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전략 게임 인공지능을 위한 유닛(unit) 상성 정보를 고려한 영향력 분포도(influence map)
An Enhanced Influence Map with Unit Intransitive Relationship for A.I. of Stratrgy Games 원문보기

한국지능시스템학회 2007년도 추계학술대회 학술발표 논문집, 2007 Nov. 02, 2007년, pp.49 - 52  

박진홍 (성균관대학교 정보통신공학부) ,  박교현 (성균관대학교 정보통신공학부) ,  윤태복 (성균관대학교 정보통신공학부) ,  이지형 (성균관대학교 정보통신공학부)

초록
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전략 게임은 여러 종류의 유닛 (Unit)이 존재한다. 각각의 유닛은 특정 유닛에 대해 강한 면모를 보이기도 하고, 또 다른 종류의 유닛에게는 약한 면모를 가지고 있다. 이를 유닛간의 상성이라고 한다. 상성은 전략적 선택을 하는데 기반이 되고, 심리전을 유발하여 보다 게임에 몰입할 수 있게 해준다. 게임 인공지능이 상성을 고려하도록 하기 위해 각각의 유닛 간에 수치화된 상성 정보가 필요하다. 그리고 생성된 수치 자료를 토대로 유닛의 행동방법을 결정할 인공 지능도 필요하게 된다. 다음 행동 및 이동을 위해 주로 사용되는 방법은 영향력 분포도(influence map)이다. 영향력 분포도는 자신과 상대방의 세력을 수치적으로 파악하는 것이다. 하지만 일반적인 형태의 영향력 분포도로는 각 유닛간의 상성을 표현하기 힘들다. 따라서 본 논문에서는 영향력 분포도를 상성에 맞게 보정할 수 있는 방법을 제시하여 인공지능이 지능적인 행동을 하도록 돕는 방법을 제안한다. 이를 길 찾기 문제에 적용하여 전략적 이동경로를 선택하는 방법을 제시하였다.

AI 본문요약
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문제 정의

  • 만들어 줄 수가 있다. 간단한 예로 보병은 공병에게 이기며, 공병은 탱크에게 이기며 다시 탱크는 보병에게 이기는 상성관계를 가지고 있는 게임을 생각해보자. 이기는 경우를 1점으로 하고 비기는 경우는 0점, 지는 경우는 -1 점이라고 한다.
  • 본 논문에서는 게임 인공지능에게 유닛 간의 상성을 수치화한 상성점수 테이블을 제공하였다. 또한 영향력 분포도를 유닛의 상성점수 테이블에 따라 보정하여 전략적 길 찾기 방법을 제안하였다.
  • 본 논문에서는 유닛의 상성에 맞게 영향력 분포도의 수치(점수)를 보정하는 방법을 제시한다. 그리고 영향력 분포도의 대표적인 사용 방법이라고 할 수 있는 전략적인 길찾기 문제에 응용하였다.
  • 상성점수 테이블을 이용하여 영향력 분포도를 보정하는 것이 실제로 효용성을 가지고 있는지 검증하기 위해서 간단한 실험을 하였다. 상성 점수 테이블을 만들기 위해 유명한 게임인 스타크래프트의 경우를 가져왔다.
  • 전략게임은 많은 유닛이 존재하고 단순히 이기고 지는 판정으로 끝나지 않기 때문에 이와 같이 단순한 형태로 표현 할 수가 없다. 조금 더 복잡한 예시로 A, B의 공격형태와 X, Y 의 방어형태가 조합되어 4가지로 유닛을 분류하면서, 단순히 지고이기는 것이 아니라 상대하는 유닛에 따라 얻는 점수가 다르면서 또한 상대방에게 자신의 점수를 빼앗겨야 하는 경우가 있다고 하자. A, B는 공격 형태이며 X, Y 는 방어 형태라고 정하겠다.

가설 설정

  • AX로 분류되는 유닛이。=50의 점수를 가지면서 a = 10 의 수치로 감쇠하는 적 영향력 분포도가 있다고 가정하자. 기준이 되는 아군 유닛이 BX로 분류된다면 AX와의 상성 점수 테이블이 -0.
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