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[NDC22-데이터분석] '카트라이더: 드리프트' 머신러닝을 활용한 위치 예측 개선
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AI 핵심 요약
카트라이더: 드리프트는 글로벌 서비스에서 기존 PC 카트라이더보다 큰 네트워크 지연을 고려해야 했고, 등속 예측 모델은 드리프트 구간에서 상대 카트가 실제 경로를 벗어나 보이는 문제가 있었다. 팀은 패킷에 담긴 속도·각속도·입력 상태 등의 데이터를 활용해 드리프트 시작점 기준 위치 변화량을 예측하도록 문제를 정의했다. 선형 회귀로 개선을 시도한 뒤, 비선형 패턴을 학습하는 DNN에 GLU 활성화 함수를 적용해 예측 오차와 모델 부담을 함께 줄였다. 다만 지연 시간이 더 커지면 오차가 남았으며, 상대의 드리프트 시작 시점을 예측하는 방법을 후속 과제로 제시했다.
- 위치 예측은 패킷 지연으로 생기는 상대 카트의 정보 차이를 보정해 화면 움직임을 자연스럽게 만드는 데 쓰인다.
- 예측 대상은 절대 위치보다 드리프트 시작점을 원점으로 둔 위치 변화량으로 설정하면 시작 위치의 영향을 줄일 수 있다.
- 선형 회귀는 기존 등속 모델보다 오차를 줄였지만, 비선형 주행 패턴을 충분히 표현하기에는 한계가 있었다.
- 모델을 고를 때 예측 정확도뿐 아니라 클라이언트 CPU 부담과 실제 플레이 영상에서의 움직임도 함께 확인해야 한다.
소개
● 설문조사: https://ko.surveymonkey.com/r/S8PGS68 ↓ 아래를 펼쳐, 세션 상세정보를 확인하세요! ● 발표분야: 데이터분석 ● 발표자: 니트로스튜디오 김진호 / Nitro Studio Jinho Kim ● 권장 대상: 게임 프로그래머, 데이터 분석가 ● 키워드: #머신러닝
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