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AI 행동 트리에 대한 포괄적인 가이드입니다. 핵심 개념, 구성 요소부터 게임, 로봇 공학 등 실제 응용 분야까지 다룹니다.

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.

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.

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.

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.

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.

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.

과제 및 모범 사례

행동 트리는 강력하지만 과제가 없는 것은 아닙니다.

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.

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.