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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
정원조 (굿게임 스튜디오)
저널정보
한국게임학회 한국게임학회 논문지 한국게임학회 논문지 제20권 제1호
발행연도
2020.2
수록면
57 - 66 (10page)
DOI
10.7583/JKGS.2020.20.1.57

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연구는 MOBA 게임에서 선호도가 낮은 Supporter를 대체하는 인공지능을 강화학습을 이용한 구현을 목표하였다. ML_Agent를 이용해 게임의 규칙, 환경, 관측 정보, 보상 처벌을 구성하였다. DPS 에이전트로 구성된 그룹과, Support 에이전트가 있는 그룹으로 나누어 강화학습을 진행하였다. 결과 데이터인 누적 보상 값, 사망 횟수 바탕으로 결론을 도출하였다. 협력 플레이 그룹이 비교 그룹보다 평균 누적 보상 값이 3.3 더 높게 측정되었으며 사망 횟수 총합 평균은 3.15 낮게 되었다. 이를 바탕으로 죽음을 최소화하고 보상을 최대화하는 협력 플레이를 수행하는 강화학습을 확인할 수 있었다.
#AI(인공지능) #Reinforcement learning(강화학습) #Machine learning(기계학습) #Unity3D(유니티3D)

목차

요약
ABSTRACT
1. 서론
2. 사전연구
3. 실험 설계
4. 실험 및 결과
5. 결론
REFERENCES

참고문헌 (8)

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Gyeong-wan Guk / 2019 / AI technology and application cases by industry / BioIN google schola 김정현 / 2014 / 성격분석을 통한 AOS 캐릭터 선호도 분석 / 차세대컨버전스정보서비스기술논문지 3(1):61~70 google schola S.Y.Jang / 2019 / Research Trends on Deep Reinforcement Learning / Electronics and Telecommunications Trends 34(4):1~14 google schola Seong-Chan Hong / 2019 / Artificial Intelligence Design and Implementation of Fighting Game Using Reinforcement Learning google schola Mun-seok Gang / 2000 / Online Reinforcement Learning That Learns Fast in a Maze Environment google schola

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