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에너지 개념을 도입한 대전형 액션 게임

Fighting Action Games applied Energy Concepts

컴퓨터산업학회논문지 = Journal of the Korea Computer Industry Society, v.7 no.3, 2006년, pp.163 - 170  

이면섭 (인천전문대학 컴퓨터정보과)

초록

본 논문에서는 대전형 액션 게임을 위한 지능 캐릭터 구현에 있어서 기존 연구보다 실제적인 구현을 위하여 에너지 개념을 적용한 지능 캐릭터를 제안한다. 제안한 지능 캐릭터는 기존연구에서 사용한 상대 캐릭터의 현재 행동, 행동의 단계, 유효거리, 과거 행동 뿐 만 아니라 자신의 에너지양을 고려하여 행동을 결정하게 된다. 에너지는 현재 온라인 게임등에서 많이 사용하는 것으로 HP (Health Point)와 MP(Mana Point) 두 가지를 사용하였다. 에너지를 적용한 지능캐릭터가 제대로 학습 하는지 그리고 에너지를 고려하여 효과적으로 대처하는 지를 알아보기 위한 여러 가지 실험을 하였다. 실험 결과 에너지가 충분한 경우에는 상대방에게 타격을 가장 많이 줄 수 있는 행동으로 대응하고 그렇지 않은 경우에는 에너지를 재충전하기 위한 행동들을 하는 것을 관찰하였다. 이런 결과로 볼 때 본 논문에서 제안한 에너지를 적용한 지능캐릭터가 잘 동작하며 에너지를 고려하여 효과적인 반응을 보임을 알 수 있다.

Abstract AI-Helper 아이콘AI-Helper

This paper proposes intelligent characters for fighting action games to which energy concepts are applied for more realistic implementation than those of previous researches. The intelligent characters decide their actions in consideration of their energy level as well as a current action, the step ...

주제어

AI 본문요약
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문제 정의

  • 관찰결과 일정기간 동안 점수를 잃지 않았을 때 에너지가 회복되는 기간인 No_Damage_Tick을 작게 하면 상대 캐릭터나 지능 캐릭터의 에너지 회복이 빈번히 발생하여 KO율이 적었으며 주어진 기간 동안 게임을 한 후 판정승으로 승패가 결정되는 경우가 많았다. 반면에, No_Damage_Tick을 크게(60 이상) 하면 에너지의 회복이 전혀 없어 No_Damage_Tick 을 적용하는 효과를 보지 목하였다. 일정 기간 동안 게임이 이루어지는 Max_Tick 값이 크면 클수록 KO 율이 증가하였으며 일정기간 동안 상대 공격로부터 점수를 잃지 않으면 에너지가 회복되는데 이때 충전되는 에너지의 양이 적으면 KO 율이 증가하였다.
  • 또한 대부분의 온라인 게임처럼 일정시간 동안 상대방의 공격을 피하거나 막은 경우(즉 HP 에너지를 잃지 않은 경우) HP와 MP의 에너지가 회복되는 기능을 추가하였다. 제안한 지능캐릭터가 위와 같이 효과적인 행동을 학습하는지 알아보기 위하여 승률이 높게 학습된 캐릭터가 일반적으로 '우수한지, 학습에 사용되지 않은 상대방과의 대결에서 얼마만큼 효과적으로 대처할 수 있는지 알아보았다.
  • 표3은 두 번째 실험 결과로서 100%의 승률을 보인 개체가 새롭게 무작위로 선택된 다른 개체 다시 말해서 학습하지 않은 개체에 대해서도 효과가 있는지 알아보았다. 표3의 A는 1세대에서 가장 좋은 성능(53%승)을 보인 47번 개체가 새로 생성된 상대 캐릭터와 게임을 한 결과이고 표3의 B 는 마지막 세대(611)에서 100%승률을 보인 4번 개체와 새로 생성된 상대 캐릭터와 게임을 한 결과이다.
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