• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2023년도 추계학술발표대회
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• pp.1057-1058
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• 2023

이 논문은 인공지능 기술 GPT 를 게임과 융합한 서비스 "페어리테일"에 대해 다룬다. 페어리테일은 게임 스크립트와 엔딩을 인공지능을 활용하여 자동 생성하는 게임으로, 사용자는 사용자가 입력한 데이터에 맞춰 생성된 스토리를 경험할 수 있다. 논문에서는 이 게임의 AI 활용 방법과 AI 가 게임 산업에 미칠 수 있는 영향을 다루며, 생성 및 창작이 가능한 인공지능은 게임 산업에 다방면으로 활용될 잠재력이 강하다는 점을 강조한다. 최종적으로는 AI 의 발전이 게임 업계에 미칠 수 있는 영향을 탐구하고자 한다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2023년도 제68차 하계학술대회논문집 31권2호
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• pp.123-126
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• 2023

최근 몇 년간 게임 산업은 급격한 성장을 보이며, 이에 따라 게임교육 역시 관심이 높아지고 있다. 이전까지는 게임이 악영향을 미치는 것으로 일반적인 인식이 있었으나, 현재는 게임을 학습에 활용하는 연구가 많이 이루어지고 있다. 이러한 게임이 교육 분야에도 활용될 수 있다는 아이디어는 이미 과거부터 제시되어 왔지만, 최근에는 이러한 아이디어가 혁신적인 게임교육 분야로 진화하고 있다. 이 논문에서는 차세대 게임교육의 발전 방향을 살펴보고, 인공지능, 가상현실 및 협력학습 기술이 어떻게 게임교육에 적용될 수 있는지 논의할 것이다.

• 한국통신학회논문지
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• 제35권12A호
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• pp.1181-1187
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• 2010

본 논문은 게임에서 신경망기반으로 지능캐릭터에게 학습을 통한 상황판단을 하는 이동 인공지능을 제안하였다. 신경망은 게임 규칙과 문제해결 방법을 정의한 알고리즘을 통한 입출력 값을 이용하여 지도 학습된다. 지도 학습된 지능캐릭터는 변화하는 주변 환경을 인지하여, 적절한 행동을 하게 된다. 본 논문에서는 신경망을 이용한 이동 인공지능을 점진적으로 설계하였고, 성능 실험을 위하여 간단한 게임을 구현하였다. 이 게임은 일정한 2차원 공간에 목표, 캐릭터, 장애물이 존재하고 캐릭터는 목표 지점으로 장애물을 회피하며 이동해야한다. 이동 인공지능은 실험마다 정의한 알고리즘을 통해 규칙과 몇 가지 문제해결법을 학습하여 변화하는 환경에서 목표를 완수 할 수 있으며, 정의한 알고리즘과 신경망 구조를 동일하게 설계하였다. 실험 결과, 제안한 이동 인공지능은 주변 상황을 인지하여 이동을 수행하고 목표를 완수할 수 있음을 보였다. 이동 인공지능은 복잡한 구조의 게임도 학습 알고리즘을 정의하여 학습하면 신경망은 변화한 환경에서도 적절한 결과를 보여 줄 수 있을 것이다.

• 한국정보과학회논문지:시스템및이론
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• 제37권2호
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• pp.66-75
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• 2010

본 논문에서는 GPU(graphics processing unit)를 이용하여 오목의 인공지능 알고리즘 연산을 고속으로 수행하기 위한 효율적인 알고리즘 설계와 구현 방법을 제안한다. 본 논문에서 제안하는 게임 인공지능은 최소-최대 게임 트리(min-max game tree)와 유전 알고리즘(genetic algorithm)의 협업적 구조로 설계된다. 게임 트리와 유전 알고리즘의 평가함수(evaluation function) 부분은 많은 계산 량을 소모하지만 해 공간(solution space)의 수많은 후보 벡터에 대해 독립적으로 수행되기 때문에 본 논문에서는 이를 GPU 상에서의 대량 병렬처리를 통해 수행한다. NVIDIA CUDA(compute unified device architecture)환경에서의 실제 구현을 통해 CPU에서의 처리에 비해 게임 트리는 400배 이상의 수행 속도의 향상을, 유전 알고리즘은 300배 이상의 수행 속도의 향상을 각각 보였다. 본 논문에서는 스레드(thread)의 넘침(overflow)을 피하고 보다 효과적인 해 공간 탐색을 위해, 게임 트리를 이용하여 근방의 몇 단계까지 전역 탐색(full search)을 수행한 후 이후 단계는 유전 알고리즘을 이용하여 선별 탐색을 수행하는 협업적 인공지능을 제안한다. 다양한 실험 결과를 통해 제안하는 알고리즘은 게임의 인공지능을 향상시키고 게임의 규칙으로부터 주어진 시간 내에 문제를 해결할 수 있음을 보인다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2005년도 춘계학술발표대회
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• pp.435-438
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• 2005

현재 인공지능 기법은 우리 주위의 여러 분야에서 사용되고 있으며, 그 중요도가 점점 높아지고 있다. 이러한 분야 중에 하나가 바로 컴퓨터 게임 분야로 전통적인 인공지능 기법부터 근래에 게임과의 결합이 시도되고 있는 비전통적 기법에 이르기까지 다양한 종류의 방법이 시도되었고, 시도될 예정이다. 본 논문에서는 게임내에서 그 비중이 커져가고 있는 인공지능을 통한 캐릭터의 지능화 방안으로 신경망 기반의 지능 캐릭터를 제안하였다.

• 디지털콘텐츠학회 논문지
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• 제7권1호
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• pp.35-40
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• 2006

게임 인공지능 기술은 등장 캐릭터의 지능적인 행동을 구현하고 플레이어에 의해 조종되지 않고 자동적으로 움직이는 NCP(Non Player Characters)의 행동을 제어하는데 요구된다. 본 논문에서는 이러한 게임 인공지능 기술의 제어 시스템으로 사용되는 Movement Scripts, FSM(Finite State Machines), Hierarchical State Machines, Fuzzy State Machines 방식과 캐릭터가 현재 위치에서 목적지까지 갈 수 있도록 이동 경로를 제어하는 Pathfinding techniques방식을 기술하고 각 유형의 한계점을 비교 제시하였다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2016년도 추계학술대회
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• pp.598-601
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• 2016

최근 알파고로 인해 인공지능의 인기가 급부상하고 있고 '머신러닝'의 가능성과 위상을 널리 알려 컴퓨터 및 여러 분야에서 연구단계를 넘어 실용화, 상업화 될 가능성을 확인 시켜주었다. 본 연구는 전망 있는 인공지능산업에 발맞춰 비록 '알파고' 같은 고성능 완벽한 인공지능이 아니지만 랜덤 상태의 초기에서 한 최적의 해를 찾기 위한 도구로서, 유전알고리즘(genetic algorithms)을 사용하여 목표 값에는 최대한 수렴하도록 하는 학습형 AI 게임을 개발하였다. 본 연구에서 개발한 게임은 향후 각각의 다양한 개성을 가진 양산형 인공지능 게임개발에 응용되리가 사료된다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제10권9호
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• pp.2361-2368
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• 2009

최근 게임에서의 인공지능에 대한 관심이 높아지고 있으며 인공지능 기술을 이용하여 게임 캐릭터를 좀 더 사실적이고 현실감 있게 하는 연구가 진행되고 있다. 특히 게임에서 NPC(Non Player Character)는 게임인공지능 관련 연구 대상의 중요한 부분으로 게임을 제작하거나 플레이하는 사람들 모두의 대상이 되고 있다. 본 논문에서는 PC(Player Character)에 능동적으로 반응하는 지능형 상황인지(Context Awareness) NPC 기술에 대하여 분석하고 이의 구현을 위한 지능형 NPC 프레임워크를 제안하였다. 제안된 상황인지 NPC 지능형 프레임워크는 다양한 상황인지 지능형 에이전트 구현에 적용될 수 있으며 또한 부가적인 에이전트의 추가와 삭제가 용이하기 때문에 점진적 개발과 다양한 응용에 적응적으로 개발이 가능하다.

• 디지털융복합연구
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• 제19권7호
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• pp.95-111
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• 2021

인공지능과 빅데이터의 기술혁신에도 인공지능과 빅데이터가 시장경쟁 영향에 대한 이론연구들은 아직 초기이다. 따라서 본 논문은 인공지능, 빅데이터, 데이터 공유가 신규 진입기업에 미치는 영향을 게임이론을 활용하여 분석하였다. 먼저 기업의 경영환경을 내부와 외부로 구분하였다. 이후 인공지능 알고리즘을 (1) 고객마케팅, (2) 비용 절감, (3) 비용 절감을 위한 자동화 알고리즘으로 구분하였다. 또한 빅데이터를 외부 및 내부 데이터로 구분하였다. 분석 결과 외부 데이터의 공유는 기존 기업의 고객마케팅 알고리즘에는 영향이 없고 신규 기업의 진입장벽을 완화했다. 하지만 기존 기업의 비용 절감 알고리즘들과 내부 빅데이터의 개선은 신규기업의 시장진입 장벽이 될 수 있다. 이러한 시사점들은 (1) 인공지능, 빅데이터, 데이터 공유에 따른 시장구조, 경쟁, 기업행태 영향분석과 (2) 인공지능과 빅데이터 정책수립 시 이바지할 수 있다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제22권4호
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• pp.106-117
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• 2022

2021년에는 고등학교 교육과정에서 인공지능기초 과목이 도입되었다. 과거 교육에 ICT 접목 시 발생했던 원리 보다 활용 중심 교육의 문제가 인공지능 교육의 도입에도 되풀이될까 우려하는 의견이 다수 존재한다. 기존의 인공지능 교육 플랫폼은 대부분 인공지능의 활용에만 초점을 두고 있다. 중학생의 인공지능 교육을 위해 인공지능이 결과를 도출하는 과정에 관한 학습과 인공지능 알고리즘의 원리 학습에 어려움이 있다. 최근 메타버스의 교육적 적용이 화두가 되면서, 학생들의 몰입감과 흥미를 유발해 학습성취도 향상에 도움을 주려는 연구들이 시작되었다. 본 연구는 중학교 인공지능 교육에서 활용될 수 있는 교육 콘텐츠로 메타버스를 활용한 의사결정나무 알고리즘에 관한 교육 게임 콘텐츠를 개발하였다. 게임을 교육에 접목함으로써 학생들의 인공지능에 대해 흥미와 몰입감을 높이고 교육 효과를 높이고자 하였다. 본 연구에서는 개발한 게임 콘텐츠에 관하여 예비 교원들을 대상으로 교육 효과성, 난이도, 흥미 정도를 조사·분석하였고, 이를 바탕으로 향후 원리 중심의 인공지능 교육 방법에 관하여 제언하였다.