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[NDC 2025] 넥슨 오진욱 팀장 “빛을 보지 못한 게임들, 흥행 예측 AI로 발굴” |
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등록일 : 2025-06-24 오후 4:03:48 |
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넥슨이 주최하는 국내 최대 게임 산업 지식 공유 콘퍼런스 '2025 넥슨 개발자 콘퍼런스(Nexon Developers Conference, 이하 NDC 2025)가 6월 24일 개막했다. 24일부터 26일까지 사흘 간 경기도 판교 넥슨 사옥 및 경기창조경제혁신센터에서 진행된다.
넥슨 인텔리전스랩스그룹 AI R&D실 게임벨류에이션팀 오진욱 팀장은 'AI로 찾아가는 게임 흥행의 새로운 길 - 흥행 예측 AI 개발 활용 도전기'라는 제목으로 강연을 진행했다. 흥행 예측이라는 분야에 AI를 어떻게 적용하고 실제로 어느 정도 성과를 거뒀는지에 대한 도전기를 공유했다.
강연은 최근 글로벌 시장에서 흥행한 게임인 '리썰 컴퍼니'와 '발라트로' 언급하며 시작됐다. 둘 다 해외 1인 개발자가 개발한 작품으로, 유명 개발자도 아니고 별도 마케팅이 이뤄지지도 않았음에도 매우 예상치 못한 성공을 거두며 게임 시장에 센세이션을 일으켰다는 공통점이 있다.
오진욱 팀장는 두 게임에 대해 "딱 보고 흥행 예감이 든 게임인가? 만약 내가 투자자라면, 투자 제의가 왔다면 무조건 될 것 같으니 투자하겠다고 이야기 할 수 있을까? 를 고민하게 만든 게임들이다"라고 설명했다.
이어서 "예상치 못한 범위에서 흥행하는 게임이 출시되고 있는데 업계인이자 게이머 중 한 사람으로서, 그리고 사업 의사결정을 혁신하는 팀에 있는 일원으로서 이대로 두고 볼 수 없다는 생각이 들었다"라며, "어떻게 하면 이런 게임을 미리 알아보고 어떤 게임을 만들었을 때 이런 성공을 거둘지를 미리 알 수 있을까에 대해 고민하며 흥행 예측 AI에 도전하게 됐다"라고 말했다.
오진욱 팀장는 과거 미국 메이저리그 야구 대회 사례도 언급했다. 한때 MLB에서는 경험과 직관을 통해 선수 운명을 결정짓는 시기가 있었으며, 관련된 영화도 제작된 바 있다. 그러나 한 감독이 데이터 분석을 통해 저평가 된 선수들을 발굴해 리그 우승까지 거두는 기록을 세우며 MLB의 패러다임을 바꾸어 놓았다.
오늘날 게임 업계 역시 당시 MLB와 마찬가지로 경험과 직감에 의거해 흥행을 예측하는 경향이 있다. 넥슨 게임벨류에이션팀은 AI를 통해 게임계에서 매일 쏟아져 나오는 수많은 데이터를 분석해 혁신을 거두고자 하고 있다.
AI를 통한 흥행 예측 에서 중요한 요소 중 하나는 빅데이터다. 한 개인은 세상에 있는 모든 게임을 파악할 수 없고, 그 게임을 즐기는 유저 전원을 파악할 수도 없다. 스팀에는 매년 18,000개 가량 게임이 출시되고 있다. 그러나 AI로 빅데이터를 분석해 해당 게임들을 파악하고 분석할 수 있다면 게임 개발 흐름을 더 자세히 알 수 있다.
객관적 추론도 중요한 부분이다. 직감과 반대되는 개념으로, 늘 흔들리고 불안정한 인간 의식의 판단을 대체한다. 직감을 통해 성공한 경우 왜 맞았는지 알 수 없기 때문에 경험이 누적되지 않는다. 그러나 AI로 의사결정에 도움을 받는다면 그 기록이 남는 만큼 설계 가능하고 재현 가능한 범주로 넘어오게 된다.
마지막은 시뮬레이션이다. 게이머들은 자기 자신도 자신이 어떤 게임을 좋아하게 될지 그 게임을 실제로 플레이 하기 전 까지는 알 수 없다. 시뮬레이션은 '자신이 무엇을 좋아하지 모르는 사람들'을 분석하고, 추상적으로 '사람들이 이런 것을 좋아할 것이다'라는 것을 데이터 영역으로 끌어올 수 있다.
AI 개발에서 중요한 건 실무적 요구에 맞춰 시스템을 최신화 할 수 있어야 하고, 원하는 방향으로 누적 개발해야 한다는 점이다. 따라서 기존 AI 시스템을 활용하기 보다는 새로운 AI 시스템을 구축하게 됐다.
이렇게 탄생한 게임 흥행 예측 AI는 하나의 환경을 시뮬레이션하는 시티 빌더 장르 게임, 그리고 장르를 구축하고 승패를 시뮬레이션 하는 매니징 시뮬레이터 장르와 유사하다. 현실 시장을 모방해 그 시장에서 어떤 게임을 출시했을 때 어떤 흥행을 거둘지를 예측하는 방식이다.
흥행 예측 AI 아키텍쳐의 핵심은 흥행 여부를 한 번만 맞추는 점쟁이를 만드는 게 아니다. 예측 결과를 보고 학습을 누적해 이후 학습 적중률을 높이는 것이 목표다. 이를 위해서는 어떤 답이 나왔을 때 그 근거가 무엇인지를 알 수 있게 모든 추론 과정이 추적 가능해야 하며, 실패나 성공에서 무언가를 배울 수 있어야 한다. 이 둘이 모두 복합했을 대에만 '오늘은 조금 못하더라도 내일, 모레, 내년에는 더 나아지는' AI를 구축할 수 있다.
첫 단계에서는 시장 목소리를 들어야 한다. 매출과 다운로드 회수, 동시접속자 수, 재접속율 등 라이브 데이터를 기반으로 평가한다. 이후 오진욱 팀장은 돈만 잘 버는 게임만을 예측하는 AI에 부정적인 의견을 피력하며 해당 게임이 유저와 인플루언서, 게임 전문가들에게 어떤 평가를 받았는지도 파악할 수 있도록 평가 데이터까지 분석하게 했다고 설명했다.
또한 출시 전 데이터를 분석해 '어떤 게임이 어떤 환경에서 출시됐을 때 어떤 결과를 낳았다'라는 점도 모두 파악하고자 바랬다. 이를 위해 게임 장르, 아트 스타일, 스토리, 퍼블리셔, 출시 국가 등 게임을 평가할 수 있는 모든 요소를 데이터베이스 화 해 저장하고 분석했다.
한 가지 AI 모델만 사용하지 않았다는 점도 특징이다. 특정 시나리오만 담당하는 AI가 다수 존재하며, 이 AI들이 협력해 결론을 내린다. 여러 AI가 내린 결론을 합산해 새로운 결론을 도출하거나, 다른 AI가 내린 결론을 기반으로 새로운 결론을 도출하기도 한다.
이 과정에서 수치화된 데이터 패턴을 학습하는 GBM 계열과 비정형 데이터를 통해 콘텐츠 질적 가치를 분석하는 LLM 계열 두 모델이 사용됐다. 두 계열마다 장단점이 있기 때문에, 해당 AI가 어떤 데이터를 분석하느냐에 따라 계열을 섞어서 사용하게 됐다.
GBM 모델은 결과 해석이 용이하고 결과 안정성이 높다. 그러나 비정형 데이터를 처리하기 어렵고, 정성 퀄리티 요소를 반영하기 어렵다. 또한 과거 패턴에 지나치게 의존하게 된다.
LLM 모델은 데이터의 질적 평가가 가능하고 데이터 엔지니어링 부담이 감소한다는 장점이 있다. 그러나 연구 비용이 높고, 결과 해석이 GBM과 비교해 어렵다. 또한 데이터 노이즈 편향서과 수치 예측 불안정성 우려도 높다.
발전은 백 테스트와 라이브 테스트 두 가지 방식의 테스트로 진행한다. 백 테스트는 현 시점의 AI에 과거 데이터를 입력했을 때 결과가 과거 흥행 결과와 동일한지 체크하는 것이며, 라이브 테스트는 실제 현 시장 환경을 입력하고 AI가 낸 결과가 그대로 이뤄지는지를 분석하는 방식이다.
AI가 결론을 도출할 경우 개발진은 어떤 요인이 AI에 영향을 미쳤는지 분석하며, 어떤 과정을 통해 그러한 결론을 도출했는지 연구한 뒤 이를 기반으로 AI를 발전시킨다.
또한 오진욱 팀장은 흥행 예측 AI는 정답을 맞추는 AI가 아닌 흥행 확률을 높이는 AI로 구축됐다고 설명했다. AI를 활용한다 해도 게임 성공 가능성을 100% 맞추기는 불가능 한 만큼, 대신 성공 확률이 높은 게임을 모아 포트폴이로를 구성하는 식으로 활용하고자 한다는 뜻이다. 이를 통해 평균 흥행 성공률을 크게 높일 수 있다.
개발진은 흥행 예측 AI를 크게 두 가지로 활용할 수 있으리라고 기대하고 있다. 바로 양질의 게임을 발굴하고, 기존에 없던 게임을 기획하는 것이다.
스팀에서는 1년에도 수없이 많은 게임이 출시되나, 그 중 상당수가 출시 사실조차 알리지 못하고 사라지곤 한다. 오진욱 팀장은 이러한 사례가 추후 더 많아질 거라고 예측했으며, AI를 통해 이렇게 사라지는 게임 중 성공 가능성이 있음에도 알려지지 않는 게임을 찾아 발굴할 수 있으리라고 기대했다.
한편 알파고와 이세돌 기사 간 대국에서 알 수 있듯, AI는 인간이 예측하지 못한 경우의 수를 파악하는 경우가 있다. 기존에 개발자들이 막연하게 절대 흥행할 수 없다고 여긴 전략 중에 흥행 열쇠가 있을 수도 있는 만큼, 그 가능성을 흥행 예측 AI로 탐사한다는 계획이다.
강연을 마치며 오진욱 팀장는 "계속 흥행 시나리오를 짚어가며 성능을 향상시킬 예정이다"라며, "과거 MBL에서 가치를 인정받지 못하던 선수들이 있었듯이, 빛을 받지 못하고 있을 게임을 발굴하고 기회를 줄 수 있는 역할을 해낼 수 있을 것이다"라고 말했다.
겜툰 박현규 기자 news@gamtoon.com
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