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계획 기반 NPC의자율적인 학습능력에 대한 동향 분석
A Study for Autonomous Learning capacity for plan-based NPC
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초록
가상 환경 또는 실세계에서 지능적인 NPC를 위한 연구가 하드웨어나 소프트웨어 분야에서 활발히 진행되고 있다. 하드웨어 분야로는 로봇 시스템이 주를 이루고 있으며, 이는 물리적인 제약점과 노이즈의 문제 해결에 초점을 맞추고 있다는 점에서 단순 소프트웨어 분야와는 차이점이 있다. 그러나 공통적인 목표는 사람과 같은 환경에서 사람과 같이 행동하는 지능형 NPC 기술 개발이다. 본 논문은 최근 기존 연구 중에서 소프트웨어 분야와 아키텍쳐 설계를 통해 지능적인 NPC를 연구한 사례를 중점으로 조사한다. 사람과 같은 행동 결정을 유도하는 NPC에는 신경망, 유전자 알고리즘, 사례기반 추론, 학습과 같은 여러 분야에 연구가 진행되고 있다. 다양한 인공지능 알고리즘 중에서 현재 환경과 자신의 상태를 고려하여 가장 적합한 행동 결정을 유도하는 계획 기법을 기반으로 하는 연구를 조사한다. 이러한 연구는 기존의 실세계의 로봇 시스템, 가상 환경, 가상 시뮬레이션 그리고 게임의 여러 캐릭터 위주의 장르에서도 활용범위를 넓힐 수 있다.
참고문헌 (11)
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