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2024년 12월 18일 (수) 08:36 판

프로젝트 개요

기술개발 과제

국문 : 00000000..

영문 : 00000000..

과제 팀명

시그모이드

지도교수

김*호 교수님

개발기간

2024년 9월 ~ 2024년 12월 (총 4개월)

구성원 소개

서울시립대학교 컴퓨터과학부 20199200** 손*수(팀장)

서울시립대학교 컴퓨터과학부 20198900** 오*환

서울시립대학교 컴퓨터과학부 20199200** 이*훈

서울시립대학교 컴퓨터과학부 20189200** 임*석

서론

개발 과제의 개요

개발 과제 요약

◇ 음성 인식 및 감정 인식 모델 훈련 및 모델 배포

◇ 게임 내 음성 인식을 이용한 전투 시스템 구현

◇ 유니티 내 패키지들을 활용한 씬 구성 및 음성, 감정 인식을 이용한 캐릭터 기능 구현

◇ 절차적 생성 기능을 통한 인게임 맵의 유동적인 생성

◇ 절차적으로 생성된 맵에 맞는 퍼즐 시스템 구현

개발 과제의 배경

◇ AI와 게임의 결합이라는 관점에서 유저와 좀 더 상호작용을 할 수 있는 게임 개발 가능. 또한 단순 개발 보조나 편의 기능으로 게임에서 사용되던 AI기술이 아닌, 직접 기믹에 사용되고 유저와 소통할 수 있는 AI 기 술을 활용한다는 점에서 머리 속으로 생각만 했던 여러 기믹들을 실현할 수 있는 기회. 거대 게임사에서 활용 하고 채택하는 AI 기믹들을 학부생 때 접함으로서 최신 트랜드 기술과 개발 방향성을 직접 느낄 수 있음.

◇ 소규모 프로젝트의 특성 상 데이터 부족과 개발 환경 열악, 배포할 모델의 크기 문제 등, AI 개발자라면 현 실에서 접할 수 있는 다양한 제한점 등을 극복하고 해결할 수 있는 경험을 접해볼 수 있음. 향후 모바일 기기의 높은 점유율, 음성 데이터 수집의 어려움 등의 실무적인 문제들을 효과적으로 극복할 수 있는 방향성을 제 시.

◇ 유니티 내 시네머신과 Navigation 기술 등을 이용하여 유니티만의 개발 특색을 익히며 또한 게임 플레이 를 관장하는 기저를 직접 개발하여 게임 시스템의 이해도를 높이고 그 흐름을 알아 볼 수 있음.

◇ 음성 인식 기술을 게임에 적용하기 위해 이를 활용한 각종 시스템을 구상했으며, 해당 기술이 게임에서 다 양한 방면으로 활용될 수 있음을 보여줄 수 있다.

◇ 인게임에서 반복되지 않는 다양한 플레이 경험을 제공하고, 컨텐츠 제작 효율을 높인다. 이를 통해 플레이 어의 몰입감을 높이고 게임 기획 과정을 단순화 할 수 있다.

개발 과제의 목표 및 내용

◇ 여러 논문들을 비교 분석하여 적절한 모델을 선정하고, 데이터 전처리, 모델 학습, 미세 조정 과정들을직 접 설계하고 실행. 그 후 게임 환경에서 실행 될 수 있는 모델 배포.

◇ 음성 인식 결과를 가져오고, 이를 활용하여 기획한 AI 협동 시스템, 다양한 퍼즐 등을 온전히 구현하여 게 임 진행을 다채롭고 매끄럽게 만드는 것을 목표로 함.

◇ 유니티 내 여러 기술들을 조화롭게 사용하여 원활한 게임 플레이가 이루어질 수 있도록 함. 이에 따라 적 절한 씬 구성과 오브젝트 간의 상호작용을 구현할 수 있도록 함.

◇ 효과적인 절차적 생성 알고리즘을 개발해 환경, 퍼즐, 아이템 등을 자동으로 생성함으로써 매번 새로운 플 레이 경험을 제공하고, 설정한 난이도에 따라 적절한 밸런스를 맞춰 안정적인 시스템을 만드는 것이 목표이다.

관련 기술의 현황

관련 기술의 현황 및 분석(State of art)

• 전 세계적인 기술현황

가. 음성 인식

◇ 최신 기술 (기술 현황)

● 최신 기술의 트렌드는 사람이 만든 특징인 hand-crafted 특징을 사용하는 것이 아닌 end-to-end 모델을 사용 하는 것이다.

● 그래픽 카드의 발전으로 대형 모델 또한 학습 가능하며, 이에 성능이 비약적으로 향상

● 데이터 부족 문제를 해결하기 위해 self-supervised learning 기반 거대 사전학습 모델을 사용하는 것이 활발 하게 연구되고 있으며, 현재 탑급 conference에서 발표되는 논문 중 이런 SSL 기반 모델을 활용하는 논문이 많은 비중을 차지하고 있다.

◇ MFCC (Mel-Frequency Cepstral Coefficient)

● 오디오에서 추출할 수 있는 특징으로 소리의 고유한 특징을 추출하는 알고리즘. 대표적인 hand-crafted 특징 중 하나이다.

◇ Wav2vec 2.0

● facebook에서 2020년에 발표한 모델로 약 53000시간의 unlabeled 데이터로 self-supervised learning을 한 모 델이다. 이렇게 일반화되고 언어에 구애받지 않는 음향 특징을 추출할 수 있으며, 미세조정하기에 유리하다.

◇ Conformer

● CNN과 transformer 모델을 합친 모델이다. transformer의 경우 self-attention 메커니즘을 통해 전역적인 정보 를 얻는데 유리하며, CNN의 경우 지역적인 정보를 얻는데 유리하다. 음성의 경우 전역적인 정보와, 지역적인 정보 모두 중요한데 이 때문에 둘을 결합한 conformer 모델이 음성인식에서 좋은 성능을 나타내고 있다.

나. 게임 개발

◇ 최신 기술 (기술 현황)

● 나나이트와 루멘 (UE5)

○ 매우 높은 폴리곤 수의 모델을 성능 저하 없이 실시간으로 렌더링하는 기술(나나이트)

○ 실시간 전역 조명과 반사 기능을 제공하여 보다 현실적이고 자연스러운 조명과 반사 구현(루멘)

● Unity Muse, Unity Sezntis

○ 생성형 AI와 같은 도구를 제공하여 개장 중 창작과 관련된 작업을 AI로 지원, 효율을 높이는 크리에이티브 AI 툴(Unity Muse)

○ 머신러닝 모델을 Unity 내에서 온 디바이스 실행 및 배포할 수 있게 해주는 툴킷(Unity Sentis)

● GPU Resident Drawer : 대규모 객체 렌더링 시 GPU에 데이터를 상주시키고 직접 처리함으로써 CPU의 부하를 줄이고 성능을 향상시키는 기술

● MARS (2020년 6월) : Mixed and Argumented Reality Studio. 혼합 현실과 증강 현실을보다 쉽고 직관적으로 개발할 수 있도록 지원하는 도구

◇ 유니티 주요 기술

● 네비게이션 시스템 (AI) : AI 캐릭터의 경로 찾기를 구현하는데 사용되며, A* 알고리즘을 기반으로 AI 캐릭터 가 자동으로 장애물을 피하고 목적지까지 이동하는 것을 쉽게 구현하는데 사용됨

● Cinemachine : 인게임 카메라 시스템을 관리하는 강력한 툴로, 액션 장면이나 컷씬에서 유용하며 복잡한 카메라 연출을 더 쉽게 관리할 수 있도록 도와줌

● 애니메이터, Behaviour Tree

○ FSM을 기반으로 하여 캐릭터의 애니메이션을 관리하는 시스템으로, state와 transition을 통해 다양한 애니 메이션을 구현 가능

○ 복잡한 애니메이터를 손쉽게 표현하기 위한 방식으로 다양한 상황에 대응할 수 있는 AI를 만드는데 매우 유용함

● URP & HDRP

○ 다양한 렌더링 파이프라인을 통해 성능과 그래픽 품질을 선택적으로 조정 가능

○ 낮은 사양의 플랫폼에서 효과적임(URP) 고사양 플랫폼을 대상으로 뛰어난 그래픽 품질을 제공하며, 물리 기반 렌더링(PBR) 및 고품질의 빛과 그림자 처리를 지원(HDRP)

● Unity XR : 유니티 내에서 AR 및 VR 콘텐츠 제작을 위한 다양한 도구와 라이브러리를 제공하며 Oculus, SteamVR, ARKit, ARCore 등 다양한 AR/VR 플랫폼 지원, 공간 맵핑, 오브젝트 추적, 가상 현실 인터랙션 기능 보유

◇ 유니티를 이용한 메타버스 AR과 VR기술 현황

● U+ 가상 오피스

○ 2021년 11월 출시된 유니티 엔진을 활용한 3D 공간 제작 기술과 LG유플러스 개발진의 커뮤니케이션 솔루 션 역량을 합쳐 선보인 플랫폼.

○ U+가상오피스에는 실제 사무실과 같은 공간이 구축되며, 스몰톡, 개인 면담, 화상 회의, AI 회의록 등의 협 업 툴을 통해 실제 사무실에서의 업무 과정과 동일한 사용자 경험 제공과 생산성을 보장한다.

● 메타갤러리(대우건설), 디센트럴랜드와 마이하우스(삼성전자)

● Pokemon GO(AR), IKEA Place(AR), Tilt Brush(VR), Google Expeditions(VR, AR)

◇ 게임에 대한 AI 활용

● AI를 이용해 절차적 생성을 함으로써, 개발자가 매일 콘텐츠를 수작업으로 만드는 대신 자동으로 게임 콘텐 츠를 생성하는 방법으로 오픈월드 게임 제작에 매우 유용함

● 유니티의 네비게이션 시스템처럼 유동적인 경로 탐색과 활용형 행동, 적응형 AI를 통해 AI가 플레이어의 행동 패턴에 적응하게 함

● QA 측면에서는 자동 플레이 테스트를 통한 빠른 테스트와 버그 픽스 가능

다. 절차적 생성

◇ 절차적 생성의 역사

● 절차적 생성은 1980년대부터 게임의 저장 공간 제약 문제를 해결하기 위한 수단으로 활발히 사용되었음.

● 대표 사례로 1984년작 게임 《엘리트(Elite)》는 방대한 우주를 절차적 생성으로 실시간으로 생성함.

● 대체적으로 랜덤 알고리즘을 기반으로 한 2D 타일맵이나 미로 등 단순한 콘텐츠 생성에 사용되었음.

◇ 최신 기술 동향

● 머신러닝을 활용하며, 플레이어 행동에 반응하는 콘텐츠 생성으로 확장되었음.

● 3D나 XR 게임에서도 절차적 생성이 도입되었으며, 오픈월드 게임의 복잡한 지형과 생태계가 절차적 생성으로 실시간으로 생성되기도 함.

● 대표 사례로 2016년작 게임 《노 맨즈 스카이(No Man's Sky)》는 다양한 행성과 동식물 생태계를 절차적으로 생성함.

● 또한, 영화나 애니메이션, 건축 시뮬레이션 분야에서도 배경과 건물 디자인 등의 자동 생성에 활용되고 있음.

◇ 절차적 생성과 랜덤 생성의 차이점

● 절차적 생성은 사전에 정의된 규칙에 따라 무작위성을 적용하기 때문에 논리적이고 구조적으로 유의미한 콘텐츠를 생성할 수 있음.

● 랜덤 생성은 순수하게 무작위성에 의존하여 콘텐츠를 생성하므로 통제하기 어려우며 논리적이지 않고 구조적으로 무의미한 콘텐츠가 생성됨.

절차적 생성은 어느 정도의 통제 하에서 복잡한 규칙에 기반한 랜덤 콘텐츠를 만들 수 있기 때문에 목적을 갖고 의도된 디자인을 생성하는데 적합함.

• 특허조사 및 특허 전략 분석

내용

• 기술 로드맵

내용

시장상황에 대한 분석

• 경쟁제품 조사 비교

내용

• 마케팅 전략 제시

내용

개발과제의 기대효과

기술적 기대효과

◇ 게임과 AI 기술의 결합이라는 접근에서 발전 가능성이 무궁무진함.

◇ 비단 음성인식 뿐만 아니라 음성 관련 AI 기술을 사용하여 TTS나 음성 합성 기술을 사용하면, 좀 더 완성도 있 는 게임을 만들 수 있으며, 성우를 직접 고용하는 비용도 절감할 수 있음

◇ 절차적 생성 기술을 통한 예측할 수 없는 맵을 생성하여 플레이어에게 탐험의 재미를 느낄 수 있게 함

◇ 음성 인식 기술을 통해 유저에게 게임과 좀 더 가깝게 상호작용하는 느낌을 주어, 게임에 더욱 몰입할 수 있음

◇ 절차적 던전 생성 알고리즘을 사용하면 수작업으로 일일이 맵을 제작할 필요 없이 자동으로 생 성되므로, 개발 소요 시간이 크게 단축될 것으로 예상함.

경제적, 사회적 기대 및 파급효과

◇ 다양한 선택지를 사람이 직접 넣는 것이 아닌, 음성 인식 모델 하나로 압축할 수 있어 개발 리소스가 줄어 들음

◇ 절차적 생성은 반복적인 레벨 디자인이나 콘텐츠 제작에 들어가는 수작업을 크게 줄이므로 인건비와 개발 비용을 절감할 수 있음.

◇ 절차적 생성을 통한 실시간 콘텐츠 생성으로 서버 저장 공간을 아끼면 에너지 사용량을 줄일 수 있음.

◇ 온라인 게임의 경우 실시간 콘텐츠 생성을 통해 서버에 저장되는 콘텐츠의 양 을 줄이면 서버 운영 비용이 절감될 수 있음.

기술개발 일정 및 추진체계

개발 일정

내용

구성원 및 추진체계

내용

설계

설계사양

제품의 요구사항

내용

설계 사양

내용

개념설계안

내용

이론적 계산 및 시뮬레이션

내용

상세설계 내용

내용

결과 및 평가

완료 작품의 소개

프로토타입 사진 혹은 작동 장면

내용

포스터

내용

관련사업비 내역서

내용

완료작품의 평가

내용

향후계획

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특허 출원 내용

내용