인공지능 캐릭터에 대한 연구는 게임뿐만 아니라 애니메이션 그래픽스 분야에서 가장 많이 연구되고 논의되어 왔 던 이론 중의 하나이다. 게임 환경의 인공지능 캐릭터인 NPC는 감각 시스템을 이용하여 환경을 인지하고 기억 시스 템에 저장한다. 기억 체계는 감각 기억과 인지 기억으로 구성되고 인지 기억은 공간 데이터베이스 이론에 기반을 둔 공간에 존재하는 정보들 간의 위치 관계를 이용하여 정보를 저장한다. 본 논문에서는 NPC의 효율적인 인지 기억 기 법으로 공간 데이터베이스 이론과 퍼지이론을 적용하여 인지한 객체 간의 관계그래프, 즉 인지 맵을 만들어 기억한다. 즉 기억된 정보간의 인지 맵을 표현하기 위해 퍼지함수 이론을 적용한다. NPC는 이 인지 맵을 통해 객체 간의 개략 적인 거리와 방향을 자신의 인지 메모리에 저장 가능하다. 실험 결과 인지 맵을 이용한 결과 NPC의 목표 객체 탐색 시간이 기존 NPC와 비교하여 1.5배 향상되었다.

Most autonomous virtual characters use the programmed information and always repeatedly do actions with predefined patterns. In this thesis, we present a cognitive memory model for autonomous virtual characters, which manages the recognized information by visual attention. The cognitive memory of autonomous virtual character is comprised of visual memory and spatial relationship memory. Virtual characters take adaptive actions for the situation by utilizing the stored information in the memory system. We have implemented our cognitive memory system for the experiment to confirm its feasibility and availability. As a result of the experiment, we positively verify that autonomous virtual character perceives the static and dynamic object of 3D virtual world by visual attention mechanism with about 1.6 times improvement of time complexity, and also that the virtual character utilizes the information of memory and searches the target object and sets up a path plan.

요약   ABSTRACT   I. 서론   II. 기존의 연구   III. 공간 관계 알고리즘    3.1. 공간관계와 퍼지이론 알고리즘    3.2. 오브젝트간의 거리 퍼지집합    3.3. 오브젝트 간의 크기 퍼지 집합   IV. 실험 및 성능 분석   V. 결론   참고문헌

• 차명희(서울사이버대학교 게임애니메이션학과) | Myoung-hee Cha