• 한국게임학회 논문지
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• 제15권5호
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• pp.89-98
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• 2015

NPC, 특히 적 캐릭터들의 인공지능은 게임의 설계 단계에 있어 난이도를 조절하기 위해 핵심적인 요소이다. 지능적인 적들은 게임을 보다 도전적으로 만들 뿐 아니라, 동일한 게임 환경에서도 유저들에게 다양한 경험을 제공할 수 있다. 오늘날 대부분의 게임 유저들은 다수의 적들과 상호작용을 하기 때문에, 적 캐릭터들의 협업을 제어하는 것은 이전 어느 때보다 그 중요성이 크다고 할 수 있다. 본 연구는 팩맨 게임의 적 인공지능에 구현될 수 있는 A* 알고리즘 기반의 협력전술을 제안한다. 17명의 피실험자로부터 얻은 설문 결과는 제안된 협력전술을 따르는 적으로 구성된 레벨이, 기존 팩맨게임에서의 적들 또는 비협력적인 적들로 구성된 레벨들보다 더 어렵고 흥미로웠음을 보여준다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2012년도 제45차 동계학술발표논문집 20권1호
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• pp.189-192
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• 2012

게임 인공지능에서 경로 찾기는 매우 중요한 분야이다. 캐릭터나 NPC(Non Player Charater)가 목적지까지의 경로를 탐색하기 위해서는 복잡하게 구성된 게임 맵에서 오브젝트나 벽 등의 장애물을 회피하면서 가능한 최단 경로를 찾아야 한다. 기존의 일반적인 경로 찾기 알고리즘은 캐릭터의 움직임이 자유로운 간단한 게임 맵에서는 전역 최소해 탐색이 가능하다. 그러나 다양한 오브젝트 등이 배치된 큰 규모의 게임 맵에서는 캐릭터가 목적지까지의 경로를 탐색하는 과정에서 지역 최소해(Local Minima)로의 수렴이 발생함으로써 이를 탈피하는 것이 어렵고, 결국에는 목적지까지 도달하지 못하는 상황이 발생하게 된다. 본 논문에서는 이러한 기존 경로 찾기 알고리즘의 단점을 해결하기 위해 시뮬레이티드 어닐링 알고리즘을 제안하였다.

• 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.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2019년도 제59차 동계학술대회논문집 27권1호
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• pp.349-350
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• 2019

게임에서 장르를 불문하고 모든 몬스터와 NPC는 AI를 가지고 있다. 따라서 적 몬스터 캐릭터와 전투를 즐기는 액션 게임의 경우 그만큼 인공지능이 게임 안에서 차지하는 비율이 높다고 할 수 있을 것이다. 본 논문에서는 FSM, HFSM, BT와 같은 AI 기법을 비교하여 분석하였다. 각 기법에는 주의해야 할 점이 명확하게 존재하기 때문에 구체적으로 어떠한 문제점들이 존재하는지에 대한 결과를 얻는데 연구 목적이 있다. 따라서 몬스터 AI를 구현할 때 각 인공지능 기법의 장단점을 고려하여 설계하여 유지 보수를 줄이는 방법을 연구해야 한다는 것을 확인할 수 있었다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2003년도 춘계학술발표논문집 (상)
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• pp.305-308
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• 2003

요즘 사람들이 많이 즐기는 전략 게임은 전략 시뮬레이션이라는 말이 무색할 정도로 장르가 가지는 특성 을 이행하지 못하고 있다. 그래서 게이머들은 별다른 전략 없이 쉽게 컴퓨터를 상대로 쉽게 게임을 승리 할 수 있게 됐다. 이것은 게임의 재미를 크게 반감시키는 한 요인이 된다. 전략 게임의 컴퓨터 플레이어에게 상황 판단과 학습 능력을 갖게 하면, 게이머가 보다 재미있게 컴퓨터와 대전을 할 수 있다. 본 논문에서는 인공지능을 가지는 컴퓨터 플레이어에 사용될 Default 추론 엔진과 컴퓨터 플레이어의 작전과 행동을 결정하기 위한 action & strategy generator 시스템을 연구한다. Default 추론 엔진은 귀납적 학습방법을 통 해서 컴퓨터 플레이어가 추론 및 학습을 할 수 있는 정보를 생성하게 된다. 이렇게 생성된 정보를 바탕으로 컴퓨터 캐릭터의 행동과 전략을 결정한다. 이에 본 논문에서는 전략 게임에 인공 지능으로 machine leaning 기법 중의 하나인 decision Tree 틀 사용하였다. decision Tree를 적용하여 기존 컴퓨터 플레이어의 행위와 어떻게 다른지 차별성을 밝혀내고, 컴퓨터 플레이어가 향상된 전략을 구사할 수 있게 하는 것이 주된 목표다.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제10권5호
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• pp.631-641
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• 2007

국내 게임시장은 MMORPG만을 생산하는 기이한 형태로 발전하고 있다. 하지만 지능형 캐릭터의 수준은 여전히 제자리걸음을 하고 있다. 본 논문에서는 유전자 알고리즘과 신경망을 사용하여 보다 뛰어난 지능을 가진 캐릭터 구현 방안을 제시하고자 한다. 또한 현재 MMORPG에서 사용되는 다른 인공지능 기술들과 비교했을 때, 그 성능이 뒤쳐지지 않음을 증명하고, 실제 MMORPG에 적용할 수 있는 구체적인 알고리즘과 구현 방법에 대해 설명한다.

• 한국HCI학회:학술대회논문집
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• 한국HCI학회 2006년도 학술대회 2부
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• pp.396-402
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• 2006

최근 청소년층의 인터넷 이용이 급격히 증가하면서, 초등학생 중 90% 이상이 인터넷을 이용하고 있으며, 그 연령대도 낮아져 저학년 어린이의 이용률이 지속적으로 높아지고 있다. 또한 청소년의 30%가 인터넷 중독 또는 중독 직전에 있는 것이 실태이기도 하다. 10대가 현재 가장 많이 사용하고 있는 정보매체인 컴퓨터는, 그것을 사용함에 있어 교육적으로 도움이 되는 면도 있지만 반면에 무분별한 인터넷 용어나 비속어의 사용, 무절제한 지속적인 이용, 유해사이트에의 노출 등 많은 문제가 산재해 있다. 기존의 유해사이트 차단과 컴퓨터 사용시간 제한 등의 사용 관리를 위한 프로그램들이 많이 선보여진 상태이지만 그 활용 면에서 보면, 좀 더 사용자의 특성을 이해하여 어른들보다 절제가 어려운 어린이 사용자를 위해 부모 혹은 선생님과 같은 관리자와 가르침의 역할을 해줄 수 있는 부분이 더욱 필요하다. 본 연구에서는 무형의 소프트웨어 프로그램이 사용자에게 명령을 내리고 그것을 수행하게 하는 것 보다, 사용자가 친숙하게 받아들이고 정서적으로 접근할 수 있는 사용자와 인터렉션이 가능한 캐릭터 형태의 물리적 아바타를 제안하고자 한다. 또한 비속어나 그와 비슷한 단어들을 사용할 시 의미적으로 비속어인지 아닌지 아바타가 추론할 수 있는 기능으로, 인공지능을 부여하여 사용자가 인터넷 채팅이나 게임을 할때 아바타로 하여금 사용자와의 인터렉션을 통해서 올바르지 않은 언어사용에 대한 인지를 쉽게 하고 개선의 효과를 높이며 지속적인 관심을 이끌 수 있는 인공지능을 가진 캐릭터 아바타를 제안하고자 한다.

• 정보처리학회논문지B
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• 제15B권3호
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• pp.253-258
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• 2008

최근의 게임 플레이어들은 단순한 반복적인 조작을 벗어나 복잡한 환경 하에서 다양한 전략과 전술을 구사하여야 하는 게임을 요구하고 있다. 이러한 환경에서 게임 캐릭터를 학습시키기 위해 다양한 인공지능 기법들이 제안되었으며, 최근에는 신경망과 유전 알고리즘을 이용한 학습 방법이 연구되고 있다. 본 논문에서는 게임이론에서 널리 사용되는 추격-회피 전략의 학습을 위해 유전 프로그래밍(GP)을 사용하였다. 제안된 유전 프로그래밍은 신경망과 같은 기존의 방법에 비해 수행 속도가 빠르고, 학습의 결과를 직관적으로 이해할 수 있으며, 진화된 염색체를 추론 규칙으로 변환 가능하므로 호환성이 높다는 장점을 가지고 있다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2023년도 제68차 하계학술대회논문집 31권2호
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• pp.277-278
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• 2023

본 논문은 머신러닝 학습 도구인 Teachable Machine을 활용하여 모션 인식 러닝 액션 게임인 Dino Run Game을 개발하는 것을 목표로 한다. JavaScript, HTML, CSS를 사용하여 기본적인 게임 프레임워크를 구현하고, Google에서 개발한 Teachable Machine의 이미지 인식 모델을 활용하여 웹캠을 통해 사용자의 손 이미지를 인식한다. 이를 기반으로 게임 캐릭터를 제어함으로써 키보드를 사용하지 않고도 게임을 즐길 수 있도록 구현한다.

• 한국지능정보시스템학회:학술대회논문집
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• 한국지능정보시스템학회 2002년도 추계정기학술대회
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• pp.379-384
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• 2002

개발적인 측면에서 온라인 게임 환경에서의 NPC(Non Playable Character)들은 환경인식능력, 이동능력, 특수 능력 및 아이템의 소유 배분 등을 원활히 하기 위한 능력들을 소유해야 하며, 게임 환경을 인식, 저장하기 위한 데이터구조와 자신만의 독특한 임무(mission)를 달성하기 위한 계획을 갖고 행위를 해야 한다. 이런 의미에서 NPC는 자신만의 고유한 규칙과 행동 패턴, 그리고 목표(Goal)와 이를 실행하기 위한 계획(plan)을 소유하는 에이전트로 인식되어야 할 것이다. 그러나, 기존 게임의 NPC 제어 구조나 구현 방법은 이러한 요구조건에 부합되지 못한 부분이 많았다. C/C++ 같은 컴퓨터 언어들을 이용한 구현은 NPC의 유연성이나, 행위에 많은 문제점이 있었다. 이들 언어의 switch 문법은 NPC의 몇몇 특정 상태를 묘사하고, 그에 대한 행위를 지정하는 방법으로 사용되었으나, 게임 환경이 복잡해지면서, 더욱더 방대한 코드를 만들어야 했고, 해석하는데 많은 어려움을 주었으며, 동일한 NPC에 다른 행동패턴을 적용시키기도 어려웠다. 또한, 대부분의 제어권을 게임 서버 폭에서 도맡아 함으로써, 서버측에 많은 과부하 요인이 되기도 하였다. 이러한 어려움을 제거하기 위해서 게임 스크립트를 사용하기도 하였지만, 그 또한 단순 반복적인 패턴에 사용되거나, 캐릭터의 속성적인 측면만을 기술 할 수 있을 뿐이었다 이러한 어려움을 해소하기 위해서는 NPC들의 작업에 필요한 지식의 계층적 분화를 해야 하고, 현재 상황과 목표 변화에 적합한 반응을 표현할 수 있는 스크립트의 개발이 필수 적이라 할 수 있다 또한 스크립트의 실행도 게임 서버 측이 아닌 클라이언트 측에서 수행됨으로써, 서버에 걸리는 많은 부하를 줄일 수 있어야 할 것이다. 본 논문에서는, 대표적인 반응형 에이전트 시스템인 UMPRS/JAM을 이용하여, 에이전트 기반의 게임 캐릭터 구현 방법론에 대해 알아본다.퓨터 부품조립을 사용해서 Template-based reasoning 예를 보인다 본 방법론은 검색노력을 줄이고, 검색에 있어 Feasibility와 Admissibility를 보장한다.매김할 수 있는 중요한 계기가 될 것이다.재무/비재무적 지표를 고려한 인공신경망기법의 예측적중률이 높은 것으로 나타났다. 즉, 로지스틱회귀 분석의 재무적 지표모형은 훈련, 시험용이 84.45%, 85.10%인 반면, 재무/비재무적 지표모형은 84.45%, 85.08%로서 거의 동일한 예측적중률을 가졌으나 인공신경망기법 분석에서는 재무적 지표모형이 92.23%, 85.10%인 반면, 재무/비재무적 지표모형에서는 91.12%, 88.06%로서 향상된 예측적중률을 나타내었다.ting LMS according to increasing the step-size parameter $\mu$ in the experimentally computed. learning curve. Also we find that convergence speed of proposed algorithm is increased by (B+1) time proportional to B which B is the number of recycled data buffer without complexity of computation. Adaptive transversal filter with proposed data recycling buffer algorithm could efficiently reject ISI of channel and increase speed of convergence in avoidance burden of computational complexity in reality when it was experimented having