보스 레이드 게임 시나리오에서 휴먼라이크 플레이 스타일 생성을 위한 강화학습 접근법 연구

Q: 이 논문에서 정의한 휴먼라이크 플레이 스타일이란 무엇인가?

휴먼라이크 플레이 스타일은 인간 플레이 데이터의 평균과 표준편차 값을 토대로, NPC가 인간 플레이 데이터와 유사하게 플레이할 때 리워드를 주는 방식으로 강화학습을 진행하여 생성된 에이전트의 플레이 방식을 의미한다. 이는 실제 사람의 플레이 스타일과 유사한 분포를 갖도록 유도한다.

Q: 강화 학습 에이전트가 인간과 유사한 플레이 스타일을 생성하는 데 어떤 한계가 있는가?

연구 결과, 강화 학습 에이전트는 캐릭터 종류에 따라 인간 플레이 패턴 재현에 차이를 보였다. 특히 Rogue와 Paladin 캐릭터는 보스 처치 리워드의 영향으로 인간 플레이와 다소 차이가 발생했으며, 이는 캐릭터 특징에 맞는 보상 함수 조정의 필요성을 시사한다.

전준렬; 홍진혁

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자료유형: 학술대회자료

저자정보: 전준렬 (광주과학기술원) 홍진혁 (광주과학기술원)

저널정보: Korean Institute of Information Scientists and Engineers 한국정보과학회 학술발표논문집 한국정보과학회 2024 한국소프트웨어종합학술대회 논문집

발행연도: 2024.12

수록면: 191 - 193 (3page)

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본 연구는 보스 레이드 게임 시나리오에서 인간과 유사한 플레이 스타일을 생성하기 위한 강화 학습 접근법을 제안한다. 인간 플레이 데이터를 활용하고, 플레이어와 AI 에이전트 간의 게임플레이를 비교하여 보상 구조를 설계하였다. 실험에는 MMORPG 보스 레이드 시뮬레이터 인 RaidEnv를 사용하였으며, Multi-Agent POsth ... 전체 초록 보기

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