[NDC 2025] 38만년이 걸리는 작업을 1주로 단축한 캐릭터 밸런스 비결
게임에서 복잡한 밸런스를 맞추는 것은 보통 일이 아니다. 최근의 게임들은 상당히 복잡하고 방대한 밸런스 테이블을 갖고 있기 때문이다. NDC 2025 둘째날, 넥슨코리아의 한재민 기획자는 AI를 사용하여 게임 내 수많은 밸런스를 빠르게, 체계적으로 활용하는 주제에 대해 강연했다.
한재민 강연자는 “매력적인 캐릭터를 구성하는 요소는 캐릭터 외형이나 설정 같은 비전투 요소와 스킬 같은 전투 요소로 구분할 수 있다. 특히 전투가 중요한 게임이라면 전투 성능에 따라 캐릭터의 매력을 어필한다. 수집형 게임의 전투는 다양한 캐릭터가 조합되며 시너지 효과가 발생한다. 그러면 다양한 조합에서 캐릭터 밸런스는 어떻게 맞출 수 있을까? 가장 좋은 방법은 다양한 조합을 모두 테스트하는 것인다. 문제는 전부 테스트하기에는 조합의 경우가 너무 많다는 것이다. 수집형 게임은 필연적으로 다수의 캐릭터가 존재한다. 실제 개발에 참여했던 게임도 소프트 런칭 당시 300여종 이상의 캐릭터가 있었고 가능한 조합 경우의 수는 200억개에 달했다”고 말했다.
한재민 강연자는 200억개라는 조합을 1분씩 테스트한다면 38만년의 시간이 걸린다고 설명했다. 게임 밸런스를 위해 38만년을 동안 테스트한다는 것은 불가능하다. 그래서 일반적으로 게임 밸런스는 기획자의 직감으로 밸런스를 진행하게 된다.
한재민 강연자는 “수많은 경우의 수를 반복 테스트하고 결과를 비교하며 검증하는 작업은 AI가 가장 잘 하는 일이다. 이를 위해서는 다양한 조합을 시뮬레이션하고 결과를 분석하는 모델을 구성해야 한다. 캐릭터, 성장, 조합, 콘텐츠 등의 데이터 정보를 말하며, 모델이 이해할 수 있도록 테이블 데이터로 정리한다. 첫번째는 게임내 각 조합을 시뮬레이션 할 수 있도록 전투와 관련한 정보를 정규화했다. 해당 정보는 캐릭터, 성장, 조합, 콘텐츠 등의 정보로 구성했다. 두번째는 입력받은 데이터를 기반으로 전투 시뮬레이션을 진행해야 한다. 결정론적 락스텝을 도입해 동일 입력에 동일 결과를 보장하는 테스트를 진행한다. 턴당 3밀리 세컨드 정도로 계산할 경우 1,000만판을 시뮬레이션하는데만 약 420 시간이 필요했다. 아직도 많은 시간이 필요했다. 이를 위해 분산 환경을 구성했다. AWS 기반의 분산 환경에서 병렬 시뮬레이션을 한 결과 약 20배가 단축되어 모든 조합을 시뮬레이션 할 경우 95년 걸리던 것을 4년 9개월까지 단축했다. 하지만 이 기간을 실제로 테스트할 수는 없어 현실적으로는 모든 조합을 검증하는 것은 불가능하다고 판단했고 의미있는 조합을 선별해 시뮬레이션하기로 결정했다. 이러한 조합 선별 알고리즘을 덱 메이킹 알고리즘이라고 정의했다”고 말했다.
한재민 강연자는 “캐릭터 표준화, 덱 스크리닝, 결과 데이터 학습을 통해 캐릭터는 성정과 요소 조합을 프리셋으로 표쥰화하고 의미 없는 조합은 시뮬레이션 대상에서 제외했다. 일성 캐릭터로 조합하면 유의미한 결과를 내기 어렵기에 필터링을 통해 의미 없는 조합은 시뮬레이션 대상에서 제외한 것이다. 마지막으로 데이터 학습을 통해 이전 결과에 따른 점수로 우선순위를 부여했고 이를 통해 선별되는 조합의 신뢰도를 테스트를 통해 점차 높여 나갔다. 최종적으로는 10개 콘텐츠에 대해 의미있는 80만개의 서로 다른 조합을 선별했고 조합별로 10번씩 20대의 머신을 통해 분산 시뮬레이션했다. 모든 조합 테스트에 38만년이 필요했으나 이렇게 모든 조합을 테스트하는데 걸리는 시간은 일주일이 걸리지 않았다. 드디어 진행 가능한 시간으로 단축된 것”이라고 말했다.
이렇게 테스트한 결과는 테이블 형태로 구현되어 전투별 클리어 타임, 승률, 캐릭터 데미지 정보 등 다양한 정보가 포함된다. 이 정보를 활용해 캐릭터 성능을 점수로 환산하고 성능을 정량화하기 위해 메타 스코어라는 성능 점수를 도입했다. 메타 스코어는 승리 조합에서 많이 포함되는 캐릭터, 승률, 클리어 타임이 빠른 경우, 캐릭터별 역할 기여도 등 4가지 요소를 합산하여 메타 스코어를 계산하여 실제 성능 사전 검증에 활용했다.
한재민 강연자는 “밸런스는 모두 비슷 비슷한 성능으로 매력 없는 밸런스 보다는 캐릭터의 소유욕을 불러 일으키는 것이 더 좋은 밸런스일 수 있다. 게임을 장기적으로 즐길 수 있게 하고 현재의 게임에서 즉시 체감할 수 있는 체감,. 이 두 가지의 균형이 밸런스의 가장 중요한 핵심이라고 할 수 있는 밸런스는 이 두 가지의 의도와 목적을 동시에 달성할 수 있게 설계되어야 한다. 또한 AI는 시뮬레이션 결과를 판단하는 보조 도구일뿐 최종적인 의사결정은 사람이 해야 한다. 작업자가 메인이고 AI는 서포터다. 시뮬레이션 결과가 반드시 정답은 아니기 때문에 담당자의 게임에 대한 이해도가 핵심이다”라며 강연을 마쳤다.