강화학습을 활용한 2D 게임 레벨 평가 기법

초록

본 연구는 횡스크롤 액션 게임에서 강화학습 인공지능의 구축 및 이를 활용한 게임 레벨 평가를 목표로 한다. 이를 위해서 상용 게임에 학습 환경을 구성하고 인공지능 에이전트의 관측방식과 행동 방식, 그리고 보상 처리 방식을 설계하여 학습을 진행했다. 학습된 에이전트를 평가 대상 레벨에 투입하여 평균 생존 기간과 평균 획득 점수 데이터를 구하고 데이터 사이의 관계를 분석하여 특정 레벨에서 과도하게 보상이 책정되었음을 파악할 수 있었다. 이를 바탕으로게임 레벨 평가에 있어서 인공지능의 활용방안을 검증하였다. 본 연구는 게임의 레벨 평가를위해 강화 학습 에이전트를 활용한 사례로서 향후 게임 콘텐츠 레벨 조절을 휘한 인공지능의개발에 예시로 활용될 수 있다.

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