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문제 정의
- 본 논문에서는 이러한 단순한 AI 패턴을 좀 더 현실적인 AI를 구현할 수 있는 방안의한 접근법으로서 영향력 맵을 통한 지형분석을 반영한 NPC AI 구조를 설계하고 이를 통하여 서버의 구조를 설계하고 이에 대한 실험결과를 통하여 실제적으로 지능적 NPC AI 구현을 위한 방안을 제시하고자 한다.
- 이러한 지형 분석을 게임 서버 에서 수행하게 된다면 다양한 접근법으로 NPC AI 수행을 지능화할 다양한 접근법을 제공하므로 이 지형 분석 데이터를 AI 와 접목하게 되면 게임 상에서의 지능적 AI 설계를 위한 기본 바탕이 된다. 이러한 지형분석의 구조를 설계하기 위하여 먼저 지형분석을 적용함에 있어서의 문제점을 살펴보고 이를 사용할 수 있는 방 안을 제시하여 본다.
제안 방법
- 제작 하였다. DX9.0 기반으로 제작하였고 아래와 같이 NPC 객체와 캐릭터 객체를 서버와의 통신을 통하여 NPC AI 를 처리 하였다.
- NPC AI 향상을 위한 지형 분석을 수행하기 위하여 기존 온라인 게임에서 사용하고 있는 지형에 대한 속성 정보 (예: 이동 가능 유무, 높이 정보) 외에 부가적인 환경 정보들을 실시간으로 생성하여 게임 상의 NPC AI 의 행동 결정에 사용하는 분석 방법을 사용한다. 이를 가칭 영향력 맵(influence map)이라고 칭한다.
- 하였다. NPC 서버와 클라이언트를 구현하기 위하여 시스템 1.6GHz 의 인텔 펜티 엄 4 CPU 와 RAM 512 를 장착한 PC 3 대를 가지고 각각의 컴퓨터 에 게임서버와 NPC 서버를 내부망으로 구성하고, 클라이 언트를 외부 망으로 구성하여 테스트 하였다. 클라이언트와 NBC의 현실적인 실험 테스트를 위하여 한대의 서버가 700명 정도의 동접 자를 수용할 수있으므로 게 임 전용 서버가 아닌 일반 PC라는 제한 사항을 고려하여 각각 500명의 클라이언트와 NPC를 가상으로 생성하고 위에서 제시한 AI Manager를 통한 지형분석을 수행한 FSM 방식의 온라인 게임 AI 수행을 테스트하였고 이에 발생하는 시스템 부하를 살펴보았다.
- 기존의 AI 처리 방식이 게임 서버 시작 이후 고정된 속성 데이터를 가지고 NPC AI를 처리 하는 반면에 위의 제안한 시스템은 NPC AI 처 리를 위하여 별도의 AI Manager를 둠에 따라 실시간으로 변화는 게 임 상의 지형상의 속성들에 대한 영향력 맵을 생성하기 위하여 AI Manager가 서버와의 통신을 통하여 최신의 영향력 맵을 관리하고 각각의 NPC 서버는 AI Manager에게 자신의 게임서버에 해당하는 지형분석 데이터를 가져와 NPC AI 처 리를 수행하는데 반영하게 된다. 이 러한 실시간성이 기존의 온라인 게 임 상의 NPC AI 처 리와 달리 좀 더 현실적인 AI 구현이 가능하게 하는 방식이다.
- 이 러한 실시간성이 기존의 온라인 게 임 상의 NPC AI 처 리와 달리 좀 더 현실적인 AI 구현이 가능하게 하는 방식이다. 다음 장에서 실제적인 AI 기능을 구현하기 위한 FSM 방식에 대하여 알아보고 이를 통하여 환경 분석을 통하여 생성한 영향력 맵을 사용한 NPC AI 상태를 제시한다.
- 실시간으로 지형상의 캐릭터 분포를 파악하여 캐릭터가 공격해올 시 공격이나 회피의 동작을 실시간 적으로 파악하여 수행한다. 이러한 수행에 의해서 단순히 반복되는 AI가 아닌 실시간 영향력 맵 데이터를 반영한 적응적 AI의 구현이 가능해진다.
- 아래 [그림8]에서처럼 각각의 서버에 게임서버와 NPC 서버를 가동하였고 NPC 서버에는 AI manager를 별도의 스레드로 돌려 게임서버와의 통신을 통하여 지형분석의 데이터를 수집하였고 이의 데이터를 NPC 서버에 전달하는 구조를 구현하였다.
- 기존 게임서버에서는 NPCAI의 수행과 별도로 객체관리 및 기본적 서버상의 이벤트의 처리가 필수적 이므로 좀 더 지능화된 NPC AI를 게 임 서버 상에서 수행한다면 게임서버 성능에 무리가 되므로 NPC 서버를 게임 서버와 분리하여 처리하는 구조로 시스템의 구조를 설계한다. 이러한 상황을 고려하여 아래 [그림 3] 과 같이 지형 분석을 통한 NPC AI 를 수행하는 게임서버의 구조를 제안한다.
- 원활한 서버 동작을 위해서는 게임 실행에 무리가 가지 않는 한도에서 게임 AI를 수행해야 한다. 이러한 제한 점을 바탕으로 NPC AI 수행을 위한 서버의 구조를 제안하고 NPC AI 구현을 위한 FSM(상태 머신)에 대하여 소개하고 앞장에서 제시한 지형분석의 데이터를 사용하는 NPC AI 수행을 위한 FSM 의 구조를 설계한다.
- 또한 이를 적용하기 위한 네트워크 게임 서버에서의 NPC 데이터 처리를 위한 서버 구현 기술이 필요하다. 이를 위하여 Microsoft Windows 플랫폼에서 구현되는 네트워크 게임서버의 구조에 대하여 알아보고 실제와 같은 게임 상의 AI 구현을 위하여 필요한 지형분석 에 대하여 알아본다.
- 적응형 NPC AI 게임 서버의 AI 테스트를 위하여 아래와 같은 테스트 시나리오를 가지고 게임을 테스트 하였다. NPC 서버와 클라이언트를 구현하기 위하여 시스템 1.
- 또한 AI Manager는 실시간으로 지형분석의 데이터를 게임 서버로부터 받아 이를 필드 단위의 자료 구조로 데이터를 유지한다. 즉 지형분석으로부터 받은 지형의 높이에 대한 가시성 데이터와 지형 상에 존재하는 캐릭터와 NPC 데이터에 대한 영향력 맵을 필드 단위로 AI Manager내의 Field Manager 내 에서 구성하고 NPC AI Process 진행 시 이에 대한 데이터를 제공한다.
- 아래의 두 가지 제시한 방안은 현재 온라인 게임의 구조를 고려할 때 가장 일반적으로 적용이 가능한 방법이다. 첫 번째는 기존의 온라인 게임서버에서의 지형의 높낮이를 이용한 가시성 그래프를 구성하는 방식이고 두 번째로 PC와 NPC의 지형상의 분포도 맵을 실시간을 구성하여 이를 토대로 게임 AI를 결정하는 방식 이다.
- 컴퓨터 온라인 게임에서 NPC AI 지능화를 위한 방안으로서 지형 분석을 통한 NPC AI 를 수행하는 서버의 설계 및 NPC AI 구현 방안을 제시하였다. 그리고 이에 대한 실험 및 실험 결과를 통하여 NPC AI 구현에 있어서 기존의 온라인게임의 정형화된 단순 행동 식 AI 설계가 아니라 실시간으로 변화는 게임 환경의 요소를 반영한 좀 더 현실적인 NPC AI 구현이 가능하다는 것을 알 수가 있었다.
- 클라이언트에서 AI 에 따른 NPC의 AI 처리 진행을 살펴보기 위하여 하이트 맵 기반의 타일 방식의 테스트 클라이 언트를 제작 하였다. DX9.
- 6GHz 의 인텔 펜티 엄 4 CPU 와 RAM 512 를 장착한 PC 3 대를 가지고 각각의 컴퓨터 에 게임서버와 NPC 서버를 내부망으로 구성하고, 클라이 언트를 외부 망으로 구성하여 테스트 하였다. 클라이언트와 NBC의 현실적인 실험 테스트를 위하여 한대의 서버가 700명 정도의 동접 자를 수용할 수있으므로 게 임 전용 서버가 아닌 일반 PC라는 제한 사항을 고려하여 각각 500명의 클라이언트와 NPC를 가상으로 생성하고 위에서 제시한 AI Manager를 통한 지형분석을 수행한 FSM 방식의 온라인 게임 AI 수행을 테스트하였고 이에 발생하는 시스템 부하를 살펴보았다.
- 그러나 일반적으로 요즘의 게임의 경우 NPC 서버를 별도의 서버로 구성하고 게임 서버와 통신을 통하여 NPC 데이터를 업데이트 하는 구성을 가진다. 현재 온라인 게임에서 NPCAI 의 역할이 점점 중요 시 됨에 따라본 논문에서도 NPC 서버를 별도로 구성한 모델을 기준으로 하여 NPC AI의 개선을 위한 방안과 서버 구조를 제안한다.
성능/효과
- AI 구현 방안을 제시하였다. 그리고 이에 대한 실험 및 실험 결과를 통하여 NPC AI 구현에 있어서 기존의 온라인게임의 정형화된 단순 행동 식 AI 설계가 아니라 실시간으로 변화는 게임 환경의 요소를 반영한 좀 더 현실적인 NPC AI 구현이 가능하다는 것을 알 수가 있었다. 일반적으로 온라인 게임에서의 AI 구현은 한계가 있는 것이 사실이지만 이러한 실시간 적인 환경 분석의 접근법을 사용한다면 게임 상에서의 NPC AI 의 구현에 있어서 수많은 가능성을 가지고 있다고 생각한다.
- 추가적인 부하를 발생 시키지 않았다. 또한 AI manager와 게임 서버 사이의 지형 분석 데이터 전송을 위한 서버 틱 시간을 원활한 게임의 전개가 가능하도록 1초당 30 프레임을 기준으로 기존의 500ms에서 100m로 축소에서 하여도 AI manager를 사용한 추가적인 통신부하에 대한 시스템 응답시간의 차이는 거의 보이지 않았다. 물론 실제처럼 수십 만 명이 몰리는 온라인 게임과 같은 상황이 아니므로 이러한 지형분석 데이터 전송에 의한 네트워크 부하가 적은 것을 고려하더라도 논문에서 제시한 NPC 서버의 구조를 통하여 지형분석 데이터 전송이 가능함을 보여준다.
- 또한 NPCAI 수행에 있어서 반영한 지형분석 데이터인 영향력 맵을 고려한 AI 수행은게임서버와 NPC 서버의 구조를 필드 단위로 구성하여 AOKArea of Interest)에 따라 데이터 처리를 수행하게 됨으로 500명 정도의 클라이언트와 NPC의 AI 처 리는 원활한 수행이 가능하였다. 다만 랜덤 값에 따라 클라이언트와 NPC를 배치하였으므로 일정한 존에 NPC와 클라이언트가 몰리는 경우에는 약간의 서버 지연이 발생하였다.
- 또한 AI manager와 게임 서버 사이의 지형 분석 데이터 전송을 위한 서버 틱 시간을 원활한 게임의 전개가 가능하도록 1초당 30 프레임을 기준으로 기존의 500ms에서 100m로 축소에서 하여도 AI manager를 사용한 추가적인 통신부하에 대한 시스템 응답시간의 차이는 거의 보이지 않았다. 물론 실제처럼 수십 만 명이 몰리는 온라인 게임과 같은 상황이 아니므로 이러한 지형분석 데이터 전송에 의한 네트워크 부하가 적은 것을 고려하더라도 논문에서 제시한 NPC 서버의 구조를 통하여 지형분석 데이터 전송이 가능함을 보여준다.
- NPC 가 유리한 위치를 점하기 위하여 캐릭터를 유인하고 불리해지면 자신의 선공 형 NPC 지형으로 이동을 하는 등의 위의 NPC AI 패턴에서 제공한 지능적 인 AI 기능을 보여 주었다. 물론 이러한 AI 패턴들이 충분한 테스트 과정을 거치지 않았으므로 실제 게임에 적용하기엔 다듬을 요소를 많이 가지고 있지만 기존의 고정된 NPC AI 의 수행에 있어서 좀 더 지능적인 AI 가 가능하다는 것을 보여 주었다. 지형분석에 의한 실시간 적응형 NPC서버의 사용에 의한 이점(利點)을 살펴보면 아래의 [표3]과 같이 정 리해 볼 수 있다.
- 실험결과를 살펴보면, 실제 온라인 게임 에서 처 럼 다양한 변수를 고려한 시스템이 아니므로 게임서버와 NPC 서버와의 통신에 있어서 별도의 AI Manager를 사용하는 것이 게임 서버에 추가적인 부하를 발생 시키지 않았다. 또한 AI manager와 게임 서버 사이의 지형 분석 데이터 전송을 위한 서버 틱 시간을 원활한 게임의 전개가 가능하도록 1초당 30 프레임을 기준으로 기존의 500ms에서 100m로 축소에서 하여도 AI manager를 사용한 추가적인 통신부하에 대한 시스템 응답시간의 차이는 거의 보이지 않았다.
- 이러한 서버 구성에서 본 논문의 NPC AI 의 처 리를 위한 NPC 서버의 구성을 살펴보면 우선 구조적으로 NPC 서버를 게임 서버와 별도로 분리하는 구조와 별도의 NPC 서버의 분리 없이 게임 서버 에서 간단한 NPC AI를 처 리하는 구조를 가지고 있다. 그러나 일반적으로 요즘의 게임의 경우 NPC 서버를 별도의 서버로 구성하고 게임 서버와 통신을 통하여 NPC 데이터를 업데이트 하는 구성을 가진다.
후속연구
- 잦은 변경은 게임 맵 데이터의 정형화에 어려움을 주고 이러한 어려움이 지형분석의 개념을 온라인 게임에 적용하는데 한계를 가질 수밖에 없다. 또한 지형 분석을 적용하는데 있어서 이러한 지형 분석이 실시간으로 이루어 지지 않는다면 이 또한 게임 유저들에게 정형화된 NPC AI의 패턴을 보여주게 되므로 기존 NTC AI 구조와 비교하였을 때 부가적인 데이터의 크기만이 증가 하였을 뿐 차별화된 AI를 제시하는 방안이 되지를 못한다. 온라인게임에서 실제적인 지형분석의 효과가 있기 위해서는 정해진 지형분석의 데이터를 사용하는 것이 아니라 실시간으로 갱신되는 지형분석의 데이터를 사용하여야 좀 더 지능적이고 다양한 AI의 적용을 위한 접근이 가능하다.
- 향후에는 이러한 실시간 적인 지형분석의 영역을 좀 더 확장하여 단순히 게임 상의 데이터를 통한 분석이 아니라 게임 유저와 NPC 간의 상호 교감할 수 있는 정도의 NPC AI 를 통하여 가상현실을 체험 할 수 있는 단계에 까지 접근을 한다면 온라인 게임 속의 NPC는 단순히 하나의 게임이 아니라 살아 있는 AI Agent 로서 게 임 AI 분야에 있어서 의 새로운 영역의 개척이 가능할 것으로 본다.
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