• Title/Summary/Keyword: 인공지능 게임

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Flexible Development Architecture for Game NPC Intelligence to Support Load Sharing and Group Behavior (게임NPC지능 개발을 위한 부하분산과 그룹 행동을 지원하는 유연한 플랫폼 구조)

  • Im Cha-Seop;Kim Tae-Yong
    • Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea CI
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    • v.43 no.2 s.308
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    • pp.40-51
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    • 2006
  • As computer games become more complex and consumers demand more sophisticated computer controlled NPCs, developers are required to place a greater emphasis on the artificial intelligence aspects for their games. The platform for game NPC Intelligence Development should support real-time, independence, flexibility, group behavior, and various A.I to NPC that are reactive, realistic and easy to develop. This paper presents an architecture to satisfy these criteria for the platform of game NPC intelligence development. The proposed platform shows the higher performance than existing platform through the load sharing, and it also has some advantages which are supporting the various AI techniques, efficient group behavior, and independence to develop NPC intelligence.

Research on Artificial Intelligence Character based Physics Engine in 3D Game (3 차원 게임에서의 물리엔진에 기반한 인공지능 캐릭터에 관한 연구)

  • Choi, Jong-Hwa;Lee, Byung-Yoon;Lee, Ju-Youn;Shin, Dong-Kyoo;Shin, Dong-Il
    • Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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    • 2005.05a
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    • pp.469-472
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    • 2005
  • 이 논문은 게임물리엔진에서 게임세계의 물리적인 요소를 통하여 게임에 존재하는 캐릭터들에게 인공지능을 부여하기 위한 연구에 관해서 다룬다. 게임속에서의 물리적인 상황을 자동인식하기 위해서 신경망을 이용하였다. 게임속에서의 인공지능의 적용은 게임의 속도저하를 가져오게 되는데 이 논문에서는 그러한 단점을 보완하기 위하여 물리엔진에서 캐릭터의 움직임을 계산하는 수치적분 메서드들에 대한 각 물리상황에 따른 최적의 성능을 분석하여 각각의 물리 상황마다 다른 수치 적분 메서드를 적용하는 내부 구조를 취하였다. 수치적분 메서드에 대한 각각의 성능 분석은 세가지의 물리적 상황을 구분하여 그에 기반하여 실험되었다. 인공지능 캐릭터에 대한 실험은 신경망의 토폴로지에 대한 변화와 학습 횟수에 대한 변화 및 은닉층에 대한 변화로 신경망에서의 최적의 성능에 대한 평가를 실시하였다.

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Evolving Team-Agent Based on Dynamic State Evolutionary Artificial Neural Networks (동적 상태 진화 신경망에 기반한 팀 에이전트의 진화)

  • Jin, Xiang-Hua;Jang, Dong-Heon;Kim, Tae-Yong
    • Journal of Korea Multimedia Society
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    • v.12 no.2
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    • pp.290-299
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    • 2009
  • Evolutionary Artificial Neural Networks (EANNs) has been highly effective in Artificial Intelligence (AI) and in training NPCs in video games. When EANNs is applied to design game NPCs' smart AI which can make the game more interesting, there always comes two important problems: the more complex situation NPCs are in, the more complex structure of neural networks needed which leads to large operation cost. In this paper, the Dynamic State Evolutionary Neural Networks (DSENNs) is proposed based on EANNs which deletes or fixes the connection of the neurons to reduce the operation cost in evolution and evaluation process. Darwin Platform is chosen as our test bed to show its efficiency: Darwin offers the competitive team game playing behaviors by teams of virtual football game players.

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Influence of a Game Charaeter′s Strategies On Artificial organism′s learning behavior (인공 유기체의 학습 행동이 게임 캐릭터의 전략에 미치는 영향)

  • 박사준;김성환;김기태
    • Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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    • 2002.04b
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    • pp.295-297
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    • 2002
  • 컴퓨터 게임에서의 인공지능은 규칙 기반 추론을 기반으로 한 추론 엔진을 사용하고 있다. 이 규칙 기반 주론 엔진은 비교적 간단하고 구현하기 쉽지만 규칙이 몇 가지 되지 않는다는 것과 규칙 변화가 없는 단점으로 게임 플레이어가 그 규칙들을 쉽게 알아버린다는 문제가 있다. 게임 제작자들은 이런 단점을 극복하고자 게임 플레이어끼리 경쟁을 붙이기 위해서 베틀 넷 등 네트워크 쪽으로 그 단점을 보안하려고 하고 있다. 하지만 오히려 네트워크로의 발전은 더욱 더 인간에 가까운 게임 캐릭터 인공지능을 요구하게 되었으며 규칙 기반 추론 방법으로는 이러한 요구를 충족할 수 없기 때문에 새로운 방법이 필요하게 된 것이다 이 논문에서는 그 새로운 방법에 대한 대척으로 신경망 알고리즘과 유전자 알고리즘을 사용한 인공생명 방법론으로 그 해결책을 모색하려 한다.

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A Strategy Implementation of Game Character Using Artificial Life Simulation (인공생명 시뮬레이션을 통한 게임 캐릭터의 전략 구현)

  • 조남덕;성백균;김기태
    • Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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    • 2000.04b
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    • pp.241-243
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    • 2000
  • 컴퓨터 게임에서의 인공지능은 규칙 기반 추론을 기반으로 한 추론 엔진을 사용하고 있다. 이 규칙 기반 추론 엔진은 비교적 간단하고 구현하기 쉽지만 규칙이 몇 가지 되지 않는다는 것과 규칙 변화가 없는 단점으로 게임 플레이어가 그 규칙들을 쉽게 알아버린다는 문제가 있다. 게임 제작자들은 이런 단점을 극복하고자 게임 플러이어끼리 경쟁을 붙이기 위해서 베틀넷 등 네트워크 쪽으로 그 단점을 보안하려고 하고 있다. 하지만 오히려 네트워크론의 발전은 더욱 더 인간에 가까운 게임 캐릭터 인공지능을 요구하게 되었으며 규칙 기반 추론 방법으로는 이러한 요구를 충족할 수 없기 때문에 새로운 방법이 필요하게 된 것이다. 이 논문에서는 그 새로운 방법에 대한 대책으로 신경망 알고리즘과 유전자 알고리즘을 사용한 인공생명 방법론으로 그 해결책을 모색해려 한다.

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Applying and Comparison an Artificial Emotion in a Scrolling-Shooter Game (비행슈팅게임 속 인공감정 적용과 비교)

  • Park, Jun-Hyoung;Ham, Jun-Seok;Ko, Il-Ju
    • Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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    • 2008.06a
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    • pp.325-329
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    • 2008
  • 최근 게임 산업은 상호 작용 성을 높이는 방향으로 하드웨어와 소프트웨어적으로 접근하고 있다. 그 중 게임 속 캐릭터에 적용되는 인공지능은 소프트웨어적인 접근으로서 게임의 분위기와 특징에 커다란 영향을 미친다. 하지만 기존의 인공지능이 캐릭터의 시시각각 변하는 감정에 따라 변하지 않고, 간략한 메커니즘에 의해 행동이 제어되고, 움직였기 때문에 실제 캐릭터들이 가지는 감정 상태를 제대로 표현하지 못했다. 따라서 본 논문에서는 맥시스사의 'The Sims'의 캐릭터인 sim들이 감정을 표현하지 못하는 한계점을 분석하고, 이를 극복할 수 있는 인공감정을 만들어 시뮬레이션 게임보다 제작하기 간단하고, 비슷하게 환경을 조작할 수 있는 비행 슈팅게임에 적용한다.

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Development of a board game-based gamification learning model for training on the principles of artificial intelligence learning in elementary courses (초등과정 인공지능 학습원리 이해를 위한 보드게임 기반 게이미피케이션 교육 실증)

  • Kim, Jinsu;Park, Namje
    • Journal of The Korean Association of Information Education
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    • v.23 no.3
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    • pp.229-235
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    • 2019
  • By combining the elements of the game or game in education, it improves the interest of the students and improves academic achievement by creating an environment where they can participate directly. We propose a curriculum that can learn the core principles of the elementary curriculum through fusion. The proposed curriculum helps students to understand the principles of the elementary curriculum by learning the artificial intelligence method in board game form. Learning methods that incorporate such elements of the game will enable learners to learn the principles of IT so that they can develop their ability to understand objects from various perspectives and enhance their thinking skills. It is expected that the elementary artificial intelligence curriculum that incorporates the proposed gamification will contribute to the development of the information science curriculum, which has been highlighted recently from the 2015 curriculum.

Artificial Intelligence Game System "AlGGAGO" (알까기 인공지능 시스템 "알까고")

  • Lee, Keon-Ho;Yoon, Won-Tak;Park, Jin-Soo;Park, Doo-Soon
    • Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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    • 2017.04a
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    • pp.932-935
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    • 2017
  • 최근 인공지능은 딥러닝, 기계학습 등 인공지능 기술이 발전되면서 기술 상용화가 가시화되고 있다. 이에 따라 인공지능분야는 다른 산업의 핵심 기술로 급부상과 함께 여러 글로벌 기업들이 적극적 투자를 실시하고 있는 추세이다. 이렇게 인공지능 기술이 발전하면서 인공지능 기반 기술 개발에서 타산업의 핵심기술로 프레임이 변화 되고 있으며 차세대 ICT 핵심 기술로 인식이 확산되고 있다. 따라서 본 논문에서는 이러한 인공지능 방법중 지도 학습의 의사 결정 트리 알고리즘을 사용하여 AWS(Amazone Web Service) EMR 서버에서 이를 알까기에 적용하여 알까고 게임 시스템을 구현하였다.

Artificial Engine Development through Reinforcement Learning on Jul-Gonu Game (강화학습을 이용한 줄고누게임의 인공엔진개발)

  • Shin, Yong-Woo
    • Journal of Internet Computing and Services
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    • v.10 no.1
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    • pp.93-99
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    • 2009
  • Game program manufacture had been classed by 3D or on-line game etc. simply. But, atomized game programmer's kind now. So, Artificial Intelligence game programmer's role is important. This paper used reinforcement learning algorithm for Jul_Gonu board characters to learn, and so they can move intelligently. To compare a learned character to an random one, a board game was created, and then they fought against each other. As a result, learned character‘s ability was far more improved.

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A Study on the Intelligent NPC in MMORPG (MMORPG에서의 지능형 NPC에 관한 연구)

  • Lee, Eun-Hee;Park, Choong-Shik;Cho, Sung-Hyun
    • Proceedings of the Korea Contents Association Conference
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    • 2006.05a
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    • pp.388-391
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    • 2006
  • In the lately fews years, it take a growing interested in game AI and study zealously on game AI. In this paper, we research an usual individuality of NPC(Non-Player Character) on MMORPG(Massively Multiplayor Online Role Playing Game) and An AI technique on computer game. we study on a role and an individuality of NPC for take-up the game, moreover, we research on technique of game AI for take-up the game.

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