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이 경험을 통해 저는 강화 학습이 게임에 가지는 의미를 새롭게 정의하게 되었습니다.
어떻게 하면 강화 학습을 통해 유저 경험을 향상시킬 수 있을까?", "게임 속에서 자연스럽고 몰입감 있는 에이전트를 어떻게 만들 수 있을까?"를 고민하며 다양한 실험을 이어오고 있습니다.
즉, 저는 메이플스토리 PC 안에서 강화 학습을 유저 경험을 해치지 않으면서, 게임의 재미와 깊이를 더하는 방향으로 적용할 수 있다는 명확한 비전과 구체적인 상상력을 가지고 있습니다.
Q1. 강화 학습을 게임에 적용할 때 가장 큰 기술적/현실적 어려움은 무엇이라고 생각하나요?
Q2. 강화 학습 프로젝트에서 실패한 경험이 있다면 ? 어떻게 대처했나요?
Q4. 강화 학습이 반드시 필요한 게임 분야는 무엇이라고 생각하나요?
넥슨과 같은 대규모 게임 서비스 회사에서 강화 학습을 적용할 때 가장 주의해야 할 점은 '유저 경험을 해치지 않는 것'이라고 생각합니다.

강화 학습을 처음 접한 것은 대학 시절, 인공지능 과목의 프로젝트 주제를 정하던 때였습니다.
처음에는 간단한 카트폴(Kartpole) 환경에서 시작했지만, 이후 직접 게임 환경을 만들어서 강화 학습을 적용해 보고 싶다는 욕구가 커졌습니다.
단순히 게임을 "이기는 "인공지능을 만드는 것이 아니라, 플레이어 경험을 더욱 풍부하고 다채롭게 만들어주는 새로운 동료, 새로운 적, 새로운 경험을 설계하는 도구로서 강화 학습을 바라보게 된 것입니다.
이는 메이플스토리 같은 복잡하고 동적인 게임 환경에 RL을 적용할 때 꼭 필요한 능력이라고 생각합니다.
환경이 복잡할수록 단순한 강화 학습 모델로는 한계가 있기 때문에, 계층적 강화 학습(HRL)이나 모델 기반 강화 학습(Model-basedRL) 등 고급기법을 적용하는 것도 기술적으로 흥미로운 도전 이라고 생각합니다.
Q1. 강화 학습을 게임에 적용할 때 가장 큰 기술적/현실적 어려움은 무엇이라고 생각하나요?
가장 큰 어려움은 복잡한 환경에서 학습이 불안정해질 수 있다는 점과, 유저 경험을 고려해야 한다는 점입니다. 게임은 최적화만으로 끝나는 것이 아니라, 플레이어에게 재미와 몰입을 제공해야 합니다. 따라서 보상설계와 학습제약을 정교하게 다듬어야 하며, 지나치게 기계적이거나 인간적인 행동과 괴리감이 생기지 않도록 신중해야 합니다."
게임 내 복잡한 의사결정이 필요한 영역, 예를 들어 보스 몬스터 AI, 적응형 NPC, 개인화된 튜토리얼 시스템 등에서는 강화 학습이 특히 강점을 가질 수 있습니다. 기존 룰 베이스 접근이 한계에 부딪히는 영역일수록 RL을 통한 최적화 가능성이 큽니다."
메이플스토리처럼 다수의 플레이어가 상호작용하는 환경에서는 다중에 이전트 강화 학습(MARL)이 필수적입니다. 또한 실제 게임에서 대규모 데이터를 활용하는 관점에서는 오프폴리시 강화 학습 기반 알고리즘(SAC, TD3 등)이 샘플 효율성 측면에서 유리할 것입니다."
Q4. 강화 학습이 반드시 필요한 게임 분야는 무엇이라고 생각하나요?
Q5.메이플스토리 PC에 RL을 적용한다면 어떤 실험을 가장 먼저 해보고 싶나요?
가장 먼저 몬스터 행동 패턴 최적화를 작은 범위에서 실험하고 싶습니다. 특정 던전이나 인스턴스 안에서 몬스터가 플레이어 스타일에 따라 움직임이나 스킬 사용 빈도를 달리 학습하도록 설정하고, 유저 경험(몰입도, 체감 난이도) 에 어떤 영향을 미치는지 A/B테스트를 통해 검증하고 싶습니다."
환경세팅에서 가장 신경 쓰는 부분은 보상(Reward) 설계와 상태(State) 표현입니다. 잘못 설계된 보상은 잘못된 행동을 유발할 수 있기 때문에, 올바른 행동경로를 유도하는 보상을 만드는 데 많은 시간을 투자합니다. 또한 관찰 가능한 정보(상태)가 충분히 유의미해야 학습이 안정적으로 이뤄질 수 있다고 생각합니다."
Q9.넥슨에서 RL을 적용할 때 주의해야 할 점은 무엇이라고 생각하나요?
넥슨과 같은 대규모 게임 서비스 회사에서 강화 학습을 적용할 때 가장 주의해야 할 점은 '유저 경험을 해치지 않는 것'이라고 생각합니다.

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