[논문]AI를 적용한 전략 게임에 관한 연구

김제민; 박영택

AI를 적용한 전략 게임에 관한 연구
A Research About Strategy Game that Apply AI 원문보기

김제민 (숭실대학교 컴퓨터학과) , 박영택 (숭실대학교 컴퓨터학과)

요즘 사람들이 많이 즐기는 전략 게임은 전략 시뮬레이션이라는 말이 무색할 정도로 장르가 가지는 특성 을 이행하지 못하고 있다. 그래서 게이머들은 별다른 전략 없이 쉽게 컴퓨터를 상대로 쉽게 게임을 승리 할 수 있게 됐다. 이것은 게임의 재미를 크게 반감시키는 한 요인이 된다. 전략 게임의 컴퓨터 플레이어에게 상황 판단과 학습 능력을 갖게 하면, 게이머가 보다 재미있게 컴퓨터와 대전을 할 수 있다. 본 논문에서는 인공지능을 가지는 컴퓨터 플레이어에 사용될 Default 추론 엔진과 컴퓨터 플레이어의 작전과 행동을 결정하기 위한 action & strategy generator 시스템을 연구한다. Default 추론 엔진은 귀납적 학습방법을 통 해서 컴퓨터 플레이어가 추론 및 학습을 할 수 있는 정보를 생성하게 된다. 이렇게 생성된 정보를 바탕으로 컴퓨터 캐릭터의 행동과 전략을 결정한다. 이에 본 논문에서는 전략 게임에 인공 지능으로 machine leaning 기법 중의 하나인 decision Tree 틀 사용하였다. decision Tree를 적용하여 기존 컴퓨터 플레이어의 행위와 어떻게 다른지 차별성을 밝혀내고, 컴퓨터 플레이어가 향상된 전략을 구사할 수 있게 하는 것이 주된 목표다.

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

문제 정의

본 연구에서는 전략 게임에서 컴퓨터 플레이어의 캐릭터가 현재의 state 를 바탕으로, strategy 를 생성하는 action & strategy system 을 연구 하였다. action & strategy system 은 캐릭터가 strategy 를 구사하기 위해 필요한 정보를 학습할 수 있는 구조를 가지며, 캐릭터가 stra-tegy 를 추론할 수 있게 하기 위해서 scene modeler, default inference engine, decision Tree learning engine 시스템과 생성된 strategy 를 저장하는 Knowledge Base 를 가진 다.

제안 방법

보았다. Strategy 를 생성하는데 중요한 Decision tree 는 가장 많이 사용되는 알고리즘 중의 하나인 c 4.5 를 사용 하였으며, 반복 진행된 가상 시나리오를 통해 추출된 data-example 들을 c4.5에 구동시켜서 그 결과를 바탕으로 컴퓨터 플레이어의 strategy 구사 능력을 실험 해보았다.
java swing 사용하여 , action & strategy generation 시스템을 적용한 데모 게임을 제작하여 가상 시나리오를 진행시켜 보았다. Strategy 를 생성하는데 중요한 Decision tree 는 가장 많이 사용되는 알고리즘 중의 하나인 c 4.
5 알고리즘을 통해 반복 학습한다. 그 결과, 자신 보다 강한 게이머의 캐릭터가 접근하면 뒤로 후퇴하거나, 아군 캐릭터가 있는 곳으로 후퇴하는 strategy 를 구사하였다.
다음은 게이머의 캐릭터가 주변에 동료 캐릭터를 매복시킨 후 컴퓨터 플레이어의 캐릭터를 유인해 봤을 경우를 실험해 보았다. 기존 전략게임에서 컴퓨터 플레이어의 캐릭터는 게이머의 캐릭터가 자신의 일정시야 안에 들어오면 무조건 접근을 시도하였다.
먼저 에너지가 높은 게이머의 캐릭터를 상대적으로 약한 컴퓨터 플레이어의 캐릭터에 접근 시켰을 경우를 실험해 보았다. 먼저 파랜드 택틱스와 팬저 제너럴 같은 기존 게임 (decision tree 와 같은 인공지능 기법이 도입되지 않은 게임)에서 컴퓨터 플레이어의 캐릭터는 게이머의 캐릭터가 자신의 일정 시야 안에 들어오면 무조건 다가가서 전투를 벌인다.
본 논문이 제안하는 action & strategy generator 시스템은 state, action, strategy, result 로 표电된다. 이 네 가지 key word 는 action & strategy generator 시스템을 이해하는 핵심 단어다.
경우 일단, .접근을 시도하다가 게이머의 캐릭터가 자신의 아군 캐릭터들이 배치되어 있는 곳으로 유인하려고 하면 컴퓨터 플레이어의 캐릭터는 더 이상 게이머의 캐릭터가 있는 곳으로 이동을 하지 않는 strategy 를 구사 하였다..

이론/모형

또 maxis 사는 2000년도에 출시한 심즈에 supervised learning 기법을 이용하여 게임 속에 등장하는 심즈 캐릭터에게 기존의 성장시뮬레이션 게임에서 볼 수 없었던 인공지능 시스템을 적용하였다. 게임 속의 심즈 캐릭터는 적용된 인공지능 시스템을 바탕으로 게이머의 행위를 보고 배울 수 있다.
본 논문에서는 decision tree 를 구현하기 위해 가장 많이 쓰는 알고리즘 중에 하나인 <45를 사용하였다.

성능/효과

제작된 데모 게임 시스템은 기존의 전략 게임에서 부족했던 컴퓨터 플레이어의 캐릭터가 전략을 구사하는 부분을 보완하였다. 즉, 기존 게임에서 보여 주었던 컴퓨터 플레이어 캐릭터의 단순한 행동 (적 캐릭터가 자신의 시야에 들어오면, 무조건 적 캐릭터에게 이동하여 전투를 벌이는 것)을 action & strategy system 에서 생성된 strategy 를 이용하여 보다 다양한 action (뒤로 후퇴, 아군 캐릭터가 있는 장소로 후퇴, 잠시 멈춤, 적절한 타이밍의 아군 캐릭터 치료) 을 보여 줄 수 있도록 보완 되었다.
부분을 보완하였다. 즉, 기존 게임에서 보여 주었던 컴퓨터 플레이어 캐릭터의 단순한 행동 (적 캐릭터가 자신의 시야에 들어오면, 무조건 적 캐릭터에게 이동하여 전투를 벌이는 것)을 action & strategy system 에서 생성된 strategy 를 이용하여 보다 다양한 action (뒤로 후퇴, 아군 캐릭터가 있는 장소로 후퇴, 잠시 멈춤, 적절한 타이밍의 아군 캐릭터 치료) 을 보여 줄 수 있도록 보완 되었다.

후속연구

본 논문이 제안하는 action & strategy generator 시스템을 이해하기 위해서는 non-monotonic reasoning 중의 하나인 디폴트 추론과 귀납적 추론의 기반한 학습 중에 supervised learning 기 법 인 decision tree 을 잘 이해하여 야 한다, 또한 action & strategy generator 시스템올 적용할 strategy game 에 대해 역시 알아둘 필요가 있다.

내보내기 구분	파일저장 인쇄 메일전송
구성항목	기본정보 상세정보 관리번호, 논문명, 저널/프로시딩명, 저자 , 발행년, 권, 호, 시작페이지, 끝페이지, 발행기관 관리번호, 논문명, 대등논문명, 저자 , 저널/프로시딩명, 발행기관, 발행년, 발행언어, 권, 호, 시작페이지, 끝페이지, ISBN, ISSN, 주제분야, 키워드, 초록(한글), 초록(영문), 저자(소속기관)
저장형식	Text(ASCII format) Excel format RefWorks Direct Export RIS format (for Reference Manager, ProCite, EndNote), Scholar's Aids, Mendeley
메일정보	받는사람 (필수) @ 보내는사람 (선택) @ 제목 내용 KISTI 검색결과 이메일 서비스
안내	총 건의 자료가 검색되었습니다. 다운받으실 자료의 인덱스를 입력하세요. (1-10,000) 검색결과의 순서대로 최대 10,000건 까지 다운로드가 가능합니다. 데이타가 많을 경우 속도가 느려질 수 있습니다.(최대 2~3분 소요) 다운로드 파일은 UTF-8 형태로 저장됩니다. 파일의 내용이 제대로 보이지 않을실 때는 웹브라우저 상단의 보기 -> 인코딩 -> 자동선택 여부를 확인하십시오. ~ Text(ASCII format) Excel format

연합인증

AI를 적용한 전략 게임에 관한 연구
A Research About Strategy Game that Apply AI 원문보기

초록
AI-Helper

AI 본문요약
AI-Helper

문제 정의

제안 방법

이론/모형

성능/효과

후속연구

이 논문을 인용한 문헌

관련 콘텐츠

원문 보기

이 논문과 함께 이용한 콘텐츠

AI-Helper ※ AI-Helper는 오픈소스 모델을 사용합니다.

선택된 텍스트

연합인증

AI를 적용한 전략 게임에 관한 연구 A Research About Strategy Game that Apply AI 원문보기

초록 용어보기논문에서 용어와 풀이말을 자동 추출한 결과로, 시범 서비스 중입니다. AI-Helper

AI 본문요약 엑셀 다운로드 AI-Helper

문제 정의

제안 방법

이론/모형

성능/효과

후속연구

이 논문을 인용한 문헌

관련 콘텐츠

원문 보기

이 논문과 함께 이용한 콘텐츠

AI-Helper ※ AI-Helper는 오픈소스 모델을 사용합니다.

선택된 텍스트

AI를 적용한 전략 게임에 관한 연구
A Research About Strategy Game that Apply AI 원문보기

초록
AI-Helper

AI 본문요약
AI-Helper