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게임 서버로부터 일반 게이머들의 게임 로그 데이터와 목표 게이머의 게임 로그 데이터를 수집하는 단계;상기 수집된 일반 게이머들의 게임 로그 데이터를 상기 일반 게이머들의 성향 데이터와 실력 데이터로 분류하고, 상기 수집된 목표 게이머의 게임 로그 데이터를 상기 목표 게이머의 성향 데이터와 실력 데이터로 분류하는 단계; 및상기 분류된 일반 게이머의 성향 데이터와 실력 데이터 및 상기 분류된 목표 게이머의 성향 데이터와 실력 데이터를 이용하여 기계학습을 수행하고, 상기 기계학습의 수행 결과로부터, 개별 게이머의 대전 요청에 커스터마이징된 인공지능형 에이전트를 생성하는 단계;를 포함하는 온라인 게임 환경에서 인공지능 에이전트 생성 방법
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제1항에서, 상기 생성하는 단계는,상기 분류된 일반 게이머의 성향 데이터와 상기 분류된 목표 게이머의 성향 데이터를 이용하여 성향 파라미터를 생성하는 단계;상기 분류된 일반 게이머의 실력 데이터와 상기 분류된 목표 게이머의 실력 데이터를 이용하여 실력 파라미터를 생성하는 단계;상기 생성된 성향 파라미터와 상기 생성된 실력 파라미터를 포함하는 복합 파라미터를 생성하는 단계; 및상기 생성된 복합 파라미터를 이용하여 상기 기계학습을 수행하고, 상기 기계학습의 수행 결과에 대응하는 상기 인공지능형 에이전트를 생성하는 단계;를 포함하는 온라인 게임 환경에서 인공지능 에이전트 생성 방법
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제2항에서, 상기 성향 파라미터를 생성하는 단계는,상기 분류된 일반 게이머들의 성향 데이터를 다차원의 벡터 공간에서 표현 가능한 일반 성향 벡터값들로 변환하는 단계;상기 분류된 목표 게이머의 성향 데이터를 다차원의 벡터 공간에서 표현 가능한 목표 성향 벡터 값으로 변환하는 단계; 및상기 일반 성향 벡터 값들과 상기 목표 성향 벡터 값을 이용하여 상기 성향 파라미터를 생성하는 단계를 포함하는 것인 온라인 게임 환경에서 인공지능 에이전트 생성 방법
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제2항에서, 상기 성향 파라미터를 생성하는 단계는,상기 분류된 일반 게이머들의 성향 데이터를 다차원의 벡터 공간에서 표현 가능한 일반 성향 벡터값들로 변환하는 단계;상기 분류된 목표 게이머의 성향 데이터를 다차원의 벡터 공간에서 표현 가능한 목표 성향 벡터 값으로 변환하는 단계; 및상기 일반 성향 벡터값들을 유사도가 높은 벡터값들로 군집화하여 다수의 군집을 생성하는 단계; 및각 군집을 대표하는 대표값과 상기 목표 성향 벡터값을 포함하는 상기 성향 파라미터를 생성하는 단계를 포함하는 온라인 게임 환경에서 인공지능 에이전트 생성 방법
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제2항에서, 상기 실력 파라미터를 생성하는 단계는,상기 분류된 일반 게이머들의 실력 데이터를 다차원의 벡터 공간에서 표현 가능한 일반 실력 벡터값들로 변환하는 단계;상기 분류된 목표 게이머의 실력 데이터를 다차원의 벡터 공간에서 표현 가능한 목표 실력 벡터값으로 변환하는 단계; 및상기 일반 실력 벡터값들과 상기 목표 실력 벡터값을 이용하여 상기 실력 파라미터를 생성하는 단계를 포함하는 것인 온라인 게임 환경에서 인공지능 에이전트 생성 방법
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제2항에서, 상기 실력 파라미터를 생성하는 단계는,상기 분류된 일반 게이머들의 실력 데이터를 다차원의 벡터 공간에서 표현 가능한 일반 실력 벡터값들로 변환하는 단계;상기 분류된 목표 게이머의 실력 데이터를 다차원의 벡터 공간에서 표현 가능한 목표 실력 벡터값으로 변환하는 단계; 및상기 일반 실력 벡터값들을 유사도가 높은 벡터값들로 군집화하여 다수의 군집을 생성하는 단계; 및각 군집을 대표하는 대표값들과 상기 목표 실력 벡터값을 포함하는 상기 실력 파라미터를 생성하는 단계를 포함하는 온라인 게임 환경에서 인공지능 에이전트 생성 방법
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제1항에서, 상기 성향 데이터는,전략 시뮬레이션 게임 환경에서, 상기 일반 게이머 또는 상기 목표 게이머가, 공격형 유닛 또는 수비형 유닛을 생산하는 건물을 생성하는 순서(build order), 상기 공격형 유닛을 생산하는 건물을 생성한 개수, 상기 수비형 유닛을 생산하는 건물을 생성한 개수, 상기 공격형 유닛의 배치 위치, 상기 수비형 유닛의 배치 위치, 상기 공격형 유닛의 업그레이드를 시작하는 시간, 상기 수비형 유닛의 업그레이드를 시작하는 시간, 상기 공격형 유닛의 업그레이드 레벨, 상기 수비형 유닛의 업그레이드 레벨과 관련된 데이터를 포함하는 것인 온라인 게임 환경에서 인공지능 에이전트 생성 방법
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제1항에서, 상기 실력 데이터는,상기 일반 게이머 또는 상기 목표 게이머의 게임 전적, 마우스 포인트 또는 키보드의 조작 속도, 시간당 상대 에이전트를 처치한 수, 상기 일반 게이머 또는 상기 목표 게이머의 캐릭터 레벨과 관련된 데이터를 포함하는 것인 온라인 게임 환경에서 인공지능 에이전트 생성 방법
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게임 서버로부터 일반 게이머들의 게임 로그 데이터와 목표 게이머의 게임 로그 데이터를 수집하는 데이터 수집기;상기 수집된 일반 게이머들의 게임 로그 데이터를 상기 일반 게이머들의 성향 데이터와 실력 데이터로 분류하고, 상기 수집된 목표 게이머의 게임 로그 데이터를 상기 목표 게이머의 성향 데이터와 실력 데이터로 분류하는 데이터 분류기; 및상기 분류된 일반 게이머의 성향 데이터와 실력 데이터 및 상기 분류된 목표 게이머의 성향 데이터와 실력 데이터를 이용하여 기계학습을 수행하고, 상기 기계학습의 수행 결과로부터, 개별 게이머의 대전 요청에 커스터마이징된 인공지능형 에이전트를 생성하는 학습 프로세서를 포함하는 온라인 게임 환경에서 인공지능 에이전트 생성 장치
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제9항에서, 상기 학습 프로세서는,상기 분류된 일반 게이머의 성향 데이터와 상기 분류된 목표 게이머의 성향 데이터를 이용하여 성향 파라미터를 생성하고, 상기 분류된 일반 게이머의 실력 데이터와 상기 분류된 목표 게이머의 실력 데이터를 이용하여 실력 파라미터를 생성하고, 상기 생성된 성향 파라미터와 상기 생성된 실력 파라미터를 포함하는 복합 파라미터를 생성하고, 상기 생성된 복합 파라미터를 이용하여 상기 기계학습을 수행하고, 상기 기계학습의 수행 결과에 대응하는 상기 인공지능형 에이전트를 생성하는 것인 온라인 게임 환경에서 인공지능 에이전트 생성 방법
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제10항에서, 상기 학습 프로세서는,상기 분류된 일반 게이머들의 성향 데이터를 다차원의 벡터 공간에서 표현 가능한 일반 성향 벡터값들로 변환하고, 상기 분류된 목표 게이머의 성향 데이터를 다차원의 벡터 공간에서 표현 가능한 목표 성향 벡터 값으로 변환하는 제1 데이터 변환 로직상기 일반 성향 벡터값들을 유사도가 높은 벡터값들로 군집화하여 다수의 군집을 생성하는 성향 유형 군집화 로직;각 군집을 대표하는 대표값들과 상기 목표 성향 벡터값을 포함하는 상기 성향 파라미터를 생성하는 성향 파라미터 생성부를 포함하는 온라인 게임 환경에서 인공지능 에이전트 생성 장치
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제10항에서, 상기 상기 학습 프로세서는,상기 분류된 일반 게이머들의 실력 데이터를 다차원의 벡터 공간에서 표현 가능한 일반 실력 벡터값들로 변환하고, 상기 분류된 목표 게이머의 실력 데이터를 다차원의 벡터 공간에서 표현 가능한 목표 실력 벡터값으로 변환하는 제2 데이터 변환 로직;상기 일반 실력 벡터값들을 유사도가 높은 벡터값들로 군집화하여 다수의 군집을 생성하는 실력 유형 군집화 로직; 및각 군집을 대표하는 대표값들과 상기 목표 실력 벡터값을 포함하는 상기 실력 파라미터를 생성하는 실력 파라미터 생성부를 포함하는 온라인 게임 환경에서 인공지능 에이전트 생성 장치
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