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.
최근 게임의 종류가 다양해지고 접할 기회가 많아지면서 게임을 즐기는 사용자의 성향과 수준도 다양해지고 있다. 기존의 NPC는 행동이 단순하고 획일적이기 때문에 다양한 사용자를 상대하는데 한계가 있다. 따라서 각기 다른 사용자와 비슷한 수준으로 대응할 수 있는 적응형 NPC를 생성하는 기술이 필요하다. 본 논문은 적응형 NPC를 생성하기 위한 행동 정보 관리 기법을 제안한다 행동정보 저장 방법은 적응형 NPC가 사용자의 행동을 관찰하고 (상태-행동)의 관계로 정보를 수집한다. 수집한 행동 정보의 효율 값을 구하고 유사한 상태정보들은 군집화하여 행동 데이터베이스에 저장한다. 게임시스템은 행동 데이터베이스를 갱신하며 다양한 행동을 저장하고 효율 값이 좋은 행동을 선택하여 사용자에게 적응해 가는 NPC를 생성한다. 본 연구에서 제안한 적응기법을 액션 게임에 적용하여 실험하였다 임의의 실험자는 적응형 NPC와 실시간으로 1:1 전투를 한다. 게임 결과 로그파일을 통해 실험자와 NPC의 행동 성향을 분석하여 유사성을 판단한다. 다양한 실험 결과의 통계에서 오차율 6% 이내의 사용자와 비슷한 수준으로 적응해 가는 NPC를 생성할 수 있었다.
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.
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.
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.
게임 인공지능은 플레이어에게 지능적이고 적응된 게임 환경을 제공하기 위해 주로 사용된 다. 기존에는 사용자의 게임 행위를 수집/분석하여 동반자 또는 적대적 역할을 하는 Non-player character (NPC)를 위해 사용되었다. 그러나 사용자의 행동을 모방하는 것에서 그치는 경우가 많았다. 본 논문은 사용자의 게임 행위를 분석하여 게임 환경을 변화하는 방법을 소개한다. 사용자의 게임 성향을 파악하기 위해 게임 행위 데이터를 이용하였다. 또한, 사용자의 성향은 지형, 아이템, NPC의 분포를 결정하는데 반영하여 동적인 게임 환경을 제공하기 위해 사용하였다. 제안하는 방법의 실험을 위해 실제 2D 액션 게임에 적용하였고, 사용자의 게임 플레이 행위에 대하여 적절히 변화하는 게임 환경을 확인하였다.
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.
최근 컴퓨터 게임에 등장하는 NPC(Non-player Character)에 각종 인공지능 기법을 적용하는 연구들이 이루어지고 있다. 하지만 대부분의 연구가 플레이어를 상대하는 적대적 입장의 NPC들의 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 위해서는 NPC가 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 온톨로지로 구성하고, 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(국문/영문) 정보를 이용하여 유저에게 고정되지 않은 다양한 메시지를 전달하면서 동시에 유저의 게임 진행을 도와주는 모습을 확인하였다.
컴퓨터 게임에서 NPC(NonPlayer Character)의 획일적인 경로 이동은 게임 플레이어의 흥미를 떨어뜨리는 요인이 된다. 웨이포인트 그래프를 이용한 길찾기의 경우, NPC가 지정된 위치만을 이용하여 이동하게 되므로 이 문제점은 더욱 두드러져 보인다. 본 논문에서는 이 문제의 해결을 위해 플레이어의 이동을 관찰하여 NPC가 적응적으로 경로를 계획할 수 있도록 하는 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 우선, 플레이어 이동의 포인트 지정을 관찰하여 웨이포인트를 동적으로 수정하고, 수정된 웨이포인트들을 NPC의 경로 탐색에 이용하는 것이다. 또한 플레이어의 지형 선호도를 학습하여 NPC별로 특성에 맞는 경로를 계획하기 위한 알고리즘을 제안한다. 유니티 4.0으로 제작된 RPG(Role Playing Game) 게임으로 구현된 알고리즘을 시뮬레이션하여 NPC 이동이 다양해지고 플레이어의 이동과 유사한 방향으로 개선됨을 확인한다.
레이싱 게임은 자동차의 물리 지형과의 마찰 그리고 오브젝트간의 충돌을 구성하여 시뮬레이션되어야 한다. 그러나 NPC 의 이동 시에 NPC 도 PC 와 같이 일반적인 자동차 물리를 사용한다면 많은 부하가 걸리게 된다. 따라서 본 논문에서는 부하를 줄이고 NPC 의 이동을 구성하며 인공지능을 포함하여 스스로 길을 찾아가는 효과를 연출하기 위해 물리엔진과 네비게이션 메쉬를 사용하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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