Observatory조

프로젝트 개요

기술개발 과제

국문 : AI를 이용한 게임 옵저빙 시스템

영문 : Game Observer System Using AI

과제 팀명

Observatory

지도교수

홍의경 교수님

개발기간

2019년 3월 ~ 2019년 6월 (총 4개월)

구성원 소개

서울시립대학교 컴퓨터과학부 20139200** 마**(팀장)

서울시립대학교 컴퓨터과학부 20139200** 권**

서울시립대학교 컴퓨터과학부 20139200** 유**

서울시립대학교 컴퓨터과학부 20159200** 오**

서론

개발 과제의 개요

개발 과제 요약

◇ AI를 활용한 게임 옵저빙 시스템을 구축한다.

◇ 처음엔 1가지게임으로 시작하여 구현하고, 추후 다양한 게임에 적용할 수 있도록 한다.

◇ 주요 기술로는 AI의 딥러닝, 컴퓨터 비전, 영상 분석 기술 등이 사용될 예정이다.

개발 과제의 배경

◇ 게임 중계 시장의 규모가 점점 커지고 있음

◇ 실제로 2018년 RiotGames의 League of Legends 결승전 시청자 수는 9960만명이며,

  최고 동시 시청자 수는 4400만 명이었다.

◇ 크고 작은 대회의 수 또한 많아지고 있음. 유명 스트리머가 주최하는 대회나 pc방 홍보용 대회 등

◇ 대회는 많은 반면, 전문적인 옵저버는 부족한 상황

◇ 다대다 게임들이 유행하면서 동시에 여러 가지 상황이 발생, 한 화면에 담아내기가 힘든 경우가 많음

◇ 게임은 접근성이 낮아 시청자들의 수준이 상당히 높음

◇ SPOTV Games에서 활동하는 옵저버의 경우 선수들의 습관과 최근 경기의 추세 등을 파악하여

  주요 장면들을 예측하고 장면을 이동함

◇ 게임 내에서 여러 상황이 동시에 발생할 경우, 중요한 장면을 놓치는 경우가 있음

◇ 이 뿐만 아니라, 옵저버가 실수를 하는 방송사고도 발생하는 경우가 있음

◇ 독일 쾰른에서 열린 게임스컴에서 PUBG 경기 진행 중 옵저버가 플레이어의 탈락 장면을 놓치고

  단순히 이동하는 장면을 중계하는 등 실수를 하기도 함.

◇ AI 옵저빙 시스템을 이용하여 사람의 실수로 인한 방송사고 빈도를 줄이고,

  중요한 장면을 놓치지 않고 원활한 게임 중계 환경을 구축할 수 있을 것으로 예상

◇ 옵저버를 위한 인건비 지출이 없으므로, 여러 명의 옵저버를 투입하여 다양한 화면 연출 가능

개발 과제의 목표 및 내용

◇ 사람이 하는 옵저빙보다 더 나은 퍼포먼스를 가진 AI 옵저빙 시스템 구축

◇ 복잡한 게임 플레이 상황에도 적용 가능해야함

◇ 추후, 특정 게임이 아닌 여러 게임에 확장할 수 있는 여지를 만들어야함

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

완료작품의 평가

내용

향후계획

내용

특허 출원 내용

내용