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논문 기본정보
Stealthy Behavior Simulations Based on Cognitive Data
논문 개요
| 기관명 | NDSL |
|---|---|
| 저널명 | 한국게임학회 논문지 = Journal of Korea Game Society |
| ISSN | 1598-4540, |
| ISBN |
논문저자 및 소속기관 정보
| 저자(한글) | Choi, Taeyeong,Na, Hyeon-Suk |
|---|---|
| 저자(영문) | |
| 소속기관 | |
| 소속기관(영문) | |
| 출판인 | |
| 간행물 번호 | |
| 발행연도 | 2016-01-01 |
| 초록 | 스텔스 게임에서 플레이어의 행동을 예측하는 것은 게임 디자인에 있어서 핵심적인 역할을 한다. 하지만, 플레이어와 게임 환경 간의 상호작용이 실시간으로 일어난다는 점에서 이러한 예측 프로세스를 자동화하는 것은 어려운 문제이다. 본 논문은 동적 환경에서의 스텔스 움직임을 예측하기 위한 강화학습 방법을 소개하며, 이를 위해 Q-learning과 인공신경망이 통합된 형태의 모델이 액션 시뮬레이션을 위한 분류기로 활용된다. 실험 결과들은 이러한 시뮬레이션 에이전트가 동적으로 변하는 주변 상황에 민감하게 반응함을 보여주며, 따라서 게임 레벨 디자이너가 다양한 게임 요소들을 결정하는데 유용함을 보여준다. |
| 원문URL | http://click.ndsl.kr/servlet/OpenAPIDetailView?keyValue=03553784&target=NART&cn=JAKO201614137725963 |
| 첨부파일 |
추가정보
| 과학기술표준분류 | |
|---|---|
| ICT 기술분류 | |
| DDC 분류 | |
| 주제어 (키워드) | 강화학습,인공신경망,게임 레벨 디자인,게임 시뮬레이션,Reinforcement learning,Artificial neural network,Game level design,Game simulation |