인공지능: 행동 트리에 대한 심층 분석

인공지능의 방대하고 진화하는 환경에서 개발자들은 강력하고 확장 가능하며 직관적인 도구를 끊임없이 모색하고 있습니다. 우리가 가장 좋아하는 비디오 게임에 등장하는 비플레이어 캐릭터(NPC)부터 창고에서 소포를 분류하는 자율 로봇에 이르기까지, 믿을 만하고 효과적인 AI 행동을 만드는 것은 엄청난 작업입니다. 많은 기술이 존재하지만, 그 우아함과 유연성으로 인해 행동 트리(BT)가 지배적인 힘으로 부상했습니다.

만약 여러분이 게임에서 지능적으로 엄폐를 찾고, 아군과 협력하며, 상황에 따라 전술을 바꾸는 적에게 감탄한 적이 있다면, 행동 트리가 작동하는 것을 목격했을 가능성이 큽니다. 이 기사는 개발자, 디자이너, AI 매니아의 글로벌 청중을 위해 설계된 기본 개념에서 고급 응용 프로그램으로 이동하여 행동 트리에 대한 포괄적인 탐구를 제공합니다.

더 단순한 시스템의 문제점: 왜 행동 트리가 필요한가

행동 트리의 혁신을 이해하려면 이전의 것이 무엇인지 이해하는 것이 도움이 됩니다. 수년 동안 간단한 AI에 대한 일반적인 해결책은 유한 상태 머신(FSM)이었습니다.

FSM은 상태 집합(예: 순찰, 추격, 공격)과 상태 간의 전환(예: "적 발견" 시 순찰에서 추격으로 전환)으로 구성됩니다. 몇 가지 뚜렷한 행동이 있는 간단한 AI의 경우 FSM이 잘 작동합니다. 그러나 복잡성이 증가함에 따라 빠르게 관리하기 어려워집니다.

• 확장성 문제: "엄폐"와 같은 새 상태를 추가하려면 다른 모든 기존 상태에서 전환을 만들어야 할 수 있습니다. 이로 인해 개발자가 "스파게티 코드"라고 부르는 디버그하고 확장하기 어려운 얽힌 연결 웹이 발생합니다.
• 모듈성 부족: 행동은 상태와 밀접하게 결합되어 있습니다. 코드와 로직을 복제하지 않고는 다른 시나리오에서 "탄약 찾기" 로직을 재사용하기 어렵습니다.
• 경직성: FSM은 항상 한 번에 하나의 상태에만 있습니다. 이로 인해 미묘하거나 계층화된 행동을 모델링하기 어렵습니다.

행동 트리는 이러한 문제를 해결하기 위해 개발되었으며, 복잡한 AI 에이전트를 설계하기 위한 보다 구조화되고 모듈화되고 확장 가능한 접근 방식을 제공합니다.

행동 트리란 무엇입니까? AI에 대한 계층적 접근 방식

핵심적으로 행동 트리는 AI 에이전트의 의사 결정 흐름을 제어하는 노드의 계층적 트리입니다. 회사 조직도처럼 생각해 보세요. 최상위 CEO(루트 노드)는 모든 작업을 수행하지 않습니다. 대신 관리자(컴포지트 노드)에게 위임하고, 관리자는 특정 작업을 수행하는 직원(리프 노드)에게 위임합니다.

트리는 일반적으로 모든 프레임 또는 업데이트 주기에서 루트에서 시작하여 위에서 아래로 평가됩니다. 이 프로세스를 "틱"이라고 합니다. 틱 신호는 트리 아래로 전파되어 일련의 규칙에 따라 특정 경로를 따라 노드를 활성화합니다. 각 노드는 완료 시 상위 노드에 상태를 반환합니다.

• 성공: 노드가 나타내는 작업이 성공적으로 완료되었습니다.
• 실패: 작업을 완료할 수 없습니다.
• 실행 중: 작업이 진행 중이며 완료하는 데 더 많은 시간이 필요합니다(예: 목적지까지 걷기).

상위 노드는 이러한 상태를 사용하여 다음에 어떤 자식을 틱할지 결정합니다. 이러한 지속적인 하향식 재평가를 통해 BT는 세상의 변화하는 조건에 매우 반응합니다.

행동 트리의 핵심 구성 요소

모든 행동 트리는 몇 가지 기본 유형의 노드로 구성됩니다. 이러한 빌딩 블록을 이해하는 것이 시스템을 마스터하는 열쇠입니다.

1. 리프 노드: 액션 및 조건

리프 노드는 트리의 끝점입니다. 즉, 작업을 수행하거나 조건을 확인하는 실제 작업자입니다. 자식이 없습니다.

• 액션 노드: 이러한 노드는 게임 세계에서 액션을 실행합니다. 액션이 즉각적(예: 무기 발사)이면 `SUCCESS`를 즉시 반환할 수 있습니다. 시간이 걸리는 경우(예: 지점으로 이동) 완료될 때까지 각 틱에서 `RUNNING`을 반환하고, 완료되면 `SUCCESS`를 반환합니다. 예로는 `MoveToEnemy()`, `PlayAnimation("Attack")`, `ReloadWeapon()`이 있습니다.
• 조건 노드: 이러한 노드는 변경하지 않고 세상의 상태를 확인하는 특수한 유형의 리프 노드입니다. 조건이 참이면 `SUCCESS`를 반환하고 거짓이면 `FAILURE`를 반환하여 트리에서 게이트웨이 역할을 합니다. 예로는 `IsHealthLow?`, `IsEnemyInLineOfSight?`, `HasAmmunition?`이 있습니다.

2. 컴포지트 노드: 제어 흐름

컴포지트 노드는 트리의 관리자입니다. 하나 이상의 자식이 있으며 특정 규칙 세트를 사용하여 실행할 자식을 결정합니다. AI의 로직과 우선 순위를 정의합니다.

• 시퀀스 노드: 종종 화살표(→)로 표시되거나 "AND"로 레이블이 지정됩니다. 시퀀스는 자식을 왼쪽에서 오른쪽으로 순서대로 실행합니다. 자식 중 하나가 실패하면 즉시 중지하고 `FAILURE`를 반환합니다. 모든 자식이 성공하면 시퀀스 자체는 `SUCCESS`를 반환합니다. 이는 순서대로 수행해야 하는 작업 시퀀스를 만드는 데 사용됩니다.

  예: `Reload` 시퀀스는 다음과 같을 수 있습니다. Sequence( `HasAmmoInInventory?`, `PlayReloadAnimation()`, `UpdateAmmoCount()` ). 에이전트가 인벤토리에 탄약이 없으면 첫 번째 자식이 실패하고 전체 시퀀스가 즉시 중단됩니다.

• 선택기 노드(또는 폴백 노드): 종종 물음표(?)로 표시되거나 "OR"로 레이블이 지정됩니다. 선택기는 또한 자식을 왼쪽에서 오른쪽으로 순서대로 실행합니다. 그러나 자식 중 하나가 성공하면 즉시 중지하고 `SUCCESS`를 반환합니다. 모든 자식이 실패하면 선택기 자체는 `FAILURE`를 반환합니다. 이는 대체 행동을 만들거나 가능한 목록에서 하나의 행동을 선택하는 데 사용됩니다.

  예: `Combat` 선택기는 다음과 같을 수 있습니다. Selector( `PerformMeleeAttack()`, `PerformRangedAttack()`, `Flee()` ). AI는 먼저 근접 공격을 시도합니다. 불가능한 경우(예: 대상이 너무 멀리 있음) 실패하고 선택기는 다음 자식인 원거리 공격으로 이동합니다. 또한 실패하는 경우(예: 탄약 없음) 마지막 옵션인 도망으로 이동합니다.

• 병렬 노드: 이 노드는 모든 자식을 동시에 실행합니다. 자체 성공 또는 실패는 지정된 정책에 따라 달라집니다. 예를 들어, 자식 중 하나가 성공하는 즉시 `SUCCESS`를 반환하거나 모든 자식이 성공할 때까지 기다릴 수 있습니다. 이는 기본 작업을 실행하는 동시에 보조 모니터링 작업을 실행하는 데 유용합니다.

  예: `Patrol` 병렬은 다음과 같을 수 있습니다. Parallel( `MoveAlongPatrolPath()`, `LookForEnemies()` ). AI는 환경을 지속적으로 스캔하면서 경로를 따라 걷습니다.

3. 데코레이터 노드: 수정자

데코레이터 노드는 자식이 하나만 있고 해당 자식의 행동 또는 결과를 수정하는 데 사용됩니다. 트리를 어수선하게 만들지 않고 강력한 제어 및 로직 계층을 추가합니다.

• 반전기: 자식의 결과를 반전시킵니다. `SUCCESS`는 `FAILURE`가 되고 `FAILURE`는 `SUCCESS`가 됩니다. `RUNNING`은 일반적으로 변경되지 않고 전달됩니다. 이는 "if not" 로직을 만드는 데 적합합니다.

  예: Inverter( `IsEnemyVisible?` )는 적이 보이지 않는 경우에만 성공하는 조건을 만듭니다.

• 반복기: 자식이 실패할 때까지 지정된 횟수만큼 또는 무기한으로 자식을 실행합니다.
• 성공기 / 실패기: 자식이 반환하는 내용에 관계없이 항상 각각 `SUCCESS` 또는 `FAILURE`를 반환합니다. 이는 트리의 분기를 선택 사항으로 만드는 데 유용합니다.
• 제한기 / 쿨다운: 자식을 실행할 수 있는 빈도를 제한합니다. 예를 들어, `GrenadeThrow` 액션은 10초마다 한 번만 수행할 수 있도록 제한기로 데코레이팅할 수 있습니다.

모두 함께 적용: 실제 예

1인칭 슈팅 게임에서 간단한 적 군인 AI를 위한 행동 트리를 설계해 보겠습니다. 원하는 행동은 다음과 같습니다. 군인의 최우선 순위는 플레이어가 보이면 플레이어를 공격하는 것입니다. 플레이어가 보이지 않으면 군인은 지정된 구역을 순찰해야 합니다. 전투 중 군인의 체력이 낮아지면 엄폐를 찾아야 합니다.

다음은 행동 트리에서 이 로직을 구성하는 방법입니다(위에서 아래로 읽고, 들여쓰기는 계층 구조를 나타냄).

루트 (선택기)
  |-- 낮은 체력 탈출 (시퀀스)
  |   |-- IsHealthLow? (조건)
  |   |-- FindCoverPoint (액션) -> 이동 중에는 RUNNING을 반환하고, 그 후 SUCCESS를 반환합니다.
  |   `-- TakeCover (액션)
  |
  |-- 플레이어 교전 (시퀀스)
  |   |-- IsPlayerVisible? (조건)
  |   |-- IsWeaponReady? (조건)
  |   |-- 전투 로직 (선택기)
  |   |   |-- 플레이어 사격 (시퀀스)
  |   |   |   |-- IsPlayerInLineOfSight? (조건)
  |   |   |   `-- Shoot (액션)
  |   |   `-- 공격 위치로 이동 (시퀀스)
  |   |       |-- Inverter(IsPlayerInLineOfSight?) (데코레이터 + 조건)
  |   |       `-- MoveTowardsPlayer (액션)
  |
  `-- 순찰 (시퀀스)
      |-- GetNextPatrolPoint (액션)
      `-- MoveToPoint (액션)

각 "틱"에서 작동하는 방식:

1. 루트 선택기가 시작됩니다. 첫 번째 자식인 `Low Health Escape` 시퀀스를 시도합니다.
2. `Low Health Escape` 시퀀스는 먼저 `IsHealthLow?`를 확인합니다. 체력이 낮지 않으면 이 조건은 `FAILURE`를 반환합니다. 전체 시퀀스가 실패하고 제어가 루트로 반환됩니다.
3. 루트 선택기는 첫 번째 자식이 실패한 것을 보고 두 번째 자식인 `Engage Player`로 이동합니다.
4. `Engage Player` 시퀀스는 `IsPlayerVisible?`를 확인합니다. 그렇지 않으면 실패하고 루트는 `Patrol` 시퀀스로 이동하여 군인이 평화롭게 순찰하게 합니다.
5. 그러나 `IsPlayerVisible?`가 성공하면 시퀀스가 계속됩니다. `IsWeaponReady?`를 확인합니다. 성공하면 `Combat Logic` 선택기로 진행됩니다. 이 선택기는 먼저 `Shoot At Player`를 시도합니다. 플레이어가 시야에 있으면 `Shoot` 액션이 실행됩니다.
6. 전투 중에 군인의 체력이 떨어지면 다음 틱에서 첫 번째 조건(`IsHealthLow?`)이 성공합니다. 이로 인해 `Low Health Escape` 시퀀스가 실행되어 군인이 엄폐를 찾아 엄폐하게 됩니다. 루트가 선택기이고 첫 번째 자식이 이제 성공(또는 실행 중)하고 있으므로 `Engage Player` 또는 `Patrol` 분기를 평가조차 하지 않습니다. 이것이 우선 순위가 자연스럽게 처리되는 방식입니다.

이 구조는 깔끔하고 읽기 쉬우며 가장 중요한 것은 확장하기 쉽다는 것입니다. 수류탄 투척 행동을 추가하고 싶으십니까? `Combat Logic` 선택기에 사격보다 높은 우선 순위로 다른 시퀀스를 삽입할 수 있으며, 자체 조건(`IsPlayerInCover?`, `HasGrenade?` 등)이 함께 제공됩니다.

행동 트리 vs. 유한 상태 머신: 복잡성에 대한 명확한 승자

비교를 공식화해 보겠습니다.

기능	행동 트리(BT)	유한 상태 머신(FSM)
모듈성	매우 높음. 하위 트리(예: "체력 팩 찾기" 시퀀스)는 한 번 생성하여 여러 다른 AI 또는 동일한 트리의 여러 부분에서 재사용할 수 있습니다.	낮음. 로직은 상태 및 전환 내에 포함되어 있습니다. 행동을 재사용하려면 종종 상태와 해당 연결을 복제해야 합니다.
확장성	우수함. 새 행동을 추가하는 것은 트리에 새 분기를 삽입하는 것만큼 간단합니다. 나머지 로직에 미치는 영향은 국한됩니다.	불량. 상태가 추가됨에 따라 잠재적 전환 수가 기하급수적으로 증가하여 "상태 폭발"이 발생할 수 있습니다.
반응성	본질적으로 반응적입니다. 트리는 모든 틱에서 루트에서 다시 평가되므로 정의된 우선 순위에 따라 세상 변화에 즉각적으로 대응할 수 있습니다.	반응성이 떨어집니다. 에이전트는 특정 사전 정의된 전환이 트리거될 때까지 현재 상태에 "갇혀" 있습니다. 전체 목표를 지속적으로 다시 평가하지 않습니다.
가독성	특히 시각적 편집기를 사용하면 높습니다. 계층적 구조는 우선 순위와 로직 흐름을 명확하게 보여주므로 게임 디자이너와 같은 비프로그래머도 이해할 수 있습니다.	복잡성이 증가함에 따라 낮아집니다. 복잡한 FSM의 시각적 그래프는 스파게티 한 접시처럼 보일 수 있습니다.

게임을 넘어선 응용 분야: 로봇 공학 및 시뮬레이션

행동 트리는 게임 산업에서 명성을 얻었지만 유용성은 훨씬 더 큽니다. 자율적이고 작업 지향적인 의사 결정이 필요한 모든 시스템은 BT에 적합합니다.

• 로봇 공학: 창고 로봇의 하루 근무 전체를 BT로 모델링할 수 있습니다. 루트는 `FulfillOrder` 또는 `RechargeBattery`에 대한 선택기일 수 있습니다. `FulfillOrder` 시퀀스에는 `NavigateToShelf`, `IdentifyItem`, `PickUpItem` 및 `DeliverToShipping`과 같은 자식이 포함됩니다. `IsBatteryLow?`와 같은 조건은 최상위 전환을 제어합니다.
• 자율 시스템: 무인 항공기(UAV) 또는 탐사 임무의 로버는 BT를 사용하여 복잡한 임무 계획을 관리할 수 있습니다. 시퀀스에는 `TakeOff`, `FlyToWaypoint`, `ScanArea` 및 `ReturnToBase`가 포함될 수 있습니다. 선택기는 `ObstacleDetected` 또는 `LostGPS`와 같은 비상 폴백을 처리할 수 있습니다.
• 시뮬레이션 및 훈련: 군사 또는 산업 시뮬레이터에서 BT는 시뮬레이션된 엔터티(사람, 차량)의 행동을 구동하여 현실적이고 도전적인 훈련 환경을 만들 수 있습니다.

과제 및 모범 사례

행동 트리는 강력하지만 과제가 없는 것은 아닙니다.

• 디버깅: AI가 특정 결정을 내린 이유를 추적하는 것은 큰 트리에서 어려울 수 있습니다. 트리가 실행될 때 각 노드의 실시간 상태(`SUCCESS`, `FAILURE`, `RUNNING`)를 보여주는 시각적 디버깅 도구는 복잡한 프로젝트에 거의 필수적입니다.
• 데이터 통신: 노드는 정보를 어떻게 공유합니까? 일반적인 해결책은 블랙보드라는 공유 데이터 컨텍스트입니다. `IsEnemyVisible?` 조건은 블랙보드에서 플레이어의 위치를 읽을 수 있는 반면, `DetectEnemy` 액션은 위치를 블랙보드에 쓸 수 있습니다.
• 성능: 매우 크고 깊은 트리를 모든 프레임에서 틱하는 것은 계산 비용이 많이 들 수 있습니다. 이벤트 기반 BT(관련 이벤트가 발생할 때만 트리가 실행됨)와 같은 최적화는 이를 완화할 수 있지만 복잡성이 추가됩니다.

모범 사례:

1. 얕게 유지하세요: 더 깊은 트리보다 더 넓은 트리를 선호하세요. 깊이 중첩된 로직은 따라가기 어려울 수 있습니다.
2. 모듈성을 수용하세요: 탐색 또는 인벤토리 관리와 같은 일반적인 작업에 대한 작고 재사용 가능한 하위 트리를 빌드하세요.
3. 블랙보드를 사용하세요: 모든 상태 정보에 블랙보드를 사용하여 트리 로직을 에이전트 데이터에서 분리하세요.
4. 시각적 편집기를 활용하세요: Unreal Engine에 내장된 도구나 Unity용 Behavior Designer와 같은 에셋은 매우 유용합니다. 이를 통해 프로그래머와 디자이너 간의 신속한 프로토타입 제작, 쉬운 시각화 및 더 나은 협업이 가능합니다.

미래: 행동 트리 및 머신 러닝

행동 트리는 최신 머신 러닝(ML) 기술과 경쟁하는 것이 아니라 상호 보완적입니다. 하이브리드 접근 방식이 가장 강력한 솔루션인 경우가 많습니다.

• 리프 노드용 ML: BT는 상위 수준 전략(예: `DecideToAttack` 또는 `DecideToDefend`)을 처리할 수 있는 반면, 훈련된 신경망은 하위 수준 액션(예: ML을 사용하여 정확하고 인간과 같은 조준을 수행하는 `AimAndShoot` 액션 노드)을 실행할 수 있습니다.
• 파라미터 튜닝용 ML: 강화 학습을 사용하여 특수 능력의 쿨다운 시간 또는 후퇴를 위한 체력 임계값과 같은 BT 내의 파라미터를 최적화할 수 있습니다.

이 하이브리드 모델은 예측 가능하고 제어 가능하며 디자이너 친화적인 행동 트리 구조와 미묘하고 적응력이 뛰어난 머신 러닝의 힘을 결합합니다.

결론: 현대 AI를 위한 필수 도구

행동 트리는 유한 상태 머신의 경직된 제한에서 벗어나 상당한 진전을 나타냅니다. 의사 결정을 위한 모듈식이고 확장 가능하며 가독성이 뛰어난 프레임워크를 제공함으로써 개발자와 디자이너는 현대 기술에서 볼 수 있는 가장 복잡하고 믿을 수 있는 AI 행동을 만들 수 있게 되었습니다. 블록버스터 게임의 교활한 적부터 미래 공장의 효율적인 로봇에 이르기까지 행동 트리는 간단한 코드를 지능적인 액션으로 바꾸는 논리적 백본을 제공합니다.

숙련된 AI 프로그래머, 게임 디자이너 또는 로봇 공학 엔지니어이든 행동 트리를 마스터하는 것은 기본 기술에 대한 투자입니다. 간단한 로직과 복잡한 지능 사이의 격차를 해소하는 도구이며, 자율 시스템 세계에서 그 중요성은 계속 커질 것입니다.