퀘스트 제공 NPC는 게임 내에서 플레이어에게 일련의 과제나 임무를 제공하며, 이는 플 레이어의 성장과 커뮤니티 형성을 목표로 한다. 이를 위해 최근에 AI를 활용한 다양한 기 법이 사용되고 있지만 정확한 정보 전달보다 매끄러운 대화 생성 혹은 서사 흐름에 초점이 맞춰져 있다. 따라서 본 연구는 TAG(Table Augmented Generation) 시스템을 퀘스트 제공 NPC 에 적용하여 게임 내에서 대화의 형식으로 정확한 퀘스트의 정보를 플레이어에게 제공하는 것을 구현하였다. 플레이어의 입력에 따라 게임 퀘스트의 종류를 구분하여 정보를 불러오 는 SQL 쿼리문 작성에 성공하였으며 게임 퀘스트 정보 전달 및 대사 생성도 가능하다는 것 을 알 수 있다. 이를 활용하면 플레이어에게보다 다채로운 경험을 제공할 수 있다.

Quest-providing NPCs offer players a series of tasks or missions within the game, intending to foster player growth and community formation. While various AI-based techniques have recently been employed for this purpose, they often focus on generating smooth dialogue or narrative flow rather than accurate information delivery. Accordingly, this study implemented the TAG (Table Augmented Generation) system for quest-providing NPCs to deliver precise quest information to players within the game in conversational format. We successfully wrote SQL queries that distinguish game quest types based on player input to retrieve information, demonstrating the system's capability to deliver game quest information and generate dialogue. Applying this can provide players with a more diverse experience.

ABSTRACT
요약
1. 서론
2. 이론적 배경
    2.1 테이블 증강 생성 (Table Augmented Generation)[12]
    2.2. Ollama
    2.3 LLM을 이용한 NPC 연구
3. NPC 설계
4. 실험
    4.1 실험 설계
    4.2 실험 환경
    4.3 실험 결과
5. 결론
참고문헌

• 이준호(상명대학교 게임전공) | Jun-Ho Lee
• 김석규(상명대학교 게임전공) | Seok-Kyoo KIM Corresponding author