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논문 상세정보

유전 알고리즘을 활용한 게임 캐릭터 능력치 생성 방식

A Game Character's Ability Value Generation Method using Genetic Algorithm

초록
용어

논문에서 용어와 풀이말을 자동 추출한 결과로,
시범 서비스 중입니다.

게임 캐릭터의 성장은 능력 수치의 가감으로 표현되는데, 이때 능력 요소는 게임에 따라 다양하게 정의되고, 사용된다. 본 논문에서는 캐릭터의 능력 요소가 어떻게 정의되고 사용되는지 알아보고, 캐릭터의 생성할 때, 능력 수치를 부여하는 방식에 대해 제안하고자 한다. 본 방식은 캐릭터의 성장을 시간이라는 요소와 연결하여 시간의 변화에 맞추어 캐릭터가 적합한 능력 수치를 가지고 생성되도록 유전 알고리즘을 활용하여 디자인한다. 시간의 변화에 맞춘 실험을 통해 제안한 방식의 유효성을 검증한다.

Abstract

The growth of a game character is represented by the addition and subtraction of the status value. The status factors are variously defined and used depending on the kind of games. In this paper, we propose how character 's status elements are defined and used. We also propose a method for assigning a status value when generating a character considering growth. This method is designed using genetic algorithms to link the growth of a character with an element of time and to generate a character with the appropriate status value according to the change of time. The proposed method is verified through experiments based on time variation.

본문요약 

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

문제 정의
  • 본 실험은 캐릭터 베이스 설정 단계의 “Times” 요소에 해당하는 “Age”를 기준으로 22세, 28세, 34세의 3종류 캐릭터 생성을 목표로 진행된다.

    본 실험은 캐릭터 베이스 설정 단계의 “Times” 요소에 해당하는 “Age”를 기준으로 22세, 28세, 34세의 3종류 캐릭터 생성을 목표로 진행된다.

  • 본 연구에서는 게임 캐릭터의 성장에 따라 능력치의 변화가 생기고, 이런 변화가 캐릭터의 수치적인 특징을 표현하는 점을 기반으로 게임이 가진 캐릭터 데이터베이스를 이용해 유전 알고리즘을 활용한 게임 캐릭터의 능력치 생성 방식을 제안하고자 한다.

    본 연구에서는 게임 캐릭터의 성장에 따라 능력치의 변화가 생기고, 이런 변화가 캐릭터의 수치적인 특징을 표현하는 점을 기반으로 게임이 가진 캐릭터 데이터베이스를 이용해 유전 알고리즘을 활용한 게임 캐릭터의 능력치 생성 방식을 제안하고자 한다.

  • 본 연구에서는 캐릭터 데이터베이스 기반으로 유전 알고리즘을 활용하여 캐릭터의 능력치를 생성하는 C.A.G(Character Ability Generation) 방식을 제안한다.

    본 연구에서는 캐릭터 데이터베이스 기반으로 유전 알고리즘을 활용하여 캐릭터의 능력치를 생성하는 C.A.G(Character Ability Generation) 방식을 제안한다.

  • 이를 통해 후보 집단 캐릭터들과 C.A.G 방식을 통해 생성된 자식 캐릭터들의 Basic Ability 수치와 Overall Ability 수치를 비교해 캐릭터들의 능력 수치 간의 유사성과 차이점을 통한 캐릭터의 수치적 특징 형성에 대해 알아본다.

    G 방식을 통해 생성된 자식 캐릭터들 중 10명을 임의로 추출하여(B) 아래와 같이 실험결과를 정리하였다. 이를 통해 후보 집단 캐릭터들과 C.A.G 방식을 통해 생성된 자식 캐릭터들의 Basic Ability 수치와 Overall Ability 수치를 비교해 캐릭터들의 능력 수치 간의 유사성과 차이점을 통한 캐릭터의 수치적 특징 형성에 대해 알아본다.

가설 설정
  • 가정한 게임에서 주력(Pace) Basic Ability의 최대 수치는 20인데 선수 A는 ‘Physical Condition’ 설정에 따라 주력 수치의 최대값이 20이 아닌 18로 설정하는 것을 말한다.

    가정한 게임에서 주력(Pace) Basic Ability의 최대 수치는 20인데 선수 A는 ‘Physical Condition’ 설정에 따라 주력 수치의 최대값이 20이 아닌 18로 설정하는 것을 말한다.

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질의응답 

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핵심어 질문 논문에서 추출한 답변
Basic Ability
Basic Ability는 무엇인가?
능력의 특별한 조합이나 연산없이 순수하게 숫자로 부여된 능력치

Basic Ability는 능력의 특별한 조합이나 연산없이 순수하게 숫자로 부여된 능력치를 말한다. 주로 절대적인 값으로 표현해야 하는 능력에서 많이 사용하는데 스포츠 게임이나 시뮬레이션 게임에서 많이 사용한다.

Derived Ability
Derived Ability는 어디에 사용되는가?
다른 대상과의 상대적인 강함이나 약함을 수치로 표현할 때 많이 사용하고, 주로 RPG나 액션, 전략 시뮬레이션같이 전투나 결투 등 요소가 두드러진 게임 장르에서 사용한다

Derived Ability는 Basic Ability나 Derived Ability의 특정 조합이나 연산, 다른 캐릭터와의 능력 비교 등의 방식을 통해 계산된 수치를 표현하는 방식이다. 다른 대상과의 상대적인 강함이나 약함을 수치로 표현할 때 많이 사용하고, 주로 RPG나 액션, 전략 시뮬레이션같이 전투나 결투 등 요소가 두드러진 게임 장르에서 사용한다. 예를 들어 RPG나 전략 시뮬레이션 게임 속 캐릭터의 공격력(Attack), 방어력(Defence), 피해량(Damage) 등의 능력치들은 다른 능력 수치들의 계산된 수치로 표현된다.

캐릭터의 능력치
기존의 게임에서 캐릭터의 능력치는 어떻게 표현되는가?
어트리뷰트(Attribute), 어빌리티(Ability), 스테이터스(Status) 등의 용어로 표현

기존의 게임에서 캐릭터의 능력치는 어트리뷰트(Attribute), 어빌리티(Ability), 스테이터스(Status) 등의 용어로 표현하였다[8]. 하지만 이런 캐릭터의 능력치 표현은 능력치를 계산하고, 표현하는 방식의 차이가 있음에도 불구하고, 지금까지 구분하지 않고, 혼용하여 사용했으므로 방식의 차이에 따라 명확하게 구분이 필요하다.

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저자의 다른 논문

참고문헌 (12)

  1. 1. Morton D. Davis, "Game Theory: A Nontechnical Introduction", Dover Publications, July, 1997 
  2. 2. Rollings, A. & Adams, E. "Game Design. Indianapolis: New Rider", NRG, 2003 
  3. 3. Yong-Woo Shin, "Control of Intelligent Characters using Reinforcement Learning", Journal of Korean Society for Internet Information, Vol 8, No. 5, pp.91-97, 2007 
  4. 4. D. Fu, Y. Houlette, S. Henke, "Putting AI in Entertainment: An AI Authoring Tool for Simulation and Games", IEEE Intelligent and Systems, Vol 17, No. 4, pp.81-84, 2002 
  5. 5. Myun-Sub Lee, "Performance Evaluation of Intelligent Characters for Fighting Action Games Using Genetic Algorithms", Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea, Vol 41, No. 4, pp.119-128, 2004. 
  6. 6. Sinku Lee, Minsu Kang, Sangjin Lee, "Game Character Growing System using Player Type Analysis based on Petri-net", Journal of Korea Game Society, Vol 15, No. 6, pp.131-140, 2015 
  7. 7. Jun He, Jae-Woong Kim, "A Design Method of Game Monster Battle using AI for Genetics", Journal of Korea Knowledge Information Technology Society, Vol 7, No. 2, pp.85-91, 2012 
  8. 8. 손형률, "게임 밸런스 이야기", Hanbit Media, 2014 
  9. 9. Diablo3, https://kr.diablo3.com/ko/game/guide/gameplay/fundamentals#core-controls 
  10. 10. Hae-Sun No, Dae-Woong Rhee, "A Study on The Game Character Creation Using Genetic Algorithm in Football Simulation Game", Journal of Korea Game Society, Vol 17, No. 6, pp.129-138, 2017 
  11. 11. Byun-Ro Moon, "Easy Learning Algorithm: An Evolutionary Approach", HanbitMedia, 2008. 
  12. 12. Thang Nguyen Bui and Byung Ro Moon, "On multi-dimensional encoding/crossover", International Conference on Genetic Algorithms, pp.49-56, 1995. 

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