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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 저널정보
- Korean Institute of Information Scientists and Engineers 정보과학회 컴퓨팅의 실제 논문지 정보과학회 컴퓨팅의 실제 논문지 제29권 제6호
- 발행연도
- 2023.6
- 수록면
- 275 - 281 (7page)
- DOI
- 10.5626/KTCP.2023.29.6.275
이용수
이 논문의 연구 히스토리 (2)
2023
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게임 디자이너가 대규모 맵을 직접 디자인하는 것은 많은 시간과 노력이 필요한 작업이기에 인력과 자본이 부족한 인디게임 개발자는 자동화된 과정으로 맵을 생성하는 절차적 콘텐츠 생성으로 이를 해결하려는 시도가 있어 왔다. 하지만 기존 절차적 콘텐츠 생성 방법들은 많은 데이터가 필요하거나, 다양성이 떨어지는 맵을 만들어내는 문제가 존재한다. 이러한 문제 상황에 기반, 본 논문에서는 디자이너가 제시하는 단순한 콘셉트 맵으로부터 시작하여, 점점 맵의 크기를 자동으로 키워나가는 맵 확대 알고리즘을 제안한다. 제안하는 알고리즘은 지역적 패턴에 대한 규칙이 주어지면 전역적 패턴 이미지를 생성하는 파동함수 붕괴 알고리즘에 기반, 사용자가 제시하는 소규모의 맵을 입력받아 콘셉트와 구도를 유지한 채 대규모의 게임 맵을 생성하는 것을 목표로 한다. 본 논문에서는 제안하는 알고리즘을 통해 입력으로 주어지는 디자이너가 제시한 소규모의 맵이 구도를 유지하며 대규모의 맵으로 확대 가능하다는 것을 보였다.
목차
요약
Abstract
1. 서론
2. 관련 연구
3. 제안하는 방법
4. 실험 및 결과
5. 결론 및 향후 연구
References
참고문헌 (12)
참고문헌 신청
J. Grinblat and C. B. Bucklew, Caves of Qud, 2010.
G. Smith, “Understanding procedural content generation: a design-centric analysis of the role of PCG in games,” Proc. of the SIGCHI Conference on Human Factors in Computing Systems, pp. 917-926, 2014.
A. Khalifa, P. Bontrager, S. Earle, and J. Togelius, “Pcgrl: Procedural content generation via reinforcement learning,” Proc. of the AAAI Conference on Artificial Intelligence and Interactive Digital Entertainment, Vol. 16, No. 1, pp. 95-101, 2020.
L. Ferreira and C. Toledo, “A search-based approach for generating angry birds levels,” Proc. of the 2014 IEEE Conference on Computational Intelligence and Games, pp. 1-8, 2014.
M. Awiszus, F. Schubert, and B. Rosenhahn, “TOAD-GAN: coherent style level generation from a single example,” Proc. of the AAAI Conference on Artificial Intelligence and Interactive Digital Entertainment, Vol. 16, No. 1, pp. 10-16, 2020.
G. Smith, “Understanding procedural content generation: a design-centric analysis of the role of PCG in games,” Proc. of the SIGCHI Conference on Human Factors in Computing Systems, pp. 917-926, 2014.
A. Khalifa, P. Bontrager, S. Earle, and J. Togelius, “Pcgrl: Procedural content generation via reinforcement learning,” Proc. of the AAAI Conference on Artificial Intelligence and Interactive Digital Entertainment, Vol. 16, No. 1, pp. 95-101, 2020.
L. Ferreira and C. Toledo, “A search-based approach for generating angry birds levels,” Proc. of the 2014 IEEE Conference on Computational Intelligence and Games, pp. 1-8, 2014.
M. Awiszus, F. Schubert, and B. Rosenhahn, “TOAD-GAN: coherent style level generation from a single example,” Proc. of the AAAI Conference on Artificial Intelligence and Interactive Digital Entertainment, Vol. 16, No. 1, pp. 10-16, 2020.
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