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[NDC22-데이터분석] '블루 아카이브' 아로나와 함께하는 머신러닝 이야기
NDC 넥슨 · YouTube
AI 핵심 요약
넥슨게임즈의 머신러닝 엔지니어는 연구 결과를 게임 안에서 활용하는 것을 목표로, 캐릭터 상호작용과 개발 작업을 돕는 여러 기능을 연구했다. Tacotron 2에 공개 일본어 음성 데이터셋을 활용해 사전 학습한 뒤 아로나 음성으로 미세 조정하고, 대사 합성과 플레이어 호칭 합성을 게임 서버 및 S3 저장소와 연동해 서비스에 적용했다. 얼굴 추적에는 SSD와 MobileNet, Unity Barracuda를 사용했으며, RGB 영상 기반 모션 캡처와 캐릭터 모델 자동 리깅도 보조 도구를 목표로 실험했지만 정확도와 데이터 전처리 등의 과제가 남았다. 연구를 서비스로 연결하려면 모델 개발뿐 아니라 품질·운영·협업을 고려해야 하며, 모든 연구가 곧바로 적용되기보다 지속적으로 노하우를 쌓는 과정이 중요하다고 설명했다.
- 게임에 머신러닝을 도입할 때는 모델 성능뿐 아니라 클라이언트·서버·저장소를 포함한 서비스 흐름을 함께 설계해야 한다.
- 음성 데이터가 부족하면 공개 데이터셋으로 사전 학습한 뒤 캐릭터 음성으로 미세 조정하는 방법을 고려할 수 있다.
- 호칭처럼 출력 범위가 제한된 기능은 일반적인 학습 목표와 달리 의도적인 오버피팅이 유효할 수 있다.
- 모션 캡처와 자동 리깅은 완전 자동화를 목표로 하기보다 제작자의 작업을 보조하는 수준부터 검증하는 것이 현실적이다.
- 연구 결과를 실제 게임에 적용하려면 다른 팀과 목표를 공유하고, 품질과 운영상의 예외까지 함께 점검해야 한다.
소개
● 설문조사: https://ko.surveymonkey.com/r/SVHQ85Q ↓ 아래를 펼쳐, 세션 상세정보를 확인하세요! ● 발표분야: 데이터분석 ● 발표자: 넥슨게임즈 권민섭 / Nexon Games Minseob Kwon ● 권장 대상: 프로그래머, 게임 개발에 머신러닝 도입을 두고 고려하시는 모든 분들 ● 키워드: #프로그래밍 #머신러닝 #R_D
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