로는 각 에이전트의 의견이 반영될 수 있는 투표 (voting) 방법을 사용하였다.

• 한국지능시스템학회:학술대회논문집
• /
• 한국퍼지및지능시스템학회 2005년도 추계학술대회 학술발표 논문집 제15권 제2호
• /
• pp.165-168
• /
• 2005

최근 온라인 게임 시장이 커지면서 게임을 위한 필수요소로 동시 접속자를 지속적으로 확보/유지해야 하는 문제가 이슈화 되고 있다. 온라인 게임을 즐기는 유저 수는 정해져 있는 반면, 게임 컨텐츠 수는 지속적으로 증가되고 있는 상황에서 온라인 게임 시장은 전형적인 레드오션[1]의 시장형태로 변모되어 가고 있다 이러한 문제를 보완하기 위한 대안으로서 본 논문에서는 에이전트 시스템을 이용한 동시 접속자를 생성, 유지할 수 있는 솔루션에 대해서 제시한다. 이를 통해 경쟁력 있는 게임 컨텐츠가 시장 진입을 보다 원활하게 할 수 있을 것으로 기대하며, 아울러 게임 초반의 스트레스 테스트를 위한 툴로써의 활용, 게임의 라이프 사이클의 증대, 경쟁력 강화로 이어질 수 있을 것으로 기대된다

• 한국게임학회 논문지
• /
• 제9권5호
• /
• pp.117-125
• /
• 2009

실시간 전략 시뮬레이션 게임에서 각각의 팀은 다수의 에이전트로 구성하고 상태 팀을 이기기 위한 전략을 수행한다. 전략은 팀에 속한 에이전트들의 협력을 필요로 하며 이를 위해서는 다중 에이전트 시스템이 필요하다. 다중 에이전트 시스템의 의사 결정방법 중에서 중앙 집중적인 의사 결정 방법은 조정 에이전트를 사용해서 팀을 위한 작업을 선택한다. 비 중앙 집중적인 의사 결정 방법은 에이전트가 각각 주체가 되어서 다른 에이전트와 의사소통을 하기 때문에 비용이 많이 든다. 본 논문에서는 조정 에이전트를 사용할 때 다수의 에이전트를 그룹으로 관리하는 방법, 경매 시스템을 사용해서 에이전트에게 작업을 할당하는 방법 그리고 할당한 작업 중에서 수행에 실패한 작업은 다른 에이전트에게 다시 할당방법을 제안한다. 실험에서는 스타크래프트 게임에서 제안한 시스템을 적용할 때 공격력과 방어력이 향상되는 것을 볼 수 있었다. 제안한 방법을 사용한 에이전트의 팀 승리 비율은 8대 2로 높아졌다.

• 디지털콘텐츠
• /
• 9호통권124호
• /
• pp.97-99
• /
• 2003

초기의 컴퓨터 게임은 하드웨어, 그래픽, 사운드 등의 제약때문에 인공지능에 있어서는 거의 전부가 게임 프로그래머의 단순한 하드코딩에 의존해 단순하게 처리됐다. 그러나 그래픽이나 사운드의 기능이 일정한 수준에 도달하자 게이머들은 보다 자연스럽고 재미있는 게임을 요구하게 됐으며, 이로 인해 1990년대 후반부터 인공지능 기술이 게임에서 중요한 역할을 하기 시작했다.'게임 인공지능'이란 고전적인 의미에서는 게임 내에서 컴퓨터에 의해 제어되는 캐릭터나 에이전트로 정의하기도 하지만 최근에는 좀더 구체적으로 스스로 생각할 수 있고 주변 환경이나 과거의 경험 등에 따라서 지능적으로 행동할 수 있는 자율성을 가진 캐릭터나 에이전트라고 정의하기도 한다.

• 한국콘텐츠학회논문지
• /
• 제20권11호
• /
• pp.292-300
• /
• 2020

인공지능 기술이 발전함에 따라 경제, 사회, 과학 분야 등 실세계 다양한 분야의 현상을 가상의 인공 에이전트를 활용한 컴퓨터 시뮬레이션을 통해 해석하려는 시도가 이어져 왔다. 기존의 인공 에이전트 기반 교섭 게임 해석에서는 실세계의 교섭 게임에서 단계가 진행될 때 발생하는 비용 및 시간이 지남에 따라 교섭 대상이 감가상각 되는 것을 반영하지 않은 문제가 있었다. 본 연구에서는 기존의 인공 에이전트 기반 교섭 게임 모델에 교섭 단계에서 발생하는 비용 및 교섭 대상 감가상각을 (교섭 비용)을 반영하여 그 효과를 관찰하였다. 실험 결과 교섭 단계에서 발생하는 비용이 커질수록 게임에 참여하는 두 인공 에이전트는 반반 비율에 가까운 몫을 가졌으며 이른 단계에서 협상을 타결하는 현상을 관찰하였다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
• /
• 한국정보처리학회 2016년도 춘계학술발표대회
• /
• pp.636-639
• /
• 2016

최근 모바일 게임에서의 인공지능과 관련된 연구가 활발히 진행되고 있다. 본 논문에서는 모바일 축구 시뮬레이션 게임에서 활용할 수 있는 인공지능 에이전트를 Hierarchical FSM 기반으로 설계하고 구현하여 실제 축구경기 결과와 비슷한 결과 도출하였다. 이러한 Hierarchical FSM을 기반으로 한 지능형 에이전트는 코드의 재활용성이 높고 개념적으로 간단하여 인공지능 에이전트를 설계 및 구현하기에 적합하다.