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인사말
이 책은 어떤 책?
디지털 게임 AI의 풍경
이 책을 읽는 방법

PART 1 게임 AI

-들어가며
-캐릭터의 정의
1. 캐릭터 제작
2. 인형술사
3. 데이터, 데이터, 데이터!
-내비게이션 메쉬
1. 환경 인식
2. 매핑(지도 제작)
3. 복셀화
4. 연결
5. 삼각형 분할
6. 침식
-경로 탐색, 스티어링, 회피
1. 간단한 쿼리
2. 경로 탐색
3. 스티어링
4. 회피
5. 정리
-내비메쉬의 확장
1. 오프메쉬 링크
2. 코스트
3. 선호도와 기타 요인
4. 내비메쉬 개조
5. 런타임 생성
6. 도색과 보수
7. 정리
-3D 내비게이션
1. 풀월드 복셀화
2. 풀어야 할 문제
3. 희소 복셀 8분 트리 스파스 복셀 옥트리(Sparse voxel octree)
이분법
구축
4. 그 외의 풀어야 할 문제
연결
가지치기
최적화
스트리밍
경로 탐색
5. 앞으로의 활용
파괴와 장애물
새로운 환경
더 정교한 AI 동작
소리 전달
-결론
-플래닝을 활용한 의사결정 시스템
1. 계획적인 AI
2. 플래닝 AI의 약점
3. 플래닝 AI의 실용 예
실시간 변화에 대한 대응
상태 공간의 방대함에 대응
4. 플래닝과 머신러닝
5. 새로운 기술 개발의 어려움
6. 개발 지원 부서의 업무
-캐릭터 AI와 애니메이션
1. 우리는 어떻게 몸을 움직이고 있을까?
2. 캐릭터 AI의 문제점
3. 캐릭터 AI의 도입 사례
4. MULS 애니메이션 생성 시스템
5. 정리　　　　

PART 2 캐릭터 인터랙션

-캐릭터 인터랙션이란
-감정 AI를 둘러보는 여정：AI는 실제로 감정을 느끼는가?
1. 지금까지의 AI에 감정은 존재했는가? 감정 AI의 역사
기분, 감정, 분위기
AI로 작동하는 캐릭터
만들고자 하는 것
2. 관련 연구
감정 모델
기분 모델
모델에 대한 최종 결정
3. 게임을 위한 감정 요소
이모셔널 컴포넌트
감정 모듈
이벤트 평가 시스템
기분 모듈
성격이란?
감정, 기분, 성격을 표현한다
디자이너가 캐릭터를 자신만의 방식으로 조정하기 위한 방안
4. 이모셔널 컴포넌트 개발에서 배운 것
5. 부록：페이퍼?연구
감정 모델
기분 모델

-자연어 처리
1. 게임 캐릭터들과 자유롭게 대화하자
2. AI에서 ‘언어’를 다루는 기술
3. 개발 사례：NLP 어드벤처
어드벤처 게임 방식: ‘커맨드 입력식’과 ‘커맨드 선택식’
‘신세대 커맨드 입력식’의 실현을 위해
테크 프리뷰 ‘SQUARE ENIX AI Tech Preview:
THE PORTOPIA SERIAL MURDER CASE’ 릴리즈
‘디지털 게임을 위한 NLP’에 필요한 것
4. ChatGPT 이후의 세계
게임과 대규모 언어 모델　

PART 3 메타 AI

-메타 AI란
-‘감정을 자극하는’메타 AI
1. 메타 AI로 이루고자 했던 것
2. 2차원 감정 맵
3. 2차원 감정 맵에 기반한 메타 AI
4. Current EP의 추정
5. Goal EP의 플래닝
6. Next EP의 갱신과 게임 조정
7. 메타 AI와 접점을 이루는 게임 요소
8. 감정을 시각화하는 게임 플레이 분석 도구
9. 감정 강도의 타임라인 표시
10. 메타 AI의 평가
Current EP의 추정 결과와 플레이어의 감정은 일치했는가?
메타 AI를 통해 플레이어의 감정을 흔들 수 있었는가?
난이도가 허용 가능한 범위였는가?
게임디자이너가 밸런스 조정이 쉽다고 느꼈는가?
11. 정리　

-슈팅 게임의 메타 AI
1. 슈팅 게임의 난이도 설계 방법
일반적인 방법
동적 난이도 조정
2. 슈팅 게임에 메타 AI를 도입해보았다
2-Layer 위험도 컨트롤
3가지 AI
3. 동적 난이도 조정 시 주의할 점
4. 미래 과제
5. 정리　　　
-탁구 로봇의 메타 AI
1. 메타 AI, 게임 세계를 뛰쳐나오다
2. 즐겁게 실력이 늘고 싶다！
3. 탁구를 모릅니다…
4. 탁구와 액션 게임은 무엇이 다른가
5. 다 함께 땀 흘리며 가설을 검증하자!
6. 플레이어의 모티베이션을 콘트롤하는 작전
7. 현실 세계에서 메타 AI가 작동했다! 탁구 로봇의 메타 AI
8. 게임 AI여, 게임 세계를 뛰쳐나가자
-메타 AI의 효과 검증
1. 상관관계와 인과관
상관관계
인과관계
2. 인과관계를 검증하기：대조 실험과 맹검화
3. 정리
-메타 AI와 게임 사용자 경험(UX)
1. 메타 AI를 쓸 수 있는 게임과 쓸 수 없는 게임
2. 게임 UX란
3. 감정의 ‘흐름’을 분석한다　　
4. 게임 UX의 공통 언어화 - 패턴 랭귀지
5. 정리
-메타 AI의 전망
1. 메타 AI의 활용 영역이 더 넓어진다
더 많은 게임에 메타 AI가 도입된다
다른 게임 AI와 결합해 활용된다
게임이 아닌 분야의 인터렉션에도 응용된다
2. 메타 AI로 실현되는 체험이 더 깊어진다
메타 AI가 플레이어 앞에 등장한다
메타 AI가 플레이어의 성장을 지원한다
3. 메타 AI의 발전을 뒷받침한다
게임 UX가 더욱 가시화되고, 더욱 객관적으로 검증될 수 있게 된다
4. 정리

PART 4 딥러닝

-머신러닝이란
-스타일 트랜스퍼
1. 게임 AI와 그 감정
2. AI라도 그림 그릴 수 있어요!
스타일 트랜스퍼와 감정 표현
3. 이미지 생성 AI 기술의 이면
AI는 어떻게 이미지를 그리는 걸까？
이미지 데이터의 구조
CNN의 기초
이미지 생성에서의 CNN
스타일 트랜스퍼 모델의 개요
스타일 정보의 주입
스타일 개념을 획득하라：스타일 트랜스퍼의 역전파
학습 하드웨어
추론
여담
4. AI는 그림을 그린다
감정과 그림
이모셔널 컴포넌트
스타일의 선택과 출력
스타일 트랜스퍼에 의한 AI의 감정 표현
5. 앞으로의 그림을 통한 감정 표현

-머신러닝을 활용한 자동 립싱크 애니메이션
1. 데이터로서의 소리 표현
2. 오디오를 이미지로 변환하기
3. 절대음감과 상대음감
4. 음성의 시간 흐름에 따른 변화를 학습한다
5. 애니메이션 생성
-딥러닝을 활용한 캐릭터 애니메이션 생성
1. 애니메이션 제작 과정
키 프레임을 지정한다
베이크한다
자동 보간을 수행한다
2. 캐릭터 애니메이션
캐릭터 애니메이션 제작 전 과정
캐릭터 애니메이션 제작
모션 캡처의 이용
3. 딥러닝을 통한 애니메이션 생성의 동기
4. 딥러닝을 활용한 캐릭터 애니메이션 생성의 기초
5. 연구 내용
연구의 전제
연구 대상
방법 개요
모델
6. 현재의 과제와 향후 연구에 대하여
7. 딥러닝을 활용한 캐릭터 애니메이션 생성의 전망
자연어를 이용한 애니메이션 생성
실시간 애니메이션 생성
연기를 AI에게 가르친다
8. 정리　

TALK 1 스쉐어 에닉스 AI부 좌담회 - 젊은 멤버 편
AI 부에서 탄생하는, 새로운 게임의 가능성

PART 5 AI를 활용한 품질 보증 자동화

-품질 보증의 개요
-QA에서 게임 AI 활용
1. 시뮬레이션 테스트
2. 탐색 테스트　
3. 스크립트 테스트
4. 비침투형과 침투형 테스트
5. ACRE의 취지
6. 조작 기록과 리플레이
7. 게임 스테이트
8. 동기화
9. 맵과 경로 탐색
10. 탐색
11. 앞으로의 과제

-백엔드 시스템
1. 개발 배경
2. 워크플로우
3. 테스트 스케줄러
4. 슬라이스 패키지와 고정 패키지
5. 장비 사용률 배분
6. 장비의 공유와 할당
7. 레질리언스(회복 기능)
8. 중단 시간과 토일의 절감
우선순위 기반 테스트 결과 삭제
세션의 병합과 커밋
Windows Update의 자동화
메트릭스(측정된 데이터)의 수집과 계측
-버그 분류와 데이터 분석
1. 버그 분류
2. 핑거프린트를 활용한 버그 분류
3. 버그 재현율과 해결
4. 알림
5. 데이터 분석
Metabase™
Sentry™　
결론

TALK 2 스쉐어 에닉스 AI부 좌담회 - 섹션 리더 편
연구자들이 그리는 ‘게임×AI의 미래상’
후기
용어집