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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
박대근 (공주대학교) 이완복 (공주대학교)
저널정보
중소기업융합학회 융합정보논문지 융합정보논문지 제11권 제3호
발행연도
2021.1
수록면
1 - 6 (6page)

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2021

매치 3 게임 플레이를 위한 PPO 알고리즘을 이용한 강화학습 에이전트의 설계 및 구현
박대근 ,  이완복 융합정보논문지 2021.01 학술저널

2020

PPO 알고리즘을 이용한 퍼즐 게임 플레이 에이전트의 설계 및 구현
박대근 게임디자인학과 2020.01 학위논문

초록· 키워드

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매치 3 퍼즐 게임들은 주로 MCTS(Monte Carlo Tree Search) 알고리즘을 사용하여 자동 플레이를 구현하였지만 MCTS의 느린 탐색 속도로 인해 MCTS와 DNN(Deep Neural Network)을 함께 적용하거나 강화학습으로 인공지능을 구현하는 것이 일반적인 경향이다. 본 연구에서는 매치 3 게임 개발에 주로 사용되는 유니티3D 엔진과 유니티 개발사에서 제공해주는 머신러닝 SDK를 이용하여 PPO(Proximal Policy Optimization) 알고리즘을 적용한 강화학습 에이전트를 설계 및 구현하여, 그 성능을 확인해본 결과, 44% 정도 성능이 향상되었음을 확인하였다. 실험 결과 에이전트가 게임 규칙을 배우고 실험이 진행됨에 따라 더 나은 전략적 결정을 도출 해 낼 수 있는 것을 확인할 수 있었으며 보통 사람들보다 퍼즐 게임을 더 잘 수행하는 결과를 확인하였다. 본 연구에서 설계 및 구현한 에이전트가 일반 사람들보다 더 잘 플레이하는 만큼, 기계와 인간 플레이 수준 사이의 간극을 조절하여 게임의 레벨 디지인에 적용된다면 향후 빠른 스테이지 개발에 도움이 될 것으로 기대된다.
#게임 인공지능 #자동 플레이 #강화학습 #매치 3 퍼즐 #유니티 ML

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