• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제10권5호
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• pp.631-641
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• 2007

국내 게임시장은 MMORPG만을 생산하는 기이한 형태로 발전하고 있다. 하지만 지능형 캐릭터의 수준은 여전히 제자리걸음을 하고 있다. 본 논문에서는 유전자 알고리즘과 신경망을 사용하여 보다 뛰어난 지능을 가진 캐릭터 구현 방안을 제시하고자 한다. 또한 현재 MMORPG에서 사용되는 다른 인공지능 기술들과 비교했을 때, 그 성능이 뒤쳐지지 않음을 증명하고, 실제 MMORPG에 적용할 수 있는 구체적인 알고리즘과 구현 방법에 대해 설명한다.

• 한국게임학회 논문지
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• 제17권1호
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• pp.7-16
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• 2017

3D 게임그래픽 표현기술은 게임콘텐츠발전과 함께 콘텐츠 분야에서 중요한 요소가 되었다. 특히 게임 캐릭터 표현 기술은 사실적인 그래픽 기술과 시각적인 즐거움을 주는 것 이외에 게임을 진행하는 게임에 대한 몰입도의 중간 단계역할을 하며 플레이어가 마치 게임 속에서 영웅적인 모험을 즐길 수 있도록 착각을 만들어 낸다. 3D 게임에 있어서 게임캐릭터의 높은 완성도는 개발과정 가운데 캐릭터 설정작업의 세심한 디테일작업과 신중함이 주요요인으로 작용한다[3]. 본 논문에서는 게임구현을 위하여 인지적 AI 알고리즘이 적용된 3D 유니티 게임 엔진을 사용하여 radiosity의 수학적인 모델과 기본적인 radiosity 모델, 점진적 개선 radiosity 모델 기법을 방법론을 소개하고, 모바일 게임에 적용한 캐릭터 표현기법을 제안하려고 한다. 게임엔진에 실제적으로 적용하여보니 렌더링과정과 모의실험에서 표면의 투영도는 게임콘텐츠 환경의 조명도에 따라 변화됨을 발견 할 수 있어서, 전체적으로 질 높은 게임캐릭터가 완성되었음이 확인 되었다.

• 한국게임학회 논문지
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• 제18권5호
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• pp.23-30
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• 2018

ICT기술의 발달과 함께 게임 산업은 급속도로 성장하고 있다. 하지만 게임의 과도한 플레이로 인하여 정상적인 생활이 어려운 사례가 등장하고 있다. 이러한 게임 과몰입에 대한 진단과 대응 방안의 연구가 필요한 실정이다. 본 연구는 게임 이용자의 게임 이용 정보를 기반으로 게임 과몰입을 진단하는 시스템을 제안한다. 과몰입 진단 시스템을 개발하기 위하여 과몰입 및 선용 이용자를 분류하고, 실제 게임 환경에서 로그 정보를 수집하여 모델링하였다. 게임 이용자의 과몰입 및 선용군 모델은 새로운 게임 이용자의 과몰입 유무를 진단할 수 있는 지식으로 활용하였다. 실험을 통하여 의미있는 결과를 확인할 수 있었으며, 진단 결과에 따라 문자서비스, 리포팅 등의 서비스 방안도 제시하였다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2016년도 춘계학술발표대회
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• pp.636-639
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• 2016

최근 모바일 게임에서의 인공지능과 관련된 연구가 활발히 진행되고 있다. 본 논문에서는 모바일 축구 시뮬레이션 게임에서 활용할 수 있는 인공지능 에이전트를 Hierarchical FSM 기반으로 설계하고 구현하여 실제 축구경기 결과와 비슷한 결과 도출하였다. 이러한 Hierarchical FSM을 기반으로 한 지능형 에이전트는 코드의 재활용성이 높고 개념적으로 간단하여 인공지능 에이전트를 설계 및 구현하기에 적합하다.

• 전자통신동향분석
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• 제20권4호통권94호
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• pp.103-109
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• 2005

게임에서의 인공지능 기술은 이전에는 부수적인 요소로 인식되었으나, 컴퓨터 하드웨어 및 그래픽 기술 등이 발전하면서 가능성과 중요성이 점차 커져 왔다. 특히 최근 게임 인공지능 기술은 점점 더 발전하고 있고, 그 필요성도 중요시되고 있다. 국외에서는 일부 업체에서 게임 인공지능 기술을 상용화하여 시장 진입을 시도하고 있으며, 인공지능 기술이 적용된 게임이 인기를 끌고 있다. 그러나 국내에서는 게임 인공지능 기술의 중요성은 느끼고 있으나 기술 개발에는 초보적인 단계에 머무르고 있는 상황이다. 본 고에서는 게임 인공지능 기술의 국외 및 국내 현황을 알아보고, 게임에서 적용되고 있는 요소기술에 대하여 알아보기로 한다.

• Journal of Information Processing Systems
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• 제14권6호
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• pp.1480-1493
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• 2018

Recently, computational intelligence has received a lot of attention from researchers due to its potential applications to artificial intelligence. In computer science, computational intelligence refers to a machine's ability to learn how to compete various tasks, such as making observations or carrying out experiments. We adopted a computational intelligence solution to monitoring residual resources in cloud computing environments. The proposed residual resource monitoring scheme periodically monitors the cloud-based host machines, so that the post migration performance of a virtual machine is as consistent with the pre-migration performance as possible. To this end, we use a novel similarity measure to find the best target host to migrate a virtual machine to. The design of the proposed residual resource monitoring scheme helps maintain the quality of service and service level agreement during the migration. We carried out a number of experimental evaluations to demonstrate the effectiveness of the proposed residual resource monitoring scheme. Our results show that the proposed scheme intelligently measures the similarities between virtual machines in cloud computing environments without causing performance degradation, whilst preserving the quality of service and service level agreement.

• 정보처리학회논문지B
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• 제12B권3호
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• pp.329-336
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• 2005

본 논문에서는 유전자 알고리즘을 이용하여 대전형 액션 게임의 캐릭터를 지능화 하는 방법을 제안한다. 초기에 게임 규칙을 전혀 모르는 캐릭터가 학습이 진행되면 세대를 거듭하면서 스스로 게임규칙을 학습하고 기술을 습득하며 진화할 수 있는 지능을 갖추게 된다. 제안한 캐릭터가 환경변화에 잘 적응하는지를 평가하기 위하여 게임 도중에 게임규칙을 바꾸어 규칙 변경 전후의 결과를 비교 검토하였다. 실험결과 게임규칙이 변경된 후에도 빠르게 새로운 규칙에 적응하였다. 본 논문에서 제안한 방법은 대전형 액션게임뿐만 아니라 PC게임이나 인터넷 온라인 게임 등의 캐릭터 구현에도 쉽게 적용가능한 장점이 있다.

• 한국게임학회 논문지
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• 제9권5호
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• pp.53-61
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• 2009

MMORPG (Massively Multiplayer Online Role Playing Game) 시장은 급격히 증가하고 있으며 더불어 많은 발전을 이루고 있다. 하지만 그와 동시에 많은 게임 피해사례들이 증가하고 그 사례 또한 매우 다양화되고 있다. 그 중에서도 '봇(Bots)'은 사용자의 조작 없이 자동으로 작동하면서 게임의 몰입도 뿐만 아니라 보안 측면에서도 맡은 영향을 주고 있다. 따라서 게임 제공 업체에서는 클라이언트 단에서 packet을 분석하여 봇를 분별하려 하지만 클라이언트 단에는 사용자의 조작이 용이하므로 그 정확성이 떨어진다. 본 논문에서는 게임 서버 내에서 얻을 수 있는 사용자의 행동 데이터를 분석함으로써 실제 사용자 및 봇의 행동 패턴을 모델링하고 이를 비교하여 봇 검출에 적용하는 방법을 제안한다. 이 방법을 이용하여 보다 향상된 비교 모델을 완성 하였다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제10권9호
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• pp.2361-2368
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• 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.

• 한국게임학회 논문지
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• 제19권2호
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• pp.23-32
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• 2019

VR 콘텐츠의 대중화가 더딘 것은 시각적인 새로운 경험 즉, '흥미' 이상의 '효용'을 만들어내지 못했기 때문이다. 가상현실 콘텐츠의 효용은 기능적 현실감에서 출발하며 그것을 증진시키기 위해서 사실적인 인터랙션이 요구된다. 본 연구는 구체적으로 네트워크 플레이, 캐릭터 인공지능, 햅틱 구현의 3가지 방법을 제시하고 있다. 가설을 확인하기 위하여 기획에서부터 콘텐츠 제작, 플레이 테스트, 기술 검증까지 야구를 소재로 한 VR 콘텐츠 제작의 전 단계를 수행하였다. 최종 결과물에 대한 사용자 및 평가 기관의 테스트를 통하여 사실적인 시각 효과와 플레이 연출, 진동에 의한 타격감까지 콘텐츠의 현실감을 높이는 데 기여한 것으로 평가되었다.