AI 퍼즐봇, 게임 밸런싱을 데이터로 풀다!
by DD
2년 전
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데브시스터즈는 퍼즐 게임 밸런싱을 위해 강화학습 기반 퍼즐봇을 활용함
퍼즐봇 데이터를 분석하여 스테이지 평가를 위한 지표를 개발함
스테이지 평가 지표를 통해 폴리싱 단계의 효율성 50% 향상 기대
퍼즐봇, 게임 밸런싱의 핵심 도구
데브시스터즈는 강화학습 기반 퍼즐봇을 활용하여 게임 스테이지를 평가한다. 퍼즐봇은 각 스테이지를 학습하고 플레이하며, 이를 통해 스테이지 난이도를 객관적으로 측정한다. 따라서, 게임 밸런싱 과정에서 발생하는 주관적인 판단을 보완하고, 데이터 기반의 의사 결정을 가능하게 한다.
스테이지 평가 지표 설계: 유저 행동 예측
스테이지 평가 지표는 유저의 게임 클리어 실패 시 행동을 예측하는 데 초점을 맞춘다. 이어하기 및 하트 구매 비율을 기준으로, 남은 미션 수와 상관관계를 분석한다. 반면, 총 미션 수에 따라 지표를 다르게 적용하여, 정확도를 높였다.
데이터 기반 폴리싱: 효율성 향상
개발된 스테이지 평가 지표는 폴리싱 단계에서 활용되어 효율성을 높인다. 사내 테스트 데이터를 통해 지표의 유효성을 검증하고, 객관적인 기준을 제시한다. 결과적으로, 폴리싱 시간 단축 및 스테이지 품질 향상을 기대할 수 있다.
