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요구사항 1. 기능 요구사항 정리분류필수 기능상세 내용게임서버계정·인증 관리• 다중 플랫폼(OAuth: Google, Apple, Facebook 등) 연동• JWT 기반 세션 발급·검증 캐릭터 관리• 캐릭터 생성/삭제/조회• 레벨·경험치·스탯 관리 전투·사냥• 실시간 HP/MP 동기화• 공격/스킬 사용 패킷 처리• 몬스터 스폰·AI(보스·NPC 행동) 펫 시스템• 펫 소환·해제• 펫 레벨링·스킬·AI 자동사냥 지원 파티·길드·친구·커뮤니티• 파티 초대·조회·탈퇴• 길드 생성·가입·탈퇴·권한 관리• 친구 추가/차단• 커뮤니티 채팅·게시판 퀘스트·이벤트·쿠폰• 퀘스트 수락/진행/보상 지급• 서버 주도 이벤트(경쟁전, 보스레이드 등)• 쿠폰 발행·사용 관리 스킬·아바타• 스킬 트리·스킬 시전 로직• 아바타(외형) 장..

Go 프로젝트 시작 주차기간목표주요 작업 내용산출물 / 검증1–2주7/21 – 8/3요구사항 정리 & 아키텍처 설계- 전체 기능 목록 정리 (TCP 서버, REST API, DB, 캐시, 메시지 큐, AI)- 시스템 컨텍스트 다이어그램 작성- DB 스키마 초안 (MySQL)- Redis/Kafka 토폴로지 설계- CI/CD·테스트 프레임워크 결정 (Go Test, GitHub Actions 등)- 아키텍처 문서- DB 스키마 ERD- CI 설정 파일 & 첫 테스트 성공3–4주8/4 – 8/17개발 환경 구축 & 공통 모듈 구현- 개발용 Docker Compose (Go, MySQL, Redis, Kafka) 구성- 공통 라이브러리(로깅, 설정, 오류 처리) 작성- 테스트 헬퍼 & 목(Mock) 구성- 기본 API 서버 골격..

🤖 유저 이탈 예측 모델 만들기 – Part 2: 모델 학습과 평가 실습 🧭 개요지난 시간에 준비한 유저 행동 데이터를 기반으로,오늘은 랜덤포레스트(Random Forest) 모델을 훈련하고 이탈 유저를 예측해보겠습니다.이 과정은 실제 서비스에서 다음과 같은 형태로 활용됩니다:이탈 위험 유저 리스트를 추출 → 푸시 메시지 전송유저 리텐션 지표 개선 → 마케팅 ROI 향상운영툴 연동 → “위험도 높은 유저 순위” 자동 표시📦 Step 1: 데이터 준비우리는 아래와 같은 CSV 파일을 준비했다고 가정합니다:user_churn_data.csv| account_id | login_days | play_time_avg | quest_completed | gold_change | cash_spent | is_churn ||------------|------------|--------..

📉 유저 이탈 예측 모델 만들기 – Part 1: 데이터 설계와 라벨 정의 🧭 개요대부분의 게임은 서비스 초기에 많은 유저가 유입되지만, 일정 기간이 지나면 빠르게 이탈하는 유저가 생기기 시작합니다.어떤 유저가 왜 떠나는가?이탈을 예측해서 막을 수는 없을까?어떤 행동 패턴이 이탈을 예고하는가?이 질문에 답하기 위해 머신러닝 기반 유저 이탈 예측 모델이 필요합니다.🎯 실무 목표유저의 지난 7일간 활동 데이터를 분석하여, 다음 7일 안에 이탈할 가능성이 높은 유저를 예측하는 것예측에 성공하면:조기 이탈자에게 보상 푸시핵심 유저 유지율 향상마케팅 비용 최적화🔍 Step 1: 이탈(Churn) 정의정의 기준 예시 (모바일 MMORPG 기준):최근 7일간 로그인 기록이 없는 유저OR 최근 7일간 퀘스트/전투/결제 활동이 모두 없음-- 이탈 여부 계산 SQL 예시SELECT acco..

💬 LLM으로 NPC 대사 자동 생성하기 – ChatGPT와 프롬프트 디자인 🧭 개요게임 속 NPC는 단순한 정보 제공자를 넘어서, 세계관의 몰입을 유도하고 캐릭터 간 감정 흐름을 만드는 중요한 존재입니다.하지만 현실에서는 다음과 같은 어려움이 많습니다:수천 개의 NPC 대사를 기획자가 일일이 작성해야 함반복적인 패턴, 클리셰를 피하기 어렵고 퀄리티 관리도 힘듦캐릭터별 말투, 세계관 언어, 컨텍스트 유지가 어려움이 문제를 해결해주는 것이 바로 LLM (Large Language Model) 입니다.🤖 LLM을 활용한 대사 생성의 강점기존 방식LLM 활용 방식스토리 디자이너가 직접 작성프롬프트만 설계하면 수백 개 자동 생성 가능말투/톤 수작업 조절프롬프트로 말투 제어 가능 (예: 냉소적, 상냥함 등)반복 피로도 큼반복 생성을 통해 다양성과 일관성 동시 확보 🔍 핵심 기술: 프..

ControlNet과 Pose Estimation을 이용한 캐릭터 자세 보정 🔍 오늘의 주제 요약어제는 Stable Diffusion을 활용해 캐릭터 이미지를 생성했습니다.하지만 그 이미지는 대부분 정적인 포즈, 혹은 랜덤한 자세로 구성되어 있어 전투 모션, 액션 연출, 감정 표현 같은 세밀한 제어가 어려웠습니다.그래서 오늘은 ControlNet을 사용하여 포즈를 제어하면서 이미지 생성을 해봅니다.이를 통해 디자이너는 원하는 자세나 움직임을 그대로 반영한 이미지를 자동으로 얻을 수 있게 됩니다.📌 개념 정리✅ Pose Estimation이란?이미지 또는 웹캠에서 사람의 관절 위치를 추정하는 기술일반적으로 OpenPose, MediaPipe, Detectron2 등을 사용키포인트(x,y)를 추출하여 2D 스켈레톤 형태로 시각화 가능✅ ControlNet이란?Stable Diff..

Stable Diffusion으로 게임 캐릭터 컨셉 아트 생성하기 🧭 개요게임 개발의 시작은 언제나 콘셉트 아트에서 출발합니다.캐릭터, 배경, 무기, 몬스터 등 수많은 아트 요소들은 디자인 방향을 제시하는 기준점이 되죠.하지만:콘셉트를 여러 번 시도하려면 시간과 리소스가 부족하고,디자이너가 기획자의 아이디어를 이미지로 옮기기까지 시간이 오래 걸립니다.이 문제를 해결해주는 것이 바로 Stable Diffusion 기반의 이미지 생성 AI입니다.오늘은 Stable Diffusion을 활용하여 게임 캐릭터 콘셉트를 자동 생성하고, 이를 디자이너와 협업 가능한 수준으로 만드는 실습을 진행합니다.🧠 핵심 이론: Stable Diffusion이란?Stable Diffusion은 Latent Diffusion 모델로, 텍스트 프롬프트를 입력하면 해당하는 이미지를 생성해주는 딥러..

게임 산업에서 AI가 필요한 진짜 이유 ✨ 1. 왜 지금 ‘게임 산업에서 AI’인가?게임은 더 이상 단순한 엔터테인먼트가 아닙니다.오늘날의 게임은 수백만 유저가 실시간으로 참여하고, 방대한 콘텐츠와 고도화된 경제 시스템, 수십 테라바이트의 유저 행동 데이터를 실시간으로 생성합니다.이러한 환경에서 게임 기획자, 서버 개발자, 클라이언트 개발자, 데이터 분석가, 아티스트는 하나의 목표를 공유합니다.“어떻게 하면 더 나은 게임을 만들고 운영할 수 있을까?”그 해답 중 하나가 바로 AI(Artificial Intelligence, 인공지능) 입니다.📌 주요 변화 트렌드Stable Diffusion, DALL·E 등의 이미지 생성 모델로 캐릭터 디자인 및 배경 아트 생성이 자동화ChatGPT, Claude 등 LLM 기반의 NPC 대사 자동 생성 및..

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