게임 레벨 디자인은 재미있는 게임 플레이를 위하여 매우 중요한 게임 제작 요소 중의 하나이며, 게임의 플레이가 이루어지는 공간의 구성 및 해당 맵의 제작, 세부적인 장치, 객체와 물체의 설정 및 배치, 배경 설정 및 이벤트 연출 등을 설계하는 과정이다. 게임 맵 디자인 과정은 다수의 3D 객체를 공간 속에 배치하고, 지속적인 평가, 수정 및 보완 과정을 통하여 게임 공간의 성능을 개선하여야 하므로, 그 과정에서 비용과 시간을 많이 사용하게 된다. 하지만 기존의 게임 제작 환경에서는 여러 개발자들이 공동으로 작업을 하게 되므로, 게임 공간 속의 객체 및 작업들에 대한 동시성 제어가 어려워서, 전반적인 작업의 일관성이 유지가 되지 못하는 문제가 발생하고 있으며, 또한 공동 편집 과정이 복잡해지면 공동 작업의 품질이 하락하는 문제가 발생하고 있다. 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하기 위해 게임 맵 디자인을 위한 협업 가상 환경에서의 동시성 제어 및 공동 편집 방법을 제안한다. 제안된 시스템은 계층 구조 기반의 객체들을 사용하고, 각 객체별 동시성 제어 기법을 제공한다. 또한 공동 편집 작업을 원활하게 수행하기에 필요한 소유권 관리 기반 Undo/Redo 메커니즘을 제공한다. 실험 결과 본 논문에서 제안한 시스템을 사용 하는 경우에 충돌의 횟수가 감소하며, 다른 개발자들이 작업을 취소하여 재수정을 하는 등의 불필요한 작업 횟수가 감소하는 결과를 가져 왔다.
게임은 수많은 NPC 와 규칙에 의해 작동되는 가상 공간을 의미한다. 이런 가상 공간에서는 규칙을 엄격히 지키면서 수행되는 AI 를 필수로 요구하게 된다. 하지만 강화 학습 기반의 AI 는 복잡한 게임의 규칙을 온전히 지키지 못하고 예상 밖의 행동을 돌출하면서 이를 해결하기 위한 많은 연구도 수행되고 있다. 본 논문에서는 규칙 기반으로 획득한 오목판의 확률 맵과 학습을 통해 획득한 확률맵 데이터를 병합하여 가장 높은 Value 를 가지는 위치를 다음 수로 반환하는 방법을 사용하였다. 향후 연구에서는 ANN(Approximate Nearest Neighbor)알고리즘을 적극 활용하여, 커널의 State 와 보드의 State 비교를 확률적으로 개선할 예정이다. 본 논문에서 제안된 프레임 워크는 게임 AI 연구에 기여할 수 있길 바란다.
게임에서 캐릭터가 현재 위치에서 목적지까지 경로를 탐색하는 것은 매우 중요하다. 특히, 오브젝트나 벽 등의 장애물들이 배치된 복잡한 게임 맵에서는 이러한 장애물을 회피하면서 가능한 최단 경로를 찾아 이동해야 한다. 본 논문에서는 복잡한 게임 맵 상에서 캐릭터가 목적지까지 최단 경로를 탐색하는 방법으로 유전자 알고리즘을 적용하는 방법을 제안한다. 유전자 알고리즘은 모집단(Population)을 구성하는 염색체의 인코딩 및 디코딩, 진화를 위한 연산자인 교차연산(Crossover)과 돌연변이연산(Mutation), 그리고 염색체를 평가하는 목적함수로 구성된다. 본 논문에서는 염색체 구성을 시작 노드에서 목적지 노드까지의 전체 노드로 구성하기 보다는 캐릭터의 현재노드에서 이동할 수 있는 8방향만으로 구성하여 염색체의 크기를 줄였고, 이를 통해 염색체의 인코딩과 디코딩 연산 시간을 줄일 수 있었다.
2D 게임의 이미지들은 2D 스프라이트(Sprite) 조각들을 같은 평면에 겹쳐 그리는 방식으로 표현한다. 탑다운 뷰(Top-Down View) 2D 게임 시점은 평면의 그림에 입체적인 묘사를 함으로써 캐릭터나 오브젝트가 수직으로 일어서 있는듯한 3D 느낌을 전달한다. 그러나 실제로는 2D 평면이므로 3D 그림자 맵(Shadow Map) 방식을 사용할 수 없는 단점이 있다. 본 논문에서는 2D 스프라이트 오브젝트의 그림자를 3D 그림자맵으로 생성하는 방법과 동반되는 이슈들을 제시한다.
게임이나 가상현실공간에서의 경로 계획은 자율적으로 움직이는 캐릭터들의 수가 많아짐에 따라 그 비중이 높아지고 있다. 로드맵 방식이란 이동 가능한 경로를 나타내는 지도를 사전에 제작하여 경로를 계획하는데 이용하는 방법을 말하며 높은 품질의 경로를 제공할 수 있다는 장점이 있다. 그렇지만 로드맵이 한번 정해지면 모든 캐릭터가 하나의 지도 위에서 움직이기 때문에 크기가 다른 캐릭터들의 특성이 반영되지 못하는 단점이 있다. 본 논문에서는 캐릭터별로 자신의 크기에 맞는 로드맵을 가지고 경로 계획에 각자 이용할 수 있는 효율적인 방법을 제안한다. 이 방법은 캐릭터의 수에 관계없이 전체 지도는 가시성 그래프를 응용하여 1회만 생성하고, 캐릭터의 크기에 따라 이동 가능한 경로를 점진적으로 추가하는 방식으로 제안되기 때문에 효율적이다. 시뮬레이션을 통해 개별 로드맵 방식으로 얻을 수 있는 효과를 보여주며 이때 수반되는 트레이드오프를 분석한다.
오늘날의 MMORPG 환경에서 수만${\sim}$수십만 명의 유저들이 동시 접속하여 게임을 즐기고 있다. 수많은 인원이 같은 맵 상에서 활동하기 때문에 최근의 게임 서버들은 맵의 영역에 따라 유저를 분할하여 처리하고 있다. 이를 위한 방안으로 Seamless 게임 서버 방식이 이슈가 되고 있으며 이 방식에서는 PC의 서버간 이동시 필연적으로 지연이 발생하게 된다. 본 논문에서는 이를 최소화하기 위해 MigAgent 를 이용하여 Field Server간 통신 및 PC와 Field Server간 통신을 효율적으로 관리하기 위한 방법을 제안한다.
경로 탐색 알고리즘은 이동 가능한 에이전트가 게임 내의 가상 월드에서 현재 위치로부터 목적지까지 가는 경로를 탐색하는 알고리즘을 뜻한다. 기존의 경로 탐색 알고리즘은 A*, Dijkstra와 같이 비용기반으로 그래프 탐색을 수행한다. A*와 Dijkstra는 월드 맵에서 이동 가능한 노드와 에지 정보들을 필요로 해서 맵의 정보가 다양하고 많은 온라인 게임에 적용하기 힘들다. 본 논문에서는 가변환경이나 맵의 데이터가 방대한 게임에서 적용 가능한 경로 탐색 알고리즘을 개발하기 위해 맵의 정보 없이 교배, 교차, 돌연변이, 진화 연산을 통해 해를 찾는 유전 알고리즘(Genetic Algorithm, GA)을 활용한 Heuristic-based Genetic Algorithm Path-finding(HGAP)를 제안한다. 제안하는 알고리즘은 Binary-Coded Genetic Algorithm을 기반으로 하며 목적지에 더 빨리 도달하기 위해 목적지로 가는 경로를 추정하는 휴리스틱 연산을 수행하여 경로를 탐색한다.
다양한 이유로 콘텐츠 생성에 대한 연구는 최근 게임 인공 지능분야에서 활발히 연구되고 있다. 디자이너의 개입과 관계없이 자동적으로 콘텐츠를 생성하려는 시도가 계속 되고 있으며, 여러 게임 장르에서 다양한 형태의 게임 콘텐츠를 생성하는데 사용되어 왔다. 본 논문은 다양한 콘텐츠 생성 연구 중, 고립 동굴이 없는 맵을 자동으로 생성하기 위해 이진 공간 분할을 활용하여 보강된 셀 오토마타 방법을 제안한다. 이진 공간 분할을 이용하면 원하는 공간의 수를 지정할 수 있으며, 셀 오토마타를 이용하여 자동 생성된 맵의 통로를 탐색하는데 걸리는 시간도 줄일 수 있다. 본 논문에서는 이진 공간 분할로 보강된 셀 오토마타를 이용하여 자동 생성된 맵을 게임에 적용하여 그 유용성을 보인다.
게임에서 주인공 캐릭터나 MPC(Non Player Character)가 목적지까지의 경로를 찾는 것은 매우 중요하다. 또한 캐릭터가 이동 중 다양한 오브젝트와 벽을 만나면 이를 회피해야 하며 최단 경로로 이동해야 한다. 본 논문에서는 게임 맵에서 캐릭터의 길 찾기 방법으로 유전 알고리즘을 이용하는 방법을 제안하였다. 특히, 유전 알고리즘의 구성요소 중해 집합을 구성하는 염색체 인코딩 방법을 제안하였다. 본 논문에서 제안한 염색체의 인코딩은 캐릭터의 이동 방향을 비트 스트링으로 표현하였다. 캐릭터가 현재 위치에서 이동할 수 있는 방향은 8 방향이다. 따라서 하나의 방향을 표현하기 위해서는 3비트의 이진스트링으로 나타낼 수 있다. 하나의 해를 나타내는 염색체는 3비트의 이진 스트링을 맵을 나타내는 그래프의 노드 수만큼 할당하여 구성할 수 있다.
A* 알고리즘은 잘 알려진 길찾기 알고리즘이다. 그러나 많은 상호 작용이 있거나 많은 장애물들이 있는 맵에서 A* 알고리즘을 실시간에 사용하는데 한계가 있을 수 있다. 그래서 게임에서는 최단의 경로를 찾는 대신에 게임 플레이어에게 자연스럽게 보이는 경로를 빠르게 찾을 필요가 있다. 본 논문에서는 경로 정보를 사용하는 새로운 휴리스틱 함수를 제안하고, 제안한 휴리스틱 함수를 이용한 길찾기 알고리즘이 다양한 그리드 맵에서 A* 알고리즘보다 상당히 빠르게 경로를 찾을 수 있다는 것을 보여준다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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