“데이터를 갖는 자가 모든 것을 갖는다”
양성일 한국전자통신연구원(ETRI) 차세대콘텐츠연구본부 박사는 9일 'AI게임토크 2018'에서 게임 속에서 발생하는 게이머 행동을 분석하고 예측하는 AI엔진을 소개했다.
이 엔진은 게이머 행동에 대처하는 방법을 자동 생성해 제안하는 시스템을 구축한다. 서비스 추가나 이용자 파악에 드는 비용과 시간을 아낄 수 있다. 기업 콘텐츠 수익성 제고에 큰 역할을 한다.
게임사는 게임 서비스 중 다양한 기술 이슈에 부딪힌다. 게임 이용자가 보고 듣고 느끼는 환경일 수도 있고 게임이용자가 모르는 서버-클라이언트, 클라우드 연동 같은 네트워크 이슈일 수도 있다.
최근에는 이용자 수준을 인공지능(AI)이 판단해 NPC(상호작용이 가능한 비플레이어 캐릭터) 행동을 자동으로 맞춰주는 게임 AI 개인화 경험 부문에서도 문제가 생기기도 한다.
양 박사는 “문제점만 파악하면 대응은 어렵지 않다”며 “그러나 다발적으로 이슈가 발생해 서비스 인력이 일일이 대응하기가 사실상 불가능하다”고 말했다.
그래서 '지능형 라이브 서비스를 위한 게임 운영 시나리오 최적화 플랫폼'이 대두한다. 이 플랫폼은 온라인·모바일 게임 서비스에서 발생하는 데이터를 분석해 게임 서비스 최적화 운영 시나리오를 추천해 주는 자동화 기술이다. 경제시스템 수요 변화에 대응하는 것이 핵심이다.
로그 데이터(게이머 질의 처리 등 콘텐츠 관리를 위해 수집·저장하는 대규모 운영데이터)를 게이머 모델링 기반 솔루션에 입력하면 게임 경제 시스템을 예측·검증할 수 있다. 게이머 모델링이란 게임 내 행위와 이벤트 결과 연관 관계를 학습해 변화하는 게이머 행동 양식을 인지하고, 예측되는 서비스 요구 사항을 분석하는 기술이다. 검증한 데이터는 최적화 시나리오를 생성한다. 게임 관리자는 확인하고 싶은 조건 값만 입력하면 된다.
예컨대 게임 매출이 절반으로 떨어지는 상황이라면 AI엔진은 최적화된 해결책을 자동으로 제시한다. 어떻게 하면 이탈을 막을지, 어떻게 하면 이용자 불만을 충족할 수 있을지에 대한 방법을 제공한다.
결과적으로 로그 데이터 분석은 운영 시나리오를 생성하고 이를 게임 비즈니스 수립, 게임 콘텐츠 수익성 향상으로 연결할 수 있다.
이론 중심에서 데이터 중심 분석으로 패러다임이 전환되면서 게임데이터는 서비스 상황 분석 및 예측 도구로서 주목받고 있다. 게임행동 데이터, 아이템 거래, 채팅메시지, 디바이스 입력 패턴 등으로 많은 정보를 획득할 수 있다.
양 박사는 “게임 데이터는 실제 행위 데이터로 모든 속성을 추출할 수 있다”면서도 “비정형·이종 데이터와 데이터 치리속도 문제는 고려할 필요가 있다”고 말했다.
이어 그는 “분석을 통해 게임 비즈니스 가치를 높일 수 있고 체계적 게임 콘텐츠 기획을 가능케 한다”며 “악의적 플레이어 검출도 가능해 긍정적 게임 문화 융성에 이바지한다”고 강조했다.
이현수기자 hsool@etnews.com
