• Title/Summary/Keyword: 인공지능 게임

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Game Artificial Intelligence Technologies (게임 인공지능 기술)

  • Lee, H.J.
    • Electronics and Telecommunications Trends
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    • v.20 no.4 s.94
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    • pp.103-109
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    • 2005
  • 게임에서의 인공지능 기술은 이전에는 부수적인 요소로 인식되었으나, 컴퓨터 하드웨어 및 그래픽 기술 등이 발전하면서 가능성과 중요성이 점차 커져 왔다. 특히 최근 게임 인공지능 기술은 점점 더 발전하고 있고, 그 필요성도 중요시되고 있다. 국외에서는 일부 업체에서 게임 인공지능 기술을 상용화하여 시장 진입을 시도하고 있으며, 인공지능 기술이 적용된 게임이 인기를 끌고 있다. 그러나 국내에서는 게임 인공지능 기술의 중요성은 느끼고 있으나 기술 개발에는 초보적인 단계에 머무르고 있는 상황이다. 본 고에서는 게임 인공지능 기술의 국외 및 국내 현황을 알아보고, 게임에서 적용되고 있는 요소기술에 대하여 알아보기로 한다.

Research Trends in Game AI (게임 인공지능 연구동향)

  • Jo, Byeong-Heon;Park, Chang-Jun
    • Electronics and Telecommunications Trends
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    • v.23 no.4
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    • pp.115-121
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    • 2008
  • 예전에는 게임성에 관해 얘기할 때 그래픽 수준을 언급하는 경우가 많았다. 그러나, 최근 들어서는 하드웨어와 그래픽 기술의 발달로 그래픽 수준으로 게임의 품질을 높이는데에는 어느 정도의 한계에 도달했다는 것이 많은 전문가들의 판단이다. 이러한 상황을 극복하기 위해 국내외 게임 업체들은 다른 게임과의 차별성을 게임 인공지능에서 찾는 경우가 많아졌다. 게임에 인공지능을 적용하는 엔진 및 저작도구로서 인공지능 미들웨어 제품들이 등장하고 있고, 높은 수준의 인공지능 기술을 적용하여 시장에서 성공을 거둔 게임들이 속속 나타나고 있다. 본 고에서는 주요 게임 인공지능 알고리듬, 해외에서 출시된 인공지능 미들웨어의 현황과 게임들에 적용된 우수한 인공지능 기술에 대해서 알아본다.

Evolution Engine for Virtual Environment Generation based on Artificial Life (가상환경 생성을 위한 인공생명 기반 진화엔진)

  • 홍진혁;조성배
    • Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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    • 2003.09b
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    • pp.35-38
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    • 2003
  • 최근 컴퓨터 게임의 확산과 함께 보다 나은 가상환경 생성을 위한 기술에 대한 필요성이 증가하고 있다 다양한 환경에서 지능적으로 행동하는 인공 캐릭터의 설계를 위해 다양한 인공지능 기술이 적용되고 있다. 하지만 게임의 캐릭터 설계에 적용된 휴리스틱이나 규칙기반 시스템 등의 기존 인공지능 기술은 게임 개발자에 의존적이기 때문에 플레이어가 쉽게 캐릭터의 행동패턴을 파악하여 게임의 흥미를 저하시키는 단점이 있다 따라서 진화연산이나 신경망 등의 학습기반 인공지능 기술의 게임에의 적용이 모색되고 있다 특히 진화를 이용한 지능기술은 자연계의 복잡성과 의외성을 모방하여 최적화된 지능보다는 속임수/의외성 등의 창의적인 지능행동의 생성을 가능하게 하며 새로운 게임전략의 생성, 게임 캐릭터의 성격형성 및 다양한 행동 생성 등에 매우 유용하다. 본 논문에서는 진화기술의 게임에의 효과적인 적용을 위해 진화엔진을 설계 및 제작하고 인공지능 시뮬레이터에 적용하여 그 유용성을 확인하였다.

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게임엔진연재 / 게임인공지능

  • Kim, Hyeon-Bin
    • Digital Contents
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    • no.9 s.124
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    • pp.97-99
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    • 2003
  • 초기의 컴퓨터 게임은 하드웨어, 그래픽, 사운드 등의 제약때문에 인공지능에 있어서는 거의 전부가 게임 프로그래머의 단순한 하드코딩에 의존해 단순하게 처리됐다. 그러나 그래픽이나 사운드의 기능이 일정한 수준에 도달하자 게이머들은 보다 자연스럽고 재미있는 게임을 요구하게 됐으며, 이로 인해 1990년대 후반부터 인공지능 기술이 게임에서 중요한 역할을 하기 시작했다.'게임 인공지능'이란 고전적인 의미에서는 게임 내에서 컴퓨터에 의해 제어되는 캐릭터나 에이전트로 정의하기도 하지만 최근에는 좀더 구체적으로 스스로 생각할 수 있고 주변 환경이나 과거의 경험 등에 따라서 지능적으로 행동할 수 있는 자율성을 가진 캐릭터나 에이전트라고 정의하기도 한다.

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Agent-Based Game Platform with Cascade-Fuzzy System Strategy Module (단계적 퍼지 시스템 전략모듈을 지원하는 에이전트기반 게임 플랫폼)

  • Lee, Won-Hee;Kim, Won-Seop;Kim, Tae-Yong
    • Journal of Korea Multimedia Society
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    • v.11 no.1
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    • pp.76-87
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    • 2008
  • As hardware performance rises, game users demand higher computer graphic, more convenient UI(User Interface), faster network, and smarter AI(Artificial Intelligence). At this time, however, AI development is accomplished by a co-development team or only one developer. For that reason, it's hard to verify that AI performance and basic game AI technology is lacking for developing high-level AI. Searching the merits and demerits of existing game AI platforms, we investigate main points to consider when designing game AI platforms in this paper. From this we suggest Darwin, a game platform, based on agent that developers embody AI easily and capable of proposing AI test with module that makes them find strategic position. And then evaluate achievement results through making agent used strategic module that Darwin offers.

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Comparison and Analysis of Platform Architecture for Game NPC Intelligence Development (게임 NPC 지능 개발 플랫폼 구조 비교 및 분석)

  • 임차섭;엄상원;김태용
    • Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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    • 2004.10a
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    • pp.658-660
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    • 2004
  • 최근 컴퓨터 게임에 있어 인공지능에 관한 관심이 높아지고 있다. 이에 따라 게임에서 인공지능 구현을 지원하는 게임 NPC 지능 개발 플랫폼에 관한 연구도 많이 진행되고 있다. 본 논문에서는 게임에서 NPC의 지능을 개발하는 측면에서 게임 NPC 지능 개발 플랫폼 설계 시에 요구되는 사항들을 알아보고, 실제게임 NPC 지능 개발 플랫폼들-FEAR SOAR, Gamebots-의 구조를 비교, 분석한다 또한 기존 게임 NPC 지능 개발 플랫폼에서 발생하는 문제점을 알아보고, 이를 해결하기 위한 방법을 제안한다.

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A Study on the Application of Artificial Intelligence Technology for Efficient Game Quality Assurance (효율적인 게임 품질 보증을 위한 인공지능 기술 적용에 관한 연구)

  • Hyo-Nam Kim
    • Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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    • 2023.07a
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    • pp.145-147
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    • 2023
  • 요즘은 모든 산업에서 인공지능(Artificial Intelligence : AI) 채택을 빠르게 진행하고 있으며, 디지털 기술과 산업 기술이 융합된 인공지능 분야가 강화되고 여러 서비스 사업 혁신이 이루어지면서 여러 산업의 시장 성장을 견인하는 것으로 나타났다. 특히 게임 산업과 관련한 게임업계에서는 인공지능 관련 전문 지식을 확보하기 위한 투자가 활발하게 이어짐에 따라 발전과 경쟁력 확보를 위한 움직임들이 지속될 것으로 전망된다. 본 논문에서는 게임개발 기술에 인공지능(AI) 기술 접목이 집중되고 있는 상황에서 개발하고 있는 게임에 대한 품질을 보증하고 관리하기 위한 AI 기반의 게임 QA(Quality Assurance) 기술 적용을 위한 방법들에 대해서 제시하고자 한다.

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GreedyUCB1 based Monte-Carlo Tree Search for General Video Game Playing Artificial Intelligence (일반 비디오 게임 플레이 인공지능을 위한 GreedyUCB1기반 몬테카를로 트리 탐색)

  • Park, Hyunsoo;Kim, HyunTae;Kim, KyungJoong
    • KIISE Transactions on Computing Practices
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    • v.21 no.8
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    • pp.572-577
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    • 2015
  • Generally, the existing Artificial Intelligence (AI) systems were designed for specific purposes and their capabilities handle only specific problems. Alternatively, Artificial General Intelligence can solve new problems as well as those that are already known. Recently, General Video Game Playing the game AI version of General Artificial Intelligence, has garnered a large amount of interest among Game Artificial Intelligence communities. Although video games are the sole concern, the design of a single AI that is capable of playing various video games is not an easy process. In this paper, we propose a GreedyUCB1 algorithm and rollout method that were formulated using the knowledge from a game analysis for the Monte-Carlo Tree Search game AI. An AI that used our method was ranked fourth at the GVG-AI (General Video Game-Artificial Intelligence) competition of the IEEE international conference of CIG (Computational Intelligence in Games) 2014.

Measuring gameplay similarity between human and reinforcement learning artificial intelligence (사람과 강화학습 인공지능의 게임플레이 유사도 측정)

  • Heo, Min-Gu;Park, Chang-Hoon
    • Journal of Korea Game Society
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    • v.20 no.6
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    • pp.63-74
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    • 2020
  • Recently, research on automating game tests using artificial intelligence agents instead of humans is attracting attention. This paper aims to collect play data from human and artificial intelligence and analyze their similarity as a preliminary study for game balancing automation. At this time, constraints were added at the learning stage in order to create artificial intelligence that can play similar to humans. Play datas obtained 14 people and 60 artificial intelligence by playing Flippy bird games 10 times each. The collected datas compared and analyzed for movement trajectory, action position, and dead position using the cosine similarity method. As a result of the analysis, an artificial intelligence agent with a similarity of 0.9 or more with humans was found.

A study about Artificial Intelligent Game Theory Using Genetic Algorithms (유전자 알고리즘을 적용한 인공지능형 게임이론 연구)

  • Kim, Jeong-Woung;Choi, Seok-Man;Yang, Hae-Sool
    • Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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    • 2003.05b
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    • pp.1063-1066
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    • 2003
  • 지능형 게임 개발을 위하여 게임 이론의 정의, 게임의 구성요소, 전략적 게임의 분석을 통해 게임에 대한 배경 환경을 살펴보고, 보다 사실적 느낌 전달을 위한 게임 애니메이션과 게임에 적용되는 인공지능 기술을 퍼지 이론, 뉴럴네트웍으로 분류하여 적용 현황을 살펴보았다. 즉 게임처럼 수학적 표현이 어려운 경우 해결점을 퍼지 이론에서, 캐릭터의 움직임을 제어하는 퍼지 Rule Base를 찾아내는 연구를 신경망 인공지능을 통해 해결하는 과정을 살펴보고 국부해의 단점을 갖는 신경망 인공지능의 불투명성 해결 방법을 유전자 알고리즘에서 찾았다. 결론적으로 게임에서 이루어지는 물리적 특성인 충돌에 대한 충돌검사 알고리즘, 충돌반응에 대한 최적화를 유전자 알고리즘을 적용하여 해결하였다.

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