Hexagonal–Tile Map generation using Reinforcement Learning-based Wave Function Collapse

본 논문은 게임 맵을 자동으로 생성하기 위한 절차적 콘텐츠 생성 기법을 제안한다. 파동 함수 붕괴(Wave Function Collapse, WFC)는 인접 타일 간의 국소적 제약을 이용해 맵을 생성하는 알고리즘이다. WFC는 전역적 구조 제어가 어려워 시각적 품질이 저하되는 한계가 있다. 이러한 문제를 해결하기 위해 본 연구에서는 강화학습을 적용한 WFC 알고리즘을 제안한다. 제안하는 방법은 국소적 패턴 품질에 대한 중간 보상과 전역적인 미적 품질에 대한 최종 보상을 결합하여 PPO 기반 정책을 학습하도록 설계했다. 실험 결과, 제안한 방법은 전체 맵의 구조적 일관성과 시각적 품질이 향상된 육각형 타일 맵을 생성할 수 있었다.