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최근 가장 각광을 받고 있는 산업이 바로 게임이고 게임산업은 이미 매년 200~300억 달라 이상의 시장 규모를 보이는 차세대 산업으로 성장했다. 최근 게임산업 혹은 게임에 관한 연구의 초점은 단연 컴퓨터 그래픽이었다. 그래픽 카드 혹은 가정용 게임기의 성능을 보면 실로 놀라움을 금할 수 없다. 실제 최근 발매된 마이크로 소프트의 X-Box의 경우 초당 125,000,000개의 다각형(Polygon)을 처리할 수 있다고 한다. 이와 같이 게임의 그래픽적인 요소는 게임을 구성하는 여러 요소들 가운데 기형적인 발전을 거듭하였다. 외관상으로 컴퓨터 그래픽의 발전은 한계에 다다른 것으로 보이며, 이는 투자되는 노력이나 자원에 비하여 발전의 양이나 질적인 면에서 그래픽을 제외한 다른 요소의 그것에 비해 좋지 않다는 것을 의미한다.
그래픽 이외에 게임의 다른 요소로 중요한 부분을 차지하는 것이 바로 게임에서의 인공지능이다. 체스나 장기, 바둑 등의 고전 게임을 생각해보면 항상 상대가 필요했었다. 게임을 하기 위해선 상대, 그 중에서도 자신과 수준이 비슷한 상대를 필요로 한다. 시간이 흘러 현재의 게임이 개발되었을 때의 큰 매력 중 하나는 혼자서 게임을 즐길 수 있다는 것이었다. 상대가 없이 혼자서도 게임을 즐길 수 있다는 점에서 많은 사람들이 열광했고 또 게임을 즐겼다. 게임이 널리 보급된 최근, 게임은 다시 상대가 필요한 게임으로 회귀하고 있다. 최근의 사용자들이 게임에 쉽게 적응하고 높은 수준을 갖고 있어 사용자들의 욕구를 충족하기 위해 사용자만큼 영리한 상대가 필요하게 된 것으로 분석할 수 있다. 이를 위해서 최근 각광을 받고 있는 분야가 게임의 네트워킹이다. 이는 앞서 말한 게임의 중요한 요소 중에 하나인 게임 인공지능 분야의 연구가 미흡하여 초래한 결과이며 게임 인공지능의 연구가 시급한 실정이라 하겠다.
본 연구는 인공지능 기법 중 자연계에서의 ...

최근 가장 각광을 받고 있는 산업이 바로 게임이고 게임산업은 이미 매년 200~300억 달라 이상의 시장 규모를 보이는 차세대 산업으로 성장했다. 최근 게임산업 혹은 게임에 관한 연구의 초점은 단연 컴퓨터 그래픽이었다. 그래픽 카드 혹은 가정용 게임기의 성능을 보면 실로 놀라움을 금할 수 없다. 실제 최근 발매된 마이크로 소프트의 X-Box의 경우 초당 125,000,000개의 다각형(Polygon)을 처리할 수 있다고 한다. 이와 같이 게임의 그래픽적인 요소는 게임을 구성하는 여러 요소들 가운데 기형적인 발전을 거듭하였다. 외관상으로 컴퓨터 그래픽의 발전은 한계에 다다른 것으로 보이며, 이는 투자되는 노력이나 자원에 비하여 발전의 양이나 질적인 면에서 그래픽을 제외한 다른 요소의 그것에 비해 좋지 않다는 것을 의미한다.
그래픽 이외에 게임의 다른 요소로 중요한 부분을 차지하는 것이 바로 게임에서의 인공지능이다. 체스나 장기, 바둑 등의 고전 게임을 생각해보면 항상 상대가 필요했었다. 게임을 하기 위해선 상대, 그 중에서도 자신과 수준이 비슷한 상대를 필요로 한다. 시간이 흘러 현재의 게임이 개발되었을 때의 큰 매력 중 하나는 혼자서 게임을 즐길 수 있다는 것이었다. 상대가 없이 혼자서도 게임을 즐길 수 있다는 점에서 많은 사람들이 열광했고 또 게임을 즐겼다. 게임이 널리 보급된 최근, 게임은 다시 상대가 필요한 게임으로 회귀하고 있다. 최근의 사용자들이 게임에 쉽게 적응하고 높은 수준을 갖고 있어 사용자들의 욕구를 충족하기 위해 사용자만큼 영리한 상대가 필요하게 된 것으로 분석할 수 있다. 이를 위해서 최근 각광을 받고 있는 분야가 게임의 네트워킹이다. 이는 앞서 말한 게임의 중요한 요소 중에 하나인 게임 인공지능 분야의 연구가 미흡하여 초래한 결과이며 게임 인공지능의 연구가 시급한 실정이라 하겠다.
본 연구는 인공지능 기법 중 자연계에서의 다윈(C. Darwin)의 적자생존을 모방한 유전자 알고리즘을 이용하여 사용자의 성향 및 게임에 대한 적응도에 따라 게임의 난이도를 조절하는 방법에 관한 것이다.
게임에 적용된 기존 인공지능 기법의 대부분은 적 혹은 NPC(Non-Playable Character)가 보다 사실적인 움직임으로 보이게 하기 위한 것이었다. 게임 플레이(Gameplay)를 풍부하게 하거나 게임 자체에 직결되는 인공지능 기법은 사용되지 않았다. 또 대부분의 게임의 난이도를 조절하는 알고리즘에서는 게임을 하는 사용자로 하여금 게임을 어렵게 느끼는 방향을 지향하여 왔다. 체스의 경우가 그렇고 바둑 혹은 장기의 경우도 크게 다르지 않다. 게임 인공지능의 연구 목표가 사용자인 인간의 지능 혹은 능력을 능가하는데 초점이 맞추어져 있었다. 이는 학문적으로는 매우 고무적인 연구일 것이나 게임이라는 자체의 의미에서 본다면 그리 발전적인 방향만은 아니다. 게임 자체는 무엇보다도 사용자로 하여금 재미있게 게임하도록 만드는 것을 최우선으로 삼기 때문이다. 본 연구는 보다 사용자에 밀접한 게임 난이도 조절 기법에 관한 것이다. 유전자 알고리즘을 적용하여 게임 중 사용자의 성향을 분석하고 게임에 얼마나 적응하였는지를 판단하여 사용자의 게임에 대한 적응도를 평가하여 게임에 익숙하지 않은 초보자 혹은 게임에 능숙한 숙련자에게 그에 적당한 난이도를 제공하는 알고리즘을 제안한다. 그리고 이를 통해 사용자의 게임 적응도를 실시간으로 평가하면서 사용자에 맞추어 스스로 난이도를 변화하는 게임 제작 방법을 제안하여, 게임의 초보자와 능숙자의 게임 시간 혹은 적응도의 격차를 줄어드는 것을 보임으로 본 알고리즘의 우수성을 검증하였다.