이러한 상황에 한국전자통신연구원(이하 ETRI) 콘텐츠 연구본부가 인공지능(이하 AI)을 기반으로 한 ‘e스포츠 서비스 플랫폼’의 연구를 진행해 그 결과물을 선보였으며, 부산 e스포츠 경기장을 비롯한 다수의 지역 기반 e스포츠 경기장에 시범 도입되어 활용되고 있는 중이다. 또한 부산광역시에서 개최된 게임 전문 전시회 ‘지스타 2022’에도 참가해 플랫폼의 특징을 업계 관계자들에 소개하는 시간을 갖기도 했다.
이에 ‘지스타 2022’ 기간 동안 BTB 관에 마련된 ETRI 부스를 방문해 ‘AI 기반 e스포츠 서비스 플랫폼’의 특징과 앞으로의 전망 등에 대한 이야기를 들어보았다.
ETRI 콘텐츠 연구본부 측은 연구를 시작하며 e스포츠 플랫폼 산업에 있어 지금까지 주로 사용되어 온 방식의 단점으로 ‘특정 전문가의 주관에 치우쳐 일관되고 객관적인 경기 분석이 어려운 점’과 ‘선수 데이터의 수집 및 관리가 어렵고 누적 데이터에 대한 활용 인원이 부족한 점’, ‘API 기반 서비스의 통계 지표 제공에 국한된 제한적 활용과 불확실성’ 등을 꼽았다.
이어 이를 해결하기 위해 AI를 활용해 이러한 단점을 해결하고 지속적이고 자동화된 분석 기능을 적용, 차별화된 경기 분석 노하우를 갖춰 ‘산업 주도권을 확보’하는 것을 개발 목표로 삼았다.
이를 바탕으로 ‘AI 기반 e스포츠 서비스 플랫폼’이 연구의 결과물로 선보여지게 됐으며, 그 안의 중심 기술들로는 ‘라이브 게임 분석’ 기술과 ‘인게임 플레이 이벤트 인식’ 기능, ‘게이머 프로파일 생성’ 기술, ‘훈련 시나리오 추천’ 기술 등이 담겨 있다.
먼저 ‘라이브 게임 분석’ 기술은 영상 분석 기반으로 게임 결과를 예측하는 기술로 실시간으로 상황을 인식해 상황별로 플레이 요인을 분석하고 각 상황을 지표로 시각화한 점이 특징이다. 다음으로 ‘인게임 플레이 이벤트 인식’ 기술은 객체 인식 기반으로 플레이의 상황을 추출하는 것을 바탕으로 이를 분석해 하이라이트를 자동 생성하거나 사용자의 선호도를 기반으로 하이라이트를 편집 또는 제작하는 기술이며, 주요 플레이 시점 인식을 위해 나레이션을 분석하는 점도 특징이다.
‘게이머 프로파일 생성’ 기술은 게이머의 행동패턴을 기반으로 프로파일 추출하는 기술로 인게임 플레이 요소에 대응하며 다중 게이머 프로파일 모델을 생성하는 동시에 게이머의 피지컬 성능을 분석하는 것에 중점을 두고 있다. 마지막으로 ‘훈련 시나리오 추천’ 기술은 앞서 만들어진 행동 패턴 데이터를 기반으로 게이머 간 매칭을 지원하며 프로파일을 분석해 훈련 또는 플레이 전략 대응 훈련 시나리오를 생성하고, 피지컬 성능에 대해서도 훈련 시나리오를 추천한다.
이렇게 네 개의 기술 중 첫 두 기술은 데이터를 빠르게 분석해 승패를 예측하거나 각 상황을 시각화할 수 있으며, 중요 순간의 하이라이트 영상을 빠르게 제작해 보여줄 수 있다는 점에서 방송 등을 통해 활용될 수 있음은 물론 게임 콘텐츠의 품질관리 서비스 등에도 사용될 수 있음을 보여줬다. 또한 뒤의 두 기술은 행동 패턴을 바탕으로 선수 육성 프로그램에 활용되거나, 특정 상황을 설정한 경우의 훈련 및 재활 서비스 등에 의해 적용될 수 있을 것으로 예상되었다.
특히 이들 기술들은 특정 게임에 특화된 것이 아닌 화면의 AI 인식을 바탕으로 하는 만큼 게임의 룰과 진행 등에 대해 적용만 할 수 있다면 범용적으로 활용할 수 있다는 점이 특징으로, ‘리그 오브 레전드’나 ‘DOTA 2’와 같은 MOBA 게임이나 ‘카운터 스트라이크: 글로벌 오펜시브’, ‘레인보우 식스: 시즈’와 같은 슈터 게임에 대한 사례가 소개됐다.
이에 “다양한 게임에 적용할 수 있는 범용성을 가지고 있다면 ‘지스타 2022’ 행사가 개최된 부산을 대표하는 경쟁형 모바일게임 중 하나인 ‘무한의 계단’에도 이 시스템을 적용할 수 있는가?”라고 질문하자 ETRI의 관계자는 “물론이다. 게임의 시스템과 룰을 적용한다면 ‘무한의 계단’ 같은 게임 역시 충분히 서비스 플랫폼 내에 적용할 수 있다.”라고 답하기도 했다.
- 출처 : 포모스
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