EQS의 기본 활용법
환경 쿼리 시스템(Environment Query System, EQS)은 AI가 주변 환경을 분석하고 최적의 결정을 내리는 데 사용되는 강력한 도구입니다.
EQS를 통해 AI는 동적 환경에서 효과적으로 정보를 수집하고 평가할 수 있습니다.
EQS의 개념과 구성 요소
EQS는 다음과 같은 주요 구성 요소로 이루어져 있습니다.
- 쿼리(Query) : 환경에 대한 질문
- 제너레이터(Generator) : 후보 항목 생성
- 테스트(Test) : 후보 항목 평가 기준
- 컨텍스트(Context) : 쿼리의 기준점
EQS 쿼리 생성
- 콘텐츠 브라우저에서 우클릭
- AI > Environment Query 선택
- 쿼리 이름 지정 (예 : EQS_FindCoverPoint)
기본 EQS 구성 방법
1. 제너레이터 설정
- 'Simple Grid' 등의 제너레이터 선택
- 그리드 크기, 간격 등 설정
2. 테스트 추가
- 'Distance' 등의 테스트 추가
- 테스트 파라미터 설정 (예 : 최소/최대 거리)
3. 점수 계산 방법 설정
- 테스트별 가중치 부여
- 정규화 방법 선택 (예 : 선형, 제곱)
예제 : 은신 위치 찾기 EQS
EQS와 비헤이비어 트리 연동
비헤이비어 트리에서 EQS를 사용하여 의사 결정을 내리는 방법
- 비헤이비어 트리에 'Run EQS Query' 태스크 추가
- 해당 태스크에 EQS 쿼리 할당
- 쿼리 결과를 블랙보드에 저장
예제 : 전투 중 은신 위치 선택
동적 환경에서의 EQS 활용
실시간으로 변화하는 환경에 대응하기 위한 EQS 활용
1. 주기적 쿼리 실행
- 일정 간격으로 EQS 쿼리 재실행
- 환경 변화 반영
2. 동적 컨텍스트 사용
- 적의 현재 위치를 컨텍스트로 사용
- 상황에 따라 컨텍스트 동적 변경
3. 조건부 테스트
- 게임 상태에 따라 테스트 가중치 조정
- 특정 조건에서만 활성화되는 테스트 추가
예제 : 동적 전투 위치 선택
EQS 결과 시각화 및 디버깅
1. 에디터에서의 시각화
- EQS 에디터에서 'Preview' 버튼 사용
- 테스트 결과를 색상으로 표시
2. 게임 내 디버그 뷰
- 콘솔 명령어 사용 (예 :
ShowDebug EQS
) - 실시간으로 EQS 결과 확인
3. 로깅
- 중요 결정 지점에 로그 추가
- 선택된 항목의 점수와 속성 기록
성능 고려사항 및 최적화
EQS는 강력하지만 잘못 사용하면 성능에 큰 영향을 줄 수 있습니다.
1. 쿼리 빈도 최적화
- 필요한 경우에만 쿼리 실행
- 결과 캐싱 고려
2. 제너레이터 효율성
- 과도하게 많은 항목 생성 자제
- 상황에 적합한 제너레이터 선택
3. 테스트 복잡도 관리
- 고비용 테스트 최소화 (예 : 복잡한 가시성 체크)
- 테스트 순서 최적화 (저비용 테스트 먼저 실행)
4. 컨텍스트 범위 제한
- 필요한 범위 내에서만 쿼리 실행
- 전체 맵 대신 관련 영역만 고려
예제 : 최적화된 EQS 구성
고급 EQS 활용 기법
1. 계층적 쿼리
- 대략적인 영역 선택 후 세부 위치 결정
2. 동적 테스트 구성
- 게임플레이 상황에 따라 테스트 세트 변경
3. AI 협업을 위한 EQS
- 다른 AI의 위치와 의도를 고려한 쿼리
EQS는 AI의 상황 인식과 의사 결정 능력을 크게 향상시킬 수 있는 도구입니다.
잘 구성된 EQS는 동적이고 지능적인 AI 행동을 가능하게 하며, 이는 게임플레이의 깊이와 몰입도를 높이는 데 기여합니다.
EQS를 비헤이비어 트리, FSM(유한 상태 기계) 등 다른 AI 시스템과 잘 통합하면 더욱 정교하고 적응력 있는 AI 행동을 구현할 수 있습니다.