이 논문에서는 FSM과 확률적 FSM, NFA 등이 게임에서 NPC의 행동 지정에 쓰인 방식을 소개하고, 기존 방법에서 확률적 FSM이나 NFA의 단점을 보완할 수 있는 새로운 확률적 FSM 방식을 제안한다. 즉, 확률 유한오토마타의 추론 방식을 이용하여 다양한 NPC나 컴퓨터 플레이어의 인성이나 특성을 자동적으로 게임에 반영하기 위한 방법을 제안한다. 이 방법으로 수 많은 게이머들의 인성이나 특성을 자동적으로 파악하여, 실제 게임에서 사용되는 NPC나 컴퓨터 플레이어에게 부여해 줄 수 있고, 또한 NPC들의 인성을 다양하게 부여함으로써 게임의 재미를 더 향상시킬 수가 있다.

This paper introduces FSM, statistical FSM and NFA that are used for assigning behaviors of NPCs in computer games. We propose a new method for remedy of the weakness of previous studies. We use the method of inferencing stochastic grammars to generate NPCs behaviors. Using this method we can generate a lot of MPCs or Computer Players behaviors automatically and the games will be more enjoyable.

• 조경은 | Cho, Kyung-Eun
• 조형제 | Cho, Hyung-Je