한국인터넷정보학회 논문지
Current Result Document :
| 한글제목(Korean Title) |
유전 알고리즘을 이용한 플레이어 적응형 몬스터 생성 기법 |
| 영문제목(English Title) |
Players Adaptive Monster Generation Technique Using Genetic Algorithm |
| 저자(Author) |
김지민
김선정
홍석민
Ji-Min Kim
Sun-Jeong Kim
Seokmin-Hong
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| 원문수록처(Citation) |
VOL 18 NO. 02 PP. 0043 ~ 0051 (2017. 04) |
한글내용
(Korean Abstract) |
게임 산업이 발전하면서 콘텐츠의 생성 속도보다 훨씬 빠른 속도로 콘텐츠가 소비되고 있고, 플레이어의 게임 숙련도에 적합한 레벨의 게임 콘텐츠들이 지속적으로 제공될 것을 필요로 하고 있다. 이러한 문제를 효과적으로 해결하기 위해 활용되는 방법이 인공지능(Artificial Intelligence, AI)을 이용한 절차적 콘텐츠 생성(Procedural Content Generation, PCG)이다. 본 논문에서는 유전 알고리즘을 이용하여 플레이어에게 적합한 난이도를 가지고 있는 다양한 종류의 몬스터를 자동 생성하는 절차적 방법을 제안한다. 몬스터들의 주요 속성을 유전자로 구성하고 다양한 종류의 몬스터 유전자들로 염색체를 만들어 이용한다. 생성된 몬스터와 플레이어의 전두 시뮬레이션으로 유전자를 평가하여 선택 후 교배한다. 본 논문의 제안 방법을 이용해 플레이어 적응형 몬스터들을 유전 알고리즘에 기반을 두어 절차적으로 생성하고, 염색체 개수에 따라 생성된 몬스터의 다양성을 비교해본다. |
영문내용
(English Abstract) |
As the game industry is blooming, the generation of contents is far behind the consumption of contents. With this reason, it is necessary to afford the game contents considering level of game player's skill. In order to effectively solve this problem, Procedural Content Generation(PCG) using Artificial Intelligence(AI) is one of the plausible options. This paper proposes the procedural method to generate various monsters considering level of player’s skill using genetic algorithm. One gene consists of the properties of a monster and one genome consists of genes for various monsters. A generated monster is evaluated by battle simulation with a player and then goes through selection and crossover steps. Using our proposed scheme, players adaptive monsters are generated procedurally based on genetic algorithm and the variety of monsters which are generated with different number of genome is compared. |
| 키워드(Keyword) |
인공 지능
유전 알고리즘
절차적 콘텐츠 생성
플레이어 적응형 몬스터 생성
Artificial Intelligence
Genetic Algorithm
Procedural Content Generation
Players Adaptive Monster Generation
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