FSM 활용한 NPC 캐릭터 동작 향상을 위한 연구
A Study for Motion Enhancement of Non-Player Character using FSM
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초록
게임에서의 인공지능은 등장 캐릭터의 지능적인 행동을 구현함으로써 게이머가 조작하지 않는 NPC(Non-Player Character)들의 움직임을 자연스럽게 제어하거나 게이머의 상대 역할 또는 보조자 역할을 한다. 뿐만 아니라 애니메이션의 동작을 제어할 수도 있으며 캐릭터가 목적지까지 갈 수 있는 최적의 이동경로를 찾아주기도 한다. 게임에서의 인공지능을 구현하기 위해서는 한 두가지 방법만을 사용하기보다는 게임의 수준이나 장르에 따라 몇가지 방법을 조합하여 구현하는 것이 일반적이다. 현재 출시되어 상용화 된 RPG 게임에는 인간과 거의 흡사한 모션들이 많은데 이 모든 모션들은 모션 캡처를 통해 얻은 데이터들이어서 용량도 무척 크고 특히 이러한 자연스러운 모션은 플레이어 캐릭터에 국한되어 있다. 따라서 게임플레이 할 때 상대적으로 비중이 작은 NPC의 모션은 무척 단순하고 부자연스럽다. 본 논문에서는 NPC가 플레이어캐릭터의 모션을 학습할 수 있는 알고리즘을 제시하고 연구하였다.
Abstract
NPC character is one of the most promising research field in the 21th century. We will use NPC character in many field such as game, Movie, entertainment, medical, etc.Motion and Learing are very important part to implement NPC character. In this paper we, implement intelligent virtual character based on motion learning which interacts the other NPC character.
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