[논문]워게임에서 가상군의 자율적 행위를 위한 자동계획 기법

최대회; 조준호; 김익현; 박정찬; 정성훈

doi:10.9708/jksci.2011.16.9.011

워게임에서 가상군의 자율적 행위를 위한 자동계획 기법
An Automated Planning Method for Autonomous Behaviors of Computer Generated Forces in War games 원문보기

韓國컴퓨터情報學會論文誌 = Journal of the Korea Society of Computer and Information, v.16 no.9, 2011년, pp.11 - 18

최대회 (리얼타임비쥬얼(주)) , 조준호 (리얼타임비쥬얼(주)) , 김익현 (리얼타임비쥬얼(주)) , 박정찬 (국방과학연구소) , 정성훈 (한성대학교 정보통신공학과)

초록
AI-Helper

본 논문에서는 워게임에서 가상군 개체가 주어진 임무와 상황에 따라서 행위를 계획하여 실행하는 새로운 자동계획 기법을 제안한다. 임무를 부여받은 가상군은 먼저임무를 완료하는데 필요한 과업을계획한 후 각 과업을달성 하는데 필요한 행위를 계획하여 실행한다. 과업과 행위는 계층적으로 구성되어 있으며 이를 시작하는데 필요한 개시조건과 완료를 확인하는 종료조건을 포함한다. 가상군은 계획된 과업에 대하여 과업수행에 필요한 행위들의 개시조건이 일정치 이상으로 만족되는지 체크하고 만족되면 행위를 수행하며 이 행위는 종료조건이 만족될 때까지 지속된다. 종료조건이 만족된 경우 계획된 다음 행위에 대하여 개시조건을 체크하여 행위하는 과정이 반복된다. 상황이 변화되어 계획된 행위의 개시조건이 만족하지 못하면 퍼지규칙으로 이를 판단하여 새로운 결정을 내릴 수 있다. 제안한 방법을 구현해 특정 시나리오 상황에서 실험한 결과 제안한 방법이 주어진 과업에 대하여 올바른 계획을 스스로 생성함을 보였고 또한 상황 변화에 대하여 능동적으로 대처하는 모습을 볼 수 있었다. 본 논문에서 제안한 방법을 더 발전시키면 보다 더 자율적 행위를 수행하는 가상군을 모의할 수 있을 것이다.

Abstract ▼ AI-Helper

This paper proposes a novel planning method for computer generated forces (CGFs) in war games that plans the behaviors of CGFs according to a given mission and situations. CGFs which are received their missions first plan their tasks for accomplishing the mission and then plan their behaviors for accomplishing each task. After that, they execute their planned behaviors considering the conditions of environments (in other words situations). The tasks and behaviors are hierarchically composed and include start conditions for beginning those and termination conditions for stopping those. CGFs first check whether the start condition of the planned behavior for accomplishing a task is satisfied or not in some degree and perform the behavior if satisfied continuously until the termination condition of the behavior will be met. If the termination condition is satisfied, then they check the start condition of the next planned behavior. This process will be repeated for accomplishing the mission. If the situations of CGFs are different by changing the environments from those of planning time, it may cause the start condition of the planned behavior to be dissatisfied. In this case, CGFs can decide a new behavior using fuzzy rule base. We realized our planning system and tested CGFs with a scenario. Experimental results showed that our system worked well and actively coped with situation changes. It will be possible to make CGFs that can do more autonomous behaviors if we continually develop our method.

주제어

AI 본문요약
AI-Helper

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

문제 정의

본 논문에서는 워게임에서 가상군의 자율적 행위를 위한 자동계획 기법을 제안하였다. 본 논문에서 제안한 방법은 기존의 자동계획 기법으로 많이 사용되고 있는 계층적 과업 네트워크와 형식적인 면에서 유사하나 기존의 계층적 과업 네트워크 방법이 행위에 대한 효과로 과업을 기술하는데 비하여본 논문에서는 해당 행위의 종료조건을 기술함으로서 가상군과 같은 보다 실제적인 환경에서 더 적합한 장점이 있다.
그러므로 워게임의 결과를 분석하는데 필요한 수준으로 모델링을 수행하는 것이 좋다. 본 논문에서는 이러한 세부적인 행위 혹은 예외적인 상황에 대한 판단 등을 조절하기 위하여 퍼지규칙을 통한 행위 결정기능을 두었다. 대부분의 이런 행위들은 “포탄이 낙하되면 엎드린다” 와 같이 과업에 의존적이지 않은 반응적 행위와 “아군이 거의 전멸이면 후퇴한다” 와 같은 예외적인 상황을 처리한다.
본 논문에서는 이와 같은 필요성을 인식하고 전투원이나 분대와 같은 소부대를 모의하는 에이전트가 임무와 주어진 상황에 따라서 스스로 판단 계획하여 실행하는 자동계획 기법을 제안한다. 제안한 방법에서는 가상군의 임무를 과업과 행위별로 계층적으로 구성한다.
그 중에서도 특히 중요한 것은 부여받은 임무를 수행하기 위하여 필요한 과업과 행위를 스스로 계획할 수 있어야하며 더불어 상황판단을 통하여 적절하게 대응하여야 한다. 본 절에서는 가상군에게 임무가 주어진 경우 이를 수행하기 위한 과업을 계획하고 과업에 필요한 행위를 스스로 결정해 수행하는 자동계획 기법을 소개한다. 본 논문에서는 자동계획기법을 중심으로 설명하며 기타 기능들은 다른 기능 모듈들에 의하여 정상적으로 수행되고 있다고 가정한다.
먼저 실험 시나리오를 설명한 후에 각 가상군의 과업모델을 설명하고 워게임 시뮬레이션의 시뮬레이션 로그 결과를 설명한다. 특히, 계획을 제대로 수행하는지 그리고 상황 변화에 대하여 잘 대처하는지를 관찰한다. 마지막으로 실험결과에 대한 토론을 기술한다.

가설 설정

본 절에서는 가상군에게 임무가 주어진 경우 이를 수행하기 위한 과업을 계획하고 과업에 필요한 행위를 스스로 결정해 수행하는 자동계획 기법을 소개한다. 본 논문에서는 자동계획기법을 중심으로 설명하며 기타 기능들은 다른 기능 모듈들에 의하여 정상적으로 수행되고 있다고 가정한다.

제안 방법

자동계획모듈 이외에 기타 프로그램 모듈은 기 개발된 모듈을 사용하였다. 개발된 워게임 프로그램은 전투원(예: 소총수, 기관총수)뿐만 아니라 전차나 헬리콥터 등을 모의할 수 있으며 본 연구에서는 자동계획기법의 결과를 명확히 분석하기 위하여 전투원 위주의 단순한 시나리오를 선택하여 실험하였다.
이를 위해서는 목표과업은 유지하되 새로운 계획을 세우는 목표 지향적 계획 방법 (GOAP: Goal Oriented Action Planning) 기능을 구현해야하며 또한 하위 개체(예: 분대장)에서 상위 개체(예: 소대장)로의 보고 및 새로운 과제할당이 가능해야한다 [9,10,11]. 그러나 본 논문에서 제안한 방법은 초기 버전으로서 일부 기능만 구현하였다.
예를 들어 계층적 과업 네트워크에서는 “총을 쏜다”라는 행위의 결과로 “적이 사살된다”라는 행위의 효과를 기술하고 해당 행위가 이루어진 것으로 해석한다. 반면에 본 논문에서 제안한 방법은 “총을 쏜다”는 행위를 수행 후 “적이 사살되었다”라는 종료조건을 확인하고 그렇지 않은 경우 해당 행위를 계속 수행하는 것으로 실제적인문제에 있어서 더 사실적으로 모의를 할 수 있는 장점이 있다.
본 논문에서 제안한 자동계획 기법을 가상군에 적용하였다. 제안한 방법을 테스트하기 위하여 청군과 홍군이 대치하고 있는 시나리오에 적용하여 실험하였다.
본 논문에서 제안한 자동계획기법을 워게임에 구현하여 실험하였다. 자동계획모듈 이외에 기타 프로그램 모듈은 기 개발된 모듈을 사용하였다.
해당 개체에 주어지는 임무는 몇 개의 과업으로 구성되며 과업은 과업데이터베이스(Task DB)에 미리 만들어져있다. 본 논문에서는 기존의 자동계획 기법에서 각광받아온 계층적 과업 네트워크(HTN: Hierarchical Task Network)와 유사한 방법으로 과업데이터베이스를 구성하였다 [7].
본 연구에서는 이러한 극단적인 상황 변화에 대해서는 퍼지 규칙을 통하여 “퇴각”과 같은 다른 행위를 결정할 수 있게 하였다.
개시조건이나 종료조건의 만족여부를 판단하는데 있어서 사람은 숫자 하나하나를 일일이 비교하지 않는다. 우리는 이와 같은 사람의 판단 과정과 유사하게 구현하기 위하여 대부분의 조건을 퍼지화하여 퍼지 언어항으로 비교하는 방법을 사용하였다. 예를 들면 “적군이 5명보다 작아지면”과 같이 조건을 주는 것이 아니라 “적군이 매우 적으면”과 같이 조건을 기술한다.
본 논문에서는 이와 같은 필요성을 인식하고 전투원이나 분대와 같은 소부대를 모의하는 에이전트가 임무와 주어진 상황에 따라서 스스로 판단 계획하여 실행하는 자동계획 기법을 제안한다. 제안한 방법에서는 가상군의 임무를 과업과 행위별로 계층적으로 구성한다. 즉 하나의 임무에 대하여 필요한 여러 과업이 기술되고 과업을 달성하는데 필요한 여러 행위들이 계층적으로 구성된다.
본 논문에서 제안한 자동계획 기법을 가상군에 적용하였다. 제안한 방법을 테스트하기 위하여 청군과 홍군이 대치하고 있는 시나리오에 적용하여 실험하였다. 실험결과 주어진 임무에 대하여 적절히 계획하여 수행하며 상황 변화에 대하여 적절히 대처하는 것을 볼 수 있었다.

대상 데이터

본 논문에서 제안한 자동계획기법의 전체적인 구조는 그림1과 같다. 가상군은 각종 감각기능에 해당하는 센서로부터 외부 환경에 대한 정보를 획득한다. 또한 상급자, 동료, 부하에 해당하는 다른 가상군(혹은 실제 전투원)과 명령, 보고 등의 통신을 주고받는다.

이론/모형

행위관리자는 계획모듈이 생성한 계획을 실행하기 전에 먼저 행위점검자 (behavior checker)에게 계획된 행위를 보내고 행위점검자는 센서로부터 들어온 정보와 해당 행위의 개시조건을 비교하여 해당 행위를 수행하는데 필요한 조건이 만족되는지를 확인한다. 본 논문에서는 개시조건을 만족하는 지를 판단하기 위하여 퍼지매칭(fuzzy matching)을 사용하였다 [8]. 그림3은 하나의 예를 보여준다.
만약, 현재 수행하고 있는 행위의 개시조건이 현재 수행하고 있는 행위를 수행할 시점에는 만족되었으나 수행 도중에 만족되지 않는다면 어떻게 할 것인가? 그래도 종료조건을 만족하기 위하여 지속적으로 해당 행위를 계속해야 하는가? 하는 것은 어떤 점에 있어서는 모델링 관점일 수도 있으나 보다 실제적인 모의를 위한 시뮬레이션을 위해서는 새로운 행위를 계획하는 것이 옳다. 이런 점에 있어서 우리는 퍼지규칙을 사용하여 해당 행위를 계속할지 아니면 다른 행위를 수행할지를 결정하는 방법을 사용하였다. 예를 들면 “목표확보를 위한 전술적 이동”의 개시조건이 “적이 없고 목표확보를 위한 충분한 아군이 있음”이라는 개시조건으로 이 행위를 개시하고자 결정했을 때는 만족하였었으나 전술적 이동 중 적의 포격으로 아군의 전사자가 많이 발생했을 경우 지속적으로 “전술적 이동”이라는 행위를 하는 것은 불합리할 것이다.

성능/효과

본 논문에서는 워게임에서 가상군의 자율적 행위를 위한 자동계획 기법을 제안하였다. 본 논문에서 제안한 방법은 기존의 자동계획 기법으로 많이 사용되고 있는 계층적 과업 네트워크와 형식적인 면에서 유사하나 기존의 계층적 과업 네트워크 방법이 행위에 대한 효과로 과업을 기술하는데 비하여본 논문에서는 해당 행위의 종료조건을 기술함으로서 가상군과 같은 보다 실제적인 환경에서 더 적합한 장점이 있다. 즉 계층적 과업 네트워크에서는 행위를 수행하면 행위의 효과가 대부분 반드시 일어나는 정형화된 곳에 적합한 반면 본 논문에서 제안한 방법은 이를 포함하면서도 정형화되지 않은 대부분의 실제 문제에 더 적합하다.
제안한 방법을 테스트하기 위하여 청군과 홍군이 대치하고 있는 시나리오에 적용하여 실험하였다. 실험결과 주어진 임무에 대하여 적절히 계획하여 수행하며 상황 변화에 대하여 적절히 대처하는 것을 볼 수 있었다. 이를 통하여 본 논문에서 제안한 방법의 효용성을 확인할 수 있었다.
실험결과 주어진 임무에 대하여 적절히 계획하여 수행하며 상황 변화에 대하여 적절히 대처하는 것을 볼 수 있었다. 이를 통하여 본 논문에서 제안한 방법의 효용성을 확인할 수 있었다. 다만, 보다 이상적인 가상군을 구현하기 위해서는 상황에 따라서 능동적으로 과업을 전환하거나 상황의 변화에 따라서 새로운 해결 방법을 스스로 계획하거나 다른 가상군과 협력하여 과업을 완수하거나 하는 기능이 필요하나 본 연구는 초기단계로 기본적인 자동계획 기법에 초점을 두었으며 차후 연구에서는 이러한 기능을 구현할 예정이다.
제안한 방법을 워게임에 구현하고 간단한 시나리오에 적용해 실험한 결과 설계한 대로 적절히 상황에 따라서 계획하고 대처할 수 있음을 확인하였다. 그러나 본 논문에서 제안한 방법은 계획을 할 당시에 가정한 상황과 현재의 상황이 상당히 달라서 기존의 과업에 있는 대처 방법으로 불충분한 경우 목표를 달성하기 위한 새로운 과업을 계획할 수 있는 목표지향행위계획 기법이 구현되지 않은 상황이다.
본 논문에서 제안한 방법은 기존의 자동계획 기법으로 많이 사용되고 있는 계층적 과업 네트워크와 형식적인 면에서 유사하나 기존의 계층적 과업 네트워크 방법이 행위에 대한 효과로 과업을 기술하는데 비하여본 논문에서는 해당 행위의 종료조건을 기술함으로서 가상군과 같은 보다 실제적인 환경에서 더 적합한 장점이 있다. 즉 계층적 과업 네트워크에서는 행위를 수행하면 행위의 효과가 대부분 반드시 일어나는 정형화된 곳에 적합한 반면 본 논문에서 제안한 방법은 이를 포함하면서도 정형화되지 않은 대부분의 실제 문제에 더 적합하다. 예를 들어 계층적 과업 네트워크에서는 “총을 쏜다”라는 행위의 결과로 “적이 사살된다”라는 행위의 효과를 기술하고 해당 행위가 이루어진 것으로 해석한다.

후속연구

이를 통하여 본 논문에서 제안한 방법의 효용성을 확인할 수 있었다. 다만, 보다 이상적인 가상군을 구현하기 위해서는 상황에 따라서 능동적으로 과업을 전환하거나 상황의 변화에 따라서 새로운 해결 방법을 스스로 계획하거나 다른 가상군과 협력하여 과업을 완수하거나 하는 기능이 필요하나 본 연구는 초기단계로 기본적인 자동계획 기법에 초점을 두었으며 차후 연구에서는 이러한 기능을 구현할 예정이다.
또한 현재는 여러 가상군이 같이 임무를 수행할 경우 필수적인 가상군 사이의 협력과업을 수행하는 방법이 제시되지 않았다. 이러한 보다 자율적인 고도화된 자동계획 기법은 추후 버전에서 구현할 예정이다.

질의응답

핵심어	질문	논문에서 추출한 답변
	워게임은 어떤 도구인가?	워게임은 전장 환경을 모델링해서 다양한 전술, 전략을 모의 및 분석해 볼 수 있는 도구로서 실제 환경에 비하여 적은 비용으로 다양한 실험을 해볼 수 있는 장점이 있어 많은 각광을 받아 왔다 [1,2,3]. 워게임에서 중요한 것은 실제 전장 환경과 유사하게 모의할 수 있도록 각 개체를 적절히 모델링하는것과 효율적인 시뮬레이션을 가능하게 하는 것이다.
	워게임에서 중요한 것은 무엇인가?	워게임은 전장 환경을 모델링해서 다양한 전술, 전략을 모의 및 분석해 볼 수 있는 도구로서 실제 환경에 비하여 적은 비용으로 다양한 실험을 해볼 수 있는 장점이 있어 많은 각광을 받아 왔다 [1,2,3]. 워게임에서 중요한 것은 실제 전장 환경과 유사하게 모의할 수 있도록 각 개체를 적절히 모델링하는것과 효율적인 시뮬레이션을 가능하게 하는 것이다. 워게임 기술이 발전함에 따라서 최근에는 워게임의 모의개체를 직접적으로 통제하는 것에서 나아가 지능화된 개체를 만들어 운영함으로서 모의의 효율성을 높이고 비용을 줄이기 위한 노력들이 진행되고 있다 [4].

참고문헌 (11)

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S. B. Banks, "An Approach to Enhance Human Behavior Modeling for Computer-Generated Actors," in Proceedings of the 4th International SIMTECT Conference, pp. 199-204, 1999. Melbourne, Australia.
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상세보기
K. Erol, "Hierarchical Task Network Planning: Formalization, Analysis, and Implementation," Phd thesis, Department of Computer Science, University ofMaryland, College Park, MD, 1996.
B. Kosko, Neural Networks and Fuzzy Systems. A Dynamical Systems Approach toMachine Intelligence. Prentice-Hall, 1992.
J. Orkin, "Applying Goal-Oriented Action Planning to Games," in AI Game Programming Wisdom 2, pp. 217-228, 2003. Charles River Media.
E. Long, "Enhanced npc behavior using goal oriented action planning," 2007.
Han-ha Yoo, Kyung-eun Cho, and Ky-hyun Um,"A Coop eration Strategy of Multi-agents in Real-Time Dynamic Environments," Korea Game Society, vol. 6, no. 3, pp. 13-22, Sep. 2006.

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표제어: PCR

동의어: Packet Collision Rate

용어 설명 출처 목록 (6)

용어 설명: PCR은 세균 특이성이 있는 primer를 이용하여 적은 수의 세균이 있을지라도 쉽게 검출할 수 있는 유용한 방법이며, 이를 이용하여 구강 내 치면세균막이나 타액에서 직접 세균을 검출할 수 있게 되었다[8].

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