진화 알고리즘을 적용한 게임 난이도 조절

Abstract

본 최근 가장 각광을 받고 있는 산업이 바로 게임이고 게임산업은 이미 매년 200~300억 달러 이상의 시장 규모를 보이는 차세대 산업으로 성장했다. 최근 게임산업 혹은 게임에 관한 연구의 초점은 단연 컴퓨터 그래픽이었다. 그래픽 카드 혹은 가정용 게임기의 성능을 보면 실로 놀라움을 금할 수 없다. 이와 같이 게임의 그래픽적인 요소의 기형적인 발전은 외관상으로 한계에 다다른 것으로 보인다. 그래픽 이외에 게임의 다른 요소로 중요한 부분을 차지하는 것이 바로 게임에서의 인공지능이다. 본 연구는 인공지능 기법 중 자연계에서의 다윈(C. Darwin)의 적자생존을 모방한 유전 알고리즘을 이용하여 사용자의 성향 및 게임에 대한 적응도에 따라 게임의 난이도를 조절하는 방법이며 게임 인공지능에 관한 것이다. 유전 알고리즘을 적용하여 게임 중 사용자의 성향을 분석하고 게임에 얼마나 적응하였는지를 판단, 사용자의 게임에 대한 적응도를 평가하여 게임에 익숙하지 않은 초보자 혹은 게임에 능숙한 숙련자에게 그에 적당한 난이도를 제공하는 알고리즘을 제안한다.