넷마블이 인공지능(AI) 연구 기술에 관한 대외 협력과 투자를 강화하고 있다.
업계에 따르면 넷마블은 '사람과 함께 노는 지능적인 인공지능(AI)' 개발을 목표로 지난 2014년부터 다양한 기술을 연구해왔다. 이용자의 특성을 면밀히 분석하고, 게임 내에서 펼쳐지는 여러 상황에 적절하게 반응할 수 있는 지능형 AI를 완성해나간다는 것이 목표다.
2018년에는 AI 기술의 연구 범위를 확대하고 보다 심도 있게 기술을 개발하고자 전담 연구 조직인 AI센터를 설립했다.
이곳 AI센터는 마젤란실과 콜럼버스실에서 진행하는 프로젝트가 있다.
◇ 콜럼버스 프로젝트
콜럼버스는 넷마블의 방대한 글로벌 이용자 데이터를 기반으로 한 AI 프로젝트로 콜럼버스실의 개인화서비스개발팀, 이상유저정보팀, 유저프로필개발팀 등이 기술 개발을 담당하고 있다. 콜럼버스 프로젝트의 궁극적 목표는 게임 내 이용자 생애 구간(이용자 유입부터 이탈까지)에 대한 최적의 분석과 매니지먼트를 통해 게임 PLC(Product Life Cycle, 제품 수명 주기) 개선을 이끌어내는 것이다.
특히 콜럼버스 프로젝트를 통해선 이상징후 탐지(게임 리스크 관리)를 진행하고 있다.
이상징후 탐지란 게임 로그를 딥러닝 알고리즘으로 학습해 게임 내에서 발생하는 이상 케이스를 신속하게 탐지하고, 해당 내역을 담당자에게 자동으로 리포팅하는 시스템을 의미한다.
탐지된 어뷰징(게임 시스템을 악용해 불법적인 이익을 취하는 행위)에 관한 의심 플레이 내역은 시뮬레이션으로 재현되고, 이것이 실제로도 가능한 플레이인지 시스템에서 자동으로 검증한다. 넷마블은 이 시스템을 다양한 어뷰징 사례 및 핵 툴 확산 방지, 게임 PLC의 안정적인 운영, 게임 지표 왜곡 방지 등을 위해 활용 중이다.
넷마블 김동현 AI센터장은 "기술 적용 전후를 비교했을 때 어뷰징 탐지율이 최대 10배 가까이 높아졌다"며 "현재 이 시스템을 리니지2 레볼루션과 블레이드 & 소울 레볼루션, 마블 퓨처파이트, 마구마구2020 모바일 등에 적용하고 있다"고 설명했다.
게임에서 수집된 빅데이터를 활용해 이용자 성향이나 패턴에 대한 세부적인 정보를 분석하는 AI 기술도 활용 중이다. 이 기술은 개인에게 최적화된 이벤트 및 알림, 아이템 맞춤 제안 등 다양한 서비스와 연계 가능하다. 또 주요 이용자층 선정과 게임 운영에 필요한 전략적 의사결정에도 도움이 돼 장기적으로는 게임 PLC 개선에 기여할 수 있다. 현재 마블 퓨처파이트와 블레이드 & 소울 레볼루션 등에 기술을 적용 중이다.
광고 사기 탐지 및 마케팅 최적화에도 AI기술이 활용된다.
광고 사기란 소프트웨어 프로그래밍을 통해 허위 반응이나 클릭 이력 등을 만들어내서 사람이 직접 클릭하는 것과 같이 광고 성과를 위조하는 것을 의미한다. 넷마블은 이러한 광고 사기 탐지를 통한 효율 개선과 ROAS(Return On Ad Spend, 광고비 대비 매출액) 예측을 통한 마케팅 의사결정 지원 등을 위해 AI 기술을 활용 중이다.
◇ 마젤란 프로젝트
마젤란은 지능형 게임을 만드는데 중점을 둔 프로젝트이다. 마젤란실의 AI에이전트팀, 밸런싱AI팀 등이 관련 기술을 연구 개발하고 있다.
넷마블 지능형 게임의 핵심은 AI 플레이어가 이용자 패턴을 학습해 지속적으로 재미를 느낄 수 있는 요인을 제공하는 것이다. 이 AI 플레이어는 이용자들을 상대하는 것 외에도 게임 밸런싱과 QA(Quality Assurance) 등 게임 관련 업무를 지원하고 있다.
마젤란 프로젝트를 통해선 게임 몰입도 향상을 이끌어 낸다.
넷마블은 사람이 수작업을 반복해 진행해왔던 QA를 AI가 수행하는 게임 테스트 자동화 시스템을 도입했다. 이를 통해 버그 발견 확률을 높이고 있을 뿐만 아니라 버그 수정 후 정상 작동 여부를 검증하는 리그레션 테스트에서 최대 40%의 속도 개선 효과를 얻고 있다. 특히 콘텐츠 난이도 조정과 밸런싱 등에도 AI 기술을 활용해 이용자들의 몰입도 향상에 기여하고 있다. 이 기술은 콘텐츠 제작 비용 감소와 제작 소요 기간 단축 등에도 긍정적 영향을 미친다.
또 보스 및 던전 난이도 측정에도 활용중이다. 넷마블은 강화학습 기반 AI 기술 개발을 통해 콘텐츠별 난이도를 측정하고, 이용자들이 각 콘텐츠를 클리어하는데 필요한 캐릭터 스킬의 적절한 조합을 찾을 수 있도록 돕는다. 현재 서비스 중인 일부 게임에 이 기술을 적용 중이다.
