지능형 게임 에이전트를 위한 관찰학습 알고리즘의 설계 및 구현

• 영문명: Design and Implementation of Observation Learning Algorithm For Intelligent Game Agent
• 발행기관: 한국컴퓨터게임학회
• 저자명: 권용철(Yong Chul Kwon) 이원형(Won Hyung Lee) 박상용(Sang Rong Park)
• 간행물 정보: 『한국컴퓨터게임학회논문지』제22호, 193~200쪽, 전체 8쪽
• 주제분류: 공학 > 컴퓨터학
• 파일형태: PDF
• 발행일자: 2010.09.30

국문 초록

최근 개발자와 사용자 사이에서 게임의 인공지능에 대한 관심이 늘어나고 있다. 그래픽과 사운드 요소의 한계로 인해 화려하고 웅장한 게임보다 다양한 재미를 줄 수 있는 게임을 원하기 때문이다. 기존의 게임 인공지능 기법은 단순하여 쉽게 질리고, 사용자에게 다양한 재미를 지속적으로 제공하기 어렵다. 그러나 학습 능력을 갖춘 게임은 다양하고예측하기 어려운 특성으로 인해 사용자에게 끝없는 재미를 제공할 수 있다. 본 논문에서는 이러한 학습 능력을 게임내의 에이전트에게 부여하기 위해 심리학 이론 중 하나인 관찰학습 이론을 적용한 알고리즘을 제시하고자 한다.

영문 초록

Recently people like developers and users are showing good interest in Artificial intelligence of the games. Because people want the fun of the game itself rather than gorgeous graphics and stylish sound since it has some limit. It is difficult to entertain the users by operating existing game character's AI technique which people will easily lose interest of simple acts of the AI characters. On the other hand, recent games contains learning system in the game character's AI, so it is difficult to predict the act of the game AI character, thus it will provide unlimited amusement to users. This thesis is proposing the algorithm that applied with observational study theory which contains one of the psychological theories in order to apply the learning ability to the game agent.

목차

요약

ABSTRACT

Ⅰ. 서론

Ⅱ. 관련 연구

Ⅲ. 동적 게임 에이전트를 위한 관찰학습 알고리즘의 설계 및 구현

Ⅴ. 결론

참고문헌