초록
본 논문에서는 워게임에서 가상군 개체가 주어진 임무와 상황에 따라서 행위를 계획하여 실행하는 새로운 자동계획 기법을 제안한다. 임무를 부여받은 가상군은 먼저임무를 완료하는데 필요한 과업을계획한 후 각 과업을달성 하는데 필요한 행위를 계획하여 실행한다. 과업과 행위는 계층적으로 구성되어 있으며 이를 시작하는데 필요한 개시조건과 완료를 확인하는 종료조건을 포함한다. 가상군은 계획된 과업에 대하여 과업수행에 필요한 행위들의 개시조건이 일정치 이상으로 만족되는지 체크하고 만족되면 행위를 수행하며 이 행위는 종료조건이 만족될 때까지 지속된다. 종료조건이 만족된 경우 계획된 다음 행위에 대하여 개시조건을 체크하여 행위하는 과정이 반복된다. 상황이 변화되어 계획된 행위의 개시조건이 만족하지 못하면 퍼지규칙으로 이를 판단하여 새로운 결정을 내릴 수 있다. 제안한 방법을 구현해 특정 시나리오 상황에서 실험한 결과 제안한 방법이 주어진 과업에 대하여 올바른 계획을 스스로 생성함을 보였고 또한 상황 변화에 대하여 능동적으로 대처하는 모습을 볼 수 있었다. 본 논문에서 제안한 방법을 더 발전시키면 보다 더 자율적 행위를 수행하는 가상군을 모의할 수 있을 것이다.
This paper proposes a novel planning method for computer generated forces (CGFs) in war games that plans the behaviors of CGFs according to a given mission and situations. CGFs which are received their missions first plan their tasks for accomplishing the mission and then plan their behaviors for accomplishing each task. After that, they execute their planned behaviors considering the conditions of environments (in other words situations). The tasks and behaviors are hierarchically composed and include start conditions for beginning those and termination conditions for stopping those. CGFs first check whether the start condition of the planned behavior for accomplishing a task is satisfied or not in some degree and perform the behavior if satisfied continuously until the termination condition of the behavior will be met. If the termination condition is satisfied, then they check the start condition of the next planned behavior. This process will be repeated for accomplishing the mission. If the situations of CGFs are different by changing the environments from those of planning time, it may cause the start condition of the planned behavior to be dissatisfied. In this case, CGFs can decide a new behavior using fuzzy rule base. We realized our planning system and tested CGFs with a scenario. Experimental results showed that our system worked well and actively coped with situation changes. It will be possible to make CGFs that can do more autonomous behaviors if we continually develop our method.
