패스트캠퍼스 환급챌린지 33일차 : RPG 전투 플레이 프로젝트로 배우는 언리얼 엔진 5 게임 개발 강의 후기

본 포스팅은 패스트캠퍼스 환급 챌린지 참여를 위해 작성하였습니다.

 

 

오늘은 언리얼 엔진의 Behavior Tree 시스템을 활용하여 몬스터의 Patrol 기능을 구현했다. 이전까지는 상태 머신(FSM)을 사용해 간단한 AI 로직을 구성했지만, Behavior Tree를 적용하면서 보다 체계적이고 유연한 방식으로 AI의 행동 흐름을 설계할 수 있었다는 점이 가장 큰 차이였다.

우선  몬스터가 랜덤으로 이동 하는 기능을 간단히 구현해봤다. 복잡한 AI 시스템은 아니고, Blackboard에 위치 정보를 저장하고, Behavior Tree에서는 이 위치로 몬스터를 이동시키는 기본적인 구조였다. 기존의 FSM 방식과 달리 Behavior Tree를 사용하니 시각적으로 로직이 잘 보여서 구조를 이해

하고 수정하기가 편했다. 노드를 조립하듯이 행동을 구성할 수 있어서, 향후 더 복잡한 행동도 자연스럽게 확장할 수 있을 것 같다.

 

이번시간까지 언리얼에서 제공하는 AI 도구인 BehaviorTree의 기본적인 학습을 끝냈다. 다음 시간 부터는 EQS에 대해서 식습을 하게 된다. EQS는 언리얼 엔진에서 AI가 환경 정보를 바탕으로 '어디로 갈지', '무엇을 할지' 판단할 수 있게 도와주는 시스템이라고 한다. AI가 게임 세계에서 가장 적절한 위치나 대상을 찾기 위해 사용하는 도구인데 이런 인공지능 도구를 활용해서 몬스터의 AI를 간단하게 제작할 수 있게 된다.

AI를 중반까지 끝내면서 벌써 RPG 전투 플레이 프로젝트로 배우는 언리얼 엔진 5 게임 개발 강의의 65%를 수강하게 되었다. 처음에는 리소스 때문에 난관을 겪었지만 수많은 시스템들 Input Mapping, Motion Warping, Distance Matching, Foot IK, Nav Volume을 하나씩 익혀가면서 언리얼을 통해서 제작할 수 있는 다양한 기능이 무엇이 있는지 익힐 수 있었다. 야근을 해도 매일매일 저녁에 와서 강의를 들으면서 점차 하나씩 깨달아 가는 것이 보람차고 남은 강의도 열심히 들어야 겠다는 생각이 들었다.

 

 

 

 

https://abit.ly/lisbva

Abit.ly 다운받기