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계명대신문

[계명人] 테스터즈 팀, 대한상의 주최 WE-Meet 프로젝트 교육부장관상 수상

생성형 AI 활용해 게임 개발 자원 절감한 ‘Project AI’로 영예

지난 1월 22일에 열린 ‘2024 WE-Meet 프로젝트’ 시상식에서 테스터즈 팀이 실감미디어 부문 교육부장관상을 수상했다. ‘WE-Meet’은 기업과의 멘토링을 통해 학생들이 프로젝트를 수행하는 사업으로, 테스터즈 팀은 이 과정에서 생성형 AI를 활용한 ‘Project AI: Beyond the Legacy’를 진행했다. 이에 테스터즈 팀의 팀장 김홍명(컴퓨터공학‧4) 씨와 팀원 서호은(게임소프트웨어학‧17학번) 동문을 만나 프로젝트에 관한 이야기를 나눠봤다.

 

● Project AI: Beyond the Legacy는 어떤 프로젝트인가?

Project AI는 게임 제작 과정에서 생성형 AI를 활용하는 프로젝트이며, Beyond the Legacy는 게임의 줄거리를 반영한 부제입니다. 게임은 바이러스로 멸망한 세계에서 살아남은 소녀가 새로운 행성을 찾아 떠나는 이야기를 담고 있습니다. 프로젝트를 진행하며 캐릭터의 기본 조작과 첫 번째 스테이지까지를 구현했고, 이를 생성형 AI를 활용한 경우와 활용하지 않은 경우로 나누어 총 2개의 게임을 제작해 자원을 얼마나 절감할 수 있는지를 알아봤습니다.

 

● 각 분야에 사용한 생성형 AI는?

저희는 총 5가지 분야에 생성형 AI를 활용했습니다. 먼저, 기획안 작성에 ‘ChatGPT’, ‘Midjourney’, ‘DALL·E’를 이용하여 스토리 구성 및 이미지 생성을 했습니다. 애니메이션 작업에는 ‘QuickMagic’을 활용해 캐릭터의 움직임을 구현했으며, 모델링 작업은 ‘Stable Diffusion’를 사용했습니다. 효과음 제작에는 ‘ElevenLabs’, 배경음악은 최근 많이 활용되는 ‘Suno’를 적용해 게임 음악을 완성했고, ‘Copilot’으로 프로그래밍 코드의 품질을 높였습니다. 이렇게 생성형 AI를 적용함으로써 각 작업의 시간과 비용을 절감할 수 있었습니다.

 

● 생성형 AI를 사용하면서 어려웠던 점은?

QuickMagic을 활용한 모션 캡처 과정이 가장 힘들었습니다. 저희가 사용한 생성형 AI는 사람의 몸에 부착된 수십 개의 센서로 정밀한 데이터를 얻는 방식이 아니라, 영상 속 움직임을 분석해 데이터화하는 방식이었습니다.

이 때문에 영상 속 가려진 부분을 인식하지 못해 움직임이 부자연스러웠고, 이를 보완하기 위해 추가적인 수정을 계속했던 것이 기억에 남습니다.

 

● 생성형 AI를 사용한 버전과 사용하지 않은 버전의 주요 차이점은?

생성형 AI를 사용했을 때 기획안 작성 기간과 프로그래밍에 걸리는 시간을 훨씬 단축할 수 있었습니다. 애니메이션 부분에서는 걷기나 뛰기 같은 모션이 10시간 걸렸다면, 움직이는 타이밍만 수정해 6시간으로 단축할 수 있었습니다. 또한, 모션 캡처 장비 같은 별도의 장비 없이도 작업을 진행할 수 있어 비용을 절감하는 효과도 얻을 수 있었습니다.

 

● 앞으로의 목표는?

인원을 추가해 학교에서 만난 사람들과 게임을 만들어보고 싶습니다. 현재는 국가 지원 사업을 알아보고 그와 관련된 문서들을 준비하고 있습니다. 궁극적으로는 저희 게임이 수익화까지 이뤄내 국내 게임 업계에서 입지를 다지는 게 목표입니다.