유니티를 사용하여 행동 트리로 AI 만들기

목차

1. 소개
2. 유니티를 사용한 간단한 행동 트리 생성
3. 유한 상태 기계(Finite State Machine)의 제약
4. 행동 트리(Behavior Tree) 소개
5. 행동 트리 노드의 구성 요소
   • 리프 노드(Leaves)
   • 흐름 제어 노드(Flow Control Nodes)
   • 실행 노드(Action Nodes)
6. 행동 트리의 장점
   • 유연성과 확장성
   • 모듈식 설계 전략
   • 데이터 공유 및 상태 전달
7. 행동 트리를 사용한 AI 구현
8. 간단한 행동 트리 노드 구현
   • 순차(composite-sequencer)
   • 선택(composite-selector)
   • 상태 확인(check)
   • 작업(action)
9. 게임 캐릭터의 행동 트리 구성
   • 정찰 및 이동
   • 적 탐지 및 공격
   • 공격 동작 구현
10. 결론

🌟 소개

행동 트리(Behavior Tree)는 게임 개발에서 AI(Artificial Intelligence) 구현에 많이 사용되는 패턴 중 하나입니다. 이번 튜토리얼에서는 유니티(Unity)를 사용하여 간단한 행동 트리를 만드는 방법에 대해 알아보겠습니다. 더 나아가 행동 트리가 유한 상태 기계보다 더 유연하고 확장 가능한 이유와 실제로 어떻게 구현되는지에 대해서도 다룰 것입니다.

🎮 유니티를 사용한 간단한 행동 트리 생성

이번 튜토리얼에서는 유니티를 사용하여 간단한 행동 트리를 만들어 보겠습니다. 이 튜토리얼은 30분 이내에 완료할 수 있는 수준의 기본적인 기능을 가진 AI를 구현하는 내용을 다룹니다. 구체적으로는 가드 AI를 사용하여 몬스터를 정찰하거나 목표를 추적하고 공격하는 기능을 구현해 보겠습니다.

행동 트리를 구현하기 전에 먼저 유한 상태 기계(Finite State Machine)에 대해 이야기한 적이 있는데, 복잡하지 않은 행동을 구현할 때는 유한 상태 기계 패턴을 사용하면 잘 구조화된 행동 시스템을 만들 수 있습니다. 그러나 행동이 복잡해질수록 유한 상태 기계보다는 다른 패턴을 사용하는 것이 좋습니다. 왜냐하면 복잡한 행동을 유한 상태 기계로 모델링하면 구조가 너무 복잡해져 개발자로서 사용하기에 불편할 수 있기 때문입니다.

또한, 실제로 많은 예를 들어 설명해 줄 수 있을 정도로 행동 트리의 유형은 다양합니다. 매우 복잡한 AI 시스템이나 다양한 옵션을 제공하는 플레이어 시스템 같은 경우에는 유한 상태 기계로 처리하기에는 제약이 많을 수 있습니다. 이럴 때는 행동 트리 패턴을 사용하면 더 유연한 구조를 가질 수 있으며 개발자로서 편리하게 사용할 수 있습니다.

✨ 행동 트리 소개

행동 트리는 상태의 유한한 집합으로 모델링하는 대신 동작의 트리 구조를 정의함으로써 보다 유연한 구조를 제공합니다. 각 노드는 현재 실행 중인지(실행 중), 성공했는지(성공), 실패했는지(실패) 여부와 같은 실행 상태를 가집니다. 이러한 상태는 해당 노드를 평가하는 함수(evaluate)를 통해 계산됩니다.

자식 노드의 상태에 따라 부모 노드의 상태가 계산되고 부모 노드의 타입에 따라 다양한 방식으로 집계됩니다. 자식이 없는 가장 하위 노드는 리프(Leaves) 노드라고 부릅니다. 이 리프 노드에는 AI가 수행하는 실제 확인 작업 또는 작업이 포함됩니다. 나머지 트리는 논리 구조를 나타내며 한 동작 분기에서 다른 동작 분기로 전환될 수 있습니다.

결과적으로 행동 트리는 트리의 흐름을 제어하는 중간 노드와 이동 및 액션을 실행하는 리프 노드로 구성됩니다. 이러한 흐름 제어 노드는 여러 가지 타입으로 구성될 수 있습니다. 예를 들어 구성 노드는 시퀀스(sequence)와 선택자(selector)가 있으며 리프 노드는 상태 확인(check)와 작업(action)으로 구성됩니다.

👉 행동 트리의 장점

행동 트리의 가장 큰 장점은 모듈식이며 확장 가능하다는 점입니다. 행동 트리를 구성하는 각 브랜치를 추가하거나 제거함으로써 AI의 특성을 쉽게 추가하거나 제거할 수 있습니다. 이 모듈성은 행동 트리를 조금씩 나누어 작성하고 점진적으로 설계할 수 있는 장점을 가지고 있습니다.

또한 행동 트리는 데이터 공유와 상태 전달이 용이합니다. 각 노드는 독립적으로 실행되지만 여러 지점에서 공유할 수 있는 정보를 가질 수 있습니다. 이렇게 공유되는 데이터는 전역적이지만 맥락에 맞는 변수로 사용될 수 있습니다.

더 나아가 행동 트리는 유한 상태 기계와 달리 노드 간에 정보를 주고받을 수 있는 유연성을 가지고 있습니다. 따라서 각 노드는 독립적으로 실행되지만 다른 노드와 정보를 주고받을 수 있습니다. 이는 상위 정보에 직접 접근하거나 정보를 공유하는 것과 같은 작업 가능합니다.

⚙ 행동 트리를 사용한 AI 구현

이제 앞서 언급한 행동 트리의 개념을 실제 게임 AI에 적용해 보겠습니다. 이번에는 유니티를 사용하여 가드 AI를 구현해 보겠습니다. 구체적으로는 가드가 정찰하고 목표를 추적하며 적을 공격할 수 있도록 만들어 보겠습니다.

AI 기능을 구현하기 위해서는 행동 트리의 노드 구현이 필요합니다. 노드 구현은 마치 AI 분석을 위한 엑셀 개발과 비슷합니다. 먼저 기본적인 작업부터 시작해 보며 필요한 추가 기능을 구현하면 됩니다. 이렇게 점진적으로 구현하면 작업이 복잡해지거나 변경이 필요한 경우에도 쉽게 대응할 수 있습니다.

또한 토양이 준비되면 실제 AI 동작을 구성하는 트리를 만들어야 합니다. 이 과정에서 복합 노드(composite node)와 작업 노드(action node)를 조합하여 트리 구조를 만들 수 있습니다. 이렇게 구성된 트리에서는 각 노드의 우선순위별로 동작이 결정되며 우선순위가 가장 높은 작업이 실행됩니다.

🌳 간단한 행동 트리 노드 구현

이제 행동 트리 구성에 필요한 몇 가지 기본적인 노드를 구현해 보겠습니다. 이 노드들은 순차(composite-sequencer), 선택(composite-selector), 상태 확인(check), 작업(action) 등의 역할을 합니다.

순차(composite-sequencer) 노드는 자식 노드 중 하나라도 성공하면 전체적으로 성공합니다. 즉, 자식 노드가 순차적으로 실행되며 모든 자식 노드가 성공하면 전체적으로 성공합니다.

반대로 선택(composite-selector) 노드는 자식 노드 중 하나라도 성공하면 전체적으로 성공합니다. 이 노드는 자식 노드의 실행 순서에 상관없이 가장 먼저 성공한 자식 노드의 결과를 반환합니다.

상태 확인(check) 노드는 AI가 수행해야 하는 특정 조건을 확인하는 노드입니다. 예를 들어 적이 가까이 있는지, 어떤 특정 범위 안에 있는지 등을 확인할 수 있습니다. 이 노드에서는 AI의 상태를 성공 또는 실패로 반환합니다.

작업(action) 노드는 실제로 AI에게 수행할 작업을 구현합니다. 예를 들어 적을 추적하거나 공격하는 코드를 작성할 수 있습니다. 이 노드는 AI의 실행 중 상태인 실행(run) 상태를 반환합니다.

🏃 게임 캐릭터의 행동 트리 구성

이제 게임 캐릭터의 행동 트리 구성을 위해 위에서 구현한 노드들을 활용해 보겠습니다. 가드 AI에는 크게 정찰 및 이동, 적 탐지 및 공격, 공격 동작 구현 코드가 필요합니다. 이를 위해 순차(composite-sequencer)와 선택(composite-selector)를 사용하여 트리 구조를 만들어 보겠습니다.

정찰 및 이동 부분에는 우선 기본적인 편파(파트롤) 기능을 구현합니다. 이 부분은 앞서 작성한 task patrol 클래스를 활용하여 게임 캐릭터가 여러 지점을 돌아다니도록 구현할 수 있습니다. 이 동작을 sequence 노드로 만든 뒤 특정 우선순위를 할당하면 됩니다.

적 탐지 및 공격 부분은 선택(composite-selector) 노드와 상태 확인(check) 및 작업(action) 노드를 활용하여 구성합니다. 순차(composite-sequencer) 노드 내에 자식 노드로 포함시켜 우선순위를 지정합니다. 이를 통해 가드가 어떤 상황에서든 적을 탐지하면 이동하도록 할 수 있습니다.

최종적으로 공격 동작은 작업(action) 노드로 구성합니다. 여기서는 적에게 맞았을 때의 동작을 정의합니다. 이를 통해 가드가 적을 공격하면서 계속해서 일정한 데미지를 입힐 수 있습니다.

🎉 결론

이번 튜토리얼에서는 행동 트리의 개념과 구현 방법에 대해 알아보았습니다. 유니티를 사용하여 캐릭터 AI에 행동 트리를 적용하는 방법을 실제로 구현해 보았습니다. 행동 트리의 장점 설명과 각 노드의 역할을 이해하면 효과적인 AI 시스템을 구현할 수 있을 것입니다.

만약 시간이 부족하거나 이미 구현된 패키지를 활용하고 싶다면 유니티 에셋 스토어에서 다양한 행동 트리 패키지를 찾아볼 수도 있습니다. Unity Behavior Designer와 같은 패키지는 직관적인 그래프 기반 편집기를 제공하여 행동 트리를 쉽게 구성할 수 있는 강력한 도구입니다.

이 튜토리얼이 여러분의 게임 개발에 도움이 되었기를 바랍니다. 또한 좋아요와 공유, 구독을 통해 여러분의 관심을 보여 주시면 감사하겠습니다.