Abyss Diver
심해를 탐험하는 4인 협동 서바이벌 호러 게임
심해를 탐험하는 4인 협동 서바이벌 호러 게임
리썰 컴퍼니와 REPO를 레퍼런스로 개발한 멀티플레이 호러 서바이벌 게임입니다.
AI 탐색, 시야 감지, 상태 전이를 포함한 Behavior Tree 기반의 자체적인 수중 AI 시스템을 구현했습니다.
플레이어의 행동에 반응하며 공포 상황을 동적으로 연출하는 AI 로직을 설계했습니다
1. 수중 생물 AI 구현
(1) 수중 생물 움직임
5개 방향으로 LineTrace를 실시하여 장애물 감지
법선 벡터를 따라 이동하도록 하여 자연스럽게 벽을 타고 가는 느낌 구현
EQS를 활용하여 최선의 동선으로 움직이도록 설계
(2) Behavior Tree
상황에 따라 적절한 상태로 전이되도록 구현
추격, 공격, 대기, 배회, 사망 등 여러가지 상태 전이를 철저하게 관리
(3) 이외의 AI 구현
문제 인식
3차원 수중 이동 AI의 벽 끼임 발생: Z축 이동과 관성을 반영하는 과정에서 AI가 장애물에 끼어 이동하지 못하는 문제 발생
자연스러운 유영과 안정적인 장애물 회피의 동시 구현 필요: 가감속을 유지하면서도 장애물을 회피할 수 있는 이동 방식 요구
원인 분석
기존 이동 방식과 수중 관성의 부조화: 3차원 NavMesh 확장 플러그인을 적용했으나, 가감속 과정에서 AI가 목표 지점을 지나쳐 벽에 끼는 현상 확인
관성을 고려한 회피 방식 필요: 기존 방식은 일정한 속도의 이동에는 적합했지만, 관성이 적용되는 수중 생물의 이동에는 한계가 있다고 판단
대처 방안
유사 게임 분석: 한 달간 유사 장르 게임을 플레이하고 AI 움직임을 녹화하며 추적·장애물 회피 방식 분석
5방향 Line Trace 기반 장애물 감지: 전·후·좌·우·아래 방향으로 장애물을 검사
EQS 기반 목적지 선택: EQS 점수 상위 15%의 좌표 중 목적지를 선택하도록 구현
벽면 정보를 활용한 회피: 장애물 충돌 지점의 법선 벡터를 활용해 벽면을 따라 이동하도록 회피 방향 조정
이동 불가 상태 복구: 일정 시간 움직이지 못한 AI는 서서히 사라진 뒤 재생성되도록 처리하여 남은 예외 상황에 대응
결과
벽 끼임 발생 빈도를 기존 대비 약 90% 감소
G-STAR에서 하루 약 200명이 체험한 뒤 Steam 무료 출시
출시 후 사용자 평가를 통해 기술적 완성도뿐 아니라 사용자 관점의 반복적인 검증이 중요함을 확인