• 한국게임학회 논문지
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• 제19권3호
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• pp.25-32
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• 2019

본 논문은 유전 알고리즘을 통한 Match-3 게임의 레벨 자동 생성 방법을 제안한다. 적절한 난이도의 게임 레벨을 만들기 위하여 사람이 일일이 게임 레벨을 조절해야 한다면, 사람은 그것을 위한 많은 시간과 노력이 필요하다. 본 논문에서는 유전 알고리즘을 적용하여 Match-3 게임에서의 난이도에 맞는 블록조합을 생성한다. 각 게임 레벨의 블록조합이 진화되는 개체이다. 유전자인 정수로부터 블록조합 개체를 생성하고, 주어진 성공확률과 컴퓨터가 플레이했을 때의 성공확률이 가까워질수록 적합도가 높아지도록 설정하여 해당 블록조합을 진화시킨다. 이를 통해 게임 난이도에 맞는 적절한 블록조합들을 생성하는 데 성공하였으며, 실험한 결과 컴퓨터가 결정한 난이도가 실제 사람이 게임했을 때의 결과에 영향을 준다는 것을 확인하였다.

• 한국게임학회 논문지
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• 제11권2호
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• pp.19-28
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• 2011

타워 디펜스 게임에서 레벨 디자인은 게임의 재미에 가장 큰 영향을 미치는 요소이다. 각 레벨의 난이도는 레벨 내에 등장하는 공격대의 조합에 따라 결정된다. 게임 기획 단계에서 게임의 재미를 주면서도 적절한 난이도를 갖춘 공격대를 구성하기 위하여 많은 시간이 소모된다. 본 논문에서는 유전자 알고리즘을 사용하여 타워 디펜스 게임에서 공격대 조합을 자동으로 생성하는 기법을 제안한다. 제안된 시스템을 통해 레벨 디자이너는 난이도 목표치의 입력만으로도 다양한 공격대 유닛 조합을 자동으로 생성할 수 있게 된다. 이는 게임 기획 단계에서 원하는 공격대 조합을 생성하는데 필요한 수작업 시간을 단축시킴으로서 업무 효율을 높일 수 있을 것이다.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제18권2호
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• pp.43-51
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• 2017

게임 산업이 발전하면서 콘텐츠의 생성 속도보다 훨씬 빠른 속도로 콘텐츠가 소비되고 있고, 플레이어의 게임 숙련도에 적합한 레벨의 게임 콘텐츠들이 지속적으로 제공될 것을 필요로 하고 있다. 이러한 문제를 효과적으로 해결하기 위해 활용되는 방법이 인공지능(Artificial Intelligence, AI)을 이용한 절차적 콘텐츠 생성(Procedural Content Generation, PCG)이다. 본 논문에서는 유전 알고리즘을 이용하여 플레이어에게 적합한 난이도를 가지고 있는 다양한 종류의 몬스터를 자동 생성하는 절차적 방법을 제안한다. 몬스터들의 주요 속성을 유전자로 구성하고 다양한 종류의 몬스터 유전자들로 염색체를 만들어 이용한다. 생성된 몬스터와 플레이어의 전투 시뮬레이션으로 유전자를 평가하여 선택 후 교배한다. 본 논문의 제안 방법을 이용해 플레이어 적응형 몬스터들을 유전 알고리즘에 기반을 두어 절차적으로 생성하고, 염색체 개수에 따라 생성된 몬스터의 다양성을 비교해본다.