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[NDC21-게임기획] How to train your robot
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AI 핵심 요약
게임 캐릭터의 물리 기반 애니메이션을 만들 때는 동작이 그럴듯해야 하지만, 물리 시뮬레이션만으로는 원하는 연출과 게임플레이를 얻기 어렵다는 문제가 있었다. 발표자는 Unity의 물리 시뮬레이션과 강화학습을 활용해 로봇형 캐릭터가 동작을 학습하도록 하는 접근을 소개했다. 보상 설계와 반복 학습으로 동작을 만들고, 학습 결과를 게임 안에서 직접 검증하는 과정이 중요하다고 설명했다. 또한 기술적으로 물리적인 동작을 구현하더라도 최종 기준은 게임에서의 표현과 플레이 경험이며, 아티스트와 개발자 간 협업이 필요하다는 점을 강조했다.
- 강화학습에서는 보상과 벌점을 명확히 설계하고, 학습 과정을 반복해 원하는 동작을 유도해야 한다.
- 관절과 제어 구조를 단순하게 시작하면 학습 안정성을 높이고 결과를 점검하기 쉽다.
- 학습된 동작은 수치만으로 평가하지 말고 게임 안에서 자연스럽고 보기 좋은지 확인해야 한다.
- 물리적으로 가능한 동작과 아티스트의 연출 의도가 충돌할 수 있으므로, 물리적 정확성보다 게임의 표현 목표를 우선할 때도 있다.
소개
● 설문조사: https://forms.gle/kCBbY3VeXY664E7JA ↓ 아래를 펼쳐, 세션 상세정보를 확인하세요! ● 발표분야: 게임기획 ● 발표자: 엠바크스튜디오 Tom Solberg ● 권장 대상: Game Designers, Animators, Technical Animators, Animation Programmers ● 키워드: #Physics #Emergent Gameplay #Robotics #Reinforcement Learning #Animation 본 NDC 발표 동영상(이하 “저작물”이라 합니다)에 대한 저작권 (2차적저작물작성권 및 편집저작물작성권 포함)은 해당 저작물의 저작자(발표자 포함) 또는 (주)넥슨코리아 (이하 “권리자”라 합니다)에게 귀속되며, 권리자의 허락 없이 이를 상업적으로 이용하거나 무단으로 도용, 편집, 2차적저작물을 작성, 공중송신, 배포할 수 없습니다.
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