인공지능 캐릭터의 가장 초기 연구는 로보틱스(robotics) 분야에서 시작되었다. 로봇에 대한 연구는 실세계를 반영한 반면 게임이나 애니메이션과 같은 가상 환경을 인지하고 반응하게 하는 가상 캐릭터에 대한 연구가 현재 활발히 진행되고 있다. 본 연구에서는 가상의 공간에서 캐릭터가 인지한 정보들 중에서 시각적으로 가장 중요하다고 생각되는 정보를 가진 사물을 주목하여 인지한 후 메모리에 단계적으로 저장하는 인공지능 엔진에 관해 기술하고자 한다. 특히 상향적 주목방식과 메모리를 이용한 하향식 주목 방법을 혼합하여 통합된 주목알고리즘을 적용하고 구현하였다. 본 연구에서 제시한 쿼드트리를 이용한 메모리 모듈을 이용해 실험한 결과 인공지능캐릭터는 빠르고 정확한 환경의 인지와 작업수행을 하였다.

The proportion of autonomous virtual character is getting bigger in the field of game, film and animation. Autonomous virtual character is supposed to recognize the virtual environment and judge before its actual behavior to active just like human in the virtual environments. Synthetic vision has been mainly used by researchers as a way of recognizing virtual environment so far. In this research, we are descriptive of artificial intelligence engine which detects objects considered the most important information visually among the information recognized by the character in virtual world, and save it into the memory by degrees. Especially, it can locate the attention area of moving objects fast and effectively as a suitable model in the environment of dynamic game. This system’s experiment has placed emphasis on improvement in speed of image processing that is used for visual recognition just like human, and improved more than twice in speed.

요약   ABSTRACT   I. 서론   II. 관련 연구   III. 인공지능캐릭터 시스템 구조    3.1 인공지능캐릭터 시스템 설계    3.2 시각 시스템과 메모리 설계    3.3 상향식 방식을 이용한 주목 맵 추출   IV. 메모리 시스템    4.1 기억의 종류와 기능    4.2 메모리 모듈 구조와 설계    4.3. 쿼드그래프를 이용한 메모리 자료구조   V. 성능분석   VI. 결론 및 향후 과제   참고문헌

• 차명희(동국대학교 영상대학원 멀티미디어학과 게임제작 전공) | Myoung-hee Cha