3D 게임에서 충돌 탐지를 효과적으로 하기 위해 구성하는 공간 분할 트리는 분할 평면을 결정하는데 트리 밸런스와 분할 평면과 겹치는 폴리곤의 개수 등을 고려해야 한다. 본 논문에서는 3D 게임 공간 분할 트리에서 트리 빌드 조건에 대한 가중치를 제어하는 휴리스틱 알고리즘을 제안하였다. 가중치의 변화에 따라서 트리 빌드 시간, 분할 평면과 겹치는 폴리곤을 쪼갤 때 시각적 불일치를 유발할 수 있는 T-junction 의 제거 시간, 트리 밸런스에 따른 렌더링 속도(frame per second) 등을 3D 게임 시뮬레이션을 통하여 분석하였다.
행동 트리는 인공지능의 행동을 표현하는 트리로 FSM(Finite State Machine)보다 상태 전이가 용이하고 행동의 진행을 쉽게 알 수 있는 특징을 갖고 있다. 때문에 최근 FSM보다 널리 쓰이고 있는 추세이다. 본 논문은 이러한 배경에서 게임 엔진의 행동 트리의 장단점을 분석하고 이를 바탕으로 개선된 행동 트리를 제안하기 위한 것이다. 이를 위해 본 논문에서는 첫째, 유니티 엔진과 언리얼 엔진의 행동 트리 구조와 노드들의 역할을 먼저 살펴본다. 둘째, 살펴본 행동 트리의 구조와 노드들을 바탕으로 장점과 단점을 논한다. 셋째, 이 행동 트리들의 단점인 트리의 깊이와 실행 노드 검색 시간을 개선한 행동 트리를 제안한다. 본 논문은 추후 행동 트리를 사용해 게임 개발을 하려는 개발자들에게 도움을 줄 수 있다.
자동 게임 프로그램(auto-playing game programs)은 게임 플레이어를 대신하여 게임 캐릭터를 조종하는 프로그램으로 MMORPG(massively multi-player online role playing game)에서 빈번히 사용되고 있다. MMORPG에서 게임 캐릭터의 레벨을 올리기 위해서는 경험치가 필요하며, 경험치 증가 과정에서 아이템을 구매할 때 사용되는 게임 머니와 특정한 기술을 사용할 수 있는 아이템을 획득한다. 이러한 레벨-업 과정에서 게임 플레이어들은 지루함을 느끼게 되고, 빠른 게임 캐릭터의 성장을 위해 자동 프로그램을 사용하여 게임 캐릭터의 레벨을 증가시키는 경우가 빈번히 발생한다 그러나 자동 프로그램은 게임상에서 비정상적으로 자원을 독점하여 게임 시스템을 황폐화시킬 뿐만 아니라, 불법적인 수익사업으로 악용되어 건전한 게임산업 육성을 방해한다. 본 논문에서는 이러한 자동 게임 프로그램을 찾아내기 위하여 게임 캐릭터에 의해 발생되는 마우스와 키보드를 포함한 윈도우 이벤트 시퀀스를 분석하고, 이벤트 시퀀스로부터 속성 벡터를 생성하여 결정트리 학습을 수행하였다. 결정트리 학습은 윈도우 이벤트 시퀀스에 의해 생성된 속성 벡터들을 이용하여 자동 프로그램을 분류한다. 본 논문에서는 윈도우 이벤트 시퀀스를 활용하여 생성한 26개의 속성들을 결정트리 학습에 적용함으로써 MMORPG에서 자동 프로그램을 효과적으로 분류할 수 있다는 것을 MMORPG에 속하는 몇 가지 게임에 대한 실험을 통해 확인하였다.
본 논문에서는 오목을 두는 지능적 프로그램을 설계하고 구현하였다. 규칙은 렌주 룰(renju rule)을 기준으로 하였으며, $15{\times}15$ 게임 판에서 오목을 둔다. 초기에는 문제 분석을 통하여 분석된 가중치로 판단을 하여 판단을 하여 게임을 진행하도록 하였으나, 반복된 수행의 경험적 판단을 통하여 얻은 정보로 여러 차례 수정하며 고정된 가중치를 구성하고, 이 가중치를 게임에서 돌을 놓을 때 평가 기준으로 삼도록 하였으며, 최소-최대 게임 트리(min-max game tree)를 이용하여 상대가 있는 게임을 수행할 수 있도록 하였다. 또한 프로그램 자신에게 유리한 수를 찾기 위한 탐색에서 무의미한 노드들의 전개를 줄여 제한된 시간안에 좋은 수를 찾을 수 있도록 알파 베타 가지치기(alpha-beta pruning)를 사용하도록 프로그램을 구현하였다. 이렇게 구현된 오목 프로그램은 게임을 본 프로그램과 게임 하기 원하는 주변의 일반인들에게 90% 이상의 승률을 보이고 있었다.
2000년 PC방을 뜨겁게 달궜던‘포트리스2’는 국민게임이라고 불릴 만큼 남녀노소를 가리지 않고 많은 사랑을 받은 게임이었다. 쉬운 조작과 개성 있는 캐릭터들이 가진 매력 또한 유저들을 사로잡기에 충분했다. 그러나 시간이 지나면서 수많은 캐주얼 온라인게임 경쟁작들로 인해 하향세를 걸었던 포트리스 시리즈는 이제‘뉴포트리스’라는 이름을 내걸고 다시 캐주얼게임의 왕좌를 노리고 있다.역동적으로 변한 뉴포트리스의 모습을 살펴봤다.
이 논문에서는 정보영재 교육 중에서 프로그래밍을 위한 사고력 신장에 적합한 교육 프로그램 모형을 개발하고, Tic-tac-toe 문제를 실제적인 예로 보여 제안된 교육 프로그램의 타당성과 유효성을 검증하였다. 이 논문에서 제안된 모델에서는 자료구조로는 게임 트리를 사용하며 제어구조로는 게임 트리의 탐색에 기반한 사고력 신장 교육 프로그램으로 4단계로 구성되는 모형을 제안한다. 이 모델을 통하여 학생들은 문제를 게임 트리로 표현하는 방법을 학습하게 되며, 게임 트리의 탐색 방법을 통하여 트리로 구성된 문제를 해결하는 방법을 배우게 된다. 이 교육 프로그램에서 목표로 하는 사고력 신장을 위한 정보영재의 내적 능력에는 유창성, 직관력, 독창성, 집중력, 상상력, 분석력, 도형력, 공간력, 종합력, 문제해결력 등이 포함된다.
이 논문에서는 정보영재 교육 중에서 프로그래밍을 위한 사고력 신장에 적합한 교육 프로그램 모형을 개발하고, Tic-tac-toe 문제를 실제적인 예로 보여 제안된 교육 프로그램의 타당성과 유효성을 검증하였다. 이 논문에서 제안된 모델에서는 자료구조로는 게임 트리를 사용하며 제어구조로는 게임 트리의 탐색에 기반한 사고력 신장 교육 프로그램으로 4단계로 구성되는 모형으로 구성된다. 이 모델을 통하여 학생들은 문제를 게임 트리로 표현하는 방법을 학습하게 되며, 게임 트리의 탐색 방법을 통하여 트리로 구성된 문제를 해결하는 방법을 배우게 된다. 이 교육 프로그램에서 목표로 하는 사고력 신장을 위한 정보영재의 내적 능력에는 유창성, 직관력, 독창성, 집중력, 상상력, 분석력, 도형력, 공간력, 종합력, 문제해결력 등이 포함된다.
바둑 게임은 가장 오래된 게임 중의 하나이며 적어도 2,500년 전에 기원되었다. 게임프로그래밍에서 대부분의 성공적인 접근법은 평가함수를 활용한 게임트리 탐색을 사용하는 것이다. 그러나 컴퓨터바둑에서 그럴싸한 평가함수를 구축한다는 것은 매우 어렵다. 몬테카를로 트리탐색(MCTS)은 9줄 바둑에서 프로기사를 제압한 MoGo와 CrazyStone과 같은 강력한 컴퓨터바둑프로그램을 만들어 내었다. 몬테카를로 트리탐색은 몬테카를로 시뮬레이션에 의해 계산된 승률을 근간으로 한다. 몬테카를로 트리탐색을 컴퓨터바둑에 구현하기에 앞서 삼목에서 최상의 첫 수로 중앙, 귀, 변의 세 수에 대한 각각의 승률을 측정하려고 했다. 실험 결과로 최상의 첫 수는 중앙이 우선하고, 다음은 귀, 마지막으로는 변이라는 사실이 밝혀졌다.
바둑은 단순한 규칙에도 불구하고 매우 복잡한 전략보드 게임이다. 몬테카를로 트리탐색을 이용하여 컴퓨터 바둑 프로그램들이 접바둑으로 프로기사를 제압해 왔다. 몬테카를로 트리탐색은 전략의 개념보다는 몬테카를로 시뮬레이션에 의해 계산된 승률에 근간을 한다. 반면에 적절한 적합도 함수로 된 유전 알고리즘은 게임 내 최적 해를 찾아낼 수 있다. 삼목 게임(또는 ${\bigcirc}{\times}$게임)은 가장 대중적인 게임 중의 하나이다. 저자는 삼목 게임에서의 최선의 전략을 찾고자 했다. 실험 결과로 유전 알고리즘은 효율적인 전략들을 찾을 수가 있으며, 바둑과 서양장기와 같은 여타 보드게임들에 적용할 수 있음을 보였다.
본 논문에서는 결정트리 학습 알고리즘을 활용한 축구 게임 수비 NPC 제어 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 실제 게임 사용자들의 이동 방향 패턴과 행동 패턴을 추출하여 결정트리학습 알고리즘에 적용한다. 그리고 학습된 결정트리를 바탕으로 NPC의 이동방향과 행동을 결정한다. 실험결과 제안하는 방법은 결정트리 학습에 시간이 다소 걸리지만, 학습된 결정트리를 바탕으로 이동방향이나 행동을 결정하는 시간은 약 0.001-0.003 ms(밀리초)가 소요되어 실시간으로 NPC를 제어할 수 있었다. 또한, 제안하는 방법은 현재 상태 정보 뿐만 아니라 이를 분석한 관계정보, 이전 상태 정보도 함께 활용하므로, 기존방법인 (Letia98)에 비해 이동방향 결정시 높은 정확도를 나타냈다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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