사용자와 컴퓨터간의 자연스러운 상호작용을 위하여 Emotional 캐릭터 에이전트에 대한 연구가 지속되고 있다 어플리케이션에 Emotional 캐릭터 에이전트의 사용자인터페이스 적용은 사용자와 컴퓨터간의 자연스럽고 Personalized된 상호작용을 가능하게 한다. Personalized Emotional 캐릭터 에이전트에 대한 연구는 다음과 같다. 1) 사용자행위 정보를 이용한 캐릭터의 감정 생성연구 2) 블랙보드시스템을 이용한 감정추론 연구 3) 생성된 감정을 캐릭터의 행동표현으로 변화시키기 감정과 캐릭터 행동간의 연계 연구 4) Personalized Emotional 캐릭터 에이전트를 어플리케이션에 적용하는 연구
본 논문에서는 캐릭터 챗봇을 학습시키고, 학습된 모델을 React 기반 웹 페이지에 통합하는 것을 목표로 한다. 웹 페이지 사용자들은 실시간으로 게임이나 영화 캐릭터와 대화할 수 있는 기능을 제공받게 된다. 캐릭터 챗봇은 사용자의 질문을 이해하고 학습된 캐릭터의 특성에 따라 적절한 응답을 생성함으로써 상호작용하게 된다. 사용자가 웹 페이지에서 입력한 질문이나 요청은 챗봇 모델을 통해 처리되며, AI 챗봇은 학습된 지식과 데이터를 활용하여 응답을 생성한다. 사용자는 웹 페이지에서 자연스러운 대화를 통해 원하는 캐릭터와 대화를 이어갈 수 있게 된다.
본 연구에서는 게임 배경과 게임 캐릭터의 효과에 대해서 나타낸다. 먼저 3개의 캐릭터 이미지를 주 캐릭터 로 만들 이미지에 합성기법을 적용하여 캐릭터들을 합성한다. 합성하여 만든 캐릭터와 다른 캐릭터의 모양과 형태에 맞게 알맞은 배경 색상으로 만들고, 각 캐릭터의 크기, 원근, 모양, 색상에 따라 효과를 적용한다. 따라서 게임 콘텐츠를 제작하는데 정지 영상으로 표현하여 캐릭터 애니메이션과 장면에 맞는 사운드를 삽입하여 게임 콘텐츠로서 시각과 청각과 움직임이 있는 게임 캐릭터를 제작한다. 특히 배경색, 캐릭터의 번개 및 라이팅 효과색상 같은 것에 관심을 갖고 제작하여 앞으로 게임 콘텐츠의 배경과 캐릭터 효과를 제작하는데 모션그래픽을 이용하여 간단하게 제작 할 수 있음을 나타내었다.
본 논문에서는 블록체인 기술을 활용하여 게임 콘텐츠의 위변조를 방지하고 유전 알고리즘을 이용하여 게임 콘텐츠의 유기적 생태계를 구축하는 방법을 제안한다. 블록체인 기술을 바탕으로 모든 게임 플레이어는 Non-Fungible Token (NFT)으로 보호되는 독자적인 게임 캐릭터를 생성 및 관리할 수 있다. 또한 각 게임 캐릭터는 캐릭터의 고유 성질을 나타내는 유전 정보로 정의되며, 유전 알고리즘에 의하여 새로운 캐릭터가 생성되도록 함으로써 게임 캐릭터들의 유기적 생태계가 구축될 수 있다. 제안한 기술을 바탕으로 한 경영 시뮬레이션 웹 게임인 Cryptoy 를 개발하였고, 이를 통해서 제안한 기술의 안전성 및 정확성을 분석하였다.
본 연구에서는 게임에서 자연스런 대화를 통해 스토리 몰입을 제공하는 AI 캐릭터를 위한 LLM 활용을 소개한다. 사용자는 게임 속 AI 캐릭터와 대화하며 스토리를 이어간다. 게임 속에서 사용자는 정해진 대사를 선택할 수도 있고, AI 캐릭터와 대화할 때 직접 대사를 입력할 수도 있다. 대사를 입력하면 그에 맞는 AI 캐릭터의 답변이 제공되고, 앞으로의 스토리에도 영향을 미친다. 결론적으로 LLM 기반 AI 캐릭터와의 자연스러운 대화를 통해 게임의 몰입도와 접근성을 높이는 것이 본 연구의 목표이다.
컴퓨터 게임속의 새롭고 독특한 주인공을 만들어 내는 게임 제작을 위해 캐릭터의 '유전자 설계'를 해야 한다. 이렇게 탄생하는 캐릭터들은 性을 비롯해, 모양, 크기, 색깔 등 모든 특성을 포함하는 게놈(Genome)을 갖고 있는 것이다. 게임 캐릭터의 유전자 설계를 통해 불가능한 것은 없다. 돌연변이, 수명의 결정, 후천적인 캐릭터 계승, 그리고 학습된 행동까지 지정할 수 있는 것이다. 컴퓨터 게임에서는 좋아하는 어떤 것이다 디자인 할 수 있다.
캐릭터가 발전하는 이유 중 사람의 감정을 충족시키려는 욕구는 움직이지 않은 캐릭터에게 반영되어 인터랙티브 캐릭터로 발전되었고 현재 인터랙티브 캐릭터는 사람들의 많은 관심을 받고 있다. 그 중 최근에는 기존의 인터랙티브 캐릭터인 타마고치와 포스트 팻의 장점을 가져온 휴대용 게임기기인 NDSL의 게임 '닌텐독스'가 등장했다. '닌텐독스'는 터치스크린, 마이크와 같은 체감형 인터페이스를 사용하고 있다. 또한 사람들에게 친근한 강아지라는 캐릭터를 사용하여 사람들이 캐릭터를 애완동물과 비슷하게 느끼고 감정을 교류하게끔 유도하고 있다. 하지만 인터랙티브 캐릭터들이 감정을 표현하기에는 기존의 인공지능으로는 해결할 수 없기 때문에 인공감정을 사용하여 인터랙티브 캐릭터의 감정을 표현하도록 제안한다.
본 논문에서는 블리자드 회사에서 제작한 게임 중 하나인 오버워치(Overwatch)에서 게임의 간접정보를 학습하여 플레이어에게 유리한 영웅 캐릭터를 추천해주는 인공신경망 기반 영웅 캐릭터 추천 방법을 제안한다. 오버워치에서 게임 맵별로 적군 캐릭터와 아군 캐릭터가 선정되었을 때 플레이어가 어떤 영웅캐릭터를 선정하면 승률에 좋은지를 알기가 어렵다. 본 논문에서는 플레이어의 영웅캐릭터 선정을 도와주기위하여 오버워치 게임의 간접정보를 기반으로 학습데이터를 만들어 인공신경망을 학습한 후 학습한 인공신경망을 이용하여 영웅캐릭터를 추천한다. 실험결과 인공신경망이 추천하는 영웅캐릭터가 적절한 캐릭터임을 확인하였다.
본 논문에서는 Inverse Kinematics(IK) 방법을 이용하여 사족보행 게임 캐릭터의 이동 IK를 구현하였다. 게임 캐릭터의 이동 IK는 Unity의 NavMeshAgent를 사용하여 이동하는 사족보행 생물체가 회전 시 척추를 자연스럽게 꺾이도록 구현되었다. 본 논문에서는 게임캐릭터에 이동 IK를 적용했을 때와 적용하지 않았을 때를 비교하였으며, 이동 IK를 적용한 경우에 경로를 따라 이동하는 사족보행 캐릭터의 애니메이션이 자연스럽게 이루어짐을 확인하였다.
대표적 PvP 게임인 리그 오브 레전드나 오버워치는 다양한 캐릭터 조합으로 게임을 진행하게 하여, 매 게임마다 다른 상황을 발생시킴으로써 오랫동안 안정적인 서비스를 유지하며 흥행을 누리고 있다. 본 논문에서는 다양한 캐릭터를 사용하는 PvP 게임을 통해 캐릭터 기반 PvP 게임에서 고려해야 할 요소들을 정리하고, 안정적으로 캐릭터를 추가하고, 게임을 개발하는 방안에 대하여 제시한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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