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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
최도헌 (상명대학교) 박소영 (상명대학교)
저널정보
한국컴퓨터게임학회 한국컴퓨터게임학회논문지 한국컴퓨터게임학회논문지 제32권 제3호
발행연도
2019.1
수록면
59 - 64 (6page)

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최근, 여러 분야에서의 AI가 빠르게 성장하였고 게임에서도 큰 발전이 있었다. 게임 AI에 대한 접근 방법은여러 가지가 있다. 먼저 지도 학습 기반 접근 방법은 게임 플레이 데이터에서 학습하고, 플레이 행동을 흉내낸다. 그러나, 지도 학습 기반 접근 방법은 입력 자질을 선형 조합하므로, 복잡한 문제에는 성능 향상에 한계가 있다. 선형 조합에 따른 성능 한계를 개선하기 위해, 딥 뉴럴 네트워크 기반 접근방법은 지역적 특성 및전역적 특성을 개별적으로 각각 표현하기 위해 둘 이상의 뉴럴 네트워크를 사용한다. 그러나 딥 뉴럴 네트워크 기반 접근방법은 충분한 학습 집합이 필요하다. 학습 집합을 준비해야 하는 부담을 줄이기 위해서, 강화학습 기반 접근 방식은 Agent가 먼저 Action을 하고 이에 따른 보상을 분석하여 학습한다. 즉, 이 접근방법은 Agent가 최대 보상을 받도록 학습한다. 본 논문에서는 강화 학습을 통해 여러 게임에서 학습하는 AI를 제안한다. 제안하는 AI 모델은 개별 게임에서 Local Agent가 플레이하고, 여러 Local Agent에서 Global Agent 를 학습한다. 실험 결과, 한 게임에서 학습한 Agent는 학습했던 게임에서는 우수한 성능을 보여주었지만, 새로운 게임에서는 성능이 떨어졌다. 반면에, 두 게임에서 학습한 제안하는 Agent는 학습한 게임과 새로운 게임 모두에서 잘 적응했다.
#Reinforcement learning #Game AI #Deep learning

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Max Jaderberg / 2019 / Human-level performance in 3D multiplayer games with population-based reinforcement learning / Science 364:859~865 google schola Volodymyr Mnih / 2015 / Human-level control through deep reinforcement learning / Nature 518:529~533 google schola 문성원 / 2008 / 퍼지 확장 기법을 이용한 온라인 게임에 적합한 지능적 AI 기법 / 한국게임학회 논문지 8(3):77~85 dbpia 이상호 / 2008 / 스타크래프트 인공지능의 성능 향상을 위한 적응성있고 비용 효율적인 빌드 오더 선택 기법 / 한국컴퓨터게임학회논문지 (14):137~148 dbpia Murray Campbell / 2002 / Deep Blue / Artificial intelligence 518:57~83 google schola

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