AI R&D Game AI Research 자기소개서와 면접자료

1. 엔씨소프트 AI R&D Game AI Research .hwp
2. 엔씨소프트 AI R&D Game AI Research .pdf
저는 게임을 단순한 엔터테인먼트가 아니라 인간의 행동과 감정을 연구할 수 있는 가장 풍부한 데이터 환경이라고 생각합니다.
당시 "강화 학습 기반 NPC 행동 최적화"프로젝트를 진행하며, 단순히 승패를 예측하는 모델이 아니라 플레이어의 선택 패턴을 분석하고 반응하는 AI를 구현했습니다.
앞으로 저는 플레이어 행동 데이터를 분석해 AI가 적응적으로 반응하는 게임 환경을 구현하고 싶습니다.
엔씨소프트의 AI 연구에서도 이런 분석적 접근이 중요하다고 생각합니다.
게임 AI는 모델의 결정 과정이 플레이어의 경험에 직접 영향을 미치기 때문에, '왜 그렇게 행동했는가'를 설명할 수 있어야 합니다.
Q2.AI 연구를 게임 분야에 적용할 때 가장 중요한 점은 무엇이라고 생각하십니까?
단순한 음성인식이나 행동 예측을 넘어, 플레이어 의 심리 패턴을 학습하는 감정 AI가 필요합니다.
기술로 감정을 표현하는 AI를 연구하는 것이 제 연구자의 꿈입니다.
플레이어의 대화 이력과 선택 데이터를 기반으로 NPC의 반응을 생성하는 모델을 구현했던 경험이 있는데, 이 과정에서 모델의 인간 적 응답이 몰입감에 미치는 영향을 분석했습니다.
저는 모델 정확도를 높이는 과정뿐 아니라, 데이터 수집 과 정제, 학습과정의 해석, 결과의 게임 디자인 반영까지 전 과정을 스스로 경험하며 AI가 실제 서비스에 작동하는 순간의 의미를 이해했습니다.
첫 번째로, 데이터 분석을 통한 플레이어 행동 패턴 해석 경험이 있습니다.
Trans former기 반감정반응형 NPC 모델링"프로젝트에서 저는 감정 태깅된 대화 데이터를 학습시켜 플레이어의 발화에 따라 NPC의 감정 반응을 조정하는 모델을 설계했습니다.
앞으로 저는 플레이어 행동 데이터를 분석해 AI가 적응적으로 반응하는 게임 환경을 구현하고 싶습니다.
제가 가장 기억에 남는 문제 해결 경험은 강화 학습 모델의 불안정한 학습문제를 해결했던 프로젝트입니다.
이 문제를 해결하기 위해 저는 단순히 파라미터를 조정하기보다 학습환경의 구조를 분석했습니다.
이 프로젝트는 이후 "게임 AI 행동 모델의 안정화 전략"이라는 학술 포스터로 발표되었고, 같은 연구실 내 다른 팀들이 유사한 문제를 해결하는 데 활용했습니다.
하지만 기술적인 성과보다 저에게 더 의미 있었던 건 협업 과정에서의 문제 해결 경험이었습니다.
이후 또 다른 문제로 '감정 반응형 대화 모델' 실험 중 감정 태깅 불균형으로 인해 모델이 특정 감정만 과도하게 출력하는 현상이 있었습니다.
저는 기술적 문제를 해결하면서도 플레이어의 몰입을 해치 지 않는 AI를 만드는 연구자가 되고 싶습니다.
이 목표를 위해 가장 먼저 강화 학습과 생성형 모델의 융합연구에 집중하고 싶습니다.
생성형 AI가 발전하면서, 플레이어의 선택이나 대화가 무제한적으로 확장되는 구조가 가능해졌습니다.
기술만으로는 감정을 설계할 수 없기 때문에, 사람과의 대화와 피드백이 가장 중요한 학습이 될 것입니다.
Q2.AI 연구를 게임 분야에 적용할 때 가장 중요한 점은 무엇이라고 생각하십니까?
이 경험을 통해 기술적 문제는 대부분 데이터의 해석과 환경설계에 달려 있다는 사실을 배웠습니다.
Q4.AI 모델링 과정에서 가장 중요하게 생각하는 단계는 무엇인가요?
저는 데이터 구조를 설계하는 초기 단계가 가장 중요하다고 생각합니다.
Q5.AI 연구에서 가장 중요하게 생각하는 가치나 태도는 무엇입니까?
저는 AI 연구에서 가장 중요한 가치는 '탐구심과 해석력'이라고 생각합니다.
데이터를 통해 이유를 찾고 해석했을 때 새로운 연구 방향이 열렸습니다.
Q6.엔씨소프트의 AI 기술이 앞으로 어떤 방향으로 발전해야 한다고 생각하십니까?
AI가 플레이어의 '감정언어'를 이해할 수 있을 때, 게임의 몰입은 완전히 새로운 단계 로 진입할 것입니다.
Q7.AIR&D 직무에서 협업이 중요한 이유는 무엇이라고 생각하시나요?
기술로 감정을 표현하는 AI를 연구하는 것이 제 연구자의 꿈입니다.
ai, 모델, 감정, 플레이어, 게임, 학습, 행동, 데이터, 연구, 경험, 단순하다, 기술, 엔씨소프트, npc, 문제, 가다, 이다, 생각, 과정, 대화