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논문 기본 정보

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저자정보
황수호 (국립군산대학교) 장승균 (국립군산대학교) 정현준 (국립군산대학교)
저널정보
한국정보기술학회 Proceedings of KIIT Conference 한국정보기술학회 2024년도 하계종합학술대회 및 대학생논문경진대회
발행연도
2024.5
수록면
382 - 386 (5page)

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최근 게임 산업이 빠르게 발전하고 있다. 그에 따른 다양한 게임 AI가 개발되고 있다. 많은 AI가 사용되지만, 그중에 NPC AI는 게임에서 게임 가이드 역할, 게임의 편의성 제공 등 다양하게 활용된다. 게임 NPC AI는 강화학습을 많이 사용된다. 이 논문에서는 NPC AI 기능 중에서 회피 기능을 유니티에서 회피 게임 환경을 만들고 A2C와 DQN을 사용하여 두 알고리즘의 작동 원리와 설계 방법에 대하여 설명하고 회피 게임 환경에서 두 알고리즘의 성능을 파악하였다.
#untiy #simulation #a2c #dqn #reinforcement-learning

목차

요약
Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 관련 연구
Ⅲ. 회피 게임 환경에서 A2C와 DQN 성능 파악
Ⅳ 실험 및 성능 평가
Ⅴ 결론 및 향후 과제
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