• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제13권1호
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• pp.81-88
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• 2008

게임 밸런싱에서 캐릭터가 가지고 있는 다양한 액션 중 어떤 것을 선택해야하며 또 얼마만큼 조절해 해 주어야 하는지 정확하게 계산하는 것은 매우 어려운 일이다. 퍼지 기법은 수학적으로 정확하게 처리할 수 없는 특수한 환경이나 혹은 정확한 수치 처리에 따라 발생될 수 있는 시간적인 소모 문제를 완화할 때 매우 적절하게 이용될 수 있다. 게임에서 캐릭터가 가지는 수많은 액션과 상대방과의 연관관계, 이전까지의 대전 경험 등을 현재 상황에서 최적의 액션을 선택하기 위해서 일일이 반영하기가 쉽지 않기 때문에 이러한 경우 퍼지를 이용할 수 있을 것이다. 밸런싱이 필요한 시점이 되면 그때까지의 플레이한 자료가 퍼지함수로 처리되어 어떤 액션에 얼마만큼 조절을 해 줘야 하는지 계산되어져 캐릭터의 능력을 조절하도록 한다. 이 방법의 효율성을 검증하기 위해 액션 전체에 일정하게 능력을 조절한 경우, 랜덤하게 하나의 액션만 선택하여 조절한 경우, 가장 강력한 파워를 가진 액션을 선택한 경우, 가장 약한 액션을 선택한 경우 그리고 퍼지개념을 적용한 경우 등 5가지 경우를 실험을 통해 밝혀 퍼지를 이용한 방법기 우수성을 밝히고자 한다.

• 정보처리학회논문지B
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• 제13B권4호
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• pp.449-456
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• 2006

본 논문에서는 대전형 액션 게임을 위한 지능 캐릭터 구현에 있어서 기존 연구보다 실제적인 구현을 위하여 에너지 점수를 적용한 지능 캐릭터를 제안한다. 제안한 지능 캐릭터는 기존연구에서 사용한 상대 캐릭터의 현재 행동, 행동의 단계, 유효거리, 과거 행동 뿐 만 아니라 자신의 에너지 양을 고려하여 행동을 결정하게 된다. 에너지는 현재 온라인 게임 등에서 많이 사용하는 것으로 HP (Health Point)와 MP(Mana Point) 두 가지를 사용하였다. 에너지 점수를 적용한 지능캐릭터가 학습하는지 그리고 에너지점수를 적용했을 때 어떻게 행동하는지를 알아보기 위한 여러 가지 실험을 하였다. 실험 결과 에너지가 양이 많은 경우에는 상대방에게 피해를 크게 줄 수 있는 행동으로 대응하고 그렇지 않은 경우에는 에너지를 재충전하기 위한 행동들을 하는 것을 관찰하였다. 이런 결과로 볼 때 본 논문에서 제안한 에너지를 적용한 지능캐릭터가 잘 동작하며 에너지를 고려하여 효과적인 반응을 보임을 알 수 있다.

• 한국차세대컴퓨팅학회논문지
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• 제14권5호
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• pp.19-30
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• 2018

영상 데이터에 대한 시맨틱 정보를 정확하게 이해하는 것은 인공지능 및 기계학습 분야에서 가장 어려운 도전과제의 하나로 알려져 있다. 본 논문에서는 동영상 시맨틱 이해를 위한 시각 동사 도출과 이를 바탕으로 하는 동영상 데이터베이스인 액션넷 데이터베이스 구축에 관해 제안하고 있다. 오늘날 인공지능 기술의 눈부신 발달에는 인공지능 알고리즘의 발전이 크게 기여하였지만 알고리즘의 학습과 성능 평가를 위한 방대한 데이터베이스의 제공도 기여한 바가 매우 크다고 할 수 있다. 인공지능이 도전하기 어려운 분야였던 시각 정보 처리에 있어서도 정지 영상 내의 객체인식에 있어서는 인간의 수준을 능가하기 시작하면서 점차 동영상에서의 내용에 대한 시맨틱 이해 기술 개발로 발전하고 있다. 본 논문에서는 이러한 동영상 이해를 위한 학습 및 테스트 데이터베이스로서 액션넷 구축에 요구되는 시각 동사의 후보를 도출한다. 이를 위해 언어학 기반의 동사 분류체계를 살펴보고, 영상에서의 시각 정보를 명세한 데이터 및 언어학에서의 시각 동사 빈도 등으로부터 시각 동사의 후보를 도출한다. 시각 동사 분류체계와 시각 동사후보를 바탕으로 액션넷 데이터베이스 스키마를 정의하고 구축한다. 본 논문에서 제안하는 시각 동사 및 스키마와 이를 바탕으로 하는 액션넷 데이터베이스를 개방형 환경에서 확장하고 활용성을 제고함으로써 동영상 이해 기술 발전에 기여할 수 있을 것으로 기대한다.

• 한국게임학회 논문지
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• 제14권5호
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• pp.25-34
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• 2014

본 연구에서는 2014년 게임시장에서 최고의 점유율을 보이고 있는 AOS 장르 온라인 게임의 한계점과 이를 해결하는 개선된 설계 사항과 구현 내용을 소개한다. 제안된 게임은 기존 AOS 장르의 형식을 바탕으로, TPS 시점의 논타겟팅 형식을 추가로 접목시켜 액션성을 강조하였고 그래픽, 애니메이션, 이펙트, 사운드 등을 적절히 조화하여 게임성을 향상 시켰다. 게임 서버는 IOCP 모델의 멀티 스레드로 제작되어 많은 클라이언트들을 수용할 수 있도록 하였다. 이에 관한 클라이언트와 서버의 기술적 설계 내용을 서술한다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2022년도 제65차 동계학술대회논문집 30권1호
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• pp.333-334
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• 2022

본 논문에서는 대전 격투 게임에서의 AI 개발을 위한 강화학습 사용 방법을 제안한다. 이 방법은 학습 모델에 상대방의 다양한 패턴을 학습시켜 적은 코드로 효율적인 AI 개발을 할 수 있어 개발 시간을 최소화 할 수 있다. 또한, 이 방법은 복잡한 코드를 추가 또는 제거할 필요 없이 보상과 액션을 조정하여 다양한 종류의 AI를 원하는 만큼 생성할 수 있다는 장점이 있다. 본 논문에서는 Unity 사에서 제공하는 머신러닝 툴인 ML-Agents를 활용하여 강화학습을 통한 대전 격투 게임 AI의 가능성을 보인다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2014년도 제50차 하계학술대회논문집 22권2호
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• pp.293-296
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• 2014

본 논문에서는 예측사격과 난전을 통하여 논스톱 액션을 추구하는 게임서버를 구현한다. 게임 서버를 구현하기 위하여 상용 엔진인 ProudNet과 Unity3D를 사용했으며, ProudNet은 강력한 상용 네트워크 엔진이며 Unity3D와 쉽게 데이터 통신을 할 수 있게 해준다. 클래스 다이어그램과 구성도를 통하여 예측 사격과 난전을 통하여 논스톱 액션을 추구하는 게임 서버 개발 방법을 제안한다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제14권4호
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• pp.383-389
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• 2004

본 논문에서는 신경망을 이용하여 대전 액션 게임의 캐릭터들을 지능화하는 방법을 제안한다. 일반적인 대전 액션 게임에서 어떤 행동은 여러 개의 시간 단위에 걸쳐 이루어진다. 그러므로 캐릭터의 어떤 행동에 대한 결과는 곧바로 나타나지 않고 몇 개의 시간 단위가 지난 후에 나타난다. 이러한 캐릭터들에 적합한 신경망을 설계하기 위해서는 신경망을 학습시키는 시점을 결정하는 것과 더불어 학습 시에 사용되는 입력과 출력 값을 선정하는 것이 매우 중요하다. 본 논문에서는 캐릭터의 행동의 적합도를 게임 점수의 변화로 평가한다. 그러므로 게임 점수의 변화가 생길 때마다 신경망은 학습된다. 학습을 위해서는 우선 그 변화를 야기한 이전의 결정을 파악하고, 그 당시의 입력값, 출력값, 그리고 현재의 점수의 변화를 이용하여 신경망을 학습시킨다. 제안된 알고리즘의 성능을 평가하기 위하여 여러 실험을 간단한 (하지만 실제 게임과 매우 유사한) 게임 환경에서 수행하였다. 실험 결과 학습 초기에는 무작위의 캐릭터에 대해 점수를 획득하지 못하던 지능 캐릭터가 제안된 알고리즘으로 학습하면 최대 3.6 배의 점수를 획득하는 성능을 보였다. 그러므로 제안된 지능 캐릭터가 게임의 규칙과 기술을 학습하는 능력이 있는 것으로 결론지을 수 있다. 제안된 알고리즘은 온라인 게임과 같이 캐릭터들이 서로 대결하는 게임들에 적용할 수 있다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제17권12호
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• pp.148-157
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• 2017

본 연구는 예비유아교사 대상 부모교육 수업을 액션러닝으로 운영한 사례를 분석하여 부모교육 수업에서 액션러닝이 어떻게 활용 될 수 있는지 그 효과를 제시하였다. 대전에 위치한 P대학교 유아교육학과에 재학중인 예비교사 32명(유아교육학과 30명, 복수전공자 2명)을 대상으로 12주간 동안 이론과 실제 액션러닝 프로그램을 실시하였다. 자료 수집은 학생들이 매주 작성한 성찰일지, 조별과제, 심층면담자료, 동료 및 자기 평가를 통해 이루어졌으며 질적 사례연구 접근으로 분석하였다. 질적 분석 결과는 다음과 같다. 액션러닝 교수법은 학생 주도적, 그룹수업 경험을 통해 다양한 사고를 접하고 사고의 폭을 확장할 수 있었다. 예비 부모로서, 예비 유아교사로서 부모로서의 역량과 부모접하기 역량을 향상시킬 수 있는 경험을 하였다. 실제 갈등 상황을 해결해 보는 경험을 통한 실천적 지식의 획득은 어려운 부분도 있었지만, 부모역할과 유아교사 역할이 힘들 수 있음을 인식하는 경험과 앞으로 발생할 수 있는 실제 상황 해결에 자신감을 가질 수 있는 계기가 되었다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2011년도 추계학술발표대회
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• pp.438-441
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• 2011

본 논문에서는 게임연구의 초기 과정에 속하는 2D엑션 게임을 기획, 연구, 개발한 결과물을 기술하였다. 2D 횡 스크롤 게임방식인 액션게임으로 획득하는 아이템을 통해 새로운 기술(무기)를 얻으며 소환수가 동반된다. 또한 기존 프로그램은 한 화면 당 출연하게 되는 적군의 수가 제한적이었으나 본 연구에서 개발한 게임은 플레이어가 적군을 섬멸할 때의 쾌감을 높이기 위하여 한 화면당의 적군의 수를 평균 적군 출현 수 보다 높게 조정하여 타격감을 높였다. 그리고 아이템을 획득하게 되면 미량의 아이템을 사용한 후 아이템의 사용이 바로 중단되어 플레이어들에게 아쉬움을 주었으나 본 프로그램에서는 한번 획득한 아이템은 다음 아이템을 획득하기 전까지 영구적으로 사용할 수 있게 제작되어 그 아쉬움을 줄였고, 스테이지의 끝에서는 보스를 파괴하는 스테이지 게임의 구현 결과물이다.

• 한국컴퓨터산업학회논문지
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• 제7권3호
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• pp.163-170
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• 2006

본 논문에서는 대전형 액션 게임을 위한 지능 캐릭터 구현에 있어서 기존 연구보다 실제적인 구현을 위하여 에너지 개념을 적용한 지능 캐릭터를 제안한다. 제안한 지능 캐릭터는 기존연구에서 사용한 상대 캐릭터의 현재 행동, 행동의 단계, 유효거리, 과거 행동 뿐 만 아니라 자신의 에너지양을 고려하여 행동을 결정하게 된다. 에너지는 현재 온라인 게임등에서 많이 사용하는 것으로 HP (Health Point)와 MP(Mana Point) 두 가지를 사용하였다. 에너지를 적용한 지능캐릭터가 제대로 학습 하는지 그리고 에너지를 고려하여 효과적으로 대처하는 지를 알아보기 위한 여러 가지 실험을 하였다. 실험 결과 에너지가 충분한 경우에는 상대방에게 타격을 가장 많이 줄 수 있는 행동으로 대응하고 그렇지 않은 경우에는 에너지를 재충전하기 위한 행동들을 하는 것을 관찰하였다. 이런 결과로 볼 때 본 논문에서 제안한 에너지를 적용한 지능캐릭터가 잘 동작하며 에너지를 고려하여 효과적인 반응을 보임을 알 수 있다.