과거에는 게임프로그램 제작이 단순히 3D, 온라인게임, 엔진프로그래밍 또는 게임프로그래밍으로 분류하여 제작하였다. 그러나 이제는 게임프로그래밍의 종류가 세분화되었고, 기존에 없던 인공지능 게임프로그래머의 역할이 게임을 좀 더 재미있게 할 수 있는 시점이라 하겠다. 본 논문에서는 강화학습 알고리즘을 이용하여, 보상 값을 받아 게임캐릭터가 학습하여 지능적인 움직임을 나타나게 하였다. 구현된 게임캐릭터가 지능적으로 잘 움직이는지 확인하기 위해, 슈팅게임을 제작하여 적 캐릭터와 전투를 하게 하였다. 실험결과 임의로 움직이는 캐릭터보다 월등히 방어함을 알 수 있었다.
인공지능 기법을 이용한 컴퓨터 게임에 대한 학술적 연구는 오랫동안 이루어져 왔으며 주로 게임에 대한 숙련도를 높여서 인간에게 승리하는 것이 주요 연구 목적이었다. 그러나 최근의 상업용 게임에서는 게임의 흥미를 제공하기 위해서 사용자의 적응을 목적으로 개발하고 있다. 본 논문에서는 기존의 강화학습알고리즘을 수정하여 사용자 적응에 중점을 둔 적응형 강화 학습 알고리즘을 제안하였다. 실험대상으로는 많은 상태공간을 가진 오델로 게임을 대상영역으로 하여 시스템을 설계 및 구현하였다. 시스템의 성능측정은 두개의 강화학습 알고리즘이 각각 Min-Max 알고리즘과 대결하는 방식으로 실험을 하였으며, 결과는 기존의 강화 학습 알고리즘과의 대결에서도 향상된 학습율을 나타내었다.
본 논문은 3차원 모델을 제작하고 Unity를 활용하여 사용자가 보다 더 쉽게 지능형 관광서비스를 접할 수 있도록 하는 방법을 연구했다. 본 연구의 핵심기능 및 환경은 게임 제작용 툴인 Unity를 사용하여, 가상공간을 만들고 안에서 제어와 카메라 시점을 적용한 NPC를 통해 다양한 각도와 위치에서 관광 서비스를 이용할 수 있도록 하는 방법을 연구했다. 본 프로젝트는 가상현실 기술을 활용하여 관광명소를 현장에 가지 않고도 가상 세상에서 둘러 볼 수 있는 지능형 서비스 콘텐츠이다. 본 지능 서비스는 UI/UX 도구를 사용해 게임 형태로 만들고 재미요소를 넣기 위해 간단한 게임 형태로 융합하여 관광지 홍보를 위한 게이미피케이션을 적용했으며, 가상현실 관광지 체험을 실행할 수 있게 하는 것이 연구의 목적이다.
최근 모바일 게임에 있어서 중요한 이슈는 게임상에서 존재하는 물체들이 사실감과 생동감을 유지하면서도 프로그램의 속도 감소 문제를 발생시키지 않는 방안을 찾는 것이다. 본 논문이 제시하는 내용은 모바일 환경에서의 지능형 물리엔진 아키텍쳐에 대한 것으로 물리엔진으로 구현 한 게임 안의 환경을 인지하고 수집한 수치를 이용, 학습하여 사용자가 컨트롤하는 게임 내의 물체가 최적화 된 움직임을 보일 수 있도록 하는 데 목표를 두고 있다. 이를 위해 모바일 환경에 적합하도록 구현된 물리엔진으로 자동차 주행 시스템 환경 내에서 속성을 추출, 인공지능 모듈에 입력하여 연산량이 비교적 적은 베이지안 네트워크 알고리즘을 통해 분석하며 이를 평가한다.
정보통신기술의 발달과 함께 학습자에게 재미와 흥미를 통한 즐거운 교육환경을 제공하고자 다양한 방법이 시도 되고 있다. 에듀테인먼트와 게임기반학습 등에서 게임이나 로봇과 같은 기술을 교육에 활용하는 것은 좋은 예이다. 본 연구에서는 휴머노이드 로봇의 율동 생성을 위한 사용자 데이터 수집과 분석을 통한 지능형 율동 교육 시스템을 제안한다. 이를 위하여 사용자는 음악을 선택하고, 선택한 음악에 따라 율동 정보를 입력한다. 이러한 사용자의 로봇 활용 데이터는 분석을 통하여 지능화된 서비스를 위한 패턴의 역할을 한다. 분석 결과는 빈도에 기반을 두며, 과거 정보가 부족한 경우 FFT 유사도 비교 방법을 적용하였다. 제안하는 방법은 유치원 아이들을 대상으로 하는 실험을 통하여 유효함을 확인하였다.
최근 알파고로 인해 인공지능의 인기가 급부상하고 있고 '머신러닝'의 가능성과 위상을 널리 알려 컴퓨터 및 여러 분야에서 연구단계를 넘어 실용화, 상업화 될 가능성을 확인 시켜주었다. 본 연구는 전망 있는 인공지능산업에 발맞춰 비록 '알파고' 같은 고성능 완벽한 인공지능이 아니지만 랜덤 상태의 초기에서 한 최적의 해를 찾기 위한 도구로서, 유전알고리즘(genetic algorithms)을 사용하여 목표 값에는 최대한 수렴하도록 하는 학습형 AI 게임을 개발하였다. 본 연구에서 개발한 게임은 향후 각각의 다양한 개성을 가진 양산형 인공지능 게임개발에 응용되리가 사료된다.
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.
세계적으로 게임 시장이 약한 성장세를 보임에 따라, 기존 게임방식에 식상한 게임 유저들로부터 새로운 컨셉의 게임에 대한 관심이 급부상 하고 있다. 최근, 사용자의 움직임을 인식하여 사용자와 게임간의 상호작용을 가능케 하는 체감형 게임이 인기를 끌고 있다. 체감형 게임은 가상현실(Virtual Reality; VR)기법을 활용한 것으로 사용자의 게임으로의 몰입을 위한 현실감이 중요한 요소로 간주되고 있다. 이에 본 연구에서는 3축 가속도 센서로부터의 신호를 기반으로 사용자의 동작 상황을 효과적으로 분류할 수 있는 체감형 게임 인터페이스를 제안하고자 하며, 제안된 시스템의 유용성 확인을 위해 실제로 제작된 테스트베드 환경 하에서 다양한 실험을 통해 제안된 기법의 유용성을 확인하고자 하였다.
플레이어의 상대 역할을 수행하는 NPC(Non-Player Character)의 구현은 게임에서 재미요소를 좌우하는 중요한 부분이다. 일반적인 NPC는 설정된 값에 따라, 동일한 조건에 대해 동일하게 반응하므로 플레이어로 하여금 예측 가능하게 하여 게임의 재미를 저하시키는 요인이 된다. 따라서 플레이어의 행동과 수준에 대하여 지능적으로 적절히 반응하는 NPC 기술이 필요하다. 본 논문은 퍼지 플러스터링을 이용한 플레이어의 게임 성향을 기반으로 NPC의 행동 반응을 조절함으로써 게임에 동적인 반응을 보이며 플레이어의 수준에 적절히 반응하도록 하는 NPC 기법을 제안한다.
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
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[게시일 2004년 10월 1일]
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