넥슨이 주최하는 국내 최대 규모의 게임 개발자 콘퍼런스, '넥슨 개발자 콘퍼런스(이하 NDC)'가 6월 24일부터 26일까지 사흘간 판교 넥슨 사옥과 경기창조경제혁신센터에서 진행된다. IP 확장과 기획·개발 노하우, 생성형 AI와 데이터 분석 등 게임 산업의 최신 트렌드를 화두로, 총 10개 분야, 49개 세션이 준비됐다.
데이터와 AI 기반 흥행 예측 시스템이라는 흥미로운 주제의 강연을 진행한 넥슨코리아 '오진욱 게임벨류에이션팀 팀장'은 AI 기반 게임 흥행 예측 시스템이라는 쉽지 않은 분야에 대한 개발 배경, 구축 사례, 소개, 활용, 도전 과제 등에 대해 소개했다.
그는 먼저 '리썰컴퍼니', '발라트로' 같은 독특한 게임들의 성공 사례를 소개했다. 독특한 게임성으로 높은 흥행을 기록한 해당 게임들을 보며 그는 자신이라면 저런 게임에 선뜻 투자할 수 있을까? 하는 고민을 했다면서 앞으로는 기존 문법만으로 설명할 수 없는 흐름이 있을 것이며, 때문에 앞으로 데이터/AI 기반 게임 흥행 예측 시스템 구축에 대한 중요도를 역설했다.
그는 먼저 실화 각색 기반의 영화 '머니볼'을 소개했다.
야구에 대해서는 야구인이 안다는 식으로 경험과 직관에 의한 선수의 가치를 판단하던 과거 메이저리그 시대에 주인공 빌리 빈 단장이 데이터 기반의 야구를 시도하면서 센세이션한 결과를 냈고, 이를 기점으로 메이저리그의 판도가 바뀌는 계기가 됐다는 것. 이는, 선수에 대한 가치 책정이 달라지면서 메이저리그에 더 양질의 선수가 유입될 수 있었고, 그 시장이 지금의 위상을 갖게 됐다고 소개했다.
하지만 그는 안타깝게도 지금 게임 업계는 아직도 '머니볼' 이전의 상태에 머물러 있는 것이 아닐까 생각하고 있다고 우려를 표했다. 이를 타개하기 위해서는 게이머들이 좋아할 수 있는 가치를 어떻게 판단할 수 있을까? 에 대한 고민을 해야했고, 그 지점에서 실마리, 균열을 찾는 일이 먼저였다고 밝혔다.
흥행 예측 AI는 바로 게임 업계에서의 '머니볼'과 같은 역할을 하는 친구를 사귀는 것이 목표로 잡았던 것. 이를 구축하기 위해서는 3가지에 집중해야 했다.
첫 번째는 '빅데이터'였다. 실제 앞서 소개한 '리썰컴퍼니'가 굉장한 호평과 큰 성공을 거두었음에도 불구하고 모르는 사람들이 있을 수밖에 없다. 이것이 바로 데이터의 역설이다. 스팀만 해도 하루에 셀 수도 없는 게임이 출시되고 있고, 이 게임들을 빼놓지 않고 수집해 빅데이터화하는 것이 예측 데이터의 정확성을 높일 수 있다
두 번째는 '객관적 추론'. 직감의 반대되는 말이다. 왜 성공했는지, 왜 실패했는지를 객관적으로 판단하지 않으면 과정과 결과를 경험으로 만들지 못한다. 하지만 AI는 그것을 객관적으로 추론할 수 있다. 성공과 실패를 경험 삼아 재현할 수 있게 되는 것.
다음은 '시뮬레이션'이다. 실제 게임은 완벽히 만들어서 내놓기 전에는 그 결과값을 상상하기가 매우 어렵기 때문에 흥행 예측 AI는 가상의 공간에서 스스로 시뮬레이션을 통해 보다 적확한 결과값을 낼 수 있을 것을 기대할 수 있다고 밝혔다.
이러한 AI의 능력을 실제 실무에 쓰기 위해서는 AI를 원하는 성능 수준으로 계속해서 누적, 발전할 수 있어야 하며, 그들이 원하는 양상으로 커스터마이징 할 수 있어야 했다.
때문에 챗 GPT에 의존하는 것이 아니라 우리만의 AI 설계가 필요했다. 실제 구글, 엔비디아 등이 어떠한 AI 시뮬레이션을 통해 성능 발전을 꾀하는지, 어떤 환경을 학습시키냐에 따라서 가상의 환경, 목적성 있는 시뮬레이션이 여러 다양한 방면에 활용될 수 있다는 것을 언급하며, 자신들은 게임 시장에 적용하기 위한 도전을 하고 있다고 전했다.
그는 자신들의 목표는 성공과 실패를 딱 맞추는 점쟁이를 만드는 것이 목표가 아니라며 게임의 성공과 실패를 보며 오류를 최대한 개선하고, 발전시켜 나갈 수 있는 전문가를 만드는 것에 기반한다며, 게임의 과정을 낱낱히 분석하고 들여다보고 하루하루 더 발전적인 모델이 되는 것을 우선 목표했다고 밝혔다.
AI 흥행 예측 시스템은 먼저 시장의 목소리를 분석하고, 출시 전 동향과 출시 후 동향을 체크하여 결과값까지 추적하고 분석한다. 즉, 게임 하나가 어떤 환경에서 출시됐을 때 어떤 결과가 나왔는가-를 들여다 보는 것이다. 다음은 실질적인 테스트다. 즉, 과거 시점에서의 테스트, 라이브 시점에서의 테스트를 모두 다룬다.
그리하여 현재의 AI 흥행 예측 시스템은 결과값만 보자면 현재 운영하는 AI 예측 흥행 스코어를 말해주게 되고, 이에 대해 AI 예측 흥행 스코어에 높은 영향을 끼친 요소를 설명해주고 있다.
흥행 예측 AI 예측 사례와 실제 매출 사례의 전체적인 사례를 그래프로 보여주기도 했다. 각각 장기적인 흥행 성공 사례와 실패 사례를 보여주며 월별 스코어의 예측 매출과 실제 매출이 비슷했던 구간에 대한 설명, 달랐던 구간에 대해 소개하며 한계점을 지적하기도 했다. 또, AI 예측 시스템이 국가간 영향 요소에 대해 해석에서도 차이가 있음을 짚었다는 점에도 주목했다.
그들이 만드는 모듈의 목표는 정답이 아닌 확률이며 100% 성공하는 게임을 찾는 것이 아니며 목적도 아니라고 했다. 성공 확률이 높은 게임들로 포트폴리오를 구성하되 전체적인 결과를 봤을 때 비약적인 확률 업을 꾀하는 것이 목표라고 소개했다. 즉, 질의 게임 발굴하거나 기획하는 것이 목표다.
흥행의 불확실성은 투자 기피로 이어지고, 이는 산업 전체 침체로 이어진다. 그는 수십만개의 게임을 하나도 빠짐없이 다 봐주는 것에 쓰고 있다고 밝혔다. 또, 그 안에서 오류를 줄여 나가고, 기회조차 없던 게임들을 대상으로 1차 스크리닝 역할을 하고자 한다고.
또, AI의 편견 없는 시뮬레이션이 긍적적인 변수 창출을 할 수 있을 것이라고 내다봤다. 게임은 바둑과 달리 새로운 도전이 반드시 성공으로 연결된다고 볼 수는 없으므로 어떠한 주장이 힘을 받기 어려울 수 있는데 AI 흥행 예측 시스템이 그 주장에 근거가 되어줄 수 있을 것을 기대한다고도 말했다.
AI 흥행 예측은 게임 기획, 게임 개발의 가장 앞단에 활용할 수 있을 것으로 보고 있으며, 최초 기획 안을 가지고 AI의 도움을 받을 수 있을 것이며, 작은 키워드, 소개글, 트레일러 영상 등으로 유의미한 결과를 도출하게 될 수 있을 것이라고 봤다.
단순히 무엇을 만들 것이냐-에 대한 고민에서 무엇을 선택할 것이냐-의 단계로 넘어갈 수 있을 것이며 시도조차 하지 못했던 창의적인 아이디어와 도전적인 기획에 객관적인 힘을 더해줄 수 있는 그런 시스템이 될 것이라고 전망을 밝혔다.
흥행 시나리오를 짚어내는 정확도가 높이는 쪽으로 연구 개발을 계속할 것이며, 게임 업계에도 제대로된 가치를 인정 받았을 때 진짜 빛을 발할 수 있는 그런 개발자, 그런 게임을 발굴하고 조명시켜줄 수 있는 역할을 하고자 하고 있다며 포부를 전했다.
마지막으로 그는 강연을 너무 늦게 끝내서 기자를 포함한 참가자들이 다음 세션까지 화장실 갈 시간을 빼앗았음에도 항의할 생각이 들지 않을 정도로 문외한이었던 기자가 알아듣기 쉬운 강연을 마치며 다음 또 다른 시간을 기약했다.
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