• 한국게임학회지
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• v.6 no.1
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• pp.52-54
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• 2009

프로그램된 정보를 사용하는 자율 가상 캐릭터는 항상 반복된 패턴 행동을 하기 때문에 사용자가 흥미를 잃는 경우가 많고 현실성도 떨어진다. 본 논문에서는 이러한 문제점을 해결하기 위해, 자율 가상캐릭터가 자율적으로 인지한 정보를 저장하고 저장한 정보를 활용하여 상황에 맞는 행동을 수행할 수 있는 메모리 체계를 제안한다. 본 논문은 자율 가상 캐릭터가 시각 주목으로 인지한 정보를 저장하고 관리하는 메모리 체계의 모델을 제시한다. 메모리 용량을 효율적으로 사용할 수 있도록 게임 환경에 적합한 빠른 시각 주목 알고리즘을 연구하여 중요하고 눈에 띄는 정보만 저장한다. 자율 가상 캐릭터의 인지 메모리를 크게 시각 기억와 공간 관계 기억 구조로 구성한다. 시각 기억은 쿼드그래프로 구현된 저장 구조에 인지한 정보를 저장한다. 공간 관계 기억은 공간 관계 그래프 이론을 기반으로 객체들간의 방향과 거리 정보를 저장한다. 본 논문의 제안 방법을 가상 환경에서 실험한 결과, 자율 가상 캐릭터는 시각 주목 기능으로 3차원 가상 환경의 동적 객체까지 감지하여 자율적으로 정보를 주목하여 저장하고 있음을 확인했다. 자율 가상캐릭터는 메모리 정보를 활용하여 목표 객체를 빠르게 탐색하며 길찾기에 필요한 경로 계획을 수립한다. 성능면에서는 주목맵만들기 위한 특징맵으로 가장 주목할 수 있는 특징들로 구성하여 처리속도가 1.6배 이상 향상됨을 확인했다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2001.10b
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• pp.4-6
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• 2001

캐릭터가 자율적으로 행동을 하는 가상의 환경이 존재한다. 캐릭터들의 행동이 보다 짜임새 있게 하도록 어떤 시나리오가 주어지고 캐릭터는 이 시나리오에 들어있는 정보를 바탕으로 행동을 하여 스토리를 전개해 나간다 이 때 캐릭터는 독특한 개성, 상황에 대한 감정 변화 등에 따라 자율적으로 행동을 하고 이 행동들을 바탕으로 이야기가 만들어진다. 여기서 생성되는 이야기가 보는 사람으로 하여금 신뢰할 수 있는 것이라면 사용자에게 즐거움을 줄 수 있다. 본 연구에서는 특정 시나리오가 캐릭터에게 주어졌을 때 캐릭터가 자율적으로 행동하여 사용자가 믿을 수 있는 스토리를 만드는 시스템 구조를 제안하고자 한다.

• Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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• 2005.11a
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• pp.431-435
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• 2005

학습과 감정은 지능형 시스템을 구현하는데 있어 가장 중요한 요소이다. 본 논문에서는 강화학습을 이용하여 사용자와 상호작용을 하면서 학습을 수행하고 내부적인 감정모델을 가지고 있는 지능적인 가상 캐릭터를 구현하였다. 가상 캐릭터는 여러 가지 사물들로 이루어진 3D의 가상 환경 내에서 내부상태에 의해 자율적으로 동작하며, 또한 사용자는 가상 캐릭터에게 반복적인 명령을 통해 원하는 행동을 학습시킬 수 있다. 이러한 명령은 인공신경망을 사용하여 마우스의 제스처를 인식하여 수행할 수 있고 감정의 표현을 위해 Emotion-Mood-Personality 모델을 새로 제안하였다. 그리고 실험을 통해 사용자와 상호작용을 통한 감정의 변화를 살펴보았고 가상 캐릭터의 훈련에 따른 학습이 올바르게 수행되는 것을 확인하였다.

• Korea Multimedia Society
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• v.13 no.3
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• pp.34-42
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• 2009

• Journal of Korea Multimedia Society
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• v.12 no.5
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• pp.745-756
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• 2009

An autonomous virtual character can conduct itself like a human after recognizing and interpreting the virtual environment. Artificial vision is mainly used in the recognition of the environment for a virtual character. The present artificial vision that has been developed takes all the information at once from everything that comes into view. However, this can reduce the efficiency and reality of the system by saving too much information at once, and it also causes problems because the speed slows down in the dynamic environment of the game. Therefore, to construct a vision system similar to that of humans, a visual observation system which saves only the required information is needed. For that reason, this research focuses on the descriptive artificial intelligence engine which detects the most important information visually recognized by the character in the virtual world and saves it into the memory by degrees. In addition, a visual system is constructed in accordance with an image transaction theory to make it sense and recognize human feelings. This system finds the attention area of moving objects quickly and effectively through the experiment of the virtual environment with three dynamic dimensions. Also the experiment enhanced processing speed more than 1.6 times.

• Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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• v.16 no.3
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• pp.259-265
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• 2006

Learning and emotions are very important parts to implement intelligent robots. In this paper, we implement intelligent virtual character based on reinforcement learning which interacts with user and have internal emotion model. Virtual character acts autonomously in 3D virtual environment by internal state. And user can learn virtual character specific behaviors by repeated directions. Mouse gesture is used to perceive such directions based on artificial neural network. Emotion-Mood-Personality model is proposed to express emotions. And we examine the change of emotion and learning behaviors when virtual character interact with user.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2006.06b
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• pp.202-204
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• 2006

에이전트는 각 분야에서 다양하게 정의되고 해석되어진다. 자율 에이전트는 인간의 의해 지배되어지는 캐릭터처럼 컴퓨터에 의해 제어된다. 또한 에이전트는 다양한 행동을 할 수 있고 다른 캐릭터들과 사회관계를 만들 수도 있다. 가상 환경에서 자율 에이전트는 센서를 통해서 외부 환경에 대한 정보를 지각하여 획득한 정보를 이용하여 추론 등의 방법을 통해 자율적으로 새로운 정보와 행동들을 생성한다. 그러나 이전의 연구에서는 동작 생성기에 의해 만들어진 움직임들의 통할만 이루어지는 에이전트였다. 또한 에이전트는 에이전트와 객체간의 거리에 따라 지각되어지는 정보는 같고, 거리에 따라 객체의 크기를 지각하여 구별 할 수 없다. 크기가 다른 객체들에 대해서 자율 에이전트는 같은 거리에서 지각하여 정보를 획득한다는 문제점 있다. 자율 에이전트는 크기가 큰 객체일 때는 먼 거리에서도, 지각 할 수 있다. 하지만 크기가 작은 객체들은 가까운 거리에서 지각 할 수 있다. 즉 크기가 다양한 객체를 자율 에이전트가 지각 할 수 있는 거리는 다르기 때문이다. 따라서 본 논문에서는 이러한 문제점을 해결하기 위해 자율 에이전트의 구조와 레벨을 이용한 방법을 제안한다.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2017.11a
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• pp.200-201
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• 2017

본 논문은 파노라마 이미지로 구현된 VR Scene들을 연결해 더욱 실감 나는 가상현실 환경을 제공하는 방법을 제안한다. 특히 게임 개발 엔진인 "유니티" 안에서 자율적으로 시점, 공간이동이 가능한 캐릭터를 통해 사용자가 가상현실 환경에 더욱 몰입할 수 있게 VR 프로그램을 구현하였다. 사용자가 실제와 흡사한 가상 환경 속에서 자율적으로 움직일 수 있는 콘텐츠는 VR 시장에서 난제이자 꼭 해결해야 할 Killer contents로 여겨지고 있다. 따라서 본 논문에서 제안하는 내용은 실제 이미지로 구현된 VR 환경에서 컨트롤러를 통해 자율적으로 시점, 공간 이동을 할 수 있으므로 VR 산업에서 주요 관심사로 주목될 것으로 예상한다.

• Journal of Korea Multimedia Society
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• v.11 no.5
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• pp.692-702
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• 2008

Path planning is gaining more weight in computer games and virtual reality as the number of self-moving characters increases. In the roadmap approach, the map of possible paths is built in advance to plan paths for a character, whose advantage is to provide high-quality paths. On the other hand, a disadvantage is that the road map doesn't reflect properties of characters such as their sizes because they move on the same map once the road map is constructed. In this paper we propose an efficient method to build a different road map for each character so that it can use its own map for path-planning. This method is efficient because the whole map is built once by applying the Visibility Graph regardless of the number of characters and walkable paths are incrementally inserted according to the sizes of characters. The effects of using separate roadmaps are demonstrated through simulations and the trade-offs accompanied with these effects are analyzed.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2003.10a
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• pp.136-138
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• 2003

로봇이나 가상 캐릭터와 같은 지능형 에이전트가 자율적으로 살아가기 위해서는 주어진 환경을 인식하고, 그에 맞는 최적의 행동을 선택하는 능력을 가지고 있어야 한다. 본 논문은 이러한 지능형 에이전트를 구현하기 위하여, 외부 환경에 적응하면서 최적의 행동을 배우고 선택하는 방법을 연구하였다. 본 논문에서 제안한 방식은 강화 학습을 이용한 행동기반 학습 방법과 기호 학습을 이용한 인지 학습 방법을 통합한 방식으로 다음과 같은 특징을 가진다. 첫째, 외부 환경의 적응성을 수행하기 위하여 강화 학습을 이용하였으며. 이는 지능형 에이전트가 변화하는 환경에 대한 유연성을 가지도록 하였다. 둘째. 경험들에서 귀납적 기계학습과 연관 규칙을 이용하여 규칙을 추출하여 에이전트의 목적에 맞는 환경 요인을 학습함으로 주어진 환경에서 보다 빠르게, 확장된 환경에서 보다 효율적으로 행동을 선택을 하도록 하였다. 제안한 통합방식은 기존의 강화 학습만을 고려한 학습 알고리즘에 비하여 학습 속도를 향상 시킬수 있으며, 기호 학습만을 고려한 학습 알고리즘에 비하여 환경에 유연성을 가지고 행동을 적용할 수 있는 장점을 가진다.