20IH3300, Development of Intelligent Game Service Platform based on Meta-Play Analysis,
Yang Seong Il
Abstract
1. 연차실적 1. 연구개발의 개요 ○ 누적되는 인게임 상황 로그 데이터에서 추론되는 메타 플레이* 인식을 기반으로 게이머 특성에 대응되는 인게임 행동패턴을 생성시켜 플레이 유형에 따라 다양하게 변화할 수 있도록 스스로 진화하는 게임 인공지능 프레임워크 개발 ＊ 메타 플레이: 게임의 흐름 속에서 결정되는 전략적인 행동 변화의 경향 및 성향을 거시적으로 결정하는 플레이 방식의 패러다임 - (메타 플레이 특성 분석) 게임 플레이로 기록되는 대용량 로그 데이터에서 추출되는 인게임 행동 특성과 플레이 요소에서 게임 진행 환경을 유연하게 인식할 수 있는 메타 플레이 특징을 분석 - (플레이 요소 분석 및 정합) 게이머들의 게임 속 행동 이벤트 발생 요소 및 행동 결정 패러다임을 분류하고, 플레이 숙련도와 행동 특징에 최적으로 대응되는 에이전트를 매핑 - (게임 플레이 상황 인식) 게이머 행동 의도 분석을 통해 추론되는 게임 상황 인식 모델링을 기반으로 시시각각 변화하는 인게임 행동결과를 예측 - (숙련도 자율 진화 학습) 스스로 진행하는 인게임 환경적응 행동 학습을 기반으로, 플레이 경험이 늘어남에 따라 수행 역량이 지속적으로 증진되는 자가진화형 에이전트 운용 - (에이전트 다양화) 유형별 게이머 특유의 플레이 방식이나 개성을 분석하고, 이를 자가학습에 이용하여 변이 에이전트 생성이 가능한 인공지능 엔진의 구축 - (게임 AI 시각화) 실·가상 플레이어 로그 데이터를 기반으로 게임 프로세스를 다양한 관점에서 분석하기 위해, 요인해석이 가능한 인공지능 시각화 플랫폼 구축
(출처 : 본문 : 1. 연차실적 2p)
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J. Kim et. al, "Trends in Lightweight Kernel for Many core Based High-Performance Computing", Electronics and Telecommunications Trends. Vol. 32, No. 4, 2017, KOGL Type 4: Source Indication + Commercial Use Prohibition + Change Prohibition
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