기사최종편집일 2022-08-12 21:22
게임

[NDC 2018] 게임의 재미, 빅데이터와 AI에서 찾는다

기사입력 2018.04.24 17:16 / 기사수정 2018.04.24 17:57

"앞으로 게임은 빅데이터에서 힌트를 얻고, 인공지능(AI) 기술로 이를 극복하는 솔루션을 만들 것입니다."

강대현 넥슨 부사장은 24일 열린 '2018 넥슨 개발자 컨퍼런스(NDC)'에서 '즐거움을 향한 항해 - 넥슨이 바라보는 데이터와 AI'란 주제로 기조연설을 펼쳤다.

강 부사장은 "핵심은 그간의 프레임에서 문제를 찾으려 한다면 답을 찾을 수 없다는 것"이라면서 "게임의 재미를 발생시키는 덩어리를 크게 바라보고 발전시키는 것이 중요하다. 데이터와 AI가 편견 없는 정보를 제공할 수 있다"고 강조했다.

이어 "게임코어에 대한 재정의와 함께 게임의 본질에 대한 치열한 고민이 필요하다"며 "데이터로 힌트를 얻고 AI 기술로 이를 극복하는 솔루션을 만드는 것이 중요하다"고 덧붙였다.  

재미있는 게임, 게임 코어만으로 부족

'게임코어'란 기존에 게임을 구성하는 요소로 생각됐던 룰, 시나리오, 그래픽, 사운드 등을 의미한다. 많은 개발자는 멋진 게임코어가 있으면 유저들이 흥미를 느낄것으로 생각하고 게임을 개발한다. 하지만 강 부사장은 단순히 게임코어로는 유저들에게 즐거움을 주기 어렵다고 지적했다.

강 부사장은 2010 밴쿠버올림픽과 2018 평창올림픽의 컬링을 예로 들었다. 2010년 밴쿠버 올림픽 당시, 컬링은 룰을 모르고, 응원할 팀도 없어 지루했다. 다시 말해 재미가 없었다. 반면 2018년 평창올림픽의 컬링은 응원할 팀이 분명했으며, 이기는 경기가 많고 선수들의 캐릭터또한 독특해 '재미'가 있었다.

강 부사장은 이처럼 같은 컬링이지만 사람들이 재미를 느끼는 차이를 분석하면 게임에도 적용할 수 있다고 말했다. 실제로 넥슨은 즐거움에 영향을 미치는 다른 요소를 조사하기 위해 게임을 마친 유저들을 대상으로 설문조사를 했다. 

그 결과, 만족도가 상위인 게임과 하위인 게임의 차이보다 같은 게임이라도 경험에 따른 만족도 차이가 크다는 사실을 도출해냈다. 이를 바탕으로 강 부사장은 "게임을 구성하는 정적요소(룰, 시나리오, 그래픽, 사운드)보다 경험(어떤 유저를 만나는가, 어떤 경기를 하는가)이 생각보다 큰 영향을 준다"고 밝혔다.

강 부사장은 "게임의 재미를 만들어내는 영역이 게임 컨텐츠를 넘어선다는 정황이 나왔다. 재미있는 게임은 멋진 게임코어만으로는 부족하다"며 "게임의 동적인 요소를 유저의 몫으로 여기고 방치하는 것은 아닌가 의심해봐야 한다"고 주장했다.

이어 "미래를 선도하기 위해서는 프레임에서 벗어나야 한다. 역설적으로 전문가들이 모여있기 때문에 시야가 좁아질 수 있다. 우리는 우리의 로망이 미래 지향적인지 고민해봐야 한다"고 덧붙였다.

 새로운 시각을 위한 도구, '데이터'와 'AI'

강 부사장은 이러한 프레임와 블라인드 스팟(사람이 보기 어려운 맹점)에서 벗어나기 위한 도구로 데이터와 AI를 제시했다. 강 부사장은 "많은 사람이 'AI는 창의적이지 못하다'고 말하지만, 빅데이터를 이용하는 AI야말로 가장 창의적인 도구다"며 데이터와 AI를 통해 문제를 해결한 사례를 소개했다.

FPS 장르 게임의 신규 유저 이탈률이 높다는 것을 발견한 넥슨은 빅데이터를 이용해 신규유저의 움직임을 분석했다. 그 결과, 신규 유저가 유달리 서버를 자주 이전한다는 특이점을 발견했다. 서비스가 오래되다 보니 기존 유저들끼리 서버마다 규칙을 만들었는데, 신규 유저들은 이를 알지 못해 부정적인 경험을 하고 이탈하게 되는 것이다. 

사소한 문제처럼 보이지만 이는 유저의 채널선택 문제로 이어진다. 넥슨은 이 같은 문제를 해결하기 위해 머신러닝을 이용했다. 머신러닝으로 던전의 적정 인구밀도 유지, 유저간 긍정적 상호작용 등을 유도하며 신규유저 이탈을 막아냈다.

이밖에도 개발자들이 궁금해하는 문제를 해결할 수도 있다. 유저들이 게임에서 재미를 느끼는 포인트 중 하나가 '실력의 향상'이다. 일차적인 데이터를 분석하면 대부분의 유저들은 빠르게 자신의 임계점에 도달하고, 그 뒤로는 정체된 성장을 보인다. 실력이 정체된 유저들은 재미를 느끼지 못하고 게임을 이탈하게 된다.

그렇다면 그 중에도 실력이 향상되는 유저는 다른 유저와 무엇이 다를까. 머신러닝을 통한 분석결과 차이는 '피드백'이었다. 여기서 말하는 피드백이란 주변 인물의 도움일 수도 있고, 스스로 동영상을 보고 공부하는 것일 수도 있다. 중요한 건, 피드백이 있으면 대부분의 유저가 실력향상에 성공한다는 것이다. 넥슨은 데이터를 분석해 피드백을 제공하는 '다이나믹 피드백'을 통해 이 문제를 해결했다. 이처럼 일차적인 데이터로는 확인할 수 없는 것을 AI를 활욯하면 확인할 수 있다.

또한 많은 개발자들은 인게이지먼트(게임에 집중하는 정도)와 이탈률이 반비례할 것이라고 가정하고 게임을 개발한다. 하지만 실제 유저들을 대상으로 설문을 진행한 결과, 50%의 승률을 기록한 유저는 게임을 '불공정했다'고 평가했지만 75%의 승률을 기록한 유저는 '공정했다'고 평가했다. 

개발자들은 '긴박한' 게임이 유저들에게 흥미를 불러일으킬 것이라고 생각하지만, 유저들은 어느 정도 '느슨한' 플레이를 선호한다는 것이다. 강 부사장은 '자동전투'를 예로 들며 "과거에는 '느슨한 플레이'에 대한 부정적인 인식이 강했다. 하지만 유저들이 이를 좋아한다면 충분히 연구해볼 만하다"고 의견을 전했다.

강 부사장은 "미래의 게임과 우리의 로망이 같은지에 대한 원론적인 고민도 필요하다"며 "게임의 영역을 제한하지 않고 다양하게 탐구해서 나온 결과를 모든 넥슨 게임이 얻을 수 있도록 하겠다"고 전했다.

이덕행 기자 dh.lee@dailysmart.co.kr



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