Unity ML-Agents 기반의 목표 추적 인공지능 성능 분석

김덕형; 정현준

doi:10.14801/jkiit.2021.19.12.19

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자료유형: 학술저널

저자정보: 김덕형 (군산대학교) 정현준 (군산대학교)

저널정보: 한국정보기술학회 한국정보기술학회논문지 한국정보기술학회논문지 제19권 제12호(JKIIT, Vol.19, No.12)

발행연도: 2021.12

수록면: 19 - 26 (8page)

DOI: 10.14801/jkiit.2021.19.12.19

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게임에서 NPC(Non-Player Character)들은 각자의 역할에 맞는 인공지능이 적용되어 플레이어와 상호작용하며 플레이어에게 재미를 느끼게 해주는 중요한 요소이다. 게임 인공지능 구현 방법은 다양하며 최근 강화학습이 각광받고 있다. 강화학습은 에이전트가 게임 환경에서 스스로 학습하여 환경에 맞는 인공지능을 구현하는 방법이다. 강화학습을 게임 인공지능 구현에 사용하면 NPC가 취해야 하는 행동을 코드로 구현해야 하는 번거로움도 없고, 인공지능 구현을 목적으로 만들어졌기 때문에 복잡한 인공지능도 구현할 수 있다. 이 논문에서는 강화학습으로 구현된 목표 추적 인공지능의 성능을 분석하고자 게임 제작 플랫폼인 Unity의 ML-Agents를 통해 강화학습으로 목표 추적 인공지능을 구현하고 추가로 기존에 목표 추적 인공지능 구현 방법인 NavMeshAgent로 구현된 목표 추적 인공지능과 성능을 비교한다.

#AI #reinforcement learning #unity #ML-agents #navmeshagent #target tracking AI

참고문헌 (14)

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Yerim Choi / 2016 / Artificial intelligence overview and application examples / ie Magazine 23(2):23~29

Jo Myoung Kang / 2018 / Implementation of 3D game using NPC with articial intelligence / 2018 The Institute of Electronics and Information Engineers Conference :892~893

이면재 / 2014 / FSM 기반의 게임 NPC 인공 지능 평가 / 한국게임학회 논문지 14(5):127~136

Song Gyu Jin / 2017 / Study of artificial intelligence technology in computer games / KSCI Review 25(1):11~19

B. H. Yoo / 2020 / A Survey on Recent Advances in Multi-Agent Reinforcement Learning / Electronics and Telecommunications Trends 35(6):137~149

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