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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
(동국대학교) (국민대학교)
저널정보
한국게임학회 한국게임학회 논문지 한국게임학회 논문지 제25권 제6호
발행연도
수록면
155 - 163 (9page)
DOI
10.7583/JKGS.2025.25.6.155

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초록· 키워드

본 연구는 게임, 애니메이션, VR/AR 제작에서 핵심적인 과제인 객체 및 캐릭터 배치 자동화 문제를 해결하기 위해, 다중 에이전트 강화학습(MARL, Multi-Agent Reinforcement Learning) 기반의 새로운 협업 모델을 제안한다. 기존의 클러스터링이나 규칙 기반 배치 방식은 정적 배치, 높은 수작업 의존도, 객체 간 상호작용 부족 등의 한계를 지니고 있다. 본 연구는 각 캐릭터 및 객체를 독립적인 에이전트로 설정하고, 보상 함수 기반 학습을 통해 환경 변화에 적응하는 동적 배치를 자동 생성한다. 이를 통해 제작 효율성을 높이고, 실제와 유사한 몰입형 공간 구성을 제공할 수 있다.
#Multi-Agent Reinforcement Learning(다중 에이전트 강화학습) #Character and Object Placement(캐릭터 및 객체 배치) #Dynamic Spatial Arrangement(동적 공간 구성)
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목차

  1. 요약
  2. ABSTRACT
  3. 1. 서론
  4. 2. 이론적 고찰
  5. 3. AI 강화학습 기반 다중 에이전트 협업
  6. 4. 결론
  7. REFERENCES

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