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[IT뉴스][NDC 26] 엠바크 마틴 싱-블롬 “머신러닝, 실제 조직에 필요한 형태가 중요”
온카뱅크관리자
조회:
29
2026-06-16 15:27:29
<div id="layerTranslateNotice" style="display:none;"></div> <strong class="summary_view" data-translation="true">‘더 파이널스’와 ‘아크 레이더스’ 개발·서비스 사례 공유</strong> <div class="article_view" data-translation-body="true" data-tiara-layer="article_body" data-tiara-action-name="본문이미지확대_클릭"> <section dmcf-sid="VpfQG00Ht5"> <figure class="figure_frm origin_fig" contents-hash="d49e15793c6f38a0c6988b451d93f3a96cabfff0e9ee5f43f8a8d9f51a336324" dmcf-pid="fMjD9xx2XZ" dmcf-ptype="figure"> <p class="link_figure"><img alt="엠바크스튜디오 마틴 싱-블롬 머신러닝 책임자[사진=NDC 강연 영상 갈무리]" class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202606/16/gamezin/20260616152108138sjzj.jpg" data-org-width="700" dmcf-mid="2VPe5771X1" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img4.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202606/16/gamezin/20260616152108138sjzj.jpg" width="658"></p> <figcaption class="txt_caption default_figure"> 엠바크스튜디오 마틴 싱-블롬 머신러닝 책임자[사진=NDC 강연 영상 갈무리] </figcaption> </figure> <div contents-hash="9ad870940a49f0b3bb3e20becdf39b60be51f75b348b8a53e77df03b9b8ed2bf" dmcf-pid="4RAw2MMVXX" dmcf-ptype="general"> “알고리즘과 모델은 중요하지만 조직도 중요합니다. 좋은 모델은 사람들이 그 존재를 알고 실제로 사용할 수 있을 때만 유용합니다.” </div> <p contents-hash="c675ab2084233a321c64720474505f9c448415720345d360ddac153005a2757e" dmcf-pid="8ecrVRRftH" dmcf-ptype="general">글로벌 흥행작 ‘아크 레이더스’ 개발사 엠바크스튜디오의 마틴 싱-블롬(Martin Singh-Blom) 머신러닝 책임자는 머신러닝을 실제 게임 개발에 적용한 사례를 공유하며 좋은 모델만큼 실제 작업자가 쓸 수 있는 도구와 조직 구조가 중요하다고 밝혔다.</p> <p contents-hash="417c7378755d8273cdbfbc45434db92a90c011af3a06074cd77fef500b69f883" dmcf-pid="6dkmfee4tG" dmcf-ptype="general">그는 16일 경기도 성남시 판교 넥슨 사옥 일대에서 열린 ‘넥슨 개발자 콘퍼런스(NDC)’에 참석해 엠바크스튜디오의 머신러닝 구현 사례를 발표했다.</p> <p contents-hash="3787e6f185b967fbbaeb68738fa04e9066a11adbd851f7a965277eee0198e9d4" dmcf-pid="PJEs4dd85Y" dmcf-ptype="general">그는 이날 강연에서 ‘더 파이널스’와 ‘아크 레이더스’의 개발과 라이브 서비스 과정에서 머신러닝을 적용한 사례를 공유했다. ‘더 파이널스’의 상점 개인화 추천 시스템 구축, ‘아크 레이더스’의 퀘스트 분석 사례와 대형 로봇 AI 구축 등이다.</p> <p contents-hash="40ed99d558419cbe161a96ed0cf23042981122635613903394c003385011d7c0" dmcf-pid="QiDO8JJ61W" dmcf-ptype="general">그에 따르면 ‘더 파이널스’의 경우 지난 2023년 12월 출시 이후 서비스가 이어지며 4000개가 넘는 꾸미기 아이템이 쌓였고 상점 화면이 작아 과거 아이템을 이용자에게 보여주기 어려운 문제가 발생했다.</p> <p contents-hash="838bac1cca85d5d7068de43f203a85193581413e227741ff3d3c60a585d0db51" dmcf-pid="xnwI6iiPty" dmcf-ptype="general">엠바크는 이를 해결하기 위해 개인화 추천 시스템을 도입했다. 이 과정에서 얻은 교훈은 복잡한 딥러닝 모델보다 단순한 행렬 기반 모델이 가장 좋은 성과를 냈다는 점이다. 실제 해당 추천 모델을 적용한 상점 섹션의 구매자 수는 400% 증가했다. 게임 내 재화 소비와 달러 기준 매출도 유의미하게 늘었다.</p> <p contents-hash="2bd7fc1b12ab210c6b74646f807a6f699c3f17d96955cd84c3bc1d87727fc52e" dmcf-pid="yy0zmTTsHT" dmcf-ptype="general">하지만 그가 전한 핵심은 성과보다 배포 과정이었다. 엠바크 연구팀이 실제 라이브 운영 조직과 떨어져 있다 보니 승인, 테스트, 분석 기준에서 계속 문제가 생겼다. 처음에는 A/B 테스트 결과도 잘못 해석돼 효과가 없다는 결론이 나오기도 했다고 한다. 결국 엠바크는 해당 엔지니어를 라이브 운영팀 옆자리에 배치해 의사소통 문제를 해소했고 테스트와 분석도 정상적으로 돌아갔다.</p> <p contents-hash="156163a565571ecb7a5249f7b088d7fb013dad9f6e9701eb9ea783a935cd9d9f" dmcf-pid="WWpqsyyOZv" dmcf-ptype="general">‘아크 레이더스’의 퀘스트 분석 사례도 유사했다. 퀘스트를 읽고 모순점이나 혼란스러운 지점을 찾게 한 도구는 초반에는 성공적이었지만 실제 내러티브팀은 점차 도구를 쓰지 않게 됐다. 이유는 내러티브팀이 퀘스트 관계를 시각적으로 보기 위해 화살표를 그릴 수 있는 도구가 필요했지만 기존 도구는 노션 기반이었기 때문이다. 이에 엠바크는 ‘스핀들’이라는 새로운 도구를 제작해 해결했다.</p> <p contents-hash="6786b78bcbea1d360ffaca22cc31b85e7708bdb1ffc0e0cd1afc0e0612a56f66" dmcf-pid="YYUBOWWIYS" dmcf-ptype="general">‘아크 레이더스’의 대형 로봇 AI 개발도 마찬가지다. 엠바크는 현실적인 움직임을 구현하기 위해 강화학습을 활용했고 이를 통해 자연스러운 움직임을 도출할 수 있었다. 하지만 반대로 여러 문제도 발생했다. 가령 걷기와 멈추기를 동시에 학습시키면 로봇이 언제 멈춰야 할지 몰라 걷는 동작 자체가 조심스러워지고 어색해지는 등 여러 행동을 하나의 모델에 넣을 때 발생하는 문제가 있었다. 로봇의 움직임을 원하는 방향으로 조정하는 데도 오랜 시간이 소요되기도 했다. 이에 엠바크는 전통적인 게임 AI 방식인 행동 트리를 결합했고 이후에는 애니메이터가 만든 걷기 애니메이션을 기준으로 삼고 로봇이 그 움직임과 비슷하게 행동하도록 보상하는 방식도 활용했다고 한다.</p> <p contents-hash="e100e850ddacc80ed4dc1b6e0bfef4f5fc2625efdad4e633d13766aee4ad4e6b" dmcf-pid="GGubIYYCHl" dmcf-ptype="general">그는 “알고리즘과 모델은 중요하지만 사람들이 그 존재를 알고 실제로 사용할 수 있을 때에만 유용하다”라며 “아티스트와 디자이너가 실제로 어떻게 일하는지 이해하고 그들의 파이프라인에 어떻게 맞출지 고민해야 한다”라고 강조했다.</p> </section> </div> <p class="" data-translation="true">Copyright © 매경게임진. 무단전재 및 재배포 금지.</p>
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