• Title/Summary/Keyword: 게임 맵

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A Concurrency Control and a Collaborative Editing Mechanism in a Collaborative Virtual Environment for Designing a Game Map (게임 맵 디자인을 위한 협업 가상 환경에서의 동시성 제어 및 공동 편집 방법)

  • Park, Sung-Jun;Lee, Jun;Lim, Min-Gyu;Kim, Jee-In
    • Journal of Korea Game Society
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    • v.11 no.4
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    • pp.15-26
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    • 2011
  • Game level design is a collaborative work to create a virtual world for a computer game including maps, agents, monsters, objects, players and events based on predefined its game scenario. It is a promising collaborative design application. The game level design generally requires much time and cost, as the size of its target game space becomes huge. However, traditional game level design tools do not provide concurrency control mechanisms among multiple participating game designers. They do not provide consistency of undo and redo mechanisms for erroneous collaborative tasks during iterative modifications and updates of collaborative tasks among multiple designers. In this paper, we propose a concurrency control and a collaborative editing mechanism to enhance productivity of the collaborative game level design. The proposed system provides hierarchical structures of shared objects and a concurrency control mechanism for each object. The proposed system also provides a consistent undo and redo mechanism to enhance modifications and updates on intermediate results of the level design procedures.

Rule based Semi-Supervised Learning Gomoku Game AI Framework for Control Game Environment (게임 환경을 통제할 수 있는 규칙 기반 Semi-Supervised Learning 오목 인공지능 프레임 워크)

  • Kim, Sun-Min;Gu, Bon-Woo
    • Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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    • 2022.05a
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    • pp.618-620
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    • 2022
  • 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.

A Genetic Algorithm for A Pathfinding of Game Character (게임 캐릭터의 경로탐색을 위한 유전자 알고리즘)

  • Kang, Myung-Ju
    • Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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    • 2014.01a
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    • pp.321-322
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    • 2014
  • 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.

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A Study on Shadow Handling in Top-Down View 2D Games (탑-다운 뷰 2D 게임의 그림자 처리에 대한 연구)

  • SangWon Lee
    • Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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    • 2023.01a
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    • pp.83-84
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    • 2023
  • 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.

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Automatic Generation of Character-Specific Roadmaps for Path Planning in Computer Games (컴퓨터 게임에서의 경로 계획을 위한 캐릭터별 로드맵의 자동 생성)

  • Yu, Kyeon-Ah
    • Journal of Korea Multimedia Society
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    • v.11 no.5
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    • pp.692-702
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    • 2008
  • Path planning is gaining more weight in computer games and virtual reality as the number of self-moving characters increases. In the roadmap approach, the map of possible paths is built in advance to plan paths for a character, whose advantage is to provide high-quality paths. On the other hand, a disadvantage is that the road map doesn't reflect properties of characters such as their sizes because they move on the same map once the road map is constructed. In this paper we propose an efficient method to build a different road map for each character so that it can use its own map for path-planning. This method is efficient because the whole map is built once by applying the Visibility Graph regardless of the number of characters and walkable paths are incrementally inserted according to the sizes of characters. The effects of using separate roadmaps are demonstrated through simulations and the trade-offs accompanied with these effects are analyzed.

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State synchronization using MigAgent in Seamless Game (MigAgent를 이용한 Seamless 게임에서의 상태 동기화)

  • Won, Dong-Kee;Lee, Jeong-Jin;Kim, Beob-Kyun;Doo, Gil-Soo;Ann, Dong-Un;Chung, Seung-Jong
    • Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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    • 2005.11a
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    • pp.1495-1498
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    • 2005
  • 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.

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Path-finding Algorithm using Heuristic-based Genetic Algorithm (휴리스틱 기반의 유전 알고리즘을 활용한 경로 탐색 알고리즘)

  • Ko, Jung-Woon;Lee, Dong-Yeop
    • Journal of Korea Game Society
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    • v.17 no.5
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    • pp.123-132
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    • 2017
  • The path-finding algorithm refers to an algorithm for navigating the route order from the current position to the destination in a virtual world in a game. The conventional path-finding algorithm performs graph search based on cost such as A-Star and Dijkstra. A-Star and Dijkstra require movable node and edge data in the world map, so it is difficult to apply online games with lots of map data. In this paper, we provide a Heuristic-based Genetic Algorithm Path-finding(HGAP) using Genetic Algorithm(GA). Genetic Algorithm is a path-finding algorithm applicable to game with variable environment and lots of map data. It seek solutions through mating, crossing, mutation and evolutionary operations without the map data. The proposed algorithm is based on Binary-Coded Genetic Algorithm and searches for a path by performing a heuristic operation that estimates a path to a destination to arrive at a destination more quickly.

Automatic Map Generation without an Isolated Cave Using Cell Automata Enhanced by Binary Space Partitioning (이진 공간 분할로 보강된 셀 오토마타를 이용한 고립 동굴 없는 맵 자동 생성)

  • Kim, Ji-Min;Oh, Pyeong;Kim, Sun-Jeong;Hong, Seokmin
    • Journal of Korea Game Society
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    • v.16 no.6
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    • pp.59-68
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    • 2016
  • Many researchers have paid attention to contents generation within the area of game artificial intelligence these days with various reasons. Efforts on automatic contents generation without game level designers' help were continuously progressed in various game contents. This study suggests an automatic map generation without an isolated cave using cellular automation enhanced by binary space partitioning(BSP). In other words, BSP makes it possible to specify the number of desired area and cellular automation reduces the time to search a path. Based upon our preliminary simulation results, we show the usefulness of our automatic map generation by applying the contents generation using cell automation, which is enhanced by BSP to games.

A Chromosome Encoding Method in A Genetic Algorithm for Path Finding in Game Map (게임 맵에서 길 찾기 해법을 위한 유전 알고리즘의 염색체 인코딩 방법)

  • Kang, Myung-Ju
    • Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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    • 2009.01a
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    • pp.189-192
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    • 2009
  • 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.

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A Pathfinding Algorithm Using Path Information (경로 정보를 이용한 길찾기 알고리즘)

  • Cho, Sung Hyun
    • Journal of Korea Game Society
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    • v.13 no.1
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    • pp.31-40
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    • 2013
  • A* algorithm is a well known pathfinding algorithm. However, there may be a limit to use A* algorithm in real-time in a map where many interactions occur between objects or many obstacles exist. Therefore, it may be necessary to find a naturally looking path quickly instead of finding a shortest path in games. In this paper, we propose a new heuristic function to exploit path information in a map. We also show that the pathfinding algorithm based on the proposed heuristic function can find a good path much faster than A* algorithm on several grid maps.