|
|
|
 |
 |
| |
 |
제 목 :
[NDC 2026] 넥슨 “메이플 월드, 자체 LLM ‘단풍’으로 제작 장벽 낮춘다” |
 |
작성자 :
|
등록일 : 2026-06-16 오후 2:57:31 |
|
|
 |
 |
 |
넥슨 개발자 콘퍼런스(NDC) 2026 첫날인 6월 16일, 넥슨코리아 메이플스토리 월드 퓨처유닛 한지성 개발자는 ‘메이플스토리 월드 자체 LLM 단풍 개발기’를 주제로 발표했다. 세션은 메이플스토리 월드 제작 환경에 맞춘 AI 챗봇 ‘단풍’ 개발 배경, 데이터 구축, 학습, 배포 과정에서 나온 시행착오를 다뤘다.
한지성 개발자는 2019년부터 대학원에서 강화학습을 연구했고, 2022년 10월 넥슨 니트로 스튜디오에 입사해 ‘카트라이더: 드리프트’ 데이터 분석과 AI 개발을 맡았다. 이후 2024년 8월 메이플스토리 월드 퓨처유닛에 합류해 AI 관련 개발을 이어왔다.
‘메이플스토리 월드’는 ‘메이플스토리’ IP(지식재산권)를 활용해 유저가 직접 월드를 만들고 공유하는 UGC 플랫폼이다. 크리에이터가 상상한 콘텐츠를 실제 월드로 구현할 수 있지만, 제작 과정에는 전용 스크립팅 언어 ‘엠루아’와 500개 이상 네이티브 API 이해가 필요하다.
범용 AI 모델은 이 환경을 제대로 처리하지 못했다. 한지성 개발자는 챗GPT, 클로드, 제미나이에 ‘메이플스토리 월드에서 더블 점프하는 스크립트’를 요청한 사례를 소개했다. 결과는 엠루아 문법과 다른 루아 코드, 존재하지 않는 이벤트, 잘못된 라이프사이클 함수 사용으로 이어졌다.
이 문제를 해결하기 위해 넥슨은 메이플스토리 월드 전용 챗봇 ‘단풍’을 개발했다. 단풍은 API 사용법, 기능 구현 방식, 제작 관련 질의응답을 지원하는 모델이다. 에디터 안 AI 어시스턴트 탭에서 동작하도록 설계했고, 발표 현장에서는 더블 점프 스크립트를 생성한 뒤 실행 버튼으로 실제 동작까지 확인하는 시연도 진행됐다.
개발 과정에서 핵심 과제는 데이터 부족이었다. 메이플스토리 월드에는 스택오버플로, 레딧처럼 대규모 개발 질의응답 커뮤니티가 없다. 넥슨은 API 문서, 크리에이터 센터 가이드, 공식 유튜브 가이드 영상을 바탕으로 LLM을 활용해 질문 데이터를 생성했다.
답변 데이터는 전문가 역할을 나눈 구조로 만들었다. API 전문가가 필요한 컴포넌트와 서비스를 찾으면, 엠루아 전문가는 문법을 보정하고 실행 공간 전문가는 서버·클라이언트 위치를 정한다. 이후 린터 기반 자동 필터링, 유사 질문 제거, 반복 오류 패턴 수동 보정으로 학습 데이터 품질을 높였다.
모델 학습은 세 단계로 이어졌다. 컨티뉴얼 프리트레이닝은 메이플스토리 월드 문법과 API 학습을 담당했다. 슈퍼바이즈드 파인튜닝은 사용자 질문에 맞는 답변 방식을 익히는 과정이었다. 마지막 GRPO 기반 강화학습은 환각 감소와 답변 정확도 개선에 쓰였다.
초기 단풍은 질문 맥락과 다른 답변을 내거나, 메이플스토리 월드와 무관한 질문에도 답했는데, 존재하지 않는 스킬 컴포넌트나 메모리 서비스를 실제 기능처럼 답한 사례도 나왔다. 넥슨은 린터와 네이티브 API 검증 항목에 가중치를 두고, 관련 없는 질문에는 답변을 거절하도록 보상 체계를 만들었다.
배포 과정에도 조정 과제가 남았다. 안전성 비중이 지나치게 높아지자, 모델은 ‘캐릭터 움직이기’나 ‘트랜스폼 컴포넌트 가이드’ 같은 정상 질문까지 거절하기도 했다. 또한, 분석 결과 약 70%가 “왜 안 돼”, “어떻게 써”처럼 실제 유저 질문은 예상보다 짧고 사용법과 디버깅에 몰렸다. 넥슨은 실제 질문 패턴을 반영해 데이터를 보완하고 보상 체계를 바꿨다.
개선 뒤 단풍은 캐릭터 이동, 트랜스폼 컴포넌트 사용법 같은 질문에 다시 답할 수 있게 됐다. 한지성 개발자는 합성 데이터 구축, 단계별 학습, 모델 학습부터 서빙까지 이어지는 엔드 투 엔드 파이프라인 운영 경험을 이번 프로젝트 핵심 성과로 꼽았다.
다만 과제도 남았다. 린터가 문법 오류를 걸러도 실제 메이플스토리 월드 안에서 코드가 정상 실행되는지는 별도 검증 영역이었다. 한지성 개발자는 실행 검증 환경 부재, 유저 워크스페이스 분석 한계, 제한된 자원 안에서 실험 전략을 세워야 했던 점을 아쉬운 부분으로 짚었다.
끝으로 한지성 개발자는 “합성 데이터를 활용해 데이터가 부족한 상황에서도 학습 데이터를 확보하는 경험을 했다”라며 “앞으로는 실제 실행 여부를 검증할 수 있는 환경과 워크스페이스 기반 지원을 갖추는 방향이 중요하다”라고 말했다.
겜툰 박해수 기자 caostra@gamtoon.com
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
인터뷰/업체탐방
총 3081의
게시물이 있습니다. 
