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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
김정민 (경희대학교) 우탁 (경희대학교)
저널정보
한국디지털콘텐츠학회 디지털콘텐츠학회논문지 디지털콘텐츠학회논문지 제26권 제1호
발행연도
2025.1
수록면
203 - 210 (8page)
DOI
10.9728/dcs.2025.26.1.203

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게임 인공지능(AI)은 최근 몇 년간 급격히 발전하여 실시간 전략 게임 등 다양한 장르에서 활용되고 있다. 그러나 레이싱 게임에서 AI는 주로 사용자와의 경쟁에 집중되어 있으며, 사용자는 처음 접하는 트랙에서 주행에 어려움을 느끼는 경우가 많다. 만약 AI가 사용자에게 주행 가이드를 제공할 수 있다면, 사용자는 익숙하지 않은 트랙에서도 편안하게 주행할 수 있을 것이다. 강화학습은 다양한 게임 AI에 적용되며, 여러 문제 해결의 도구로 주목받고 있다. 본 연구에서는 Unity의 Machine Learning-Agents와 강화학습을 활용하여 레이싱 게임에서 트랙을 완주할 수 있는 AI를 개발하고, 이를 통해 사용자에게 주행 가이드를 제공하는 방안을 제안한다. 또한 가이드 제공 유무에 따른 사용자의 주행 기록을 비교 분석하여 가이드의 효율성을 평가하고자 한다. 이를 통해 AI기반 가이드의 실용성을 확인하고, 향후 레이싱 게임에 활용될 수 있는 AI 가이드 시스템의 가능성을 탐구하고자 한다.
#강화학습 #레이싱 게임 #게임 인공지능 #인공지능 가이드 #사용자 경험 #Reinforcement Learning #Racing Game #Game AI #AI Guide #User Experience

목차

요약
Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 이론적 배경 및 분석
Ⅲ. 연구 방법 및 구현
Ⅳ. 실험 결과
Ⅴ. 결론
참고문헌

참고문헌 (0)

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