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게임 엔진 행동 트리 제안

A Proposal on Game Engine Behavior Tree

디지털융복합연구 = Journal of digital convergence, v.14 no.8, 2016년, pp.415 - 421  

이면재 (백석대학교 정보통신학부)

초록
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행동 트리는 인공지능의 행동을 표현하는 트리로 FSM(Finite State Machine)보다 상태 전이가 용이하고 행동의 진행을 쉽게 알 수 있는 특징을 갖고 있다. 때문에 최근 FSM보다 널리 쓰이고 있는 추세이다. 본 논문은 이러한 배경에서 게임 엔진의 행동 트리의 장단점을 분석하고 이를 바탕으로 개선된 행동 트리를 제안하기 위한 것이다. 이를 위해 본 논문에서는 첫째, 유니티 엔진과 언리얼 엔진의 행동 트리 구조와 노드들의 역할을 먼저 살펴본다. 둘째, 살펴본 행동 트리의 구조와 노드들을 바탕으로 장점과 단점을 논한다. 셋째, 이 행동 트리들의 단점인 트리의 깊이와 실행 노드 검색 시간을 개선한 행동 트리를 제안한다. 본 논문은 추후 행동 트리를 사용해 게임 개발을 하려는 개발자들에게 도움을 줄 수 있다.

Abstract AI-Helper 아이콘AI-Helper

A behavior tree is to express the behavior of artificial intelligence. The behavior tree has a characteristic that is easy to change state transitions than FSM(Finite State Machine), see the progress of the action. For these reasons, the behavior tree is widely used in more than FSM. This paper is t...

주제어

AI 본문요약
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문제 정의

  • 본 논문에서는 이 두 엔진의 장점, 언리얼 엔진의 데코 레이터 노드와 유니티 엔진의 우선순위 셀렉터 노드가 포함된 행동 트리를 제안하고 이에 대한 우수성을 보여주기 위한 연구이다.
  • 본 논문은 상용 게임 엔진에서 사용하고 있는 행동 트리의 구성 요소와 해당 행동 트리의 장단점을 비교 분석하고. 이들의 장점을 조합한 행동 트리를 제안하는 것을 목표로 하고 있다.
  • 본 연구에서는 상용 엔진인 유니티 엔진과 언리얼 엔진의 행동 트리의 구성 요소를 살펴보고 이 구성 요소들을 중심으로 장단점을 비교 분석하고 이를 개선한 행동 트리를 제안하였다.
  • 본 절에서는 두 가지 엔진으로 만든 동일한 행동에 대한 행동 트리를 예시로 장점과 단점에 대해 기술한다.
  • 본 논문은 상용 게임 엔진에서 사용하고 있는 행동 트리의 구성 요소와 해당 행동 트리의 장단점을 비교 분석하고. 이들의 장점을 조합한 행동 트리를 제안하는 것을 목표로 하고 있다.
  • 추후에는 각각의 단점들을 보완할 수 있는 방법뿐만 아니라, 보다 좋은 기능을 가진 노드들을 제안하여 게임 엔진의 행동 트리에 이바지될 수 있게 하는 것이 이 연구의 최종 목표이다.
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질의응답

핵심어 질문 논문에서 추출한 답변
행동 트리는 무엇인가? 행동 트리는 캐릭터 행동에 대한 AI를 트리로 정의하는 방법으로 캐릭터 행동에 대한 조건과 인과 관계, 우선 순위 등에 해당하는 노드들을 연결함으로써 완성된다. [Table 1]은 유니티 엔진과 언리얼 엔진의 행동 트리에서 제공하는 노드들을 보여준다.
인공지능 설계에 사용되는 방법은 무엇인가? RPG의 경우 스토리 진행에 도움을 주는 게임내의 캐릭터들이나 초보자들을 안내해 주는 NPC, 격투게임에서는 직접 플레이어의 상대가 되는 캐릭터들이 이에 포함된다. 인공지능 설계는 규칙 기반 시스템(RBS), Planning, 유한 상태 기계(FSM), 동물의 행동패턴[2] 등 다양한 방법이 사용 된다[1]. 인공지능은 군중 시뮬레이션[3], 컴퓨터 통신[4], 생활환경[5], 지능형 캐릭터 구현[6,7], 지능형 교육 시스템[8], 지능형 침입탐지 시스템[9],얼굴인식[10], 상태 기계[17], 군중 시뮬레이션[18], 네트워크[19]등에 사용된다.
FSM의 문제점은 무엇인가? 이중 FSM은 현재 가장 많이 사용되는 기법으로, 유한한 여러 개의 상태(행동)들을 정의하고, 상태들 사이의 인과 관계를 그래프로 표현한다. 상태의 구성과 전이에 대한 이해가 쉽지만, 상태와 전이가 많아질수록 관리가 어려워진다는 문제점이 있다[2]. [Fig.
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참고문헌 (19)

  1. Lee ManJae, “Artfical Intelligence in Game,” Journal of KIPS, Vol. 9, No. 3, pp. 69-76, 2002. 

  2. MuounJae Lee, "Implementation of NPC Artificial Intelligence Using Agonistic Behavior of Animals," Journal of Digital Convergence, Vol. 12, No. 1, 2014. 

  3. Yong-Gwan Kim, "Study on the Principle of Crowd Simulation Applying Artificial Intelligence," The Korean Journal of Animation, Vol. 5, No. 3, 2009. 

  4. YoungIm Cho, "A Study on Application of Artificial Intelligence in Computer Networks," PYONGTAEK REVIEW, Vol. 11, 1998. 

  5. Mee Kyung Nam, "A Study on Present Condition of Development and Market of Artificial Intelligence Robot In and Out of Country," Journal of KSDC, Vol. 16, No. 2, 2010. 

  6. Byeong Heon Cho, Sung Hoon Jung, et.al, "Artificial Intelligence : An Implementation of Intelligent Game Characters using Neural Networks", The KIPS Transactions : Part B., Vol. 11, No. 7, 2004. 

  7. Myun Sub Lee, Byeong Heon Cho, et.al, "An Intelligent Characters for Fighting Action Games Using Genetic Algorithms," The KIPS Transactions : Part B, Vol. 12, No. 3, 2005. 

  8. Yong Beom Kim, Yung Sik Kim, "Artificial Intelligence : Development of a Adaptive Knowledge Base Object Model for Intelligent Tutoring System," The KIPS Transactions : Part B, Vol. 14, No3. 2006. 

  9. Hyeon-Uk Le, Ji-Hun Kim, Hyunchul Ahn, "An Integrated Model based on Genetic Algorithms for Implementing Cost-Effective Intelligent Intrusion Detection Systems," Journal of Kiiss, Vol. 18, No. 1, 2012. 

  10. Kyungul Bae, "Implementation and Design of Artificial Intelligence Face Recognition in Distributed Environment," Journal of Kiiss, Vol. 10, No. 1, 2004.6. 

  11. Aung Situ, Cliford Peters, "Unity game AI programming to implement a variety of artificial intelligence technology to Unity," Acon press, 2015. 

  12. MyounJae Lee, Implementation of NPC Artificial Intelligence Using Agonistic Behavior of Animals, Journal of Digital Policy Society, Vol. 15, No. 1, pp. 555-561, 2014. 

  13. MyounJae Lee, "An Artificial Intelligence Evaluation on FSM-Based Game NPC, Journal of KCGS, vol.14, No. 5, pp. 127-136, 2014. 

  14. https://docs.unrealengine.com/latest/KOR/Engine/AI/BehaviorTrees/NodeReference/index.html 

  15. http://www.slideshare.net/yonghakim900/2009-ndc 

  16. http://betanews.heraldcorp.com/article/631183 

  17. JinSeok Seo, “HSM(Hierarchical State Machine) based LOD AI for Computer Games,” Journal of Digital Policy Society, Vol. 14, No. 2, pp. 143-169, 2013. 

  18. SunJun Yoo, “A Study on Types and Limitations of Control Systems in Computer Game Artificial Intelligence,” Journal of Digital Policy Society, Vol. 7, No. 1, pp. 35-40, 2006. 

  19. KI-Dom Lee, “A Exploration of Neural Network Development Methodologies,” Journal of Digital Policy Society, Vol. 9, No. 4, pp. 91-101, 2011. 

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