AI 요약관련 정보

• 군사 시뮬레이션에서 복잡한 군사 교리를 AI 행동으로 정확하게 인코딩하는 것이 핵심 과제이며, 이는 시뮬레이션의 신뢰성과 검증 비용에 큰 영향을 미칩니다. 🎖️
• 시뮬레이션의 신뢰성을 확보하기 위해 실제와 유사한 행동 구현이 필수적이며, 시각적 사실성보다 행동의 정확성이 훈련 효과를 좌우합니다. 🧠
• 군사 교리는 부대의 기여 방식, 사용 수단, 조직 구조(예: 전차 소대), 배치, 부대 간 협력 등 광범위한 내용을 포함합니다. 🗺️
• LLM(대규모 언어 모델)을 활용하여 행동 트리를 생성하고 유지함으로써 AI 개발 시간을 단축하고 교리적 근거를 제공하는 솔루션이 제안됩니다. 🤖
• LLM은 군사 교리, 행동 트리 구문/의미론, 기존 행동 데이터셋(현재 로봇 공학 데이터 활용)으로 미세 조정되어 정확도를 높입니다. 📚
• 계층적 에이전트 시스템은 엔티티, 엔티티 유닛, 집합 유닛 에이전트를 사용하여 실제 군사 통신 흐름(명령 하달, 보고 상신)을 모델링합니다. 🔗
• 아키텍처는 다양한 제대(echelon)에서 다른 에이전트 구현(예: 상위 지휘는 행동 트리, 개별 병사는 상태 트리)을 유연하게 사용할 수 있도록 설계되었습니다. 🌳
• 행동 트리 스키마는 각 에이전트 레벨에서 허용되는 노드와 조건을 정의하여 교리적 일관성을 유지하고 복잡성을 관리합니다. 📐
• 행동은 숙련도, 부대 역량(예: 무전 통신 vs. 수신호), 조직 구조, 부대 유형, 제대 등 다양한 변수에 따라 달라지므로 이를 반영해야 합니다. 🎭
• 행동의 복잡성과 방대한 양으로 인해 코드 리팩토링과 유사한 개념을 행동에도 적용하여 광범위한 변경, 재사용성, 구성 가능성을 확보해야 합니다. ✂️
• 언리얼 엔진 플러그인 형태로 LLM(LORA 및 RAG 기반)과 통합되어, 사용자가 에디터 내에서 프롬프트를 통해 행동 트리를 생성하고 편집할 수 있습니다. 🎮
• 초기에는 언리얼 5의 스테이트 트리 직렬화 및 에디터 노출 제한으로 인해 행동 트리에 중점을 두었으며, 스테이트 트리 지원은 향후 과제로 남아있습니다. 🚧
• 상세한 프롬프트 예시를 통해 LLM이 복잡한 시나리오(도시 환경, 온도, 특정 임무)를 해석하고 해당 행동 트리 로직을 생성하는 능력을 보여줍니다. 📝