게임 NPC를 위한 신경망 기반의이동 인공지능 알고리즘

Abstract

본 논문은 게임에서 신경망기반으로 지능캐릭터에게 학습을 통한 상황판단을 하는 이동 인공지능을 제안하였다. 신경망은 게임 규칙과 문제해결 방법을 정의한 알고리즘을 통한 입, 출력값을 이용하여 지도 학습된다. 지도 학습된 지능캐릭터는 변화하는 주변 환경을 인지 할 수 있고, 적절한 행동을 하게 된다. 본 논문에서는 신경망을 이용한 이동 인공지능을 점진적으로 설계하였고, 성능 실험을 위하여 간단한 게임을 구현하였다. 이 게임은 일정한 2차원 공간에 목표, 캐릭터, 장애물이 존재하며 캐릭터는 목표 지점으로 장애물을 회피하여 이동해야한다. 이동 인공지능은 실험마다 정의한 알고리즘을 통해 규칙과 몇 가지 문제해결법을 학습하여 변화하는 환경에서 목표를 완수 할 수 있다. 정의한 알고리즘과 신경망은 입출력 구조가 동일하게 설계하였다. 실험 결과, 제안한 이동 인공지능은 주변 상황을 인지하여 이동을 수행하고 목표를 완수할 수 있음을 보였다. 이동 인공지능은 복잡한 구조에 게임도 학습 알고리즘을 정의하여 학습하면 신경망은 변화한 환경에서도 적절한 결과를 보여 줄 수 있을 것이다. 앞으로 신경망을 이용하여 목표를 수행하면서 행하여진 결과를 통해 스스로 학습을 하여 진화하고, 여러 캐릭터간 상호능동적인 군집 행동을 할 수 있는 연구가 필요하다.