언리얼 엔진 4 AI 프로그래밍 에센셜(acorn+PACKT 시리즈)

★ 이 책에서 다루는 내용 ★



■ 언리얼 엔진 4 게임 AI와 관련된 기초 컴포넌트 이해

■ 언리얼 엔진 4 게임 AI 소개

■ 폰(pawn)의 내비게이션 설정, 커스터마이즈, 배정과 AI 컴포넌트

■ 게임 AI 행동 양식 생성, 디버그, 분석

■ 비헤이비어 트리(Behavior Tree) 방법론을 이용한 반응성 좋은 게임 AI 설계

■ AI와 상호작용하도록 설계된 스마트한 오브젝트 생성

■ 프로젝트에서 고급 AI 기능을 활용한 사용자 경험 극대화



★ 이 책의 대상 독자 ★



이 책은 언리얼 엔진 4의 게임 AI에 대해 더 알아보고자 하는 프로그래머와 아티스트를 대상으로 한다. 언리얼 엔진 4에 대한 개요는 생략하고 바로 게임 AI를 살펴볼 것이므로, 이전에 언리얼 엔진을 사용해봤기를 바란다.



★ 이 책의 구성 ★



1장. '게임 AI 소개'에서는 AI의 기본 개념과 함께, AI가 어떻게 게임 경험에 직접적인 영향을 미치며 또 향상시키는지 소개한다. 특히 전통적인 AI와 게임에 특화된 AI의 목적이 어떻게 다른지 알아본다.

2장. '기본 AI 생성'에서는 당신의 첫 번째 AI를 직접 차근차근 만들어보면서, 여기에 사용되는 기술에 대해 설명한다. 언리얼 엔진 4에 바로 뛰어들어 기본 컴포넌트를 사용해 무작위로 움직이는 AI의 단일 상태를 만들어본다.

3장. '무작위성과 확률 추가'에서는 무작위성과 확률 기술을 어떻게 사용하는지 알려주며, 게임을 예측하기 어렵고 더욱 흥미롭게 만들어본다. 언리얼 엔진 4에서는 이 기술을 어떻게 사용해야 하는지 살펴본다.

4장. '이동 도입'에서는 언리얼 엔진 4에서 AI 캐릭터에 이동을 도입하는 법을 소개한다. 캐릭터가 레벨 안에서 지능적으로 내비게이션하게 할 때는 길 찾기(path finding)가 쓰인다.

5장. 'AI에게 선택권 부여'에서는 비헤이비어 트리(Behavior Tree)를 이용해 캐릭터에 자동적인 비헤이비어를 넣는 방법을 설명한다. 비헤이비어 트리는 나무 형태의 구조로 AI의 로직을 시각적으로 구성하며, 다양한 캐릭터에 재사용할 수 있는 기법이다.

6장. 'AI의 감각은 어떻게 이뤄지는가?'에서는 언리얼 엔진 4에서 우리의 AI가 월드 안에 배치해둔 다른 AI와 폰(pawn)을 감지할 수 있게 해주는 다양한 컴포넌트의 사용법을 설명한다.

7장. '고급 이동'에서는 군집(flocking)과 같은 고급 길 따라가기(path-following) 행동을 집중해서 살펴본다. 군집은 여러 AI 캐릭터에 대한 그룹 행동 양식을 만들 수 있게 해준다.

8장. '순찰, 추적, 공격하는 AI'에서는 이전 장들에서 사용해 우리의 AI 캐릭터가 내비게이션하게 해줬던 AI 감각과 이동을 포함해 여러 컴포넌트를 조합해본다. 그런 다음, AI 캐릭터가 감지한 캐릭터를 추격하는 데 보내는 시간을 무작위로 적용해볼 것이다.

9장. '지금까지 배운 내용'에서는 이전 장에서 다룬 내용들을 간략히 복습한다. 또한 이 책에서 배운 것을 서로 결합해 어떤 것들을 얻을 수 있는지 논의해본다.

1장. 게임 AI 소개

__게임 AI

__AI는 게임 경험에 어떤 영향을 미치는가

__게임 AI 기술과 실제 적용

____내비게이션

____스티어링으로 사실 같은 이동 만들기

____무작위성과 확률이 있는 캐릭터 생성

____비헤이비어 트리를 통한 복잡한 판단 생성

__언리얼 엔진 4 툴

__요약



2장. 기본 AI 생성

__목표

__프로젝트 셋업

____환경

____전제 조건

__새로운 AI컨트롤러 클래스 이용하기

____AI컨트롤러 클래스 배정

____폰 배정

____인스트럭션 보내기

____MoveToLocation의 몇 가지 팁

__현재 진행 사항 검토

__도전 추가

__트레이스

____현재 진행 사항 검토

__적 로직

__적 AI 추가

__요약



3장. 무작위성과 확률 추가

__확률 개요

____확률적 분포

____불균일 분포

__언리얼 엔진 4의 랜덤 스트림

____플랜

____배회 추가

____프로젝트 셋업

____확률 생성

____랜덤 스트림의 불균일 분포

____전환 생성

__달아나기와 공격

____다시 액션으로

____결과!

__요약



4장. 이동 도입

__개요

__길 찾기

__A* 알고리즘

__내비게이션 메시

____리캐스트 내비 메시

__이동 컴포넌트

____AI컨트롤러

__시작해보자!

__웨이포인트

__내비게이션

____내비게이션 모디파이어

____다시 에디터로

____내비 영역 클래스

____내비게이션 비용

__요약



5장. AI에게 선택권 부여

__AI컨트롤러의 비헤이비어 트리

__비헤이비어 트리 생성

__블랙보드

__비헤이비어 트리 디자인

____비헤이비어 트리 서비스

____상태 전환

____블랙보드 비교 데코레이터

____EQS

__요약



6장. AI의 감각은 어떻게 이뤄지는가

__개요

__AI의 감각

__AI 퍼셉션 컴포넌트

__상태 기계

__폰 감지

__상태 전환

__상태 리셋

__시뮬레이션과 플레이

__요약



7장. 고급 이동

__에이전트 셋업

__에이전트 보기

__에이전트 따라가기

____따라가느냐 이끄느냐

__스티어링 비헤이비어: 군집

____군집 에이전트

__UMG를 이용한 비헤이비어 컨트롤

____단순한 UI

__요약



8장. 순찰, 추적, 공격하는 AI

__블랙보드 생성

__중간 거리 공격

__컨트롤러

__웨이포인트

__BT 컴포짓, 태스크, 데코레이터, 서비스

__로직 생성

__요약



9장. 지금까지 배운 내용

__기본 AI 생성

____컨트롤 사용의 장점과 단점

__무작위성과 확률 추가

____무작위성 이용의 장점과 단점

____확률 이용의 장점과 단점

__이동 도입

__AI에 선택권 부여

____EQS 이용의 장점과 단점

____블루프린트 이용의 장점과 단점

__AI의 감각은 어떻게 이뤄지는가

__고급 이동

__순찰, 추적, 공격하는 AI

____비헤이비어 트리 이용의 장점과 단점

____AI 블루프린트 이용의 장점과 단점

__요약

피터 뉴튼 저자 피터 뉴튼(Peter L. Newton)은 어릴 적부터 컴퓨터에 관심이 커서 기술 쪽을 공부했고, 웹 애플리케이션 분야에서 개발의 첫 발을 뗐다. 프로그래밍 광인 그는 다양한 소프트웨어 디자인과 프로그래밍 패턴을 심도 있게 연구했다. 배움 그 자체를 좋아해 수많은 시간 동안 리버스 엔지니어링 어셈블리(reverse engineering assembly)와 컴퓨터 칩 명령 체계를 독학으로 공부했다. 피터는 수년간 웹 개발자, 소프트웨어 개발자, 데이터베이스 아키텍트, 하드웨어 기술자로서 경력을 쌓았고, 가상 현실/게임 업계의 크리에이트(Create), 소니 픽처스, 그리고 에픽 게임즈의 언리얼 엔진 4 개발자로 일했다.

최근에는 VR 프로젝트로 디지털 할리우드의 '시네마틱 및 TV 가상 현실 부문 최우수상(Best In Virtual Reality Based on a Cinematic or Television Experience)'을 수상한 'Can You Walk The Walk?'를 제작했다.