최근 컴퓨터 게임에 등장하는 NPC(Non-player Character)에 각종 인공지능 기법을 적용하는 연구들이 이루어지고 있다. 하지만 대부분의 연구가 플레이어를 상대하는 적대적 입장의NPC들의 움직임 조절에 초점을 맞추고 있고 아직까지 게임 상에서 등장하는 모든 NPC는 항상 같은 말과 비슷한 행동을 되풀이하는 모습만을 보여주고 있다. 이는 플레이어가 게임을 비현실적으로 느끼게 만들고 결과적으로 게임의 재미를 저하시키는 요소로 작용한다. 플레이어에게 보다 현실적인 게임 환경을 제공하기 위해서는NPC가 단순히 게임의 배경을 구성하는 오브젝트가 아니라 다양한 대화를 통해 플레이어에게 많은 영향을 주게 하여 게임의 기여도를 높여주어야 한다. 본 논문에서는 이를 위해 게임 속에서 주어지는 퀘스트를 구성하는 NPC, 몬스터, 보상 등의 속성 정보를 온톨로지화 하고, 인터넷에 존재하는 게임 커뮤니티에서 퀘스트 질의/응답 게시판의 글을 추출하여, 플레이어의 관련 질의에 응답하는 NPC를 구현하고자 한다. 이를 위해 온톨로지 정보를 이용한 검색 알고리즘을 구현하였고,시뮬레이션을 통해 NPC가 커뮤니티 게시글 정보를 이용하여 유저에게 고정되지 않은 다양한 메시지를 전달하면서 동시에 유저의 게임 진행을 도와주는 모습을 확인하였다.
게임 사용자와 자주 소통하는 게임 요소는 NPC이다. 최근 게임에서 사용되는 인공지능 알고리즘은 많은 발전을 이루었지만, NPC의 행동은 과거 게임 내의 단순한 행동을 하는 수준에서 머물러 있다. 사람과 비슷한 NPC의 행동 관찰을 주된 목적으로 하는 라이프 게임의 경우, 단순한 행동의 NPC는 게임을 지루하게 만드는 요인이 되고 있다. 이것은 NPC를 생성할 때 사람과 같은 다양한 성격과 그에 따른 행동을 보여주는 방법이 미흡하기 때문이다. 사람과 비슷한 행동을 하는 NPC를 생성하려면 사람과 같은 다양한 성격과 그에 따른 다양한 행동 생성이 필요하다. 본 논문에서는 확률 분포를 이용하여 캐릭터의 성격에 따라 다양한 감정을 표현하고, 그에 따른 행동 생성 방법에 관해 기술한다. 본 논문에서 기술한 행동 생성 방법을 실제 3D환경의 게임에 적용함으로써, 본 연구에서 제시한 연구 방법에 대한 성능을 입증하였다.
게임 플랫폼의 고도화와 게임 구현 기술의 발전을 통해 이루어지고 있는 개발 환경의 효율성 제고를 통해 이전에 게임의 구현 자체에 소요하는 시간을 게임 콘텐츠의 질적 향상을 위해 투입할 수 있는 여건이 형성되고 있다. 본 논문은 게임에서 등장하는 NPC가 보다 사실적인 추론을 통해 플레이어를 추적하도록 지정하는 알고리즘을 고수준의 카테고리로 구분하여 구현하여, 개발 과정에서의 NPC 구현에 효율성을 제고하는 기법을 제안한다. NPC가 플레이를 추적하는 스토리를 기반으로 하는 게임에서 NPC가 플레이어의 위치에 도달하기 위한 길찾기 알고리즘은 필수적이다. 일반적으로 사용되는 최단 거리 길찾기 알고리즘인 다익스트라(Dijkstra)의 경우, 효율적이지만 플레이어가 NPC의 경로를 예측 가능할 수 있기에 게임의 재미 향상에 걸림돌이 되는 단점이 있다. 본 논문에서는 최단 거리 길찾기를 구현하면서 다양한 게임 스토리 상의 설정으로 지정할 수 있는 다양한 방법론을 연구하였으며, 이를 구현하기 위한 고수준 길찾기에 대한 방법을 제시한다.
본 논문에서는 행동경제학에서 주로 사용되는 전망이론을 게임 인공지능 분야에 도입하여 인간의 인지적 특성을 사실적으로 표현하고자 하는 관점에서 NPC의 의사결정 모델을 제안한다. 이를 위하여 효용 이론의 한계로 지적되었던 기준점 설정의 문제, 민감도 체감성, 손실 회피의 특징을 분석하고, 이를 게임 상에서의 NPC 의사결정 모델에 반영한다. 본 논문에서는 제안 모델을 동적 지형분석에 적용하였으며, 실험을 통해 NPC의 다양한 개성 부과 및 창발적인 행위를 유도할 수 있음을 확인하였다.
게임 환경에서의 지능형 NPC는 인간과 상호작용을 수행하는 대표적인 AI 객체로 게임의 재미를 극대화하기 위해 인간과의 상호작용을 통해 다양한 역할을 수행하도록 하는데 있다. 객체의 상호작용에는 사람과 객체 간의 감성적 상호작용을 포함하며, 게임에서의 감성 표현은 게임의 장르와 상호작용 목표에 따라 매우 다양하게 모델링 될 수 있다. 본 연구에서는 게임 환경에서 발생할 수 있는 객체 간 감성적 상황정보에 따라 다양한 객체의 감성을 변화시킬 수 있도록 하기 위해 NPC의 성격 모델을 설계한다. 특히 계층적 의사결정 방법을 이용한 NPC의 성격 모델링을 제안하여 모델링 시점에서 유추 가능한 NPC의 성격 모델링 방법을 제안한다.
Role-Playing Game (RPG)에서는 플레이어가 조종하는 캐릭터 외에도 컴퓨터가 조종하는 Non-Player Character(NPC)가 등장한다. 플레이어는 NPC와 이러한 상호 작용들을 통해 점점 게임의 세계관을 이해하면서 게임에 몰입할 수 있게 된다. 이를 위해서 일반적으로 시나리오나 세계관에 따라 필요한 NPC를 생성, 배치하고 적당한 대사와 퀘스트를 부여한다. 그러나 이러한 구조에서는 NPC는 항상 정해진 정적인 대사만을 할 수 있다. 그 결과, 플레이어들은 NPC와 플레이 시간이 길어질수록 반복되는 대사에 흥미를 잃고 점점 대사를 읽지 않고 진행에 필요한 부분만을 얻어내려 하게 된다. 또한 이러한 구조는 게임 콘텐츠를 추가하고자 할 때, 새로 생성하는 NPC의 대사를 전부 새로 작성해야 하는 단점도 존재한다. 본 논문에서는 이러한 동적인 게임 환경 구축을 위한 방법으로 온톨로지 기반의 대화 생성 시스템을 제안한다. 제안하는 시스템은 플레이어가 NPC와 대화하고 싶은 내용과 관련된 키워드를 제시하면 온톨로지를 이용하여 제시한 키워드와 관련이 있고, 현재 상황과 조건이 맞는 대화나 퀘스트를 제공한다. 그 결과, 유저와의 상호 작용이 중요해지므로 플레이어의 게임 몰입도를 더욱 높일 수 있다. 또한 시스템 구축 과정에서 생성되는 온톨로지를 이용하여 다른 다양한 기능들을 추론할 수 있는 장점이 있다.
본 연구는 플레이어의 게임 NPC (Non Plyer Character)에 대한 만족도를 높이기 위해 구조방정식 모델 SEM(Structural Equation Modeling)을 만들고 NPC 디자인 요소를 분석한다. 먼저 플레이어의 만족도에 영향을 미치는 디자인 요소(오락성, 예술성, 상호작용성, 현장성)를 추출한다. 그리고 이러한 요소들이 플레이어들의 만족도에 영향을 준다고 가정하고 계량화된 연구 발상을 통해서 실증연구를 진행한다. 설문에 대한 데이터를 분석한 결과 네 가지 요소가 플레이어 만족도에 유의미한 영향을 미치며 이 중 예술성은 플레이어 만족도에 가장 큰 영향을 미치는 것으로 나타났다. 마지막으로 분석 결과에 따라 NPC 설계에 대한 제안을 제시하였다. 본 연구를 통해서 향후 NPC의 디자인 방향에 대한 참조 프레임워크를 제공할 수 있기를 기대한다.
대개의 게임 플레이어들은 정해진 패턴대로만 행동하는 NPC(Non-Player Character)보다 사람 플레이어와 상호작용할 때 더욱 큰 만족을 얻는다. 하지만 항상 사람 플레이어를 상대할 수 있는 것은 아니기 때문에 다양한 게임 플레이어에 맞추어 행동할 수 있는 적응형 NPC가 필요하다. 본 논문에서는 FSM(Finite State Machine)을 이용하여 적응형 NPC를 생성하는 기법을 제안한다. 이 기법은 행동 데이터베이스의 행동 정보를 이용하여 FSM을 구성하고, 게임을 진행하는 동안 FSM의 종합 효율값이 목표 효율값으로 접근하도록 실시간으로 FSM을 갱신하는 것을 반복한다. 이 과정에서 NPC는 플레이어에게 적응한다. 실험은, 제안한 기법을 적용한 2D 게임을 제작하여 목표 효율값을 다양하게 설정하여 진행하였다. 실험 결과로, 게임이 진행되면서 종합 효율값이 목표 효율값으로 접근하는 것을 볼 수 있었다. 이는 NPC가 플레이어에게 적응하여 적응형 NPC가 생성됨을 의미하는 것이다.
최근 게임에서의 인공지능에 대한 관심이 높아지고 있으며 인공지능 기술을 이용하여 게임 캐릭터를 좀 더 사실적이고 현실감 있게 하는 연구가 진행되고 있다. 특히 게임에서 NPC(Non Player Character)는 게임인공지능 관련 연구 대상의 중요한 부분으로 게임을 제작하거나 플레이하는 사람들 모두의 대상이 되고 있다. 본 논문에서는 PC(Player Character)에 능동적으로 반응하는 지능형 상황인지(Context Awareness) NPC 기술에 대하여 분석하고 이의 구현을 위한 지능형 NPC 프레임워크를 제안하였다. 제안된 상황인지 NPC 지능형 프레임워크는 다양한 상황인지 지능형 에이전트 구현에 적용될 수 있으며 또한 부가적인 에이전트의 추가와 삭제가 용이하기 때문에 점진적 개발과 다양한 응용에 적응적으로 개발이 가능하다.
게임의 재미요소를 증대 시키고, 게임 생명주기(Life-Cycle)를 늘어나게 하기 위해 다양한 방법이 연구 중이다. 현실감 있는 그래픽 효과와 뛰어난 음향 효과 등과 함께 게임 플레이어의 게임 스타일이 반영된 게임을 만들기 위한 방법이 대표적이 예라 할 수 있다. 그 중 게임 플레이어의 스타일을 게임에 다시 이용하기 위해서는 플레이어의 인지과정이 요구되며, 인지된 결과를 이용하여 플레이어를 모델링(User Modeling)한다. 하지만, 게임의 종류와 특성에 따라 다양한 게임이 존재하기 때문에 플레이어를 모델링하기 어렵다는 문제를 가지고 있다. 본 논문에서는 게임에서 정의된 FSM(Finite State machine)을 이용하여 플레이어가 선택한 행동 패턴을 분석하고 적용하는 방법과 다양한 게임에서 이용 할 수 있는 스크립트 형태의 NPC 행동 패턴 변경 방법을 제안한다. 플레이어의 데이터를 분석하여 얻은 결과는 FSM을 변경하여 새로운 행동을 보이는 NPC(Non-Player Characters)를 생성하는데 사용되며, 이 캐릭터는 게임의 특성과 플레이어의 최신 행동 패턴 경향을 학습한 적용형 NPC라 할 수 있다. 실험을 통하여 사용자의 행동과 유사한 패턴을 보이는 NPC의 생성을 확인할 수 있었으며, 게임에서 상대적인 또는 적대적인 캐릭터로 유용하게 사용 될 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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