최근 컴퓨터 게임에서 중대성이 부각되고 있는 NPC(NonPlayer Character)는 게임의 기본이 되는 이동에 있어서 스스로 장애물과 다른 캐릭터들을 인지하고 자신의 임무를 수행하여야 한다. NPC들의 자연스러운 이동을 위해 고정된 장애물 환경에서 일반화 가시성그래프를 이용하여 경로를 계획하는 방법이 제안된 바 있는데 본 논문에서는 이렇게 생성된 경로를 따라 효율적으로 이동할 수 있게 하기 위한 실행 모듈을 개발한다. 일반화 가시성그래프의 특성에 따라, 계획된 경로는 직선과 원의 호로 이루어져 있는데 본 실행 모듈에서는 이 특성에 적합하고 NPC의 움직임이 자연스럽도록 직선이동 동작, 원 이동 동작, 도착하기 등의 기본 조타 동작을 정의하여 실제 경로 이동의 실행에 이용한다. 또한 이동 중에 나타나는 동적 장애물을 감지하기 위해 충돌감지 기능을 실행 모듈에 포함시키며 감지된 장애물의 종류에 따라 선택적으로 대처하기 위해 의사결정나무를 이용한다. 실행 모듈을 테스트하기 위해 NPC의 경로 이동을 방해하는 다른 NPC가 등장하도록 예제 시나리오를 작성하여 시뮬레이션한다.
게임의 발전에 따라 게임에 등장하는 NPC(Non-Player Character)들의 지능 또한 중요성을 더해 가고 있다. 단순히 이동하고 플레이어를 공격하기만 하는 수준을 넘어서 WPC들 역시 다양한 기술과 전술을 사용하는 것이 최근의 MMORPG 게임의 추세이다. 본 논문에서는 신경망과 유전자 알고리즘을 이용하여 롤플레잉 게임에 사용되는 캐릭터에게 학습 및 적응 능력을 부여하는 방법을 제안한다. 제안된 지능 캐릭터가 얼마나 게임의 규칙과 전술을 잘 학습하고 적응하는지를 살펴보기 위하여 본 논문에서는 간단한 게임 모델을 제작하여 실험하였다. 캐릭터는 탱커(Tanker), 딜러(Dealer), 힐러(Healer)의 3가지 종류가 있으며, 지능 캐릭터 집단은 신경망과 유전 알고리즘으로 학습되고 FSM으로 움직이는 적 캐릭터 집단과의 전투를 통해 학습한다. 실험 결과 지능 캐릭터가 전투를 통해 자신과 적의 능력에 따른 적절한 전투 방식을 스스로 학습하고, 게임 규칙의 변화에 적응하는 것을 볼 수 있었다.
본 연구는 조선시대 게임의 몰입감을 향상시키기 위해 ChatGPT API를 활용한 조선시대 대화체 구현을 위해 진행되었다. 연구는 중인계급 플레이어와 다른 계급과의 대화에 중점을 둔다. 조선시대 배경의 드라마 대사를 학습시키는 방법과 대화체의 종결어미를 학습시키는 두 방법으로 연구를 진행하였다. 종결어미를 학습시키는 방법이 자체 평가 기준에서 더 높이 평가되었다. 이를 반영하여 프롬프트를 구성해서 조선시대 게임에서의 설정을 반영한 NPC 프롬프트를 구상하였고, 추가적으로 프롬프트 조합 방식을 활용하여 다양한 NPC의 프롬프트를 구성하는 방법을 제안하였다. 본 연구는 조선시대 게임 제작 시 NPC 대화체의 참고 자료로 활용될 수 있다.
본 논문에서는 언리얼 엔진4의 Behavior Tree(행동 트리)를 이용하여 NPC의 다양한 상태와 움직임을 가진 어드벤처 게임 AI를 설계 및 개발하였고, 그 효율성을 분석하였다. Behavior Tree는 상태와 행동을 계층적으로 나누어 AI의 행동을 결정하는 알고리즘으로 FSM(Finite State Machine, 유한상태기계)과 비교하여 유지보수와 행동 규칙 검증의 어려움을 해결하는 데 장점이 있음을 확인하였다.
본 논문에서는 입 바람 인터페이스를 이용하여 레이싱 게임에서의 논플레이어 캐릭터(Non-player character, NPC)를 제어할 수 있는 새로운 프레임워크를 제안한다. 대부분의 게임 콘텐츠에서 캐릭터를 제어하는 손가락을 이용한 인터페이스 방식이다. 이 같은 인터페이스의 제약은 게임의 재미를 감소시킬 뿐만 아니라 콘텐츠를 사용하는데 있어서 사용자의 몰입을 감쇠시키는 원인이 된다. 본 연구에서는 입 바람 인터페이스를 이용하여 자동차의 방향 및 속도를 제어하고 입 바람으로부터 계산된 바람의 강도를 외력으로 이용하여 NPC를 제어할 수 있는 프레임워크를 제안하여, 게임의 몰입과 재미를 향상시킨다. 본 연구는 Unity 게임 엔진에서 개발했으며 레이싱 게임뿐만 아니라 다양한 콘텐츠에서 활용할 수 있다.
가상현실 기술을 농업 기술 교육에 접목하려는 많은 노력이 이루어지고 있으며, 농기계 교육과 같은 직접적인 교육뿐만 아니라 게임을 이용한 간접 교육에도 관심이 증가하고 있다. 가상현실에서 핵심적인 기술은 사용자가 실제와 같이 느낄 수 있게 대상을 모델링하는 것이다. 농장에서 재배하는 농작물은 농장의 환경에 따라 동일한 영향을 받는다. 또한, 농작물은 각각 독립적인 특성도 가지게 된다. 본 논문에서는 농작물 모델링의 이러한 특성을 반영하여 NPC 형태로 모델링하는 방법을 제안한다. 제안하는 방법에서는 개별 농작물이 날씨와 농장의 특성을 반영하는 방법과 독립적인 특성을 반영하는 방법을 구현한다. 구현 결과는 제안하는 방법이 간단한 알고리즘을 사용하지만 농작물을 매우 사실적으로 표현하는 것을 보여준다.
게임의 재미요소를 증대 시키고, 게임 생명주기(Life-Cycle)를 늘어나게 하기 위해 다양한 방법이 연구 중이다. 현실감 있는 그래픽 효과와 뛰어난 음향 효과 등과 함께 게임 플레이어의 게임 스타일이 반영된 게임을 만들기 위한 방법이 대표적이 예라 할 수 있다. 그 중 게임 플레이어의 스타일을 게임에 다시 이용하기 위해서는 플레이어의 인지과정이 요구되며, 인지된 결과를 이용하여 플레이어를 모델링(User Modeling)한다. 하지만, 게임의 종류와 특성에 따라 다양한 게임이 존재하기 때문에 플레이어를 모델링하기 어렵다는 문제를 가지고 있다. 본 논문에서는 게임에서 정의된 FSM(Finite State machine)을 이용하여 플레이어가 선택한 행동 패턴을 분석하고 적용하는 방법과 다양한 게임에서 이용 할 수 있는 스크립트 형태의 NPC 행동 패턴 변경 방법을 제안한다. 플레이어의 데이터를 분석하여 얻은 결과는 FSM을 변경하여 새로운 행동을 보이는 NPC(Non-Player Characters)를 생성하는데 사용되며, 이 캐릭터는 게임의 특성과 플레이어의 최신 행동 패턴 경향을 학습한 적용형 NPC라 할 수 있다. 실험을 통하여 사용자의 행동과 유사한 패턴을 보이는 NPC의 생성을 확인할 수 있었으며, 게임에서 상대적인 또는 적대적인 캐릭터로 유용하게 사용 될 수 있다.
본 논문에서는 사용자의 경로를 기반으로 가중치 맵을 계산하고, 이를 이용하여 게임이나 가상현실과 같은 인터랙티브 가상 환경에서 논플레이어 캐릭터(Non-playable characters, NPC)의 위치를 효율적으로 제어할 수 있는 방법을 제시한다. 우리의 방법은 사용자의 움직임을 참조하여 NPC에 새로운 경로를 제공하는 네비게이션 메쉬를 자동으로 구성한다. 우리의 방법은 시간이 지남에 따라 사용자가 주로 다니는 길목을 정확하게 찾아내기 때문에 가상환경에 적응형으로 자동 변경이 가능하고, 사용자가 선호하는 경로를 가중치로 스마트 에이전트와 같은 움직임을 만들어 낼 수 있다. 우리는 비디오 게임이나 가상현실과 같은 인터랙티브 환경의 몇 가지 예제 시나리오를 통해 본 논문에서 제안하는 알고리즘의 유용성 테스트를 실험했다. 실제로 우리의 프레임워크는 인터랙티브 환경을 활용하는 모든 유형의 탐색에 쉽게 적용 할 수 있다.
본 연구에서는 지능형 NPC의 행동을 효과적으로 구현하기 위한 두 가지 주요 구조, 계층적 유한 상태 기계(Hierarchical Finite State Machine, HFSM)와 행동 트리(Behavior Tree)의 구조를 설계하고 실험용 게임을 제작하여 비교 및 분석하였다. 계층적 유한 상태 기계는 복잡한 상호작용 중심의 동작에 적합하여 상태 변화와 그 전이가 중요한 행동 메커니즘에서 효율적이고, 행동 트리는 동적 환경에서의 수정과 확장이 용이하여 다양한 조건 하에서의 동적반응이 중요한 행동 메커니즘에서 효율적이라는 분석 결과를 도출하였다. 이 두 구조를 유니티 엔진을 활용하여 실험적으로 적용하고 그 효율성을 검증하였다. 본 연구는 기본적인 구조 설계에 초점을 맞췄으며, 추후 개발 예정인 액션 어드벤쳐 탈출 게임에 이 구조를 적용할 예정이다. 본 연구의 결과는 게임 개발자들이 지능형 NPC를 효율적으로 구현하는데 도움을 주며, 게임의 퀄리티와 플레이어 만족도 향상에 기여할 것으로 기대된다.
산업의 발전에 따라 게임에 활용되는 기술도 고도화 되고 있다. 특히, 인공지능 기술은 게임로그를 수집하고 분석하여 패턴을 추출하고 게임의 자동화와 지능화를 위하여 활용되고 있다. 이러한 게임 플레이어의 패턴은 온라인 게임에서 플레이어 매칭, 적대적 NPC의 생성, 게임 월드의 밸런싱 등 적용 범위가 넓다. 본 연구에서는 게임 플레이어의 모델 생성 방법을 제안한다. 모델 생성을 위하여 사냥, 수집, 이동, 전투, 위기관리, 제작, 상호작용 등의 속성을 정의하였으며 의사결정나무 방법을 이용하여 패턴을 추출하고 모델링 하였다. 제안하는 방법의 검증을 위하여 상용 게임의 게임 로그를 이용하여 모델링하고 에러율을 확인하였으며 유효한 결과를 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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