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[NDC 2026] 넥슨 진현호 AI 엔지니어 “코드온보드, 이해 부채 갚는 AI” |
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작성자 :
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등록일 : 2026-06-18 오후 1:29:08 |
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넥슨 개발자 콘퍼런스(NDC) 2026 셋째 날인 6월 18일, 넥슨 AX-Tech실 진현호 AI 엔지니어는 넥슨 판교 사옥 1층 1994홀에서 ‘코드 리뷰부터 지식 자산화까지 게임 코드베이스를 위한 AI - CodeOnBoard’를 주제로 발표했다. 발표는 AI 코드 생성 확산 뒤 커진 코드 리뷰 병목과 이를 줄이기 위한 사내 AI 에이전트(특정 일을 스스로 처리하도록 설계한 AI 도구) 개발 과정을 다룬 세션이었다.
발표 서두에서 진현호 엔지니어는 “AI가 코드를 더 빨리 만드는 만큼 우리는 그 코드를 더 잘 이해하고 있는가”라는 질문을 던졌다. 진현호 엔지니어는 2018년 개발을 시작한 뒤 2023년 넥슨에 합류했다. 게임 모듈과 서비스 개발을 거쳐 2025년부터 AI 서비스 개발을 맡고 있다.
발표에서 먼저 제시된 변화는 코드 리뷰 병목이었다. 코드 생성 비용은 낮아졌지만 리뷰는 여전히 사람이 맡는다. 진형호 엔지니어는 코어텍스 2026 엔지니어링 벤치마크(개발 조직 생산성과 품질을 비교한 지표)를 예로 들었다. 풀 리퀘스트(PR, 코드 변경 검토 요청) 볼륨은 20% 늘었고 리뷰 시간은 91% 증가했다. PR당 문제 건수도 23.5% 늘어난 수치가 제시됐다.
진현호 엔지니어는 이 현상을 ‘이해 부채’로 정리했다. 기술 부채(나중에 고쳐야 할 코드 구조 문제)는 눈에 보이고 측정할 수 있지만 이해 부채는 코드가 남아도 이해한 사람이 없는 상태를 가리킨다. 게임 개발 현장에서는 수백만 라인 레거시 코드(오래전 만들어져 계속 쓰이는 코드), 팀을 떠난 원작성자, 부족한 문서, AI 생성 코드까지 더해진다. 그는 이런 조건을 이해 부채 누적 속도가 빨라지는 구조로 봤다.
해법으로 소개한 도구는 CodeOnBoard(이하 코드온보드)였다. 코드온보드는 코드베이스(게임을 구성하는 전체 코드 묶음)를 이해하고 코드 생성까지 돕는 AI 파트너다. 개발 워크플로(개발자가 일을 처리하는 절차) 전반에 쌓인 이해 부채를 낮추고 개발 AX(AI 기반 업무 전환)를 이끄는 데 초점을 맞췄다.
자체 개발 배경은 세 가지로 정리됐다. 첫째, 게임 회사 입장에서는 보안상 외부 도구로 코드 자산을 보내기 어렵다. 둘째, 상용 도구 대부분은 GitHub·GitLab(코드 저장·협업 도구) 중심 웹 기반이라 Perforce(대형 개발 조직에서 쓰는 버전 관리 시스템)와 SVN(코드 변경 이력을 관리하는 버전 관리 시스템)을 쓰는 게임 개발 워크플로를 충분히 다루기 힘들었다.
셋째, 자체 스크립팅 언어(게임 안 동작을 만들기 위해 별도로 쓰는 간단한 프로그래밍 언어)와 도메인 특수성(게임 개발 현장 특유 구조) 때문에 범용 AI 코드 리뷰 도구 정확도에 한계가 있었다.
코드온보드 개발은 코드 리뷰부터 시작됐다. 변경된 diff(변경 전후 코드 차이)만 보는 초기 방식은 빠른 적용이 가능했지만 전체 영향 범위 확인에는 한계가 있었다. 아이템 서비스 함수(특정 기능을 처리하는 코드 묶음) 조건 완화처럼 겉으로는 단순한 변경도 호출부(해당 함수를 불러 쓰는 코드)까지 보면 보상 팝업 오류로 이어질 가능성이 드러났다. 코드온보드는 변경 함수 전체와 호출자, 피호출자(해당 함수가 불러 쓰는 다른 함수)를 코드베이스에서 직접 검색한다. 사람이 리뷰 과정에서 관련 코드를 찾아보는 행동을 AI가 대신 수행하는 구조다.
검색 정확도 개선도 주요 과제였다. 처음 고정 퓨샷(예시 몇 개를 AI에 넣어 답변 방식을 유도하는 방법) 정규식(문자열 검색 규칙) 생성 방식은 매칭률 43%, 완전 실패 35%를 기록했다. 실패 때 LLM(대규모 언어 모델) 재요청을 최대 3회 넣자, 매칭률은 회복됐으나 지연 시간이 늘어났다. 최종 구조는 성공 패턴을 캐싱(나중에 다시 쓰기 위해 임시 저장)해 동적 퓨샷으로 다시 주입하는 자기 개선 루프(성공 사례를 다음 작업에 반영하는 반복 구조)다. 발표 기준 평균 매칭률은 92%, 완전 성공은 77%까지 개선됐다.
개발 현장 통합도 핵심이었다. 코드온보드는 GitLab, SVN, Perforce를 지원하고 기존 사내 워크플로와 연결됐다. 게임용 커스텀 스크립팅 언어는 트리시터(프로그래밍 언어 구조를 분석하는 도구)로 직접 파싱(코드 구조를 컴퓨터가 읽기 쉽게 분석)한다. 지원 범위는 보안 코드 리뷰와 기획서 리뷰까지 넓어졌다.
리뷰 결과물은 리포트와 코멘트 단위 리뷰로 구분된다. 리포트에는 변경 의도와 품질 평가가 묶여 리뷰어가 맥락을 빠르게 파악할 수 있다. 코멘트 단위 리뷰는 컨벤션(코드 작성 규칙), 보안, 품질 피드백을 줄 단위로 붙인다. 기획서 리뷰에서는 구현이 기획 범위를 벗어나는 순간을 잡기 위해 스펙(기획서에 적힌 요구 조건) 준수 여부를 본다.
실제 적용 사례도 나왔다. 넥슨 내 한 클래식 게임 개발팀은 기존 1대1 오프라인 대면 리뷰에서 AI 선검토 후 팀 리뷰 방식으로 바꿨다. 결과적으로 리뷰 시간은 95% 줄어 한 건당 1~2시간 걸리던 작업이 5~20분으로 압축됐다. 연 단순 계산 기준 670시간은 33시간 수준이다. 진현호 엔지니어는 시간 절감보다 비개발 시간을 개발 시간으로 돌린 변화에 의미를 뒀다.
오픈소스(누구나 볼 수 있게 공개된 소프트웨어) 기반 코드 리뷰 벤치마크 오프라인 테스트에서는 파이선 67.7%, 자바 62.5% 리콜(실제 문제를 찾아낸 비율)을 기록했다. 리콜은 실제 이슈와 버그를 얼마나 찾아냈는지 보는 지표다. 발표 자료 기준으로는 여러 글로벌 주요 도구 대비 1.5배 이상 높은 리콜이 나왔다. 단순 우열보다 같은 기준에서 더 많은 이슈를 찾은 결과라는 점에 무게를 뒀다.
다음 과제는 코드베이스 전체 단위 이해 부채였다. 진현호 엔지니어는 현재 코드베이스를 창고, 목표 상태를 도서관에 빗댔다. 코드가 파일로만 쌓이면 어떤 코드가 어디에 있는지 알기 어렵지만, 분류와 검색, 관계 추적 체계가 있으면 재사용 가능한 지식이 된다. 이를 코드베이스 자산화로 정의했다.
이를 위해 함수·클래스 이름, 경로, 언어 같은 정적 분석 정보(코드를 실행하지 않고 구조를 읽어 얻은 정보)는 RDB(관계형 데이터베이스, 표 형태 저장소)에 담는다. 요약 임베딩(문장이나 코드 의미를 숫자로 바꾸는 처리)은 벡터DB(비슷한 의미를 찾는 저장소)에 저장하고, 함수·클래스 관계는 지식 그래프(정보 사이 관계를 선으로 연결한 구조)에 축적해 영향 범위를 추적한다. 같은 코드를 구조, 의미, 관계 세 시점에서 보는 방식이다.
문서 자동 생성 에이전트는 지식 그래프 위에서 목차를 만들고 사람이 이를 편집한 뒤 본문과 다이어그램(구조를 그림으로 정리한 자료)을 생성한다. 처음에는 완전 자동 생성을 시도했지만, 자주 참조되는 유틸리티(여러 곳에서 반복해 쓰는 보조 코드)가 주요 목차로 잡히는 문제가 있었다. 이후 사람이 목차를 검수하는 휴먼 인더 루프(사람이 중간에 판단하는 방식) 구조로 바꿨다.
신규 합류자에게는 자동 생성 온보딩 문서(새 구성원이 업무를 익히도록 돕는 안내 문서)가 핵심 구조 파악 경로가 된다. 개발자는 문서 작성 시간을 줄이고, PM·기획자는 코드를 직접 읽지 않아도 시스템 개요를 확인한다. 채팅 어시스턴트와 CLI(명령어 입력창)는 터미널 질의로 코드 위치와 실행 흐름을 찾는 도구다.
남은 과제도 있다. 할루시네이션(AI가 없는 내용을 지어내는 현상)과 검색 품질, 커버리지(검사·분석 범위) 한계다. 넥슨은 자율 테스트 생성 PoC(기술 가능성 검증)를 파이선 기반으로 진행했고, 향후 게임 스크립팅 언어와 다른 언어 확장을 목표로 삼았다. 최종 목표는 이슈 생성부터 분석 계획, 코드 변경, 리뷰, 자동 테스트까지 AI 에이전트가 수행하고 사람이 결과를 검토하는 구조다.
끝으로 진현호 엔지니어는 “AI 시대에 생성은 쉬워졌지만, 이해 없는 결과물은 자산이 아니라 더 많은 부채다”라며 “코드온보드는 바뀐 자리에서 사람이 끝까지 코드를 이해하도록 돕는 도구를 목표로 한다”라고 말했다.
겜툰 박해수 기자 caostra@gamtoon.com
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