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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2019.1
- 수록면
- 51 - 58 (8page)
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인공지능은 다양한 분야에서 사람을 대신하여 성과를 보여준다. 게임 분야에서도 인공지능은 다양한 방면으로 사용된다. NPC(Non Player Character) 제작, 게임 난이도, 콘텐츠 생성 등의 분야에서 활용되고 있다. 그러나 게임에서 사용되는 인공지능은 우수한 성과를 보여주며 사람을 이기기 위해 연구된다. 우수한 인공지능모델이 게임에 존재하여 게임의 난이도가 상승하게 되면 플레이어가 게임에 흥미를 잃는 경우도 있다. 따라서 본 논문의 목적은 사람과의 대결이 아닌 사람을 서포트 하는 인공지능의 개발이다. 현재 모바일 시장의게임에는 자동 사냥 시스템이 존재한다. 게임에서 이 시스템은 난수 방식을 사용하기 때문에 효율이 떨어진다. 그러므로 본 논문에서는 병렬구조의 DNN 모델을 사용하여 효율적인 자동 사냥 시스템을 구축한다. 새로구축한 모델과 기존에 사용하던 난수 방식의 모델을 게임을 통해 비교한다.
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참고문헌 (11)
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Mnih, V. / 2015 / Human-level control through deep reinforcement learning / Nature 518(7540)
TORRADO / 2018 / Deep reinforcement learning for general video game AI / IEEE Conference on Computational Intelligence and Games :1~8
LUCAS / 2018 / Game AI Research with Fast Planet Wars Variants / IEEE Conference on Computational Intelligence and Games :1~4
Boudreaux / 2014 / The Design and Implementation of a Testbed for Comparative Game AI Studies / GSTF Journal on Computing(JoC) 1:1
Bellemare / 2016 / Unifying count-based exploration and intrinsic motivation / Advances in Neural Information Processing Systems :1471~1479
TORRADO / 2018 / Deep reinforcement learning for general video game AI / IEEE Conference on Computational Intelligence and Games :1~8
LUCAS / 2018 / Game AI Research with Fast Planet Wars Variants / IEEE Conference on Computational Intelligence and Games :1~4
Boudreaux / 2014 / The Design and Implementation of a Testbed for Comparative Game AI Studies / GSTF Journal on Computing(JoC) 1:1
Bellemare / 2016 / Unifying count-based exploration and intrinsic motivation / Advances in Neural Information Processing Systems :1471~1479
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