#게임 AI & 경로탐색 관련 기술 가이드
총 38편의 가이드가 등록되어 있습니다.
게임 AI (27)
Click-to-Move 구현하기: NavMesh 기반 장애물 회피와 타겟 자동 접근 및 스킬 발동
마우스 클릭 위치를 월드 좌표로 변환하고 NavMesh로 장애물을 회피하면서 적을 클릭하면 사거리까지 자동으로 접근해 스킬을 발동하는 Click-to-Move 시스템의 구조와 구현 방법을 정리합니다.
Behavior Tree 노드 세팅과 확장형 몬스터 AI 제어
Behavior Tree의 실행 규칙과 노드 설계 원칙을 바탕으로 감지·추적·공격·복귀 행동을 확장 가능하게 구성하는 방법을 정리합니다.
Unity ML-Agents로 지능형 보스 패턴을 학습시키는 강화학습 파이프라인
Unity ML-Agents 강화학습으로 보스의 관측, 행동, 보상, 난이도 커리큘럼을 설계하고 PPO 학습 모델을 ONNX로 배포하는 실전 파이프라인을 정리합니다.
AI 브랜치 다이얼로그 선택지가 엔딩과 호감도를 망치지 않게 설계하는 패턴
AI 기반 브랜치 다이얼로그에서 선택지 폭발, 불투명한 호감도 변화, 우연한 엔딩 고정을 줄이는 설계 패턴을 정리한다. 상태 변수, 가중치, 게이트, 검증 규칙으로 선택의 결과를 일관되게 만드는 방법을 다룬다.
NavMesh 기반 몬스터 Pathfinding과 경로 최적화 기법
NavMesh 위에서 몬스터가 목표 지점까지 이동하는 과정을 이해하고 경로 탐색 비용과 군집 이동 문제를 줄이는 실용적인 최적화 방법을 정리합니다.
생성형 AI 퀘스트 시스템의 돌발 대사 방지: 환각을 줄이는 안전 가드레일 디자인
생성형 AI 퀘스트 NPC가 존재하지 않는 보상, 완료 조건, 세계관 설정을 말하는 환각 문제를 분석하고 상태 기반 컨텍스트·도구 호출·출력 검증·실패 UX로 안전한 대사 시스템을 설계하는 방법을 정리한다.
NPC 페르소나와 프롬프트 메모리로 설계하는 다이나믹 대화 시스템
NPC 페르소나와 프롬프트 메모리를 분리해 일관성 있는 AI 대화를 설계하는 방법을 다룹니다. 기억 우선순위, 토큰 예산, 감정 상태, 검증 규칙까지 게임 기획 관점에서 정리합니다.
AI 대화형 NPC와 가상 생태계 기획: 독립적으로 살아 움직이는 게임 세계 설계법
AI 대화형 NPC가 단순한 대사 생성기를 넘어 경제·관계·자원 순환에 참여하도록 설계하는 방법을 다룬다. 시뮬레이션 계층, 안전한 대화 연결, 밸런싱 지표와 구현 절차를 정리한다.
Unity ML-Agents 강화학습으로 몬스터 지능형 이동·장애물 회피 구현하기
Unity ML-Agents 강화학습 모듈로 몬스터가 목표를 추적하면서 장애물을 회피하도록 구현한다. 관측, 연속 행동, 보상 설계, PPO 학습 설정과 디버깅 기준을 C# 예제로 정리한다.
AI 브랜치 다이얼로그 선택지가 엔딩과 호감도에 미치는 디자인 패턴
AI 기반 브랜치 다이얼로그에서 선택지의 의미를 유지하면서 엔딩 분기와 호감도를 설계하는 방법을 다룬다. 상태 변수, 가중치, 임계값, 폴백 규칙을 활용하는 설계 패턴과 점검 항목을 정리한다.
AI 대화형 NPC와 독립 가상 생태계 설계: 상호작용이 살아있는 게임 만들기
AI 대화형 NPC가 대사 생성기에 머물지 않도록 목표·기억·관계·경제를 가상 생태계와 연결하는 설계법을 다룬다. 상태 모델, 시뮬레이션 주기, 밸런싱 지표, 구현 절차와 실패 방지 원칙을 정리한다.
강화학습(RL) 몬스터 공격 패턴 학습: 플레이어별 페이즈 전환 설계 가이드
강화학습(RL)으로 몬스터가 플레이어의 회피·공격 습관을 관찰하고 공정성을 해치지 않으면서 공격 패턴과 보스 페이즈를 맞춤 전환하는 설계 방법을 정리한다.
몬스터 행동 트리: 추적·스킬·도망 페이즈 전환을 한눈에 설계하기
행동 트리로 몬스터의 추적, 스킬 사용, 도망 페이즈 전환을 구성하는 방법을 다룹니다. 조건의 우선순위와 상태 공유 방식을 Unity/C# 예제로 정리합니다.
Unity에서 Ollama API로 인게임 NPC 동적 반응과 행동 상태를 구현하는 방법
Unity C#에서 Local LLM(Ollama) API를 호출해 NPC 대사를 구조화된 행동 명령으로 변환하고 상태 머신과 검증 계층으로 안전하게 적용하는 실전 구현 방법을 정리합니다. 요청 빈도 제어, 오류 폴백, 프롬프트 설계까지 다룹니다.
LLM 챗봇 NPC와 가상 사회 설계: 상호작용을 게임 시스템으로 만드는 법
LLM 챗봇 NPC가 반복 대화에 그치지 않고 관계, 평판, 경제, 퀘스트를 변화시키도록 설계하는 방법을 다룬다. 상태 모델·행동 선택·안전한 실행 계층·밸런싱 지표를 단계별로 정리한다.
Behavior Tree와 LLM 연동으로 예측 불가능한 보스 페이즈 설계하기
Behavior Tree의 검증 가능한 실행 흐름에 LLM의 상황 해석과 전술 후보 생성을 결합해, 공정성을 잃지 않으면서 매 전투가 달라지는 보스 페이즈를 설계하는 방법을 단계별로 설명합니다.
생성형 AI NPC 환각 방지: 돌발 행동을 막는 가드레일 기획 가이드
생성형 AI NPC가 퀘스트를 임의 완료하거나 금지 정보를 발설하는 환각 문제를 줄이는 방법을 정리한다. 상태·행동·대화 권한을 분리하고 검증 게이트와 폴백을 설계해 예측 가능한 플레이 경험을 만든다.
ML-Agents로 학습시키는 보스 몬스터 AI
강화학습의 기본 구조부터 Unity ML-Agents로 보스 몬스터를 학습시키는 실전 설계를 단계별로 정리합니다. 관측·행동·보상 설계와 학습 실패를 줄이는 디버깅 방법까지 다룹니다.
Unity 카드 배틀 AI를 위한 MCTS 분석: 선택·확장·시뮬레이션·역전파 구현법
카드 배틀과 전략 게임에서 Monte-Carlo Tree Search(MCTS) AI를 Unity C#으로 구현하는 원리와 UCT 수식, 상태 복제, 턴 처리, 성능 최적화 방법을 단계별로 정리합니다.
Behavior Tree와 LLM의 결합: 예측 불가능하지만 통제된 NPC
LLM의 대화·계획 능력은 살리되 게임 규칙과 실행 권한은 Behavior Tree가 유지하는 NPC 설계 방법을 정리한다. Unity와 Unreal 모두에 적용할 수 있는 인터페이스, 검증, 평가 구조를 예제로 설명한다.
A* Pathfinding 최적화를 위한 Grid 맵 파티셔닝 구현
넓은 Grid 맵에서 A* 탐색 범위를 줄이기 위한 파티셔닝 전략을 설명합니다. 구역 경계와 출입 지점을 이용해 전체 경로와 세부 경로를 나누는 실용적인 구현 방법을 다룹니다.
ML-Agents로 근접·원거리 보스 패턴 학습시키기
Unity ML-Agents에서 보스 AI를 에이전트로 구성하고 근접 공격과 원거리 투사체 패턴을 강화학습으로 선택하게 만드는 방법을 정리한다. 관측, 행동, 보상 설계와 학습 후 검증 시 주의할 점을 실용적인 예제로 설명한다.
OpenAI API와 Local LLM으로 만드는 인게임 퀘스트 자동 생성기
플레이어 상태와 월드 데이터를 바탕으로 퀘스트 초안을 만들고 안전하게 게임 데이터로 바꾸는 구조를 설명합니다. OpenAI API와 로컬 LLM을 선택하는 기준, 프롬프트 설계, 검증 코드를 함께 다룹니다.
Grid 기반 A* 길찾기 알고리즘 성능 최적화 기법
Grid 맵에서 A*가 느려지는 원인을 짚고 탐색 범위·자료구조·할당 비용·경로 후처리를 줄이는 실용적인 최적화 방법을 정리한다. 정확도를 유지해야 하는 지점과 상황별 선택 기준도 함께 다룬다.
A* 길찾기 최적화: NavMesh와 Flow Field를 활용한 수십 마리 몬스터의 동시 경로 탐색
게임 내 수십~수백 마리의 몬스터가 동시에 플레이어를 추적할 때 발생하는 CPU 병목 현상을 해결하는 길찾기 최적화 기법을 살펴봅니다. Grid 기반 A*의 한계를 극복하고 NavMesh와 계층적 길찾기, Flow Field를 결합해 연산량을 획기적으로 줄이는 구조를 정리했습니다.
보스 패턴 기획: 행동 트리 시각화 팁
보스의 공격 의도와 전환 조건을 행동 트리로 정리하면 패턴 기획과 구현 검토를 같은 언어로 진행할 수 있다. 읽기 쉬운 트리 구조와 디버깅 관점의 시각화 방법을 살펴본다.
군집 이동(Flocking) 알고리즘: 미니언 무리를 자연스럽게 움직이는 법
Separation, Alignment, Cohesion 세 규칙을 조합해 미니언이 서로 밀집하면서도 부딪히지 않고 목표를 향해 이동하게 만드는 방법을 정리한다. Unity C# 예제와 성능·디버깅 기준도 함께 다룬다.
프로그래밍 (5)
Unity C#에서 Local LLM(Ollama·LM Studio) API를 비동기 스트리밍으로 연동하는 방법
Unity C# 클라이언트에서 Ollama와 LM Studio의 로컬 LLM API를 통합하고 HttpClient·CancellationToken·청크 파싱으로 UI 텍스트를 끊김 없이 비동기 스트리밍하는 구현 방법을 정리합니다.
Unity Sentis로 ONNX 모델을 C# 런타임에서 온디바이스 추론하는 방법
Unity Sentis에서 ONNX 모델을 임포트하고 C#으로 입력 텐서를 만들어 GPU·CPU 백엔드에서 추론한 뒤 결과를 게임플레이에 연결하는 구현 절차와 메모리·성능 최적화 방법을 정리합니다.
FSM 기반 보스 AI 행동 패턴과 페이즈 전환 로직
보스 AI를 유한 상태 기계(FSM)로 설계하고 체력·전투 상황에 따른 페이즈 전환을 안정적으로 구현하는 방법을 정리합니다.
플로킹 알고리즘으로 조류와 군중 AI 만들기
분리·정렬·응집 규칙을 조합해 자연스럽게 움직이는 집단 AI를 구현한다. Unity C# 예제로 이웃 탐색, 가중치 조절, 장애물 회피와 성능 최적화까지 살펴본다.
보스 페이즈 제어기: HP 백분율과 타이머로 몬스터 패턴 전환하기
보스의 HP 임계값과 페이즈 경과 시간을 함께 사용해 패턴을 안정적으로 전환하는 제어기 설계를 다룹니다. 우선순위, 전환 규칙, Unity C# 예제와 테스트 관점을 중심으로 설명합니다.
게임 디자인 (5)
AI 기반 인게임 라이벌·보스의 플레이어 스타일 복제 시스템 기획
플레이어 행동 로그를 전투 특징 벡터로 변환해 AI 라이벌과 보스에 반영하는 시스템을 설계한다. 공정성, 난이도 밸런싱, 데이터 보호, 텔레그래프 UX까지 구현 기준과 수식을 정리한다.
AI 에이전트 몬스터 어그로 분산과 유저 둘러싸기 협동 패턴 설계
AI 에이전트 몬스터가 한 지점에 뭉치거나 무한 추적하는 문제를 줄이는 어그로 분산·Surrounding 협동 패턴을 점수식, 상태 전이, 밸런싱 파라미터로 설계합니다.
AI 에이전트 몬스터 어그로 분산과 유저 둘러싸기 협동 패턴 설계 가이드
AI 에이전트 몬스터가 한 유저에게 겹치거나 전투가 단조로워지는 문제를 줄이기 위한 설계안을 정리한다. 위협도 분산, 역할 배정, 슬롯 기반 Surrounding, 재평가 규칙을 조합하고 실제 공정성과 가독성은 플레이테스트로 확인한다.
AI 맞춤형 스킬 추천 시스템: 플레이어 조작 스타일을 분석하는 게임 디자인
플레이어의 입력 습관과 전투 성과를 분석해 스킬을 추천하는 시스템을 설계한다. 관측 지표, 점수식, 탐색 규칙, UX와 밸런싱 안전장치까지 실무 기준으로 정리한다.
AI 에이전트 몬스터 어그로 분산과 협동 공격 패턴 설계 가이드
몬스터의 타깃 집중과 동시 공격을 조절하기 위한 설계안을 정리한다. 위협도 점수, 역할 슬롯, 타깃 예약, 협동 공격 상태 전이의 계산과 테스트 기준을 제안한다.
