유전자 알고리즘을 적용한 사용자 기반 난이도 조절 알고리즘 기법

• 영문명: Player dependent difficulty control algorithm Using Genetic Algorithm
• 발행기관: 한국컴퓨터게임학회
• 저자명: 엄상원(Sang won Um) 김태용(Tea yong Kim) 최종수(Jong soo Choi)
• 간행물 정보: 『한국컴퓨터게임학회논문지』제1호, 7~15쪽, 전체 9쪽
• 주제분류: 공학 > 컴퓨터학
• 파일형태: PDF
• 발행일자: 2002.10.30

국문 초록

본 연구는 인공지능 기법 중 자연계에서의 다윈의 적자생존을 모방한 유전자 알고리즘을 이용하여 플레이어의 성향 및 능숙도에 따라 게임의 난이도를 조절하는 방법에 관한 것이다. 게임에 적용된 기존 인공지능 기법의 대부분은 NPC 혹은 적이 보다 사실적인 움직임으로 보이게 하기위한 것이었다. 게임의 플레이를 풍부하게 하는 인공지능 기법은 사용되지 않았다. 본 연구에서는 게임에 유전자 알고리즘을 적용하여 게임 도중 플레이어의 성향을 분석하고 게임에 얼마나 적응하였는지를 판단한다. 그리고 그 플레이어의 성향에 따라 각기 어려워 하는 패턴을 판별하여 게임에 적용한다. 이를 통해 플레이어의 게임 적응도를 실시간으로 평가하면서 사용자에 맞추어 스스로 난이도를 변화하는 게임 제작방법을 제안한다.

영문 초록

In this paper we propose 　Player dependent difficulty control algorithm Using Genetic Algorithm which controls the difficulty of a game based on the players propensity and proficiency. This algorithm is designed using Genetic Algorithm (GA).

목차

Ⅰ. 서 론

Ⅱ. 유전자 알고리즘(Genetic Algorithm)

Ⅲ. 게 임 분 석

Ⅳ. 유전자 알고리즘의 적용

Ⅵ. 향 후 과 제

참 고 문 헌

키워드

Game Genetic Algorithm Game Theory Artificial Intelligence