게임 특화 생성형 AI 기업 앵커노드(대표 원재호)가 국내 대표 생성형 AI 기업 업스테이지(대표 김성훈)와 게임 에셋의 제작 규격을 이해하고 검수하는 AI의 능력을 평가하는 '벤치마크'에 대한 공동 개발에 나선다.

양사는 게임 제작 현장의 요구사항을 바탕으로 평가 문제와 채점 체계를 구축하고, 결과물을 연내 오픈소스로 공개할 계획이다.

SBA 오픈이노베이션 협업 과제.. 양사 '맞손'

이번 프로젝트는 서울경제진흥원(SBA)이 주관하는 ‘DIP-Spot 오픈이노베이션 in 동작’ 협업과제로 추진된다. 업스테이지가 수요기업으로 참여해 앵커노드를 협업 파트너로 선정했다.

생성형 AI로 이미지를 만드는 것과 그 이미지를 실제 게임에 사용할 수 있도록 만드는 것은 서로 다른 과제다. 캐릭터·아이콘·배경·UI 등 게임 그래픽 에셋은 크기, 기준점, 투명 처리, 엔진 설정값 등 프로젝트별 제작 규격을 충족해야 한다.

이미지가 시각적으로 완성도 높더라도 이러한 조건이 어긋나면 캐릭터가 바닥에서 뜨거나 화면 요소의 위치가 밀리는 문제가 발생해 재작업이 필요하다.

이러한 규격과 검수 기준은 프로젝트마다 다르고, 일부는 개발자의 경험과 작업 관행에 남아 있다. AI가 게임 제작 과정에서 더 많은 역할을 수행하려면 이미지를 생성하는 능력에 더해, 제작 요구사항을 이해하고 결과물이 그 조건을 충족하는지 확인하는 능력이 필요하다.

벤치마크 공동 개발.. AI 모델의 규격 이해-검수 능력 평가

양사가 개발하는 벤치마크는 이 같은 현장의 요구사항을 명시적인 규칙과 평가 문제로 옮기는 것이 핵심이다.

평가의 초점은 그림의 미적 완성도가 아니라 AI 모델의 규격 이해·검수 능력으로, AI가 주어진 요구사항에서 확인해야 할 항목을 파악하고, 필요한 측정 도구를 선택·호출해 에셋의 규격 준수 여부를 정확히 판단하는지를 평가하게 된다. 모델의 판단 결과는 사전에 정의한 규칙과 정답 데이터를 바탕으로 채점해, 여러 모델의 성능을 동일한 기준으로 비교할 수 있도록 설계될 예정이다.

이를 위해 앵커노드는 게임 제작 현장의 지식을 바탕으로 AI가 이해하고 확인해야 할 규격을 정의하고, 평가 문제와 정답 데이터를 설계하게 되며, 업스테이지는 Solar 모델과 API, 벤치마크 설계 노하우를 제공하는 식으로 협력을 약속했다.

특히 업스테이지가 진행한 사전 확인에서는 ‘Solar Pro 4’가 유니티 엔진의 에셋 설정 파일을 읽고, 준수해야 할 규격을 정해진 형식의 규칙 목록으로 작성하는 작업을 수행하는 등 실제 구체화 작업이 포함됐다.

원재호 앵커노드 대표는 “AI가 이미지를 잘 만드는 것에서 나아가 실제 게임 제작에 쓰이려면, 프로젝트가 요구하는 규격을 이해하고 결과물이 그 조건에 맞는지 확인할 수 있어야 한다.”라며 “앵커노드가 가진 게임 제작 현장의 지식과 업스테이지의 언어 모델 기술을 연결해, AI가 게임 제작에서 무엇을 이해하고 수행해야 하는지 구체적인 평가 기준을 만들겠다.”라고 말했다.

한편, 양사는 평가 문제, 채점기, 정답 데이터, 문서 등 산출물은 연내 오픈소스로 공개할 예정이다.

게임사는 게임 에셋 검수에 AI를 활용할 때 모델의 역량을 판단할 근거로, 모델 개발사는 게임 제작 요구사항에 대한 자사 모델의 이해와 도구 활용 능력을 검증하고 개선하는 기준으로 활용할 수 있을 예정이다.