NPC 인공지능 아키텍처 비교: BT vs GOAP vs HTN

 

1. 세 가지 구조의 개념

게임 개발에서 NPC(Non-Player Character) 인공지능을 설계할 때 흔히 사용되는 아키텍처는 **Behavior Tree(BT), Goal-Oriented Action Planning(GOAP), Hierarchical Task Network(HTN)**입니다. 각각은 NPC의 행동을 결정하고 환경에 적응하게 만드는 구조적 접근 방식입니다.

  1. Behavior Tree (BT)
    BT는 트리 구조를 기반으로 하여 조건과 행동을 계층적으로 정의합니다.

    • 루트 노드에서 시작하여 조건 분기를 통해 하위 행동 노드로 진행

    • 성공(Success), 실패(Failure), 진행(Running) 상태를 반환하며 동작 결정

    • 장점: 시각적 디버깅 용이, 행동 조합과 재사용이 간편

  2. Goal-Oriented Action Planning (GOAP)
    GOAP는 NPC가 **목표(goal)를 달성하기 위한 행동 계획(action sequence)**을 스스로 생성하는 방식입니다.

    • 현재 상태와 목표 상태를 정의하고, 행동 가능한 액션들을 조합하여 최적 경로를 탐색

    • 행동 우선순위와 필요 조건을 자동으로 판단

    • 장점: 동적 환경에 강하며, 복잡한 시나리오 자동 대응 가능

  3. Hierarchical Task Network (HTN)
    HTN은 목표를 달성하기 위한 작업(Task)을 계층적으로 분해하는 계획 기반 방식입니다.

    • 상위 목표를 하위 태스크로 분해하며 순차적으로 실행

    • 전통적인 계획 알고리즘(Planning)을 기반으로 하며 복잡한 임무 수행 가능

    • 장점: 구조적 계획 수립, 다단계 목표 처리 용이

2. 설계 난이도와 효율성

  1. BT 설계 난이도

    • 구조가 단순하고 시각화 가능

    • 작은 규모의 게임이나 단순 NPC 행동에 적합

    • 단점: 행동 조합이 복잡해지면 트리 깊이가 커져 유지보수 어려움

  2. GOAP 설계 난이도

    • 환경 변화에 따라 자동으로 행동 계획을 생성

    • 동적 게임 환경에서 유연하게 대응 가능

    • 단점: 초기 설계 복잡, 계획 탐색 알고리즘 최적화 필요

  3. HTN 설계 난이도

    • 목표와 하위 태스크를 명확히 정의해야 함

    • 다단계 임무 수행 NPC에 강점

    • 단점: 트리 분해 과정이 복잡하며, 계획 실패 시 대체 루틴 필요

3. 실제 적용 사례 분석

  1. Behavior Tree 적용 사례

    • 예: Halo 5, Dragon Age

    • 단순 AI 행동을 계층적으로 구성하여 전투, 이동, 대화 등 명확한 상태 전환 처리

    • 장점: 시각적 디버깅과 행동 수정 용이

  2. GOAP 적용 사례

    • 예: F.E.A.R., S.T.A.L.K.E.R.

    • 목표 중심 설계로 NPC가 동적으로 환경을 판단하고 계획 실행

    • 복잡한 임무 수행과 자유도 높은 행동 구현 가능

  3. HTN 적용 사례

    • 예: Total War 시리즈, Civilization

    • 다단계 전략 목표를 계획하고 실행하는 NPC 행동에 최적화

    • 장점: 상위 전략 목표와 하위 단위 행동 간 구조적 연계 가능

4. AI 선택 기준 정리

NPC AI를 설계할 때는 게임 장르, NPC 수, 동적 환경 여부, 행동 복잡성을 기준으로 아키텍처를 선택해야 합니다.

기준BTGOAPHTN
동적 환경 대응중높음높음
구현 난이도낮음중상중상~높음
유지보수 용이성높음중중
복잡한 임무 수행낮음중높음
대규모 NPC 처리단순 가능최적화 필요최적화 필요

  • 작은 규모 액션 게임: BT 추천

  • 자유도 높은 오픈월드 게임: GOAP 추천

  • 전략/시뮬레이션 게임: HTN 추천

결론

BT, GOAP, HTN은 각각 장점과 한계가 명확합니다.

  • BT: 단순 구조, 빠른 디버깅, 작은 규모 NPC 적합

  • GOAP: 목표 중심, 동적 환경 대응, 오픈월드 NPC 적합

  • HTN: 계층적 계획, 전략적 행동, 시뮬레이션 게임 적합

개발자는 게임 장르와 NPC 행동 복잡성을 고려하여 적합한 AI 아키텍처를 선택하고, 필요 시 **혼합 사용(Hybrid)**으로 최적화할 수도 있습니다. 이러한 구조적 이해가 NPC 설계의 핵심이며, 실제 프로젝트에서 프레임 안정성과 게임 몰입도를 높이는 결정적 요인이 됩니다.

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