• 한국게임학회 논문지
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• 제14권1호
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• pp.93-102
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• 2014

자율 캐릭터는 게임에서 사용자 캐릭터와 협업하여 게임을 진행하거나, 사용자 캐릭터와 대전을 수행한다. 자율 캐릭터의 자연스러운 행동 제어를 위해, 본 논문에서는 상황인지 기법을 제안한다. 상황인지 기법은 자율 캐릭터의 현재 상태에서 활용할 수 있는 상황 정보를 분석한 후, 현재 상황에 맞는 행동을 자동 생성한다. 상황인지 기법은 자율 캐릭터의 현재 상황에서 발생하는 상황 요소의 정보 가치를 분석하고, 분석된 상황 요소 정보를 활용하여 캐릭터의 자연스러운 행동을 생성한다. 본 실험에서 상황인지 기법이 규칙기반 기법보다 평균 39%의 성능 향상을 나타냈고, 정보획득 기법보다는 평균 8%의 성능 향상을 나타냈다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2019년도 제59차 동계학술대회논문집 27권1호
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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.

• 한국HCI학회:학술대회논문집
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• 한국HCI학회 2006년도 학술대회 1부
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• pp.1168-1174
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• 2006

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.

• 한국HCI학회:학술대회논문집
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• 한국HCI학회 2007년도 학술대회 1부
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• pp.168-173
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• 2007

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.

• 한국게임학회 논문지
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• 제6권2호
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• pp.13-22
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• 2006

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.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제9권11호
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• pp.1-9
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• 2009

본 논문은 게임 또는 애니메이션과 같이 가상 환경 속에서의 군중 행동을 구현함에 있어 군중 전체의 움직임을 제어하기보다는 군중을 구성하고 있는 각 개체들의 감정요소를 개별적으로 제어하는 방식을 사용함으로써 군중의 형태 및 행동 양식에 사실감과 다양성을 부여하는 새로운 방안을 제시한다. 인간의 행동을 모사하기 위해 군중을 구성하고 있는 개체들이 각자의 감정과 기질에 따라 이동경로를 결정하도록 행동패턴을 설계한다. 제안된 방법은 군집을 구성하는 개체들이 제각기 주어진 기질과 환경에 따라 변화하는 감정을 기반으로 이동 경로뿐 아니라 군집간의 이동을 자유롭게 결정하기 때문에 다양한 군집이동을 표현할 수 있다. 이를 위해, 감정과 기질을 정의하고 행동제어 규칙을 정의한다. 또한 인간의 감정과 같은 모호한 정보를 처리하기 위하여 퍼지이론을 적용함으로써 기질과 감정에 대한 모호한 언어적 표현을 자연스럽게 정의하도록 한다. 실험을 통해 제안된 방법으로 자연스럽고 다양한 형태의 군중 시뮬레이션이 가능함을 보인다.

• 정보처리학회논문지B
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• 제10B권1호
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• pp.1-12
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• 2003

본 논문에서는 대표적인 3차원 일인칭 액션 게임인 Unreal Tournament 게임과 이것에 기초한 지능형 에이전트 연구용 테스트베드인 Gamebots 시스템을 소개한다. 그리고 이들이 제공하는 3차원 가상환경에서 동작하는 지능형 NPC인 KGBot의 설계와 구현에 대해 설명한다. KGBot는 Gamebots 시스템 내의 하나의 보트 클라이언트이다. KGBot는 3차원 가상환경 안에 숨겨진 목표점들을 찾아 효과적으로 점령하는 임무를 수행한다. KGBot는 범용의 BDI 에이전트 구조인 UM-PRS를 제어엔진으로 채용하고 있으며, 복잡한 행위들을 여러 계층으로 표현한 계층화된 지식베이스를 가지고 있다. 본 논문에서는 미지의 월드를 효과적으로 탐색함으로써 숨겨진 목표점들의 위치를 빨리 파악하고, 흩어져 있는 이동점들과 경로들을 찾아내어 경로 그래프를 작성하며, 이것에 기초하여 특정 목적지까지 지적의 이동 경로를 계획하는 KGBot의 지능 행위들에 대해 자세히 설명한다. 그리고 끝으로 다양한 3차원 지도를 이용한 실험을 통해 KGBot의 월드 탐색 전략과 제어엔진의 성능을 분석해본다.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제16권6호
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• pp.69-78
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• 2015

다중 에이전트 시스템에 대한 연구는 최근 다양한 분야에서 활성화 되고 있으며, 복잡한 시스템의 제어 및 최적화에 관한 연구가 진행되어 왔다. 본 논문에서는 게임 환경에서의 NPC(Non-Player Character) 시뮬레이션을 위한 다중 에이전트 시스템을 개발한다. 시스템 개발의 목적은 동적 이산사건 영역의 상황을 추론하여 신속하고 정확한 판단을 제공하고 에이전트 시스템의 최적화 과정을 보다 손쉽게 도와주는데 있다. 이를 위한 에이전트 시스템의 기본 모델은 페트리넷을 활용하여 구조를 단순화 하고 퍼지 추론엔진을 사용하여 다양한 상황을 결정할 수 있도록 하였다. 본 연구 시스템의 실험은 NPC간의 가상 전장 상황을 묘사하며, 퍼지 규칙이 적용된 에이전트와 유한 상태 기계로 구현된 NPC를 시뮬레이션 하여 에이전트의 승률과 생존율을 산출하였다. 실험 결과 퍼지 규칙 기반 에이전트의 승률과 생존율이 유한 상태 기계로 구현된 NPC보다 더 높은 것으로 나타났다.

• 전자공학회논문지CI
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• 제48권5호
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• pp.49-54
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• 2011

사례기반 추론(Case-Based Reasoning, CBR)은 새로운 문제가 주어질 때 과거의 유사한 문제해결 사례를 기반으로 그 해법을 적절히 변용함으로써 새로운 문제에 적합한 해결책을 효율적으로 도출하고자 하는 문제해결 방법으로 인간이 문제를 해결해 나가는 절차와 매우 유사하여 일상생활 속에 널리 사용되고 있다. 본 연구에서는 이러한 사례기반 추론을 국방 전술 시스템에 적용하여, 전투행위 시 과거의 유사한 사례를 기반으로 현재의 상황에 가장 적절한 전술을 사용할 수 있도록 하는 시스템을 설계하고자 한다. 국방 전술 시스템의 경우, 분대원(Non-Player Character, NPC)들이 모여 분대 규모의 작전을 수행할때, 분대는 최종 목표에 도달하기 위해 정해진 작전에 따라서 행동하게 된다. 이 과정에서 공격, 매복, 전술적 이동 등의 행위를 위한 전술이 구성되어야 한다. 다시 말해 주변 환경, 엄폐물의 위치, 적의 위치에 따라 상황에 맞는 새로운 전술이 필요하며 이러한 전술은 분대장 혹은 소대장 등이 교범에서 배운 과정과 경험에서 축적된 지식을 토대로 생성된다. 본 연구는 사례기반 추론을 사용하여 각 지휘통제 에이전트를 통해 정보가 전달되면 사례기반 데이터베이스에 저장되어 있는 사례와 유사도를 측정하고 가장 적절한 사례를 선택하여 사용하며 새로운 사례는 사례 데이터베이스에 저장하여 다음 번 사례검색 시 사용될 수 있도록 시스템을 설계한다.