The non-player character(NPC) either cooperates with the player character to proceed the game or fight against the game player. This paper proposes the context awareness method for the natural action control of the same NPC. The context awareness method analyzes the context information of the NPC that can be utilized in the current status and creates the actions which suit the current context automatically. The context awareness method analyzes the information value of the context elements of the NPC which occur in the current context and creates natural actions of the character by utilizing the analyzed context element information. In this experiment, average performance improved by 39% and by 8% in the context awareness method as compared to the rule-based method and information gain method, respectively.
Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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2019.01a
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pp.337-338
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2019
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.
본 논문에서는 실감형 Networked Virtual Environment (NVE)의 사실성 증진을 위한 Non Player Character (NPC)의 지능적 제어 프레임워크를 제안한다. 이 프레임워크는 반응의 다양성, 실시간성 그리고 NPC의 능동성면에서 기존 게임에서 사용되는 NPC 구현 기법과 차이가 있다. 기존 NPC 제어구조의 경우, 휴먼 사용자의 행동에 따른 NPC의 반응이 일정 스크립트나 규칙에 따르기 때문에 정형적이며, 또한 NPC의 반응시간에 대한 실시간성을 고려하지 않고 있다. 또한 NPC는 휴먼 사용자의 액션에 반응하는 종속적이고 수동적인 역할만을 담당한다. 제안하는 프레임워크에서는 NPC는 각자의 취향을 가지고 있어 다양한 반응과 행동양식을 보일 수 있으며, NPC의 행동 결정 시간에 어느 정도 실시간성을 부여할 수 있으며, 또한 NPC의 역할이 수동적 형태에서 벗어나 능동적으로 계획하여 행동을 실행할 수 있다. 프레임워크의 구현을 위해 SWI-Prolog의 Rule based 추론엔진과 유전자 알고리즘을 사용하였다.
게임이나 가상환경에서 오락성과 실감성을 증진시키는 여러 가지 방법들 가운데 지능적인 Non-Player Character (NPC)들의 존재는 중요하다. 컴퓨터 그래픽과 관련 하드웨어 플랫폼 기술의 발전으로 인해 사용자들은 이제 시각적인 만족을 넘어서서, NPC들이 보다 지능적으로 행동하면서 오락적인 만족감과 동시에 보다 향상된 실감성을 제공하기를 원한다. 하지만, 유한상태기계 (Finite State Machine, FSM)를 기반으로 하는 NPC 구현의 한계와 어려움으로 인해 이러한 사용자들의 요구사항을 만족시키는 것은 어렵다. 본 논문에서는 FSM과 추론 엔진(Inference Engine)을 결합한 새로운 NPC 행동제어 구조를 제안한다. 또한 제안된 구조의 가능성을 시연하기 위해 실제로 동작하는 데모를 소개한다. 이러한 FSM과 추론 엔진의 하이브리드 구조는 FSM이 제공하는 NPC 반응의 실시간성을 보장하는 동시에 추론 엔진이 제공할 수 있는 보다 지능적이고 계획적인 NPC들의 행동을 만들어 낼 수 있다는 장점이 있다.
As the development of games continues, the intelligence of NPC is becoming more and more important. Nowadays, the NPCs of MMORPGS are not only capable of simple actions like moving and attacking players, but also utilizing variety of skills and tactics as human-players do. This study suggests a method that grants characters used in RPG(Role-Playing Game) an ability of training and adaptation using Neural network and Genetic Algorithm. In this study, a simple game-play model is constructed to test how suggested intellect characters could train and adapt themselves to game rules and tactics. In the game-play model, three types of characters(Tanker, Dealer, Healer) are used. Intellect character group constructed by NN and GA, and trained by combats against enemy character group constructed by FSM. As the result of test, the proposed intellect characters group acquire an appropriate combat tactics by themselves according to their abilities and those of enemies, and adapt change of game rule.
In virtual environments, such as computer game and animation, we need to enhance naturalness of crowd simulation. So, we propose a method to generate dynamically moving crowd patterns by applying emotional factors to the individual characters of a crowd in the determination of their behavior. The proposed method mimics human behavior and controls each character in a group to decide its own path according to its individual status. And it is able to generate various moving patterns as a result of letting the individuals go to another group depending upon their conditions. In this paper, some temperament and feeling factors are defined and determination rules for calculating the emotional status are also proposed. Moreover we use a fuzzy theory for accurate representation of the ambiguous expressions such as feeling bad, feeling good and so on. Our experiments show that the suggested method can simulate virtual crowd in more natural and diverse ways.
In this paper, we Introduce the Unreal Tournament (UT) game and the Gamebots system. The former it a well-known 3D first-person action game and the latter is an intelligent agent research testbed based on UT And then we explain the design and implementation of KGBot, which is an intelligent non-player character deploying effectively within the 3D virtual environment provided by UT and the Gamebots system. KGBot is a bot client within the Gamebots System. KGBot accomplishes its own task to find out and dominate several domination points pro-located on the complex surface map of 3D virtual environment KGBot adopts UM-PRS as its control engine, which is a general BDI agent architecture. KGBot contains a hierarchical knowledge base representing its complex behaviors in multiple layers. In this paper, we explain details of KGBot's Intelligent behaviors, tuck af locating the hidden domination points by exploring the unknown world effectively. constructing a path map by collecting the waypoints and paths distributed over the world, and finding an optimal path to certain destination based on this path graph. Finally we analyze the performance of KGBot exploring strategy and control engine through some experiments on different 3D maps.
Recently, research on the multi-agent system is developed actively in the various fields, especially on the control of complex system and optimization. In this study, we develop a multi-agent system for NPC simulation in game environment. The purpose of the development is to support quick and precise decision by inferencing the situation of the dynamic discrete domain, and to support an optimization process of the agent system. Our approach employed Petri-net as a basic agent model to simplify structure of the system, and used fuzzy inference engine to support decision making in various situation. Our experimentation describes situation of the virtual battlefield between the NPCs, which are divided two groups, such as fuzzy rule based agent and automata based agent. We calculate the percentage of winning and survival rate from the several simulations, and the result describes that the fuzzy rule based agent showed better performance than the automata based agent.
Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea CI
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v.48
no.5
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pp.49-54
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2011
Case-based reasoning is an efficient method to find solutions for new problems by using past cases after appropriate changes. It is widely used in everyday life because it resembles the way human acts. In this paper, we propose a military system that generates the most appropriate tactics for CGF (Computer Generated Forces) by utilizing past practices. It indeed applies case-based reasoning at the process of armed conflict. When the CGF squad on a mission, they will be given an action plan to reach the final goal. In the process of executing, tactics for specific action should be organized such as attacks, ambushes, and tactical moves. By using the proposed method, tactics were generated by case-based reasoning. The proposed system successfully receives input through each command and control agent, measures the degree of similarity with the case in case DB, selects the most similar case, modifies, uses, and then stores it for next time.
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