[논문]퍼지 확장 기법을 이용한 온라인 게임에 적합한 지능적 AI 기법

문성원; 조형제

퍼지 확장 기법을 이용한 온라인 게임에 적합한 지능적 AI 기법
Intelligent AI Technique Adaptive for Online Game Using Fuzzy Extension Principle 원문보기

한국게임학회 논문지 = Journal of Korea Game Society, v.8 no.3, 2008년, pp.77 - 85

문성원 (동국대학교 멀티미디어학과) , 조형제 (동국대학교 멀티미디어학과)

초록
AI-Helper

현재 온라인 게임에 있어서 지능적인 AI(Artificial Intelligence) 구현에 대한 많은 연구가 진행이 되고 있다. 그러나 온라인 게임 분야에서는 게임 자원을 제한적으로 사용할 수밖에 없는 한계로 인하여 인간적인 현명한 AI를 적용하기가 쉽지 않다. 본 논문에서 제안하는 Fuzzy Extension 기법을 이용한 AI 기법은 시스템에 적은 부하를 발생시키므로 온라인 게임에 적합하고 그러면서도 좀 더 인간에 가까운 AI 구현이 가능한 기법이다. 이러한 AI 구현을 위해 본 논문에서는 Fuzzy기반의 온라인게임에 적합한 지능적 AI 시스템 설계 기법 및 시스템 구성을 제안하고 이를 바탕으로 제작된 데모를 통하여 실제 적용할 수 있는 방안을 제시한다.

Abstract ▼ AI-Helper

In the current online game field, many studies on the realization of AI have been carried out. It is, however, very hard to apply smart AI to the online games due to the limited use of resources. The Fuzzy extension method this thesis presents is suitable to online games because it causes less loads in the system and makes it possible to realize more human-like AI. To realize this kind of AI, this paper suggests AI system design methods suitable to fuzzy-based online game and presents practical plans to apply them through the produced demos.

주제어

AI 본문요약
AI-Helper

* AI 자동 식별 결과로 적합하지 않은 문장이 있을 수 있으니, 이용에 유의하시기 바랍니다.

문제 정의

본 논문에서 제안한 온라인 게임에 적합한 인공 지능 표현 기법을 테스트하기 위한 온라인 기반의 데모를 제작하였다.
본 논문에서는 온라인 게임에 적합하고 좀 더 인간적인 AI 구현을 가능하게 하는 방식으로서 퍼지 확장 기법을 기존의 온라인에서 사용되는 인공 지능 처리 방식인 유한상태 기계 방식과 접목하여 시스템의 부하를 최소화하면서 지능적인 AI 수행이 가능한 시스템을 제안하였다.

제안 방법

NPC의 AI의 수행에 있어서 가장 인간적인 판단이 필요한 부분은 공격상태에서의 공격방식의 선택이므로 이 부분에 본 논문에서 제안한 퍼지 기반의 지능적 AI 기법을 적용한다.
몬스터와의 전투에 있어서 몬스터의 이동과 적 탐지와 같은 기본이 되는 인공지능 방식은 상태머신(FSM)에 의하여 수행한다. 게임성을 결정하는 전투방식의 수행은 퍼지인공지능 시스템(Fuzzy AI System)을 사용하는 방식을 제안한다.
또한 이를 바탕으로 제작된 데모를 통하여 온라인 게임에 실제로 사용이 가능한 지능적 AI 기법을 제시한다.
위의 그림 11 은 본 논문에서 사용된 AI 방식을 이용하여 서비스 중인 온라인 게임의 스크린샷이다. 시스템의 큰 부하를 주지 않으면서도 온라인게임에서 사용되는 일반적인 단순한 AI 방식이 아니라 좀 더 유저의 현재 상태에 따라 적응적으로 변하는 AI 의 시스템을 구현했다.
온라인 게임에 있어서 인공지능에 대한 중요성이 증가함에 따라 좀 더 많은 인공지능 처리를 가능하게 하기 위해서 NPC 서버를 위의 그림2 와 같이 별도의 서버로 구성하여 게임의 로직은 게임 서버에서 처리하고 NPC의 인공지능은 별도의 NPC 서버에서 처리한다. NPC 서버가 인공지능 처리를 하고 게임 서버와 통신을 통하여 NPC 데이터를 업데이트 하는 구조를 사용한다[7].
이와 더불어 온라인에 적합한 지능적 AI를 구현하기 위해 온라인 게임에서의 NPC의 AI를 처리하는 NPC 서버의 구조를 설계하고 이를 바탕으로 Fuzzy 기반의 몬스터 AI 시스템 설계 방식 및 시스템 구조를 제안한다.
아래 그림 10은 몬스터가 PC를 발견하고 공격 상태로 변경하여 PC로부터의 입력 정보를 이용하여 이를 퍼지 인공지능 시스템에 전달하고 현재 상황에서 가장 적합한 행동을 결정하여 공격 방식을 결정한 화면이다. 현재 PC의 HP가 80이고 근거리이므로 최적의 공격방식을 칼을 이용한 근거리 공격으로 선정한 것이다.

이론/모형

NPC서버의 기본이 되는 인공지능은 유한상태기계 방식을 사용한다. NPC는 이동, 정지, 공격이라는 세 가지 행동 방식을 가지며 플레이어 공격이나 도망, 죽음 등과 같은 전이조건을 통하여 보통, 불쾌, 분노의 상태를 가진다.
본 논문에서는 이러한 온라인 게임에 있어서의 지능적인 AI의 필요성에 따라 기존의 PC환경의 게임과는 다른 온라인이라는 시스템 환경을 고려하여 적은 자원을 사용하면서도 동시에 좀 더 인간적인 AI의 구현이 가능한 기법으로서 인간의 사고와 유사한 접근이 가능한 퍼지(Fuzzy) 알고리즘을 사용한다.
본 논문은 게임 그래픽스의 LOD 기법을 온라인 게임의 몬스터 인공지능에 적용한다. 즉, 게임성을 결정하는 중요한 AI에는 퍼지 확장 AI 기법을 적용하고, 이동이나 탐지와 같은 일반적인 AI에는 간단한 상태머신의 기법을 적용 한다.
이러한 온라인게임의 한계를 극복하기 위해서 본 논문에서 인간의 사고에 근접한 유한상태기계 기반의 퍼지인공지능 방식을 사용한다.
이러한 행동방식의 결정을 위해서 최종적으로 구해진 신뢰도 중 가장 큰 값의 최대값의 평균을 구하는 방법인 최대값 평균법(MOM) [9]을 적용하여 구한다.

성능/효과

기존 온라인 게임의 인공지능의 표현이 정해진 패턴을 수행하는 단순한 방식에 비해 본 논문에서 제안한 AI방식은 적은 자원을 사용하면서도 퍼지 이론이 가진 인간과 유사한 사고방식의 특징을 이용하여 실시간으로 인간과 유사한 AI의 구현이 가능하다.
본 논문의 제안한 Fuzzy 기반의 지능적 인공 지능 방식은 기존의 AI의 방식이 매 프레임 마다 폴링(polling) 하는 것에 비하여 NPC의 공격 상태에서만 event 형태로 수행되므로 시스템의 부하를 거의 주지 않으면서도 지능적인 AI의 구현이 가능하다[10].

후속연구

여기서 퍼지 집합의 숫자를 늘리게 되면 좀 더 인간에 근접한 표현까지도 구현이 가능해 진다. 그러나 이러한 퍼지 집합의 증가에 따라 그 만큼 퍼지 규칙이 기하급수적으로 증가하므로 이를 최적화하는 동시에 신뢰도를 유지할 수 있는 방법에 대한 연구가 필요하며 또한 신경망 인공지능을 통하여 AI의 핵심이 되는 퍼지 규칙을 찾기 위한 부가적인 연산을 수행한다면 좀 더 완벽한 AI의 구현이 가능할 것으로 본다.

질의응답

핵심어	질문	논문에서 추출한 답변
	NPC서버의 기본이 되는 인공지능은 어떤 방식을 사용하는가?	NPC서버의 기본이 되는 인공지능은 유한상태기계 방식을 사용한다. NPC는 이동, 정지, 공격이라는 세 가지 행동 방식을 가지며 플레이어 공격이나 도망, 죽음 등과 같은 전이조건을 통하여 보통, 불쾌, 분노의 상태를 가진다.
	온라인 게임에 AI를 적용하기 위하여 다양한 기법 중 단순한 형태의 AI 알고리즘이 사용되는 주된 이유는 무엇인가?	온라인 게임에 AI를 적용하기 위하여 다양한 기법이 있다. 그러나 온라인의 특성상 한정된 자원을 사용해야 하므로 유한상태기계(Finite State Machine, FSM)나 규칙기반(Rule-base) 방식의 단순한 형태의 AI 알고리즘이 사용되고 있다.
	퍼지 이론은 무엇인가?	퍼지 이론(Fuzzy theory)이란 애매한 표현을 처리하기 위해 사용되는 AI 기법이다. 일반 집합의 경우 요소들이 집합 내에 포함되나, 포함되지 않나 하는 이분법으로 판단을 할 수 있지만 인간이 사물을 바라보는 데 있어서는 항상 이런 이분법적 사고가 적용될 수 없는 경우도 많다[4].

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