$\require{mediawiki-texvc}$

연합인증

연합인증 가입 기관의 연구자들은 소속기관의 인증정보(ID와 암호)를 이용해 다른 대학, 연구기관, 서비스 공급자의 다양한 온라인 자원과 연구 데이터를 이용할 수 있습니다.

이는 여행자가 자국에서 발행 받은 여권으로 세계 각국을 자유롭게 여행할 수 있는 것과 같습니다.

연합인증으로 이용이 가능한 서비스는 NTIS, DataON, Edison, Kafe, Webinar 등이 있습니다.

한번의 인증절차만으로 연합인증 가입 서비스에 추가 로그인 없이 이용이 가능합니다.

다만, 연합인증을 위해서는 최초 1회만 인증 절차가 필요합니다. (회원이 아닐 경우 회원 가입이 필요합니다.)

연합인증 절차는 다음과 같습니다.

최초이용시에는
ScienceON에 로그인 → 연합인증 서비스 접속 → 로그인 (본인 확인 또는 회원가입) → 서비스 이용

그 이후에는
ScienceON 로그인 → 연합인증 서비스 접속 → 서비스 이용

연합인증을 활용하시면 KISTI가 제공하는 다양한 서비스를 편리하게 이용하실 수 있습니다.

유한상태기계를 사용한 비둘기들에 대한 집단행동의 설계 및 구현
Design and Implementation of Group Behaviors for Doves by Using a Finite State Machine 원문보기

한국게임학회 논문지 = Journal of Korea Game Society, v.10 no.3, 2010년, pp.93 - 102  

이재문 (한성대학교 멀티미디어공학과) ,  조세홍 (한성대학교 멀티미디어공학과)

초록
AI-Helper 아이콘AI-Helper

본 논문은 비둘기들의 다양한 상태에 대하여 집단행동을 자연스럽게 시뮬레이션하는 시스템을 설계하고 구현하는 것이다. 이것을 하기 위하여 비둘기들의 집단행동은 '날아가기', '내려앉기', '먹이먹기' 및 '날아오르기'와 같이 4개의 액션모델로 나뉘었다. 각 액션모델을 구성하는 조종힘들이 찾아졌으며, 유한상태기계 기법을 사용하여 설계되었다. 설계된 시스템은 오우거 엔진과 집적하여 구현되었다. 구현된 시스템의 시뮬레이션으로부터 비둘기들의 자연스러운 집단행동을 표현하는 조종힘에 대한 다양한 파라미터 값들을 찾을 수 있었다.

Abstract AI-Helper 아이콘AI-Helper

This paper is to design and implement the system to simulate spontaneously the group behaviors for the various states of doves. To do this, the group behaviors of doves were divided into the four action models such as 'Flying', 'Landing', 'Eating' and 'Taking off'. The steering forces composing of e...

주제어

AI 본문요약
AI-Helper 아이콘 AI-Helper

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

문제 정의

  • 본 논문은 무리 짓기 기술을 이용하여 비둘기떼들에 대한 집단행동의 시뮬레이션에 대해 연구한 것이다. 대부분의 기존 연구가 무리에 대하여 하나의 상태에 대한 자연스러운 행동에만 초점이 맞추어져 연구된 반면에 본 논문에서는 이를 확장하여 무리들이 다양한 상태를 가질 수 있도록 상태별 집단행동을 자연스럽게 시뮬레이션 하는 것이다. 비둘기 무리의 액션모델을 ‘날아기기’, ‘내려앉기’, ‘날아오르기’ 및 ‘먹이먹기’로 정의하여 각 액션모델별로 자연스러운 집단행동을 나타날 수 있는 조종 행동을 설계하였다.
  • 즉, 선수들은 팀의 상태에 따라 공격형 집단행동과, 수비형 집단행동으로 구분될 수 있다. 따라서 시스템은 팀의 상태에 따라 선수들이 그 상태에 적합한 자동행동을 하도록 제어하고자할 것이다. 본 논문에서는 비둘기들의 집단행동에 대하여 유한상태기계 기법을 적용한다.
  • 본 논문에서는 우선순위가 높은 조종힘부터 계산함으로써 최대힘의 한계를 제어하였다. 가장 우선순위가 큰 조종힘으로 ‘분리하기’가 적용되었 으며, 다음으로 ‘정렬하기’, ‘결합하기’, ‘도착하기’및 ‘배회하기’가 순서적으로 적용되었다.
  • 이러한 관계로 집단행동에서의 연구는 액션 모델에 대한 연구보다는 하나의 상태에 대한 조종층 연구에 치중되어 왔다. 본 논문에서는 이를 확장하여 무리들이 다양한 상태를 가질 수 있도록 상태별 집단행동을 자연스럽게 시뮬레이션 하는 것이다. 이를 위하여 본 논문에서는 무리를 비둘기 무리로 선정하였고, 비둘기 무리의 상태를 ‘날아기기’, ‘내려앉기’, ‘날아오르기’ 및 ‘먹이먹기’로 정의하여 각 상태별로 자연스러운 집단행동을 나타날 수 있는 조종행동을 설계하였다.
  • 또한 하나의 액션 모델에 포함된 여러 조종힘은 우선순위가 있어야 하며, 가중치가 적용되어야 한다. 본 논문에서는 자연 상태에서 발견되는 다양한 비둘기의 동작을 기준으로 다양한 실험을 통하여 각 액션모델에 내포되어야 하는 조종힘을 다음과 같이 설계하였다.
  • 본 논문에서는 하나의 비둘기 무리만 시뮬레이션하는 시스템을 설계하고 구현하였다. 즉, 다수의 무리가 존재하여 무리간 상호작용, 이합집산 행동은 배제하였다.
  • 본 논문은 무리 짓기 기술을 이용하여 비둘기떼들에 대한 집단행동의 시뮬레이션에 대해 연구한 것이다. 대부분의 기존 연구가 무리에 대하여 하나의 상태에 대한 자연스러운 행동에만 초점이 맞추어져 연구된 반면에 본 논문에서는 이를 확장하여 무리들이 다양한 상태를 가질 수 있도록 상태별 집단행동을 자연스럽게 시뮬레이션 하는 것이다.
  • 본 논문은 자연에서 나타나는 다양한 집단행동 중의 하나인 비둘기 무리에 대한 시뮬레이션을 연구한 것이다. 향후 연구 과제로는 이를 확장하여 다양한 다른 무리의 집단행동에 적용하는 것이다.
  • 또 다른 향후 연구 과제로는다수의 무리들에 대한 상호작용에 대한 연구이다. 즉, 비둘기 그룹, 비둘기 그룹과 다른 종류의 그룹 간에 그룹행동에서 발생하는 상호 영향력에 대한 연구로 본 연구의 결과를 확장하는 것이다.

가설 설정

  • 자연에서 비둘기 떼들을 살펴보면 통상적으로 비둘기들은 날아다닌다. 그러한 상태에서 피곤하거나 허기를 느끼는 경우 지면위에 내려앉을 것이다. 내려앉은 상태에서 휴식을 취하거나 먹이를 찾는다.
본문요약 정보가 도움이 되었나요?

질의응답

핵심어 질문 논문에서 추출한 답변
집단행동의 가장 단순한 형태는? 이러한 집단행동은 영화나 게임 등에서 장면의 사실성을 증대시키거나 현실적으로 제작하기 어려운 장면을 시뮬레이션 하는데 사용된다. 집단행동의 가장 단순한 형태가 파티클 시스템이다[1,5,8]. 파티클 시스템은 영화나 게임에서 불, 비, 폭발 등의 효과를 나타내는데 사용된다.
유한상태기계란? 유한상태기계(FSM: Finite State Machine)는 게임에서 가장 많이 사용하는 인공지능 기술 중의 하나이다[4,8]. 유한상태기계는 임의의 주어진 시간 범위 내에 있을 수 있는 유한개의 상태를 가지고 주어지는 입력에 따라 어떤 상태에서 다른 상태로 전환시키거나 출력이나 액션이 일어나게 하는 장치 또는 그 모델을 의미한다. 유한상태기계는 인공지능 프로그래머들이 게임 에이전트에게 지능을 부여하기 위한 선택 도구로 사용되어왔다.
게임에서 가장 많이 사용하는 인공지능 기술 중의 하나인 유한상태기계가 인공지능 프로그래머에게 사용되는 이유는? 유한상태기계는 임의의 주어진 시간 범위 내에 있을 수 있는 유한개의 상태를 가지고 주어지는 입력에 따라 어떤 상태에서 다른 상태로 전환시키거나 출력이나 액션이 일어나게 하는 장치 또는 그 모델을 의미한다. 유한상태기계는 인공지능 프로그래머들이 게임 에이전트에게 지능을 부여하기 위한 선택 도구로 사용되어왔다.
질의응답 정보가 도움이 되었나요?

참고문헌 (10)

  1. Reynolds, C. W., "Flocks, Herds, and Schools: A Distributed Behavioral Model", SIGGRAPH, 21(4), pp. 25-34, 1987. 

  2. Reynolds, C. W., "Steering Behaviors For Autonomous Characters", Proceedings of Game Developers Conference, pp. 763-782, 1999. 

  3. Iain D. Couzin, Jens Krause, Richard James, Graeme D. Ruxton and Nigel R. Franks, Collective Memory and Spatial Sorting in Animal Groups, J. theory Biol., 2002, pp. 1-11. 

  4. Mat Buckland, "Programming Game AI by Example", ISBN 1556220782, Wordware Publications, 2005. 

  5. N. Bell1, Y. Yu1 and P. J. Mucha2, "Particle-Based Simulation of Granular Materials", Eurographics/ACM SIGGRAPH Symposium on Computer Animation, 2005. 

  6. 이재문, "이전 $\kappa$ 개의 가장 가까운 이웃을 이용한 무리 짓기에 대한 공간분할 방법의 개선", 한국게임학회 논문지, 제9권 제2호, 2009. 

  7. Jae Moon Lee, Se Hong Cho, Rafael A. Calvo, "A Fast Algorithm for Simulation of Flocking Behavior", IEEE Consumer Electronics Society's Games Innovation Conference, London, 2009. 

  8. 구태훈, 김진호, 이석규, 이재문, 정인환, "비둘기들의 집단행동 시뮬레이션", 한국게임학회 추계학술발표대회, 2009. 

  9. http://www.red3d.com 

  10. http://www.ogre3d.org/docs. 

저자의 다른 논문 :

섹션별 컨텐츠 바로가기

AI-Helper ※ AI-Helper는 오픈소스 모델을 사용합니다.

AI-Helper 아이콘
AI-Helper
안녕하세요, AI-Helper입니다. 좌측 "선택된 텍스트"에서 텍스트를 선택하여 요약, 번역, 용어설명을 실행하세요.
※ AI-Helper는 부적절한 답변을 할 수 있습니다.

선택된 텍스트

맨위로