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멀티센서를 인지하는 다중 가상 캐릭터의 학습 공유시스템에 관한 연구
A Study for Public Learning System for Multiple Virtual Character
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지금까지의 NPC 게임캐릭터는 단순한 대전 동작과 길 찾기 알고리즘 정도의 인공지능 정도로 게임 내에서 주인공 캐릭터와 대적하는 기능을 가지고 있다. 게임을 플레이 하면서 유저들이 좀 더 재미있고 긴장감 넘치는 게임을 할 수 있도록 인간과 같은 사고와 능력 그리고 감정을 가진 NPC 캐릭터를 위한 인공지능 엔진이 연구되고 있다. 이 논문에서는 다중지각 능력과 스스로 자율학습이 가능한 게임캐릭터가 상대방의 동작을 모방하는 학습을 통해 주인공과 같은 유연한 동작을 하게 되고 상대 캐릭터의 동작에 따라 반응하는 감정을 토대로 다른 장소에서 다른 캐릭터를 만났을 때 이전에 학습한 동작이나 감정을 합성한 알고리즘을 바탕으로 반응하게 한다. 특히 이 논문에서는 계속적인 온라인 게임 환경에서 인공지능 캐릭터의 학습을 효율적으로 할 수 있으며 온라인 게임에서의 방대한 인공지능 캐릭터의 데이터를 줄이기 위한 방법으로 학습 공유시스템을 제안한다. 본 논문에서 제시한 방법을 이용하여 같은 구조를 가진 여러 에이전트들이 동시에 학습을 진행하고 또한 그렇게 습득한 지식을 공유할 수 있다면 더욱 신속하고 정확한 에이전트 학습이 이루어 질 수 있다.
참고문헌 (6)
- Xiaoyuan Tu, "Artificial fishes: physics, locomotion, perception, behavior", Proceedings of the 21st annual conference on Computer graphics and interactive techniques, pp.43~50 (1994)
- Bruce Blumberg, "Integrated learning for interactive synthetic characters", ACM Transactions on Graphics (TOG), Proceedings of the 29th annual conference on Computer graphics and interactive techniques SIGGRAPH '02, 21(3) (2002)
- Buchsbaum, B. Blumberg, "Artificial intelligence for animation: Imitation as a first step to social learning in synthetic characters: a graph-based approach D", Proceedings of the 2005 ACM SIGGRAPH, 2005, ~
- Okan Arikan, "Interactive motion generation from examples", Proceedings of the 29th annual conference on Computer graphics and interactive techniques (2002)
- Lucas Kovar, "Motion Graphs", Institute for Creative Technologies, ~
- Jernej Barbi, "Segmenting Motion Capture Data into Distinct Behaviors", Computer Science Department, ~
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