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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
허민구 (호서대학교) 박창훈 (호서대학교)
저널정보
한국게임학회 한국게임학회 논문지 한국게임학회 논문지 제20권 제6호
발행연도
2020.12
수록면
63 - 73 (11page)
DOI
10.7583/JKGS.2020.20.6.63

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이 논문의 연구 히스토리 (2)

2021

코사인 유사도를 이용한 사람과 강화학습 인공지능 게임플레이 분석
허민구 게임학과 2021.01 학위논문

2020

사람과 강화학습 인공지능의 게임플레이 유사도 측정
허민구 ,  박창훈 한국게임학회 논문지 2020.12 학술저널

초록· 키워드

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최근, 사람 대신 인공지능 에이전트를 이용하여 게임 테스트를 자동화하는 연구가 관심을 모으고 있다. 본 논문은 게임 밸런싱 자동화를 위한 선행 연구로써 사람과 인공지능으로부터 플레이 데이터를 수집하고 이들의 유사도를 분석하고자 한다. 이때, 사람과 유사한 플레이를 할 수 있는 인공지능의 생성을 위해 학습 단계에서 제약사항을 추가하였다. 플레이 데이터는 14명의 사람과 60개의 인공지능을 대상으로 플리피버드 게임을 각각 10회 실시하여 획득하였다. 수집한 데이터는 코사인 유사도 방법으로 이동 궤적, 액션 위치, 죽은 위치를 비교 분석하였다. 분석 결과 사람과의 유사도가 0.9 이상인 인공지능 에이전트를 찾을 수 있었다.
#테스트 자동화(Test Automation) #강화학습(Reinforce Learning) #유사도 분석(Similarity analysis) #빅데이터(Big data) #게임 밸런스 디자인(Game balance design)

목차

요약
ABSTRACT
1. 서론
2. 관련 연구
3. 연구 방법
4. 강화학습 인공지능 제작
5. 데이터 분석
6. 결론
REFERENCES

참고문헌 (22)

참고문헌 신청
Hyung-ryul Son / 2014 / A game balance story that makes a fun game :31~45 google schola Luis Levy / 2009 / Game develo pment essentials: Game QA & testing. Cenga ge Learning :58~59 google schola A. Drachen / 2009 / Towards game play analysis via gameplay metrics / Procee dings of the 13th international MindTrek con ference: Everyday life in the ubiquitous era :202~209 google schola A.DRACHEN / 2013 / Game analytics: Maximi zing the value of player data / Springer :205~253 google schola Huizinga / 2007 / Automated defect preventio n: best practices in software management / Wiley-IEEE Computer Society Press :74 google schola

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