earticle

영어

Computer games with the digital characteristics of a non-linear approach have implemented interactive storytelling from the beginning, and today, with high game engine performance, users lead the story with minimal control, and there is an interactive movie genre that allows users to enjoy real-time stories such as movies. Appeared. It requires a lot of manpower and time to produce 3D resources that meet the increased expectations, and a more effective method than the existing production method of predicting, directing, producing, and recording users' needs is needed. Therefore, an advanced sub-unit interaction method was proposed as a way to realize interaction in various situations while reducing the amount of game engine resource production. This is a generation method that actively applies the improved physics engine and artificial intelligence reinforced by deep learning to make the character's movement, dialogue, and natural environment effects in real time in the game engine. As free deep learning libraries such as TensorFlow are activated and GAN learning methods along with CNN and RNN learning methods become generalized, the results of artificial intelligence show a quality that is indistinguishable from the original. In addition, by actively applying the improved physics engine, it is possible to create detailed movements of surrounding objects. The contents considered in the study are technologies that are still implemented, and if they are introduced, 3D resources can be created in real time without directly producing them, and the context setting and dialogue can induce users to naturally follow the flow of the main story. There will be.

한국어

비선형적 접근이라는 디지털 특성을 가진 컴퓨터 게임은 초기부터 인터랙티브 스토리텔링을 구현하였으며 오늘날 높은 게임엔진 성능으로 유저는 최소한의 제어로 스토리를주도하면서 영화와 같은 리얼타임 스토리를 감상할 수 있는 인터렉티브 무비 장르가 등장하였다. 높아진 기대수준에 맞는 3D리소스 제작에는 많은 인력과 기간이 필요하며 유저의 요구를 예상하고 연출, 제작, 녹음하는 기존의 제작방식에서 보다 더 효과적인 방안이 필요하다. 이에 게임엔진 리소스 제작량을 줄이면서 다양한 상황의 인터랙션을 구현할 수 있는 방안으로 Advanced Sub-unit interaction 방식을 제안하였다. 이는 향상된 물리엔진과 딥러닝으로 강화한 인공지능을 적극적으로 적용하여 캐릭터의 움직임, 대화, 자연환경 효과 등을 게임엔진에서 리얼타임으로 만드는 생성방식이다. 텐서플로우와 같은무료 딥러닝 라이브러리가 활성화 되고 CNN, RNN 학습법과 함께 GAN학습법이 일반화됨에 따라 인공지능의 결과물은 원본과 구별할 수 없을 만큼의 퀄러티를 보여준다. 또한향상된 물리엔진을 적극적으로 적용하여 주변사물의 디테일한 움직임을 생성할 수 있다. 연구에서 고찰된 내용들은 현재도 구현되는 기술들로서 이를 도입한다면 3D 리소스를직접 제작하지 않고 리얼타임으로 생성할 수 있으며 상황설정과 대화로서 유저가 메인스토리의 흐름을 벗어나지 않고 자연스럽게 따라갈 수 있도록 유도할 수 있을 것이다.