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Gamebots 시스템
Gamebots 시스템은 지능형 에이전트 및 다중 에이전트 연구를 목적으로 USC의 ISI연구소와 CMU에 의해 공동으로 개발된 UT게임 기반의 지능형 에이전트 연구용 테스트베드(testbed)이다.
Gamebots 시스템 구조
Gamebots시스템의 핵심은 제어 프로그램이 게임서버에 존재하는 내장형(built-in) NPC들과는 달리 위의 그림과 같이 네트워크 소켓을 통해 접속하는 원격의 NPC -Gamebots 시스템에서는 보트 클라이언트(bot client)라고 부름- 들에게 휴먼 플레이어와 동일한 센서정보를 제공하고 역으로 원격 NPC의 명령을 받아 수행해주는 Gamebots 서버모듈이다.
상호작용 프로토콜
Gamebots 서버가 각 원격의 NPC에게 전달하는 메시지들은 크게 초기화 메시지(initialization message), 동기 메시지(synchronous message), 비동기 메시지들(asynchronous message)로 구성된다. 각 보트 클라이언트의 연결 초기 단계에서는 초기화 메시지의 교환을 통해 서버 측에서는 보트 클라이언트에게 게임 타입과 게임의 승리조건 등을 알려주며, 보트 클라이언트는 자신이 제어하는 캐릭터의 이름, 소속 팀 등을 서버 측에게 알려준다. 일단 연결이 되고 나면, 서버는 동기 메시지 모드와 비 동기 메시지 모드를 옮겨 다니며 캐릭터들의 지각정보(sensory information)를 해당 보트 클라이언트들에게 보내준다. 각 메시지는 메시지 유형(message type)과 다수의 속성-값(attribute-value) 쌍들로 구성된다. 동기 메시지는 약 1/10초 간격으로 계속해서 해당 캐릭터 에이전트의 감각기관(눈, 귀)을 통해 들어오는 시각정보와 자신의 위치 및 신체정보, 그리고 게임상황정보(팀별/개인별 득점)를 묶어 전달하는 것이다. 동기 메시지는 하나의 BEG 메시지와 하나의 END 메시지를 경계로 삼아 상기의 정보들을 담은 하나의 메시지 블록을 만들어 보내진다. 이에 반해 비동기 메시지는 해당 캐릭터가 게임 중 어떤 특별한 사건에 직면했을 때만 보내지는 것으로서, 벽에 부딪히거나 아이템을 줍거나 무기를 바꾸거나 늪지대와 같은 새로운 지역으로 진입했을 때 관련 정보를 전달해준다. 한편, 원격의 에이전트로부터 Gamebots 서버에 전달되는 명령 메시지 유형에는 RUNTO, TURNTO, JUMP, SHOOT, STOP, CHANGEWEAPON 그리고 에이전트 간의 대화를 위한 MESSAGE 등이 있다. 특히 원격의 보트 클라이언트들은 MESSAGE 명령에서 팀 전용 채널 또는 글로벌 채널을 지정함으로써 팀 동료들끼리만 메시지를 교환하거나 가상환경내의 모든 캐릭터들과의 메시지 교환이 가능하다. Gamebots 서버와 각 보트 클라이언트 간에 교환되는 메시지 유형들을 보여주고 있다.
UT게임과 Gamebots 서버모듈이 제공하는 이러한 환경 안에서 원격 NPC 들이 DeathMatch, Domination, CaptureTheFlag 같은 게임들을 성공적으로 진행해나가기 위해서는 매우 복잡하고 다양한 지능적 행위와 능력을 보여줄 수 있어야 한다. 예컨대 제한적인 시각정보로부터 자신을 둘러싸고 있는 3차원 공간에 대한 전체지도를 작성하고 이를 바탕으로 원하는 목적지까지 효율적인 이동경로를 계획하는 능력에서부터 적들을 고려하여 동료들과 효과적으로 협조하거나 전략적 계획을 수립하는 등의 수준 높은 팀 행위(team behavior)까지 보여줄 수 있어야 한다.
(a) (b) (c)
Gamebots 시스템의 가시화 및 분석 도구
Gamebots 시스템은 이러한 보트 클라이언트의 행위를 관찰하고 분석하기 위한 위의 그림에서 보는 바와 같이 가시화 및 분석 도구를 제공한다. Gamebots 시스템에서는 세 개의 가시화 도구를 제공하는데 첫 번째는 UT 게임이다. 보트 클라이언트의 행위를 진단하고 실험하기 위해서는 보트 클라이언트와 가상공간 안에서 함께 행위 하는 것이 효과적인데, UT 게임은 그러한 보트 클라이언트를 관찰 할 수 있는 관찰자모드를 제공함으로써 게임 자체가 가장 좋은 가시화 도구가 되는 것이다. 두 번째 가시화도구는 Global VizClient Tool이다. 보트 클라이언트의 행위를 전체 지도를 상단에서 내려보는 관점으로 실시간으로 보여주고 환경 안의 모든 보트 클라이언트의 활동을 보여준다. 또한 팀이나 개개의 모든 객체의 점수, 위치를 보여준다. 주로 팀 행위나 전략 등을 분석할 때 사용하는 도구이다. 세 번째 가시화 도구는 그림(b)의 Bot VizClient Tool이다. Bot VizClient Tool은 개개의 보트 클라이언트의 행위를 분석할 때 사용하는 도구이다. 이것은 개개의 보트 클라이언트의 행위를 2차원 평면에 실시간으로 그려주고 텍스트 형태의 메시지로 개개의 보트 클라이언트의 경로를 기록해준다.
또한 Gamebots 시스템에서는 보트 클라이언트의 행위를 평가하기 위해 그림(c)와 같은 데이터 수집도구를 제공한다. 데이터 수집도구는 각 보트 클라이언트의 행위를 평가를 위해 보트 클라이언트의 행동들을 다시 보여주고 인지 정보, 행동 정보 등을 저장하고 하나의 보트 클라이언트나 팀 단위의 속도, 정확성, 평균속도 등을 통계를 내어주고 그 것을 통해 하나의 보트 클라이언트나 팀의 행위를 평가한다.
UM-PRS
UM-PRS는 목표-지향적인 추론(goal-directed reasoning)과 반응적 행위(reactive behavior)를 통합한 범용의 BDI(Belief-Desire-Intention) 에이전트 구조이다.
UM-PRS 구조도
UM-PRS는 전통적인 숙고형 계획 시스템(deliberative planning system)들과는 달리, 끊임없이 변화하는 실세계에 대한 자신의 지식을 바탕으로 자신의 결정을 테스트하고 허용하는 범위 내에서 기존 목표를 유지하면서도 예측하지 못한 환경변화에 따라 동적으로 자신의 행동을 바꿀 수 있다. UM-PRS는 위의 그림과 같이 실세계 모델을 저장하는 데이터베이스(database), 에이전트가 추구하는 목표들(goals), 목표를 달성하기 위한 절차적 지식을 표현한 지식영역(Knowledge Area, KA)들 -계획(plan)이라고도 부른다-, 그리고 이들로부터 끊임없이 새로운 의도들을(intentions) 결정하는 인터프리터(interpreter)들로 구성된다.
지식영역의 구성요소
하나의 지식영역(KA)은 하나의 시스템 목표(system goal)나 질의(query)를 어떻게 만족할 수 있는지를 절차적으로 명세 해놓은 것으로서, 계획(plan)이라고도 불린다. 에이전트의 행위를 절차적 지식형태로 표현하는 각 지식영역(KA)은 Name, Documentation, Purpose, Context, Body, Effect, Failure 부분으로 구성된다. Name은 해당 KA의 이름을 기술하는 부분이고 Documentation은 참조해야 될 내용을 기술하는 부분이다. Purpose부분은 KA의 몸체부분을 성공적으로 수행했을 때 달성할 수 있는 목표를 나타내고, Context부분은 이 KA가 실행되는 동안 만족되어야 하는 환경조건을 명시하는 것이다. 그리고 KA가 실행되는 동안 계속해서 이 Context가 만족되는 지 점검함으로써 KA가 여전히 적용 가능한지를 확인한다. 실제 수행되어야 할 절차 또는 계획을 표현하는 Body 부분은 KA의 Purpose를 달성하기 위해 필요한 실행 단계들을 achieve, execute, assert 등의 다양한 기본 함수(primitive function)들과 부속목표(sub-goal)들, 그리고 조건부 분기(conditional branch) 등으로 명시하는 것이다. Effect는 KA의 수행을 완료 했을 때 최종적으로 수행해야 할 내용을 기술하는 부분이며, Failure는 KA가 실패 했을 때 수행되어야 할 내용을 기술하는 부분이다.
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Reference |
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