• 한국산학기술학회논문지
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• 제11권12호
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• pp.5083-5088
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• 2010

무리를 형성하는 NPC들의 인공 지능을 실세계의 무리짓기와 유사하게 구현하는 것은 게임의 재미를 증가시키는 요인이 될 수 있다. 이를 위하여, 본 논문에서는 분석된 실세계에서의 물고기 무리짓기의 행동 패턴을 설계하고 오우거 엔진을 이용하여 구현한다. 구현된 무리짓기의 효용성을 판단하기 위하여 실세계의 물고기 떼의 행동 패턴과 비교한다. 비교 결과, 구현된 물고기 떼의 행동 패턴과 실세계의 행동 패턴은 비슷함을 보인다.

• 디지털융복합연구
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• 제12권1호
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• pp.555-561
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• 2014

게임에서 인공 지능은 주로 NPC(Non Player Character)와 적의 행동 패턴을 결정하거나 길 찾기에 사용된다. 이러한 인공 지능을 구현하는 경우에 FSM(Finite State Machine)과 플로킹(Flocking) 방법이 사용된다. FSM 방법에서는 상태 개수에 따라 NPC의 행동 개수에도 제한을 받는다. 상태 개수가 너무 적은 경우 플레이어들이 쉽게 NPC의 행동 패턴을 알 수 있으며 너무 많은 경우에는 구현이 복잡하게 된다. Flocking 방법에서는 리더의 결정에 따라 NPC들의 행동이 결정되기 때문에 NPC들의 이동 패턴이나 공격 방향을 쉽게 플레이어들이 알 수 있다. 본 논문에서는 이 문제를 개선하기 위하여 동물의 세력 투쟁 행동(공격, 위협, 의례적인 보여줌, 기피, 복종)들을 NPC에 적용하는 것을 제안하고 이를 Unity3D 엔진을 이용하여 구현한다. 이 논문은 실제감 있는 NPC 인공 지능 제작에 도움을 줄 수 있다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2013년도 제48차 하계학술발표논문집 21권2호
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• pp.293-294
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• 2013

다양한 생물체의 행동 원리를 이용하여 모델링한 알고리즘을 생체모방 알고리즘(Biologically Inspired Algorithm)이라고 한다. 본 논문에서는 생체모방 알고리즘 중 동물 집단의 행동을 모델링한 플로킹 알고리즘(Flocking Algorithm)을 이용한 집단 게임 캐릭터의 길찾기 방법을 제안한다. 플로킹 알고리즘의 조타행동은 크게 분리(Separation), 정렬(Alignment), 응집(Cohesion), 회피(Avoidance)로 구성되어 있다. 게임에서의 기존 플로킹 알고리즘은 주로 여러 개의 몬스터나 NPC 들로 구성된 몇 개의 그룹 단위로 독자적인 집단 행동을 하는 경우에 적합하다. 그러나, 게임플레이어가 제어하는 캐릭터가 많은 경우, 기존 알고리즘은 플레이어가 선택한 캐릭터 그룹을 목표지점으로 이동하는 방법으로 적합하지 않다. 따라서 본 논문에서는 게임 플레이어가 제어하는 집단 게임캐릭터의 목표 지점까지의 길찾기를 위한 수정된 정렬 조타행동 알고리즘을 제안한다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국해양정보통신학회 2007년도 추계종합학술대회
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• pp.101-104
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• 2007

MFC는 플레이어 오브젝트를 중심으로 영역을 만들어 상대 오브젝트의 유무를 판단한다. 그러나 게임에서는 상관없는 오브젝트들까지 모두 탐색하여 게임의 속도를 저하시키고 위험성을 인식하는 단점이 발생한다. 본 논문에서는 이러한 단점을 보완하기 위하여 MFC를 이용할 때 플로킹의 회피규칙을 npc 오브젝트에게 적용 하였다. 따라서 npc 오브젝트는 시야의 개념을 가지게 되고 게임의 속도 저하를 막을 수 있는 방법을 제안하였다. 이때 제안된 2가지 조건을 만족해야 한다. 제안한 방법은 향후 3차원 FPS 게임의 발전에 주요한 역할을 할 것이다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2004년도 봄 학술발표논문집 Vol.31 No.1 (B)
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• pp.550-552
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• 2004

가상공간에는 PC(Playerable Character), NPC(Non-Playerable Character)등의 동적 객체와 건물, 지형 등의 정적 객체들이 존재하게 된다. 동적 객체들의 경우, 현실감을 위해 인공지능이 자주 이용된다 현재까지 인공지능에 대한 연구는 유한상태기계(Finite State Machine. FSM). 학습 알고리즘, 유전자 알고리즘, 신경망 알고리즘 등을 중심으로 진행되어 왔다. 이중 유한상태기계는 비교적 알고리즘이 간단하고, 시스템의 부담이 적어 간단한 객체의 인공지능으로 가장 널리 사용되고 있다. 본 논문은 유찬상태기계를 확장하여 모드변경(Mode Change)과 그룹행동을 보여줄 수 있는 XML을 활용한 FSM 시스템을 제안한다. 여기서 모드변경이란 하나의 행동 패턴에서 다른 행동 패턴으로 변경하는 것을, 그룹행동은 여러 객체가 함께 행동하는 Flocking기법을 지칭한파. 이러한 XML을 활용한 FSM 시스템은 다양한 패턴의 정의는 물론, 객체의 상태 정의 및 수정, 확장이 용이하여, 다양한 응용 분야에서 활용될 수 있다.