To make artificial creatures interact with their environment like living creatures, a proper behavior selection method is needed. For this purpose, there has been research on the behavior selection method for artificial creatures mimicking the mechanism of thought of human beings. Much of this research is based on probabilistic knowledge links between input (assumed fact) and target (behavior) symbols for reasoning, which is the probability-based mechanism of thought. However, real intelligent creatures including human beings select a behavior based on the multi-criteria decision making process considering the degree of consideration (DoC) for each of input symbols, such as will and context symbols, in their memory. In this paper, the DoC-based mechanism of thought is proposed and applied to the behavior selection of artificial creatures. The knowledge links between input and behavior symbols are represented by partial evaluation values of behaviors over each of input symbols, and the degree of consideration for input symbols is represented by fuzzy measure. The proposed method selects a behavior through global evaluation by fuzzy integral, as a multi-criteria decision making process, of knowledge link strengths with respect to DoC values. The effectiveness of proposed behavior selection method is demonstrated by simulations carried out with a synthetic character "Rity" in the 3-D virtual environment.
인간과 같은 실제 생명체와 같이 외부 환경과 상호작용 할 수 있는 인공생명체를 만들기 위해서는 적절한 행동선택 방법이 필요하다. 이러한 목적에서, 인간의 생각 메커니즘을 본딴 행동선택 방법에 대한 선행 연구들이 있었으며, 이러한 연구에서는 가정한 사실의 심볼과 결론 심볼 사이의 관계를 확률값을 가진 지식링크로 표현하였다. 때문에 이를 확률 기반 생각 메커니즘이라고 할 수 있다. 그러나 인간을 포함한 실제 생명체는 그들의 메모리 안에 있는 각각의 의지나 상황 심볼들과 같은 입력 심볼의 중요도를 다르게 여기며, 이들을 모두 고려한 다기준 의사결정론에 따라 행동을 선택한다. 따라서 이 논문에서는 고려도 기반 생각 메커니즘을 제안하며, 이를 인공생명체의 행동 선택에 적용한다. 이 때 입력 심볼과 행동 심볼 사이의 지식링크는 입력심볼에 대한 행동심볼의 부분 평가값으로 나타내며, 입력심볼의 고려 정도는 퍼지척도로 표현된다. 행동 선택은 다기준 의사결정의 방법인 퍼지적분을 통한 전체 평가값에 따라 이루어지며, 지식링크 강도와 고려 정도에 의해 계산된다. 제안한 행동선택 방법은 3-D 가상환경의 인공 캐릭터인 리티를 통해 그 효율성을 보인다.