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.
게임 NPC(Non Player Character)는 게임 플레이어와 대전 또는 협력함으로써 게임의 재미를 증가시키는 중요한 요소이다. 대부분 기존 게임에서 제공되는 NPC 인공지능은 FSM(Finite State Machine)으로 제작되어 행동 패턴이 정해져 있고 능력이 동일한 특징을 갖고 있다. 따라서 이러한 특징을 갖는 NPC들과 대전하는 플레이어는 창조적인 게임 플레이를 진행하는 것이 어려울 수 있다. 본 논문은 이 문제점을 개선하기 위하여 실제 생활에서 늑대들이 먹이를 사냥하는 행동 모델을 게임 NPC의 행동 모델로 제작하고 이를 평가하기 위한 것이다. 이를 위하여 첫째, 실세계에서 늑대들이 먹이를 포획하기 위한 행동 상태들을 조사 연구한다. 둘째, 이 행동 상태들을 Unity3D 엔진을 이용하여 구현한다. 셋째, 구현된 NPC들의 상태 전이 비율과 실세계의 NPC들의 상태 전이 비율, 일반적인 게임 NPC의 상태 전이 비율을 비교한다. 비교 결과, 구현된 NPC들의 상태 전이 비율은 실세계의 상태 전이 비율과 비슷함을 보인다. 이는 구현된 NPC들의 행동 패턴이 실세계의 늑대 사냥 행동 패턴과 유사함을 의미하는데, 이렇게 함으로써 플레이어에게 보다 증가된 사용자 경험을 제공할 수 있다.
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.
MMORPG(Massively Multiplayer Online Role Playing Game)는 장시간 게임에 접속하여 자신이 맡은 역할을 수행해 나가는 게임으로서, 사용자의 몰입도가 다른 게임에 비해 월등히 높은 게임이며, 게임 내 많은 컨텐츠를 보유하고 있는 게임이다. 그러나 다양한 게임 내 컨텐츠 중 게임의 흥미를 높이는 데 가장 중요한 역할을 하는 NPC(Non Player Character)의 행동 패턴이 너무 단순하므로 게임을 지루하게 만드는 요인으로 작용하고 있으므로, 많은 컨텐츠를 보유했음에도 불구하고 MMORPG는 지루한 게임이라는 인식이 사용자들에게 만연해 있다. 이에 본 논문에서는 NPC에게 성격과 감정을 심어주어, 사용자의 성향에 반응하는 동적인 행동을 보이는 NPC를 생성하고자 한다.
게임에 의해 생성되는 가상공간에서 실제 인간사회에서 사용되는 말이 사용된다면 가상현실 게임의 재미와 현실감이 커지며, 그로 인해 사용자들은 더욱 게임에 몰입하게 될 것이다. 그러나 현재 서비스 되고 있는 대부분의 MMORPG의 상점에서 행해지는 대화의 유형을 조사한 결과 매우 단순한 수준의 대화만이 사용되고 있었다. 본 논문은 MMORPG 환경에서 NPC의 설정에 성격심리학 이론을 도입하여 '외향성-내향성차원'과 '신경증적 경향성 차원‘에 따라 NPC가 대화하는 방법을 제안하고, NPC의 성격과 대화를 자동 생성해 주는 프로그램을 구현한다. 이 프로그램은 성격생성과 대화생성의 두 부분으로 구성되며, 성격 생성 프로그램은 NPC의 성격을 설정할 수 있으며, 대화생성 프로그램은 NPC의 대화 유형과 양, 그리고 특징을 조절하여 게임 디자이너와 게임 시나리오 작가가 게임 캐릭터를 생성하는 데 도움을 준다. 본 논문에서 제안한 NPC를 위한 성격, 대화 생성방법은 다양한 게임 캐릭터 에 응용할 수 있으며, 에이전트와 실시간 애니메이션에서 개성을 지닌 아바타의 표현에도 유용하게 사용할 수 있다.
MMORPG에서의 NPC(Non Player Character)는 게임 서사에서 갈등을 유발하고 극적 사건을 형성하는데 중추적 역할을 수행한다. 본 연구에서는 MMORPG 를 중심으로 NPC의 유형과 그에 따른 서사적 기능을 분석했다. NPC는 플레이어 캐릭터와의 관계축, 행동의 태도축에 따라서 크게 소극적 조력자, 적극적 조력자, 소극적 적대자, 적극적 적대자로 분류된다. NPC는 유형에 따라서 변별적인 서사적 기능을 수행한다. 가령 소극적 조력자는 공간이동과 서사 연쇄의 구심점으로 기능하며, 적극적 적대자는 공간 투시를 유도하고 극적 효과를 창출한다. 이처럼 MMORPG에서 NPC는 게임 서사 진행에 있어서 주요한 서사적 기능을 수행한다. 표면적으로 NPC는 게임 서사에 있어서 평면적 제한적 기능을 수행하지만, 이면적으로는 플레이어와 상호작용하는 가운데 입체적 확장적 기능을 수행하면서 다선형적인 게임 서사를 생성한다는 점에서 의의가 있다.
본 논문은 학습된 낙관주의 관점에서 '메이플스토리' NPC들의 대화 내용을 분석하였다. NPC의 대화는 게임 이용자들의 재미와 성취욕구 부여에 큰 역할을 하며, NPC와의 반복적이고 장기적인 대화는 유저의 사고에도 영향을 미칠 수 있다. 본 연구에서는 학습된 낙관주의 설명 양식의 핵심적인 2가지 차원인 영속성과 파급성의 요소를 활용하여 분석한 결과, NPC들의 낙관주의적 언어 사용 비율은 대략 6~7%로 확인되었다. 낙관적인 대화성향을 지닌 NPC와 지속적인 소통은 게임 해비유저에게 유사한 사고를 학습할 기회를 부여할 수 있어 향후 NPC인공지능 개발시 중요한 고려사항임을 확인하였다.
게임 속의 인공 지능을 높일 수 있는 지형 분석의 방안에 대하여 소개한다. 지형 분석의 방법을 온라인 게임 서버의 AI 방식에 사용함에 의해서 정해진 패턴이 아닌 좀 더 현실적인 AI의 수행이 가능하다. 본 논문에서는 지형 분석을 통하여 NPC들의 행동패턴을 다양화 할 수 있는 방안을 제시하고 이를 구현하기 위한 온라인 게임서버에서의 NPC 서버의 구조를 설계하고 이를 토대로 적응형 AI구현을 위한 NPC 서버의 실험 테스트을 통하여 실제로 적용 할 수 있는 방안을 제시 한다.
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.
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.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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