Overview

개요

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이 프로젝트는 게임의 하위 장르와 추상적인 게임 개념들을 가장 작은 단위까지 명확하게 정의하고 분류체계를 구축하는 것입니다.

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지금까지의 인공지능은 게임 관련 전문 용어는 잘 학습되어 있지만, 게임의 깊은 하위 장르나 그 기획 의도, 한계 장점 등에 대한 깊이 있는 맥락적 정의가 부족하고 일관된 답변을 제공하지 못하는 문제를 안고 있습니다.

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따라서 이 프로젝트는 이러한 문제점을 해결하기 위해 우리가 직접 정의한 지식들을 AI(GPT)가 이해할 수 있는 형태로 온톨로지화 하는 것을 핵심으로 합니다.

목적

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[기획자 파트너]

우리가 학습시켜놓은 정보를 바탕으로 게임의 의도를 공유하는 유사 장르나 참고할만한 게임을 제안하는 등 깊이있고 맥락있는 답변을 제공할 수 있습니다.

기존 기획자에게는 아이디어를 발전시키고 기획 과정에서의 '티키타카'를 통해 혼자서도 가능하게하는 강력한 파트너 역할을 합니다.

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[우리만의 독자적인 지식체계 구축]

모든 기업이 자체 토큰 공장을 갖게 될 것이라는 비전처럼, 이 프로젝트는 우리가 직접 정의한 개념들을 AI에게 학습시켜 우리만의 토큰을 구축하는 과정입니다.

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[내부 구성원들의 이해도 증진]

이 과정을 통해 우리 스스로도 게임의 다양한 개념과 장르에 대한 깊이 있는 이해를 형성하고, 우리만의 논리적인 정의 체계를 확립하게 됩니다.

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[신입 직원 교육]

프로젝트를 통해 학습된 AI는 신입 직원에게 기본적인 게임 지식을 제공하여 빠른 업무 적응을 지원합니다.

목표

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[AI의 답변 일관성 및 정확성 확보]

우리가 정의한 게임 개념과 장르에 대해 AI가 할루시네이션 없이 일관되고 명확한 정의를 바탕으로 답변하도록 훈련시킵니다.

이를 통해 AI가 특정 질문에 대해 항상 동일한 정의와 맥락으로 응답하도록 만듭니다.

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[게임 하위 장르 및 개념 정의 체계 구축]

게임의 하위 장르들을 가장 작은 단위로 정의하고, 나아가 '전략적 재미' 등과 같은 추상적인 개념들까지 우리만의 방식으로 정의하여 정의 체계 및 분류 체계를 구축합니다.

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[AI 학습을 위한 데이터베이스 온톨로지화]

이렇게 정의된 게임 관련 지식들을 AI가 이해할 수 있는(온톨로지 가능한) 형태로 데이터베이스화하고 학습시킵니다.

만들어지는 자료는 사람이 읽기 좋은 리포트의 형태가 아니라, 처음부터 AI에게 교육시키겠다는 목적성을 띄고 영어로 작성합니다.

학습 효율성을 최우선으로 고려하여 가독성보다는 내용 전달에 집중하며 자료를 제작합니다.

진행 과정

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데이터 정리 단계

1차 분류 작업:

큰 장르(예: RPG, FPS, 시뮬레이션)부터 시작

세분화된 하위 장르 정의 (예: 턴제 전략, 로그라이크, 덱빌딩 등)

2차 분류 작업:

추상적 개념("전략적 재미", "성장감", "몰입감" 등)을 정의하고, 해당 장르와 연결

용어 사전 구축: 각 장르/개념에 대해 정의 → 특징 → 강점 → 약점 → 대표 사례를 한 세트로 작성

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온톨로지 구조 설계 단계

개념 관계 설정:

"is-a" 관계 (FPS is-a Action Game)

"part-of" 관계 (RPG → 전투 시스템, 성장 시스템, 내러티브 시스템 포함)

"linked-to" 관계 (전략적 재미 ↔ 자원 관리 메커닉)

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