• 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.

• 한국컴퓨터그래픽스학회논문지
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• 제15권2호
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• pp.9-17
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• 2009

다수 캐릭터가 경쟁적으로 상호작용하는 애니메이션의 합성은 컴퓨터 게임, 애니메이션 등의 응용분야에서 종종 요구되는 중요한 문제이다. 하지만 상대의 예측하기 어려운 행동에 효과적으로 대응하는 전략적 경쟁 양상을 모사하는 것은 어려운 문제로 남아있다. 본 논문은 다수 에이전트 학습 분야에서 제안된 마르코프 게임 강화학습 알고리즘을 촬영된 동작 데이터로부터 생성된 행위 모델에 적용하여 사실적인 경쟁 애니메이션을 합성하는 방식을 제안한다. 추격-회피, 간격 유지, 총격전 등의 다양한 경쟁적 상황에 대하여 효과적인 전략을 학습하여 흥미로운 애니메이션을 합성하는 예제들을 통하여 본 논문이 제안하는 방법의 효용성을 보인다.