본 논문에서는 3D FPS 게임에서 다수의 NPC(Non Player Character)들이 player를 대상으로 접근할 때 유사한 속성을 가진 NPC들을 객체별 그룹핑을 형성하게 하고, 그룹핑 된 NPC들의 위험도를 판단하여 player가 적절히 대응할 수 있는 방안을 제시한다. NPC들의 그룹핑을 위한 각 속성은 게임의 특성에 따라 별도로 정한다. 따라서 속성에는 NPC가 가지는 행동패턴, 공격패턴, 무기패턴 등의 다양한 요소로 형성되고 이러한 요소들이 하나의 그룹에 대한 속성이 된다. NPC들이 그룹으로 형성되는 크기는 NPC 들이 가지는 속성들의 개수와 동일하게 설정하고 이동을 하면서 자신과 유사한 속성을 가진 다른 NPC들과 즉석에서 그룹을 형성하도록 한다. 또한 형성된 그룹들 중에 우선순위를 고려하여 player의 공격 여부를 판단한다. 제안된 방법은 변화가 많은 FPS 게임에서 player와 NPC 들이 효과적으로 플레이 할 수 있을 것으로 기대한다.
이 논문에서는 게임에서 인공지능 구현에 많이 사용되는 FSM(Finite State Machine)을 이용하여 다양한 인격의 NPC(Non-Player Character)를 생성함에 있어서, 게임 디자이너의 NPC 패턴 설계에 도움을 주기위해, 직관적인 FSM 상태 모델링 에디터를 설계하고자 한다. 이 툴을 이용하여, FSM의 각 상태와 상태의 변이에 따른 여러 가지 반응을 게임 디자이너가 직관적으로 알 수 있도록 함으로써 보다 다양한 인격을 가진 NPC를 생성할 수 있을 것으로 기대된다.
개발적인 측면에서 온라인 게임 환경에서의 NPC(Non Playable Character)들은 환경인식능력, 이동능력, 특수 능력 및 아이템의 소유 배분 등을 원활히 하기 위한 능력들을 소유해야 하며, 게임 환경을 인식, 저장하기 위한 데이터구조와 자신만의 독특한 임무(mission)를 달성하기 위한 계획을 갖고 행위를 해야 한다. 이런 의미에서 NPC는 자신만의 고유한 규칙과 행동 패턴, 그리고 목표(Goal)와 이를 실행하기 위한 계획(plan)을 소유하는 에이전트로 인식되어야 할 것이다. 그러나, 기존 게임의 NPC 제어 구조나 구현 방법은 이러한 요구조건에 부합되지 못한 부분이 많았다. C/C++ 같은 컴퓨터 언어들을 이용한 구현은 NPC의 유연성이나, 행위에 많은 문제점이 있었다. 이들 언어의 switch 문법은 NPC의 몇몇 특정 상태를 묘사하고, 그에 대한 행위를 지정하는 방법으로 사용되었으나, 게임 환경이 복잡해지면서, 더욱더 방대한 코드를 만들어야 했고, 해석하는데 많은 어려움을 주었으며, 동일한 NPC에 다른 행동패턴을 적용시키기도 어려웠다. 또한, 대부분의 제어권을 게임 서버 폭에서 도맡아 함으로써, 서버측에 많은 과부하 요인이 되기도 하였다. 이러한 어려움을 제거하기 위해서 게임 스크립트를 사용하기도 하였지만, 그 또한 단순 반복적인 패턴에 사용되거나, 캐릭터의 속성적인 측면만을 기술 할 수 있을 뿐이었다 이러한 어려움을 해소하기 위해서는 NPC들의 작업에 필요한 지식의 계층적 분화를 해야 하고, 현재 상황과 목표 변화에 적합한 반응을 표현할 수 있는 스크립트의 개발이 필수 적이라 할 수 있다 또한 스크립트의 실행도 게임 서버 측이 아닌 클라이언트 측에서 수행됨으로써, 서버에 걸리는 많은 부하를 줄일 수 있어야 할 것이다. 본 논문에서는, 대표적인 반응형 에이전트 시스템인 UMPRS/JAM을 이용하여, 에이전트 기반의 게임 캐릭터 구현 방법론에 대해 알아본다.퓨터 부품조립을 사용해서 Template-based reasoning 예를 보인다 본 방법론은 검색노력을 줄이고, 검색에 있어 Feasibility와 Admissibility를 보장한다.매김할 수 있는 중요한 계기가 될 것이다.재무/비재무적 지표를 고려한 인공신경망기법의 예측적중률이 높은 것으로 나타났다. 즉, 로지스틱회귀 분석의 재무적 지표모형은 훈련, 시험용이 84.45%, 85.10%인 반면, 재무/비재무적 지표모형은 84.45%, 85.08%로서 거의 동일한 예측적중률을 가졌으나 인공신경망기법 분석에서는 재무적 지표모형이 92.23%, 85.10%인 반면, 재무/비재무적 지표모형에서는 91.12%, 88.06%로서 향상된 예측적중률을 나타내었다.ting LMS according to increasing the step-size parameter $\mu$ in the experimentally computed. learning curve. Also we find that convergence speed of proposed algorithm is increased by (B+1) time proportional to B which B is the number of recycled data buffer without complexity of computation. Adaptive transversal filter with proposed data recycling buffer algorithm could efficiently reject ISI of channel and increase speed of convergence in avoidance burden of computational complexity in reality when it was experimented having
최근 몇 년간 게임인공지능에 대한 관심도가 높아지고 있으며, 이에 대한 연구도 활발히 이루어지고 있다. 본 논문에서는 컴퓨터 게임에서 사용하고 있는 인공지능 기술과 MMORPG(Massively Multiplayor Online Role Playing Game)에서 NPC(non-player character)가 가지는 일반적인 특징을 살펴본다. 게임의 흥미를 유발하기 위한 지능형 NPC의 역할과 특징을 고찰하고, MMORPG에 요구되는 지능형 NPC에 관한 인공지능 기술에 대해서 연구한다.
본 논문에서는 결정트리 학습 알고리즘을 활용한 축구 게임 수비 NPC 제어 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 실제 게임 사용자들의 이동 방향 패턴과 행동 패턴을 추출하여 결정트리학습 알고리즘에 적용한다. 그리고 학습된 결정트리를 바탕으로 NPC의 이동방향과 행동을 결정한다. 실험결과 제안하는 방법은 결정트리 학습에 시간이 다소 걸리지만, 학습된 결정트리를 바탕으로 이동방향이나 행동을 결정하는 시간은 약 0.001-0.003 ms(밀리초)가 소요되어 실시간으로 NPC를 제어할 수 있었다. 또한, 제안하는 방법은 현재 상태 정보 뿐만 아니라 이를 분석한 관계정보, 이전 상태 정보도 함께 활용하므로, 기존방법인 (Letia98)에 비해 이동방향 결정시 높은 정확도를 나타냈다.
The extraction of attention NPC in a FPS game has emerged as a very significant issue. We propose an efficient FPS game operation method, using the attention NPC extraction with a simple arithmetic. First, we define the NPC, using the color histogram interaction and texture similarity in the block to determine the attention NPC. Next, we use the histogram of movement distribution and frequency of movement of the NPC. Becasue, except for the block boundary according to the texture and to extract only the boundaries of the object block. The edge strength is defined to have high values at the NPC object boundaries, while it is designed to have relatively low values at the NPC texture boundaries or in interior of a region. The region merging method also adopts the color histogram intersection technique in order to use color distribution in each region. Through the experiment, we confirmed that NPC has played a crucial role in the FPS game and as a result it draws more speed and strategic actions in the game.
본 연구는 조선시대 게임의 몰입감을 향상시키기 위해 ChatGPT API를 활용한 조선시대 대화체 구현을 위해 진행되었다. 연구는 중인계급 플레이어와 다른 계급과의 대화에 중점을 둔다. 조선시대 배경의 드라마 대사를 학습시키는 방법과 대화체의 종결어미를 학습시키는 두 방법으로 연구를 진행하였다. 종결어미를 학습시키는 방법이 자체 평가 기준에서 더 높이 평가되었다. 이를 반영하여 프롬프트를 구성해서 조선시대 게임에서의 설정을 반영한 NPC 프롬프트를 구상하였고, 추가적으로 프롬프트 조합 방식을 활용하여 다양한 NPC의 프롬프트를 구성하는 방법을 제안하였다. 본 연구는 조선시대 게임 제작 시 NPC 대화체의 참고 자료로 활용될 수 있다.
본 논문에서는 사용자의 다양한 물리적 속성 중 부드러운 헤비사이드 계단 함수와 다양한 물리적 속성(속도, 시점 등)을 활용하여 가중치 맵을 계산하고 이로부터 논플레이어 캐릭터(Non-player character, NPC)의 경로를 효율적으로 제어할 수 있는 NavMesh 제어 기법을 제시한다. 게임과 같은 가상환경에서 NPC는 일반적으로 네비게이션 메쉬(Navigation mesh, NavMesh)를 이용하여 이동한다. 하지만, NavMesh는 정적인 형태이기 때문에 사용자에 의해 디자인되어야 하고, 이러한 문제를 완화하고자 자동으로 NavMesh를 업데이트하는 기술이 연구되고 있지만, 메쉬 복원을 자동화할 뿐 실제 NPC 행동 제어라고 하기에는 힘든 접근법이다. 본 논문에서는 동적 네비게이션 프레임워크를 유지한 채, 사용자의 시점과 물리적 특성을 통해 NPC를 효율적이고 정확하게 경로 제어할 수 있는 방법을 제안하고, NavMesh의 형태에만 의존하던 NPC의 움직임을 완화하여 좀 더 사실적인 경로 제어를 보여준다.
최근 컴퓨터 게임에서 중대성이 부각되고 있는 NPC(NonPlayer Character)는 게임의 기본이 되는 이동에 있어서 스스로 장애물과 다른 캐릭터들을 인지하고 자신의 임무를 수행하여야 한다. NPC들의 자연스러운 이동을 위해 고정된 장애물 환경에서 일반화 가시성그래프를 이용하여 경로를 계획하는 방법이 제안된 바 있는데 본 논문에서는 이렇게 생성된 경로를 따라 효율적으로 이동할 수 있게 하기 위한 실행 모듈을 개발한다. 일반화 가시성그래프의 특성에 따라, 계획된 경로는 직선과 원의 호로 이루어져 있는데 본 실행 모듈에서는 이 특성에 적합하고 NPC의 움직임이 자연스럽도록 직선이동 동작, 원 이동 동작, 도착하기 등의 기본 조타 동작을 정의하여 실제 경로 이동의 실행에 이용한다. 또한 이동 중에 나타나는 동적 장애물을 감지하기 위해 충돌감지 기능을 실행 모듈에 포함시키며 감지된 장애물의 종류에 따라 선택적으로 대처하기 위해 의사결정나무를 이용한다. 실행 모듈을 테스트하기 위해 NPC의 경로 이동을 방해하는 다른 NPC가 등장하도록 예제 시나리오를 작성하여 시뮬레이션한다.
본 논문에서는 사용자 수 증가로 인한 확장 가능한 온라인 게임 서버 구조를 제시하고 있다. 현재 상용 서비스 중인 대부분의 온라인 게임 서버에서는 로긴서버, 캐시서버, 데이터베이스서버, 게임서버, NPC서버 등으로 구성된 하나의 서버 그룹을 운영하다가 사용자 수 증가에 따라 같은 구조의 또 다른 서버 그룹을 추가 설치하고 있다. 그러나 본 논문에서 제안하는 서버 구조는 서버를 추가 설치할 때 로긴서버, 캐시서버, 데이터베이스서버, 게임서버, NPC서버 등의 한 그룹을 추가시키지 않고 게임서버만을 추가한다. 이후 캐시서버나 데이터베이스서버에 부하가 걸릴 때에만 또 다른 서버 그룹을 추가시켜 서버 추가 비용을 최대한 줄일 수 있게 하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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