📘TIL - 언리얼 AI 관련 개념 적용한 술래잡기 게임 설계

📘TIL - 언리얼 AI 관련 개념 적용한 술래잡기 게임 설계
배경

AI 게임 디자인 강의와 Behavior Tree, Blackboard 등 언리얼 AI 개념을 학습하면서
이론을 실제 게임 설계에 적용해보고자 했다.

강의의 AI 기반 게임 기획 예시를 참고해,
상태에 따라 행동이 바뀌는 구조를 직접 설계하는 방향으로
술래잡기 게임 기획을 진행했다.

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상세 설계 구조

이번 술래잡기 게임은 단순히 “잡고 도망가는 게임”이 아니라,
캐릭터의 역할 상태에 따라 입력, AI, 표시, 턴 진행이 모두 바뀌는 구조로 설계했다.

가장 중심이 되는 값은 bIsTagger이다.

bIsTagger == true  → 술래
bIsTagger == false → 도망자

이 값은 CharacterBase에 두고, 플레이어와 Enemy AI가 모두 공유하도록 한다.

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클래스 구조

전체 클래스 구조는 다음처럼 잡을 수 있다.

TagGameMode
 ├─ 현재 턴 관리
 ├─ 최초 술래 지정
 ├─ 잡기 성공 처리
 └─ 게임 종료 판단

TagCharacterBase
 ├─ bIsTagger
 ├─ TagIndicatorMesh
 ├─ SetTaggerState()
 ├─ TryCatchTarget()
 └─ OnTaggerStateChanged()

PlayerTagCharacter
 └─ 플레이어 입력 처리

EnemyTagCharacter
 └─ AIController와 BehaviorTree 기반 행동 처리

EnemyTagAIController
 ├─ Blackboard 값 갱신
 └─ BehaviorTree 실행

이렇게 하면 술래 여부와 공통 상태 처리는 CharacterBase가 담당하고,
플레이어 조작과 AI 판단은 각각 분리해서 관리할 수 있다.

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CharacterBase 역할

TagCharacterBase는 플레이어와 AI가 공통으로 사용하는 기준 클래스다.

여기에는 술래잡기 게임에서 반드시 공유해야 하는 상태와 기능을 넣는다.

TagCharacterBase
 ├─ bIsTagger
 ├─ CatchRange
 ├─ CatchCooldown
 ├─ TagIndicatorMesh
 ├─ SetTaggerState()
 ├─ CanCatch()
 ├─ TryCatchTarget()
 └─ GetNearestCatchTarget()

bIsTagger가 변경되면 머리 위 표시도 함께 변경한다.

SetTaggerState(true)
→ bIsTagger = true
→ TagIndicatorMesh Visible

SetTaggerState(false)
→ bIsTagger = false
→ TagIndicatorMesh Hidden

즉, 술래 여부와 시각적 표시가 따로 놀지 않도록
상태 변경 함수 안에서 같이 처리하는 방식이 좋다.

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잡기 처리 구조

잡기 기능은 술래일 때만 가능해야 한다.

bIsTagger == true
→ 잡기 가능

bIsTagger == false
→ 잡기 불가능

잡기 흐름은 다음처럼 정리할 수 있다.

잡기 입력 또는 AI 잡기 시도
→ 현재 캐릭터가 술래인지 확인
→ 쿨타임 확인
→ 범위 내 대상 탐색
→ 대상이 술래가 아닌지 확인
→ GameMode에 잡기 성공 요청
→ 역할 교체

중요한 점은 CharacterBase가 직접 턴을 바꾸지 않고,
GameMode에 요청하는 구조로 가는 것이다.

CharacterBase
→ RequestCatch(Target)
→ TagGameMode
→ ProcessCatch(CurrentTagger, Target)

이렇게 해야 턴 증가, 게임 종료, 역할 교체 같은 규칙이 한 곳에서 관리된다.

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GameMode 역할

TagGameMode는 게임 규칙을 담당한다.

TagGameMode
 ├─ CurrentTurn
 ├─ MaxTurn = 4
 ├─ CurrentTagger
 ├─ AllPlayers
 ├─ StartGame()
 ├─ SelectFirstTagger()
 ├─ ProcessCatch()
 ├─ AdvanceTurn()
 └─ EndGame()

게임 시작 시 4명 중 한 명을 술래로 지정한다.

게임 시작
→ 모든 캐릭터 등록
→ 최초 술래 1명 선택
→ 나머지는 도망자 상태
→ 1턴 시작

잡기 성공 시에는 다음 흐름으로 처리한다.

잡기 성공
→ 기존 술래 bIsTagger = false
→ 잡힌 대상 bIsTagger = true
→ CurrentTagger 갱신
→ CurrentTurn 증가
→ 4턴이면 게임 종료

이 구조로 하면 규칙이 명확해진다.

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플레이어 입력 설계

플레이어 입력은 항상 같은 버튼을 눌러도,
현재 상태에 따라 동작 여부가 달라지도록 설계한다.

MoveAction
LookAction
CatchAction

CatchAction은 술래일 때만 실제로 동작한다.

CatchAction 입력
→ bIsTagger 확인
→ true면 TryCatchTarget()
→ false면 무시

이 방식이 좋은 이유는 입력 매핑을 매번 추가/삭제하지 않아도 되고,
상태 검사만으로 동작을 제어할 수 있기 때문이다.

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AI Blackboard 설계

AI는 Blackboard 값을 기준으로 BehaviorTree에서 분기한다.

Blackboard
 ├─ IsTagger
 ├─ CurrentTaggerActor
 ├─ TargetActor
 ├─ EscapeLocation
 └─ LastKnownTaggerLocation

각 값의 역할은 다음과 같다.

Key	역할
IsTagger	현재 AI가 술래인지 판단
CurrentTaggerActor	현재 술래 액터
TargetActor	술래일 때 추적할 대상
EscapeLocation	도망자일 때 이동할 위치
LastKnownTaggerLocation	마지막으로 인식한 술래 위치

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BehaviorTree 구조

BehaviorTree는 최상단에서 술래 여부를 기준으로 나눈다.

Root
 └─ Selector
     ├─ Sequence: 술래 행동
     │   ├─ Decorator: IsTagger == true
     │   ├─ FindNearestRunner
     │   ├─ MoveTo TargetActor
     │   └─ TryCatch
     │
     └─ Sequence: 도망자 행동
         ├─ Decorator: IsTagger == false
         ├─ FindCurrentTagger
         ├─ CalculateEscapeLocation
         └─ MoveTo EscapeLocation

이 구조를 사용하면 같은 Enemy AI라도
술래일 때는 추격자, 아닐 때는 도망자로 자연스럽게 동작한다.

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술래 AI 세부 흐름

술래 AI는 “잡을 대상 찾기 → 추격 → 잡기”가 핵심이다.

IsTagger == true
→ 주변 캐릭터 탐색
→ bIsTagger == false 인 대상만 필터링
→ 가장 가까운 대상 선택
→ TargetActor에 저장
→ MoveTo
→ CatchRange 안에 들어오면 TryCatch

대상 선택 기준은 처음에는 가장 가까운 대상으로 잡고,
나중에 난이도에 따라 바꿀 수 있다.

1순위: 가장 가까운 대상
2순위: 시야 안에 있는 대상
3순위: 플레이어 우선 추적

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도망 AI 세부 흐름

도망 AI는 현재 술래를 기준으로 반대 방향으로 이동한다.

IsTagger == false
→ CurrentTaggerActor 확인
→ 술래 위치와 내 위치 비교
→ 반대 방향 계산
→ NavMesh 위 유효 위치 탐색
→ EscapeLocation으로 이동

단순히 반대 방향으로만 도망가면 벽에 막힐 수 있으므로,
최종 위치는 NavMesh 기준으로 보정하는 것이 좋다.

도망 방향 = 내 위치 - 술래 위치
목표 위치 = 내 위치 + 도망 방향 * 거리
NavMesh ProjectPointToNavigation

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상태 동기화 구조

술래 상태가 바뀌면 여러 시스템이 같이 갱신되어야 한다.

SetTaggerState()
→ TagIndicatorMesh 표시 갱신
→ AI Blackboard IsTagger 갱신
→ Player UI 갱신
→ 입력 가능 여부 갱신

그래서 단순히 bIsTagger 값만 바꾸는 것이 아니라,
상태 변경용 함수를 만들어 한 번에 처리하는 것이 좋다.

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턴 관리 구조

이 게임은 총 4턴으로 진행되므로,
잡기 성공이 곧 턴 진행 조건이 된다.

CurrentTurn = 1
MaxTurn = 4

잡기 성공 시 CurrentTurn++
CurrentTurn > MaxTurn이면 게임 종료

턴마다 결과를 기록하면 나중에 승패 조건도 쉽게 만들 수 있다.

TurnResult
 ├─ TurnNumber
 ├─ PreviousTagger
 ├─ NewTagger
 └─ CatchTime

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최종 흐름

전체 흐름은 다음처럼 정리할 수 있다.

게임 시작
→ 캐릭터 4명 등록
→ 최초 술래 지정
→ bIsTagger 상태 반영
→ 술래 표시 활성화
→ AI Blackboard 갱신
→ 플레이어 입력 상태 갱신
→ 술래는 추격
→ 도망자는 회피
→ 잡기 성공
→ GameMode에서 역할 교체
→ 턴 증가
→ 4턴 종료 시 게임 종료

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오늘의 정리

이번 설계의 핵심은 bIsTagger를 단순한 Boolean 값으로만 쓰는 것이 아니라,
게임 전체 흐름을 바꾸는 중심 상태로 사용하는 것이다.
이 값 하나를 기준으로

• 플레이어 입력
• AI BehaviorTree
• 머리 위 술래 표시
• 잡기 가능 여부
• 턴 진행
• 게임 종료 조건
  이 모두 연결된다.