게임개발 환경 개선을 위한 강화학습 기반 데이터 생성 환경 연구

Research on Reinforcement Learning-Based Data Generation Environments for Games

  • 이형석 (전남대학교 소프트웨어공학과) ;
  • 양희석 (전남대학교 소프트웨어공학과) ;
  • 박근희 (전남대학교 소프트웨어공학과) ;
  • 김만제 (전남대학교 인공지능융합학과 )
  • Hyeong-Seok Lee (Dept. of Software Engineering, Chonnam National University) ;
  • Hui-Seok Yang (Dept. of Software Engineering, Chonnam National University) ;
  • Ge n-Hi Park (Dept. of Software Engineering, Chonnam National University) ;
  • Man-Je Kim (Dept. of AI Convergence, Chonnam National University)
  • 발행 : 2024.10.31

초록

최근 인공지능은 게임 분야에서 적극적으로 활용되고 있는데, 움직임, 패턴, 데이터 처리 등 대부분 과정에서 빠짐없이 사용되고 있다. 그러나 일반적으로 인공지능은 다루기 어렵다는 인식과 개발 비용이 많이 든다는 문제로 인해 중소 게임사에서는 이를 활용하기 어렵다. 이에 본 연구에서는 게임사에서 손쉽게 데이터를 생성하여 게임 내 밸런스 등을 고려할 수 있는 강화학습 기반 데이터 생성 환경을 제안하여 중소규모의 게임사의 게임개발 능률 향상에 도움을 주고자 한다.

키워드

과제정보

본 연구는 과학기술정보통신부 및 정보통신기획평가원의 소프트웨어중심대학사업(2021-0-01409)과 대학ICT연구센터사업(IITP-2024-RS-2024-00437718) 그리고, 인공지능융합혁신인재양성사업(IITP-2023-RS-2023-00256629)의 연구결과로 수행되었습니다.

참고문헌

  1. 김환영, "[게임업계 상반기 실적]④ 게임업계, AI 연구개발에 진심...엔씨 '바르코' 연구실적 올려", 조세일보, 2023.08.24., https://m.joseilbo.com/news/view.htm?newsid=495714
  2. Adams, Ernest "Fundamentals of Game Design" 1st Ed. Prentice Hall, 2006
  3. Lars Doucet, Anthony Pecorella "Game engines on Steam: The definitive breakdown", GameDeveloper, 2021.09.02., https://www.gamedeveloper.com/business/game-engines-on-steam-the-definitive-breakdown#close-modal
  4. David Silver "Cooperative pathfinding" AIIDE'05: Proceedings of the First AAAI Conference on Artificial Intelligence and Interactive Digital Entertainment, Pages 117 -122, 2005