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.
최근 알파고로 인해 인공지능의 인기가 급부상하고 있고 '머신러닝'의 가능성과 위상을 널리 알려 컴퓨터 및 여러 분야에서 연구단계를 넘어 실용화, 상업화 될 가능성을 확인 시켜주었다. 본 연구는 전망 있는 인공지능산업에 발맞춰 비록 '알파고' 같은 고성능 완벽한 인공지능이 아니지만 랜덤 상태의 초기에서 한 최적의 해를 찾기 위한 도구로서, 유전알고리즘(genetic algorithms)을 사용하여 목표 값에는 최대한 수렴하도록 하는 학습형 AI 게임을 개발하였다. 본 연구에서 개발한 게임은 향후 각각의 다양한 개성을 가진 양산형 인공지능 게임개발에 응용되리가 사료된다.
게임에는 많은 종류의 장르가 있다. 어떤 장르의 게임이 되었건 플레이어와 많은 상호작용을 하는 A.I는 게임에 있어 중요한 요소 이며 어드벤처 게임(Adventure Game) 장르도 예외는 아니다. A.I(Artificial Intelligence)I의 행동이나 상황에 따른 플레이어와의 상호작용은 게임에 있어 플레이어에게 몰입감을 주며 게임을 좀 더 현실감 있게 해주는 게임의 수많은 요소 중 하나다. 본 논문에서는 FSM(Finite-State Machine) 기법을 사용하여 어드벤처 게임에서플레이어에게 '몰입'을 유발 시키는 방법으로 FSM 기법의 NPC(None-Player Character) A.I 패턴을 디자인을 통해 플레이어의 '몰입'을 유발 하였다.
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.
최근 게임분야에서 수준 높은 인공지능 에이전트의 구현은 많은 주목을 받고 있다. 그 중 Monte-Carlo Tree Search(MCTS)는 완전 정보를 가진 게임에서 무작위 탐색을 통해 최적의 해를 구할 수 있는 알고리즘으로, 수식으로 표현되지 않는 경우에 근사치를 계산하는 용도로 적합하다. 하스스톤과 같은 Trading Card Game(TCG) 장르의 게임은 상대방의 카드와 플레이를 예측할 수 없기 때문에 불완전 정보를 가지고 있다. 본 논문에서는 불완전 정보 카드 게임에서 인공지능 에이전트를 생성하기 위해 MCTS 알고리즘을 응용하는 방법을 제안하고, 현재 서비스되는 하스스톤 게임에 적용하여 봄으로써 MCTS 알고리즘의 실용성을 검증한다.
This study analyzes the success factors of OTT original content through big data, and intends to suggest scenarios, casting, fun, and moving elements when producing the next work. In addition, I would like to offer suggestions for the success of 'Squid Game Season 2'. The success factor of 'Squid Game' through big data is first, it is a simple psychological experimental game. Second, it is a retro strategy. Third, modern visual beauty and color. Fourth, it is simple aesthetics. Fifth, it is the platform of OTT Netflix. Sixth, Netflix's video recommendation algorithm. Seventh, it induced Binge-Watch. Lastly, it can be said that the consensus was high as it was related to the time to think about 'death' and 'money' in a pandemic situation. The suggestions for 'Squid Game Season 2' are as follows. First, it is a fusion of famous traditional games of each country. Second, it is an AI-based planned MD product production and sales strategy. Third, it is casting based on artificial intelligence big data. Fourth, secondary copyright and copyright sales strategy. The limitations of this study were analyzed only through external data. Data inside the Netflix platform was not utilized. In this study, if AI big data is used not only in the OTT field but also in entertainment and film companies, it will be possible to discover better business models and generate stable profits.
현재 10대들을 중심으로 메타버스는 소통과 경험의 공간이 되고 있다. AI기술의 발달은 메타버스 공간에서의 체험을 다양화함으로써, 가상세계에서의 경험이 현실의 자아에까지도 영향을 줄 수 있다. 이에 본 연구에서는 AI시대, 메타버스를 아우르는 새로운 공감개념 정립의 필요성을 살펴보고자 하였다. 본 연구에서는 공감관련 문헌연구를 통해 공감의 개념이 시대가 추구하는 바에 따라 변화해왔음을 확인하며, 공감의 개념이란 필요에 의해 새롭게 정의될 수 있다는 근거를 얻었다. 또한 최근 국내외 연구 동향분석을 통해 현재 공감은 대체로 올바른 사회성에 대한 하나의 척도로써 바라보는 관점을 취하고 있음을 확인하였다. 마지막으로 연구내용을 종합하며, 올바른 사회성 함양을 위한 해결책으로써 의미를 가진 공감이 메타버스 속에서 일어나는 사회적 관계를 아우르는 시각아래 새롭게 정의될 필요성을 강조하였다.
강화학습에는 다양한 알고리즘이 있으며 분야에 따라 사용되는 알고리즘이 다르다. 게임 분야에서도 강화학습을 사용하여 인공지능을 개발할 때 특정 알고리즘이 사용된다. 알고리즘에 따라 학습 방식이 다르고 그로 인해 만들어지는 인공지능도 달라진다. 그러므로 개발자는 목적에 맞는 인공지능을 구현하기 위해 적절한 알고리즘을 선택해야 한다. 그러기 위해서 개발자는 알고리즘의 학습 방식과 어떤 종류의 인공지능 구현에 적용되는 것이 효율적인지 알고 있어야 한다. 따라서 이 논문에서는 게임 인공지능 구현에 사용되는 알고리즘인 SAC, PPO, POCA 세 가지 알고리즘의 학습 방식과 어떤 종류의 인공지능 구현에 적용되는 것이 효율적인지 비교한다.
체감형 스포츠 게임은 센서나 카메라를 이용하여 사용자의 신체 움직임을 추적하고 현실감을 느끼게 하는 운동 게임이다. 최근 체감형 스포츠 게임을 학교 체육활동에 사용하기 위해 가상현실 실내 스포츠룸 시스템을 설치하고 있다. 그러나 이러한 시스템은 주로 화면 터치 사용자 상호작용을 사용한다. 본 연구에서는 2차원 벽 터치 인터랙션이 아닌 3차원 공간에서 사용자의 움직임을 추적할 수 있도록 AI 이미지 인식 기술을 사용하는 브이캐치 비전 시스템을 개발했다. 그리고 본 시스템의 운동 효과를 알아보기 위하여 사용성 평가 실험을 진행했다. 실험에서 피험자에게 혈중 산소 포화도와 실시간 심박변이와 키넥트 골격 이동량, 각도 변화량을 측정하여 정량적 운동 효과를 살펴보았다. 실험 결과 브이캐치 비젼 시스템 사용 시 통계적으로 유의미한 심박수 증가와 신체 움직임양 증가로 운동 효과가 있었던 것으로 나타났다. 실험후 설문조사 주관적 평가 결과에서 대부분의 피실험자들은 이 시스템을 사용한 운동이 재미있고 만족스러워했다.
본 웹사이트에 게시된 이메일 주소가 전자우편 수집 프로그램이나
그 밖의 기술적 장치를 이용하여 무단으로 수집되는 것을 거부하며,
이를 위반시 정보통신망법에 의해 형사 처벌됨을 유념하시기 바랍니다.
[게시일 2004년 10월 1일]
이용약관
제 1 장 총칙
제 1 조 (목적)
이 이용약관은 KoreaScience 홈페이지(이하 “당 사이트”)에서 제공하는 인터넷 서비스(이하 '서비스')의 가입조건 및 이용에 관한 제반 사항과 기타 필요한 사항을 구체적으로 규정함을 목적으로 합니다.
제 2 조 (용어의 정의)
① "이용자"라 함은 당 사이트에 접속하여 이 약관에 따라 당 사이트가 제공하는 서비스를 받는 회원 및 비회원을
말합니다.
② "회원"이라 함은 서비스를 이용하기 위하여 당 사이트에 개인정보를 제공하여 아이디(ID)와 비밀번호를 부여
받은 자를 말합니다.
③ "회원 아이디(ID)"라 함은 회원의 식별 및 서비스 이용을 위하여 자신이 선정한 문자 및 숫자의 조합을
말합니다.
④ "비밀번호(패스워드)"라 함은 회원이 자신의 비밀보호를 위하여 선정한 문자 및 숫자의 조합을 말합니다.
제 3 조 (이용약관의 효력 및 변경)
① 이 약관은 당 사이트에 게시하거나 기타의 방법으로 회원에게 공지함으로써 효력이 발생합니다.
② 당 사이트는 이 약관을 개정할 경우에 적용일자 및 개정사유를 명시하여 현행 약관과 함께 당 사이트의
초기화면에 그 적용일자 7일 이전부터 적용일자 전일까지 공지합니다. 다만, 회원에게 불리하게 약관내용을
변경하는 경우에는 최소한 30일 이상의 사전 유예기간을 두고 공지합니다. 이 경우 당 사이트는 개정 전
내용과 개정 후 내용을 명확하게 비교하여 이용자가 알기 쉽도록 표시합니다.
제 4 조(약관 외 준칙)
① 이 약관은 당 사이트가 제공하는 서비스에 관한 이용안내와 함께 적용됩니다.
② 이 약관에 명시되지 아니한 사항은 관계법령의 규정이 적용됩니다.
제 2 장 이용계약의 체결
제 5 조 (이용계약의 성립 등)
① 이용계약은 이용고객이 당 사이트가 정한 약관에 「동의합니다」를 선택하고, 당 사이트가 정한
온라인신청양식을 작성하여 서비스 이용을 신청한 후, 당 사이트가 이를 승낙함으로써 성립합니다.
② 제1항의 승낙은 당 사이트가 제공하는 과학기술정보검색, 맞춤정보, 서지정보 등 다른 서비스의 이용승낙을
포함합니다.
제 6 조 (회원가입)
서비스를 이용하고자 하는 고객은 당 사이트에서 정한 회원가입양식에 개인정보를 기재하여 가입을 하여야 합니다.
제 7 조 (개인정보의 보호 및 사용)
당 사이트는 관계법령이 정하는 바에 따라 회원 등록정보를 포함한 회원의 개인정보를 보호하기 위해 노력합니다. 회원 개인정보의 보호 및 사용에 대해서는 관련법령 및 당 사이트의 개인정보 보호정책이 적용됩니다.
제 8 조 (이용 신청의 승낙과 제한)
① 당 사이트는 제6조의 규정에 의한 이용신청고객에 대하여 서비스 이용을 승낙합니다.
② 당 사이트는 아래사항에 해당하는 경우에 대해서 승낙하지 아니 합니다.
- 이용계약 신청서의 내용을 허위로 기재한 경우
- 기타 규정한 제반사항을 위반하며 신청하는 경우
제 9 조 (회원 ID 부여 및 변경 등)
① 당 사이트는 이용고객에 대하여 약관에 정하는 바에 따라 자신이 선정한 회원 ID를 부여합니다.
② 회원 ID는 원칙적으로 변경이 불가하며 부득이한 사유로 인하여 변경 하고자 하는 경우에는 해당 ID를
해지하고 재가입해야 합니다.
③ 기타 회원 개인정보 관리 및 변경 등에 관한 사항은 서비스별 안내에 정하는 바에 의합니다.
제 3 장 계약 당사자의 의무
제 10 조 (KISTI의 의무)
① 당 사이트는 이용고객이 희망한 서비스 제공 개시일에 특별한 사정이 없는 한 서비스를 이용할 수 있도록
하여야 합니다.
② 당 사이트는 개인정보 보호를 위해 보안시스템을 구축하며 개인정보 보호정책을 공시하고 준수합니다.
③ 당 사이트는 회원으로부터 제기되는 의견이나 불만이 정당하다고 객관적으로 인정될 경우에는 적절한 절차를
거쳐 즉시 처리하여야 합니다. 다만, 즉시 처리가 곤란한 경우는 회원에게 그 사유와 처리일정을 통보하여야
합니다.
제 11 조 (회원의 의무)
① 이용자는 회원가입 신청 또는 회원정보 변경 시 실명으로 모든 사항을 사실에 근거하여 작성하여야 하며,
허위 또는 타인의 정보를 등록할 경우 일체의 권리를 주장할 수 없습니다.
② 당 사이트가 관계법령 및 개인정보 보호정책에 의거하여 그 책임을 지는 경우를 제외하고 회원에게 부여된
ID의 비밀번호 관리소홀, 부정사용에 의하여 발생하는 모든 결과에 대한 책임은 회원에게 있습니다.
③ 회원은 당 사이트 및 제 3자의 지적 재산권을 침해해서는 안 됩니다.
제 4 장 서비스의 이용
제 12 조 (서비스 이용 시간)
① 서비스 이용은 당 사이트의 업무상 또는 기술상 특별한 지장이 없는 한 연중무휴, 1일 24시간 운영을
원칙으로 합니다. 단, 당 사이트는 시스템 정기점검, 증설 및 교체를 위해 당 사이트가 정한 날이나 시간에
서비스를 일시 중단할 수 있으며, 예정되어 있는 작업으로 인한 서비스 일시중단은 당 사이트 홈페이지를
통해 사전에 공지합니다.
② 당 사이트는 서비스를 특정범위로 분할하여 각 범위별로 이용가능시간을 별도로 지정할 수 있습니다. 다만
이 경우 그 내용을 공지합니다.
제 13 조 (홈페이지 저작권)
① NDSL에서 제공하는 모든 저작물의 저작권은 원저작자에게 있으며, KISTI는 복제/배포/전송권을 확보하고
있습니다.
② NDSL에서 제공하는 콘텐츠를 상업적 및 기타 영리목적으로 복제/배포/전송할 경우 사전에 KISTI의 허락을
받아야 합니다.
③ NDSL에서 제공하는 콘텐츠를 보도, 비평, 교육, 연구 등을 위하여 정당한 범위 안에서 공정한 관행에
합치되게 인용할 수 있습니다.
④ NDSL에서 제공하는 콘텐츠를 무단 복제, 전송, 배포 기타 저작권법에 위반되는 방법으로 이용할 경우
저작권법 제136조에 따라 5년 이하의 징역 또는 5천만 원 이하의 벌금에 처해질 수 있습니다.
제 14 조 (유료서비스)
① 당 사이트 및 협력기관이 정한 유료서비스(원문복사 등)는 별도로 정해진 바에 따르며, 변경사항은 시행 전에
당 사이트 홈페이지를 통하여 회원에게 공지합니다.
② 유료서비스를 이용하려는 회원은 정해진 요금체계에 따라 요금을 납부해야 합니다.
제 5 장 계약 해지 및 이용 제한
제 15 조 (계약 해지)
회원이 이용계약을 해지하고자 하는 때에는 [가입해지] 메뉴를 이용해 직접 해지해야 합니다.
제 16 조 (서비스 이용제한)
① 당 사이트는 회원이 서비스 이용내용에 있어서 본 약관 제 11조 내용을 위반하거나, 다음 각 호에 해당하는
경우 서비스 이용을 제한할 수 있습니다.
- 2년 이상 서비스를 이용한 적이 없는 경우
- 기타 정상적인 서비스 운영에 방해가 될 경우
② 상기 이용제한 규정에 따라 서비스를 이용하는 회원에게 서비스 이용에 대하여 별도 공지 없이 서비스 이용의
일시정지, 이용계약 해지 할 수 있습니다.
제 17 조 (전자우편주소 수집 금지)
회원은 전자우편주소 추출기 등을 이용하여 전자우편주소를 수집 또는 제3자에게 제공할 수 없습니다.
제 6 장 손해배상 및 기타사항
제 18 조 (손해배상)
당 사이트는 무료로 제공되는 서비스와 관련하여 회원에게 어떠한 손해가 발생하더라도 당 사이트가 고의 또는 과실로 인한 손해발생을 제외하고는 이에 대하여 책임을 부담하지 아니합니다.
제 19 조 (관할 법원)
서비스 이용으로 발생한 분쟁에 대해 소송이 제기되는 경우 민사 소송법상의 관할 법원에 제기합니다.
[부 칙]
1. (시행일) 이 약관은 2016년 9월 5일부터 적용되며, 종전 약관은 본 약관으로 대체되며, 개정된 약관의 적용일 이전 가입자도 개정된 약관의 적용을 받습니다.