• 제목/요약/키워드: Game AI

검색결과 166건 처리시간 0.025초

유한 상태 기계를 이용한 몬스터 AI 구현에 관한 연구 (A study on The Implementation of Monster AI using Finite-State Machine)

  • 조재원;방정원
    • 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
    • /
    • 한국컴퓨터정보학회 2019년도 제59차 동계학술대회논문집 27권1호
    • /
    • pp.349-350
    • /
    • 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.

  • PDF

유전알고리즘을 이용한 학습형 AI 게임 개발에 관한 연구 (A Study on Development of Learning Type AI Game using Genetic Algorithms)

  • 박종민;김주진;박준호;이종성;송은지
    • 한국정보통신학회:학술대회논문집
    • /
    • 한국정보통신학회 2016년도 추계학술대회
    • /
    • pp.598-601
    • /
    • 2016
  • 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.

  • PDF

어드벤처 게임에서 몰입이론과 FSM을 이용한 효과적인 NPC AI 패턴 설계 (A Design of Effective NPC AI Patterns Using the Theory of 'Flow' and FSM in the Adventure Game)

  • 오세웅;강희민;조영진;임만식;김상묵;이종범;신고은;이지훈;강명주;박찬일;이종원;오현주;김상중
    • 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
    • /
    • 한국컴퓨터정보학회 2014년도 제50차 하계학술대회논문집 22권2호
    • /
    • pp.297-301
    • /
    • 2014
  • 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.

  • PDF

메타버스와 생성형 AI의 연계성에 대한 연구 (A Study on the connection between Metaverse and Generative AI)

  • 신유철
    • 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
    • /
    • 한국컴퓨터정보학회 2023년도 제68차 하계학술대회논문집 31권2호
    • /
    • pp.117-118
    • /
    • 2023
  • 본 논문에서는 메타버스 플랫폼과 생성형 AI와의 관련성과 상호작용을 살펴보고 생성형 AI가 메타버스에 영향을 주는 요소들의 특징과 메타버스와의 연계성을 기반으로 메타버스와 생성형 AI의 관계에 대한 방향성을 찾는 연구에 대한 기준을 제시한다.

  • PDF

상황인지를 위한 지능형 NPC 프레임워크 (An Intelligent NPC Framework for Context Awareness)

  • 이봉근;정재두;류근호
    • 한국산학기술학회논문지
    • /
    • 제10권9호
    • /
    • pp.2361-2368
    • /
    • 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.

MCTS 기법을 활용한 불완전 정보 카드 게임에서의 인공지능 에이전트 생성 : 하스스톤을 중심으로 (Generation of AI Agent in Imperfect Information Card Games Using MCTS Algorithm: Focused on Hearthstone)

  • 오평;김지민;김선정;홍석민
    • 한국게임학회 논문지
    • /
    • 제16권6호
    • /
    • pp.79-90
    • /
    • 2016
  • 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.

빅데이터를 통한 OTT 오리지널 콘텐츠의 성공요인 분석, 넷플릭스의 '오징어게임 시즌2' 제언 (Analysis of Success Factors of OTT Original Contents Through BigData, Netflix's 'Squid Game Season 2' Proposal)

  • 안성훈;정재우;오세종
    • 디지털산업정보학회논문지
    • /
    • 제18권1호
    • /
    • pp.55-64
    • /
    • 2022
  • 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.

AI시대, 메타버스를 아우르는 새로운 공감개념 필요성에 대한 담론 (Necessity of Establishing New Concept of Empathy Across Metaverse for AI Era)

  • 이현정
    • 한국게임학회 논문지
    • /
    • 제21권3호
    • /
    • pp.79-90
    • /
    • 2021
  • 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.

게임 인공지능에 사용되는 강화학습 알고리즘 비교 (Comparison of Reinforcement Learning Algorithms used in Game AI)

  • 김덕형;정현준
    • 한국정보통신학회:학술대회논문집
    • /
    • 한국정보통신학회 2021년도 추계학술대회
    • /
    • pp.693-696
    • /
    • 2021
  • 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.

  • PDF

Development and Evaluation of the V-Catch Vision System

  • Kim, Dong Keun;Cho, Yongjoo;Park, Kyoung Shin
    • 한국컴퓨터정보학회논문지
    • /
    • 제27권3호
    • /
    • pp.45-52
    • /
    • 2022
  • 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.