A Study of Real-Time Game Balancing OptimizationUsing Reinforcement Learning
이공학학술연구기반구축(R&D) · 석사과정생연구장려금지원
2026년
2340054648
교육부
한국연구재단
동서대학교
허관
1명
2026.03.01 ~ 2026.08.31
2025.09.01 ~ 2026.08.31
600만원
600만원
개발연구
대학
부산광역시 사상구
정보/통신 > 정보이론 > 인공지능
본 연구의 최종 목표는 정량적인 게임 내 전투 데이터를 기반으로 강화학습 알고리즘을 적용하여, 유닛 스탯 및 몬스터 속성 등의 주요 밸런스 요소를 자동으로 조정할 수 있는 실시간 게임 밸런싱 시스템을 구현하는 것이다. 기존 게임 개발에서는 밸런스 설계를 위해 다수의 개발자와 기획자가 반복적인 테스트와 수작업 조정을 수행해야 했고, 이는 높은 인건비와 장시간...
본 연구는 강화학습 알고리즘을 기반으로 실시간 게임 밸런스를 자동으로 조정할 수 있는 시스템을 개발 하는 것을 목표로 한다. 현재 상용 게임 개발에서는 유닛 및 몬스터의 능력치, 스폰 주기 등 게임 난이도의 밸런스를 맞추기 위해 수많은 반복 실험과 직관적인 조정이 필요하며, 이 과정은 많은 인력과 비용을 요구한다. 특히 소규모 게임 개발 팀이나 인디 개발자...
... SaaS 형태의 웹 기반 서비스로 확장될 수 있으며, 게임 개발자가 웹 UI를 통해 설정 값을 조정하면 강화학습이 자동으로 최적의 밸런스를 도출하는 구조로 상용화 가능성이 존재한다. 이는 클라우드 기반 게임 개발 지원 플랫폼, 또는 게임 밸런싱 컨설팅 솔루션 등으로 사업화될 수 있다.산업적 관점에서 볼 때, 본 연구는 중소 게임사 및 인디 개발자가 AI 기술을 직접 도입할 수 있는 ...