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스타크래프트 인공지능의 성능 향상을 위한 적응성 있고 비용 효율적인 빌드 오더 선택 기법
Adaptive and Cost-Efficient Build-order Selection Scheme for Improving Performance of Artificial Intelligence on StarCraft

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  • 발행기관
    한국컴퓨터게임학회 바로가기
  • 간행물
    컴퓨터게임및콘텐츠논문지(구 한국컴퓨터게임학회논문지) KCI 등재후보 바로가기
  • 통권
    제14호 (2008.09)바로가기
  • 페이지
    pp.137-148
  • 저자
    이상호, 조유근, 홍지만, 이봉규
  • 언어
    한국어(KOR)
  • URL
    https://www.earticle.net/Article/A89558

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원문정보

초록

영어
StarCraft was made by 'Blizzard Entertainment' in 1998, It is an on-line and off-line real-time strategy simulation game. In these days, human players' level is extremely improved in quality while the artificial intelligence is not changed after StarCraft was made.
Several efforts have been made to solve the problem. However, the existing artificial intelligence improving methods used some 'cheat' codes or very simple and fixed-strategy. At the consequence, the modified artificial intelligence is not clever to adapt many kinds of strategies from the enemies. In this paper, we present build-order decision scheme for improving performance of artificial intelligence on StarCraft. The proposed scheme selects the cost-efficient build-order based on the difference between the player and the enemies' strategies. Using this can improve the artificial intelligence in terms of both quality and performance. Our experimental results show that the proposed scheme can significantly improve performance compared with the original artificial intelligence on StarCraft.
한국어
스타크래프트는 1998년도에 미국 ‘블리자드’ 사에서 제작한 실시간 전략 시뮬레이션 게임이다. 이 게임의 등장 이후로, 게임을 즐기는 사용자들의 수준은 본 게임이 등장한 이후로 월등히 향상되었으나, 본 게임의 컴퓨터 인공지능의 수준에는 변화가 없었다. 이 문제를 해결하기 위해, 몇 가지 연구 노력이 진행되어왔다. 그러나 기존의 인공지능 성능 향상 기법들은 치트 (cheat) 등을 사용하거나, 상당히 획일화된 전략 전술로 인해, 컴퓨터 인공지능의 한계가 쉽게 드러나는 단점이 있었다. 본 논문에서는 보다 적응성 있고 비용 효율적인 빌드 오더 선택 기법을 제안한다. 제안한 기법은 상대적인 전략 전술의 차이를 바탕으로, 현 상황에서 발생할 수 있는 적의 공격에 대하여 비용 효율적인 대응 방안을 선택한다. 이를 사용하면 컴퓨터 인공지능의 질과 성능의 측면에서 향상을 이룰 수 있다. 제안한 기법과 기존 스타크래프트 인공지능의 상대적 성능 평가를 통해, 제안한 기법을 사용한 인공지능이 월등히 뛰어난 성능을 보임을 확인한다.

목차

요약
 ABSTRACT
 Ⅰ. 서론
 Ⅱ. 관련 연구
 Ⅲ. 비용 효율적인 빌드 오더 선택 기법
  1. 스타크래프트 시스템 모델
  2. 전략 전술과 빌드 오더의 관계
  3. 빌드 오더 선택 시의 고려 사항
  4. 적응성 있는 빌드 오더의 선택
 Ⅳ. 제안 기법의 구현
  1. 구현을 위한 개발 환경
  2. 구현된 코드의 예
 Ⅴ. 성능 평가
  1. 마이크로 벤치마크
  2. 매크로 벤치마크
 VI. 결론 및 향후 연구
 참고문헌

키워드

인공지능 빌드 오더 전략 결정 스타크래프트 Artificial Intelligence Build-order Strategy Decision StarCraft

저자

  • 이상호 [ Sangho Yi | 서울대학교 컴퓨터공학부 ]
  • 조유근 [ Yookun Cho | 서울대학교 컴퓨터공학부 ]
  • 홍지만 [ Jiman Hong | 숭실대학교 컴퓨터학부 ]
  • 이봉규 [ Bongkyu Lee | 제주대학교 전산통계학과 ] 교신저자

참고문헌

자료제공 : 네이버학술정보

간행물 정보

발행기관

  • 발행기관명
    한국컴퓨터게임학회 [Korean Society for Computer Game]
  • 설립연도
    2002
  • 분야
    공학>컴퓨터학
  • 소개
    1. 게임산업을 활성화 하고, 2. 게임기술과 기술 인력을 양산할 수 있도록 교육기관의 교과과정을 개발하고, 3. 관련기술에 대한 연구발표회, 강연회, 강습회 등을 개최하며, 4. 학회지, 논문지 및 관련 문헌을 발간하고, 5. 게임 기술 개발을 위한 국제화, 표준화 등을 지원하고, 6. 산.학.연.관이 협동할 수 있는 국제적 학술교류 및 협력을 지원하고, 7. 회원 상호간의 공동 이익과 친목을 증진시킨다.

간행물

  • 간행물명
    컴퓨터게임및콘텐츠논문지(구 한국컴퓨터게임학회논문지) [Journal of Computer Games and Contents]
  • 간기
    월간
  • pISSN
    3091-7409
  • eISSN
    3092-3638
  • 수록기간
    2002~2026
  • 등재여부
    KCI 등재
  • 십진분류
    KDC 691 DDC 793

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