맞춤기술찾기

홈으로 가기
맞춤기술찾기
이전대상기술
프린트하기

이전대상기술

대전 액션 게임에서 인공 지능 캐릭터의 생성 및 제어 방법

  • 기술번호 : KST2015081717
  • 담당센터 : 대전기술혁신센터
  • 전화번호 : 042-610-2279
상담신청 PDF 받기
요약, Int. CL, CPC, 출원번호/일자, 출원인, 등록번호/일자, 공개번호/일자, 공고번호/일자, 국제출원번호/일자, 국제공개번호/일자, 우선권정보, 법적상태, 심사진행상태, 심판사항, 구분, 원출원번호/일자, 관련 출원번호, 기술이전 희망, 심사청구여부/일자, 심사청구항수의 정보를 제공하는 이전대상기술 뷰 페이지 상세정보 > 서지정보 표입니다.
요약 본 발명은 대전 액션 게임에서 컴퓨터에 의하여 조정되는 캐릭터에 지능을 부여하여 스스로 게임의 규칙을 학습할 수 있는 방법에 관한 것이다. 지능 캐릭터를 구현하기 위하여 학습 능력이 있는 신경회로망을 이용하는 방법에 있어서 사용자의 흥미를 유발하고 동시에 게임 개발의 효율성을 향상시키기 위하여 새로운 신경회로망의 구조를 제안하였다. 제안된 방법은 기존의 신경회로망을 이용하여 다양한 성격의 캐릭터를 만들어 낼 수 있으며 또한 캐릭터의 학습 정도를 조절함으로써 게임의 난이도를 제어할 수 있다. 대전 액션 게임, 캐릭터
Int. CL G06Q 50/10C0 (2008.03)
CPC A63F 13/833(2013.01) A63F 13/833(2013.01) A63F 13/833(2013.01)
출원번호/일자 1020060084813 (2006.09.04)
출원인 한국전자통신연구원
등록번호/일자
공개번호/일자 10-2007-0061288 (2007.06.13) 문서열기
공고번호/일자
국제출원번호/일자
국제공개번호/일자
우선권정보 대한민국  |   1020050119711   |   2005.12.08
법적상태 거절
심사진행상태 수리
심판사항
구분
원출원번호/일자
관련 출원번호
심사청구여부/일자 Y (2006.09.04)
심사청구항수 11

출원인

번호, 이름, 국적, 주소의 정보를 제공하는 이전대상기술 뷰 페이지 상세정보 > 인명정보 - 출원인 표입니다.
번호 이름 국적 주소
1 한국전자통신연구원 대한민국 대전광역시 유성구

발명자

번호, 이름, 국적, 주소의 정보를 제공하는 이전대상기술 뷰 페이지 상세정보 > 인명정보 - 발명자 표입니다.
번호 이름 국적 주소
1 조병현 대한민국 서울 구로구
2 박기영 대한민국 대전 유성구
3 이헌주 대한민국 대전 유성구
4 심광현 대한민국 대전 서구
5 이만재 대한민국 서울 서초구

대리인

번호, 이름, 국적, 주소의 정보를 제공하는 이전대상기술 뷰 페이지 상세정보 > 인명정보 - 대리인 표입니다.
번호 이름 국적 주소
1 권태복 대한민국 서울시 강남구 테헤란로*길 **, *층 (역삼동, 청원빌딩)(아리특허법률사무소)
2 이화익 대한민국 서울시 강남구 테헤란로*길** (역삼동,청원빌딩) *층,***,***호(영인국제특허법률사무소)

최종권리자

번호, 이름, 국적, 주소의 정보를 제공하는 이전대상기술 뷰 페이지 상세정보 > 인명정보 - 최종권리자 표입니다.
번호 이름 국적 주소
최종권리자 정보가 없습니다
번호, 서류명, 접수/발송일자, 처리상태, 접수/발송일자의 정보를 제공하는 이전대상기술 뷰 페이지 상세정보 > 행정처리 표입니다.
번호 서류명 접수/발송일자 처리상태 접수/발송번호
1 특허출원서
Patent Application		 2006.09.04 수리 (Accepted) 1-1-2006-0638918-38
2 선행기술조사의뢰서
Request for Prior Art Search		 2007.06.07 수리 (Accepted) 9-1-9999-9999999-89
3 선행기술조사보고서
Report of Prior Art Search		 2007.07.12 수리 (Accepted) 9-1-2007-0043468-93
4 의견제출통지서
Notification of reason for refusal		 2007.10.26 발송처리완료 (Completion of Transmission) 9-5-2007-0576040-16
5 [명세서등 보정]보정서
[Amendment to Description, etc.] Amendment		 2007.12.24 보정승인간주 (Regarded as an acceptance of amendment) 1-1-2007-0924084-86
6 [거절이유 등 통지에 따른 의견]의견(답변, 소명)서
[Opinion according to the Notification of Reasons for Refusal] Written Opinion(Written Reply, Written Substantiation)		 2007.12.24 수리 (Accepted) 1-1-2007-0924085-21
7 거절결정서
Decision to Refuse a Patent		 2008.04.10 발송처리완료 (Completion of Transmission) 9-5-2008-0194393-92
8 [분할출원]특허출원서
[Divisional Application] Patent Application		 2008.05.08 불수리 (Non-acceptance) 1-1-2008-0328133-46
9 출원인정보변경(경정)신고서
Notification of change of applicant's information		 2009.08.04 수리 (Accepted) 4-1-2009-5150899-36
10 출원인정보변경(경정)신고서
Notification of change of applicant's information		 2015.02.02 수리 (Accepted) 4-1-2015-0006137-44
번호, 청구항의 정보를 제공하는 이전대상기술 뷰 페이지 상세정보 > 청구항 표입니다.
번호 청구항
1 1
입력계층, 은닉계층 및 출력계층으로 구성된 신경회로망에서 대전 액션 게임에서 인공 지능 캐릭터의 생성 및 제어 방법에 있어서, 상기 입력계층에서는 상대방 캐릭터의 행동, 행동의 단계, 두 캐릭터간의 거리, 상대방 캐릭터의 과거 행동 및 지능 캐릭터의 과거 행동을 정수로 매핑하여 입력하고, 상기 은닉계층에서는 상기 상대방 캐릭터의 행동, 상기 행동의 단계, 상기 두 캐릭터간의 거리, 상기 상대방 캐릭터의 과거 행동 및 상기 지능 캐릭터의 과거 행동을 예측하기 위하여 비선형 모델을 사용하고, 최적의 은닉 노드를 찾아내며, 상기 출력계층에서는 지능 캐릭터가 취할 수 있는 행동 개수만큼의 출력 노드를 선택하며, 상기 지능 캐릭터는 그 중에서 가장 큰 값을 출력하는 행동으로 자신의 행동을 결정하는 것을 특징으로 하는 대전 액션 게임에서 인공 지능 캐릭터의 생성 및 제어 방법
2 2
제1항에 있어서, 상기 신경회로망의 상기 출력계층의 출력 개수는 지능 캐릭터의 행동 개수와 일치하는 것을 특징으로 하는 대전 액션 게임에서 인공 지능 캐릭터의 생성 및 제어 방법
3 3
제2항에 있어서, 출력 계층에서의 상기 지능 캐릭터는 상기 각 점수의 합을 이용하여 학습하는 것을 특징으로 하는 대전 액션 게임에서 인공 지능 캐릭터의 생성 및 제어 방법
4 4
제1항에 있어서, 상기 상대방 캐릭터의 행동, 상기 행동의 단계, 상기 지능 캐릭터의 행동, 상기 두 캐릭터 간의 거리 및 상기 행동의 결과로 나온 점수차(강화값)가 모두 계산되면, 신경회로망을 구성하는 각 링크의 가중치를 각 계층별로 수정하는 것을 특징으로 하는 대전 액션 게임에서 인공 지능 캐릭터의 생성 및 제어 방법
5 5
제4항에 있어서, 가중치 중 상기 출력 계층과 상기 은닉 계층 사이 링크의 상기 가중치는 다음의 수학식을 이용하여 구하고, 상기 출력 계층과 상기 은닉 계층 사이의 링크의 원하는 출력값은 다음의 수학식을 이용하여 구하며, 여기서, dj는 원하는 출력값이며, score는 점수의 차를 의미하며, zj는 j번째 출력 노드, vij는 i번째 은닉 노드와 j번째 출력 노드간의 링크 가중치, α(t)는 학습률 함수, hi는 i번째 은닉 노드를 나타내는 것을 특징으로 하는 대전 액션 게임에서 인공 지능 캐릭터의 생성 및 제어 방법
6 6
제5항에 있어서, 상기 수학식의 상기 score는 출력 노드별로 다르게 주어지며, 지능 캐릭터의 행동으로 결정된 출력 노드의 상기 score는 점수의 차로 적용하고, 그 외의 출력 노드들은 상기 점수의 차의 부호를 반대로 하여 적용하는 것을 특징으로 하는 대전 액션 게임에서 인공 지능 캐릭터의 생성 및 제어 방법
7 7
제5항에 있어서, 상기 학습률 함수 α(t)는 e-t/Δt를 사용하며, 상기 Δt는 tend-start이고, tstart는 학습 시작 시간, tend는 학습 종료 시간인 것을 특징으로 하는 대전 액션 게임에서 인공 지능 캐릭터의 생성 및 제어 방법
8 8
제4항에 있어서, 상기 입력 계층과 상기 은닉 계층 사이의 링크의 가중치를 나타내는 wij는 다음의 수학식을 이용하여 구하고 상기 입력 계층과 상기 은닉 계층 사이의 링크의 원하는 출력값은 다음의 수학식을 이용하여 구하며, 여기서 dj는 원하는 출력값, xi는 i번째 입력 노드, hj는 j번째 은닉 노드, Nh는 은닉 노드의 개수, wij는 i번째 입력 노드와 j번째 은닉 노드간의 링크 가중치, α(t)는 학습률 함수를 나타내는 것을 특징으로 하는 대전 액션 게임에서 인공 지능 캐릭터의 생성 및 제어 방법
9 9
제8항에 있어서, 상기 수학식의 상기 score는 출력 노드별로 다르게 주어지며, 지능 캐릭터의 행동으로 결정된 출력 노드의 상기 score는 점수의 차로 적용하고, 그 외의 출력 노드들은 상기 점수의 차의 부호를 반대로 하여 적용하는 것을 특징으로 하는 대전 액션 게임에서 인공 지능 캐릭터의 생성 및 제어 방법
10 10
제8항에 있어서, 상기 학습률 함수 α(t)는 e-t/Δt를 사용하며, 상기 Δt는 tend-start이고, tstart는 학습 시작 시간, tend는 학습 종료 시간인 것을 특징으로 하는 대전 액션 게임에서 인공 지능 캐릭터의 생성 및 제어 방법
11 11
제5항 또는 제8항에 있어서, 상기 강화값을 적용시에 큰 공격을 중시하는 캐릭터인 경우에는 높은 점수를 획득하는 행동의 강화값은 다른 행동보다 상대적으로 강화값이 훨씬 더 크도록 비선형으로 구성하여 상대적으로 큰 강화값으로 학습한 높은 점수를 획득하는 행동을 주로 하도록 하게 하며, 작은 공격을 중시하는 캐릭터인 경우에는 낮은 점수를 획득하는 행동의 강화값은 다른 행동보다 상대적으로 강화값이 훨씬 더 크도록 비선형으로 구성하는 것을 특징으로 하는 대전 액션 게임에서 인공 지능 캐릭터의 생성 및 제어 방법
12 12
제11항에 있어서,상기 강화값을 지정시에 다음의 그래프와 같이 캐릭터의 성향에 따라 상기 강화값을 선형 또는 비선형으로 지정하는 것을 특징으로 하는 대전 액션 게임에서 인공 지능 캐릭터의 생성 및 제어 방법
지정국 정보가 없습니다
패밀리정보가 없습니다
국가 R&D 정보가 없습니다.