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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
안정근 (경희대학교) 우탁 (경희대학교)
저널정보
한국디지털콘텐츠학회 디지털콘텐츠학회논문지 디지털콘텐츠학회논문지 제23권 제1호
발행연도
2022.1
수록면
21 - 30 (10page)
DOI
10.9728/dcs.2022.23.1.21

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게임 엔진들이 발전됨에 따라 기본적인 AI 시스템 역시 진일보하였다. 그러나 AI의 시각 인지 시스템은 아직 다른 분야에 비해 발전이 미흡하며, 특히 반투명한 장애물 인식은 매우 부족한 편이다. 따라서 본 연구는 이러한 단점을 극복할 수 있는 기계학습이 가미된 새로운 합성곱 신경망 알고리즘 기반의 AI 색적 시스템을 개발하여 이를 FPS 게임에 적용하였다. 또한 렌더링이 자유로운 게임이라는 특성상 카메라로부터 받은 이미지 데이터를 상황에 따라 분리하여 변형시키는 방법을 도입함으로써, 찾고자 하는 물체가 반투명한 장애물과 겹쳐 있는 경우에도 AI의 관측 정확도를 조절할 수 있는 색적 알고리즘을 제안하였으며, 칙센트미하이의 몰입 그래프에 입각한 이론적인 분석을 통해 이러한 관측 정확도의 조절을 통한 난이도 조절법이 특정 장르의 게임에 대한 플레이어의 몰입감을 높일 수 있는 중요한 요소가 될 수 있음을 연구하였다.
#기계학습 #자율캐릭터 #딥러닝 #게임화 #분류 #게임인공지능 #Machine Learning #Non-Player-Character #Deep Learning #Gamification #Classification #Game AI

목차

요약
Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 관련 연구
Ⅲ. 방법론
Ⅳ. 구현 및 결과
Ⅴ. 결론
참고문헌

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