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카트라이더 드리프트, 머신러닝으로 위치 '오차 최소화'
이종호 기자 | 승인 2022.06.08 13:13

레이싱게임은 0.001초 차이로 승부가 갈리기 때문에 상대방의 위치를 정확히 파악하는 것이 중요하다. 서버환경에 따라 오차가 발생하는데 카트라이더 드리프트 개발진은 이를 최소화하기 위해 머신러닝 기술을 도입했다고 밝혔다.

니트로 스튜디오 김진호 데이터 분석가는 NDC 2022 '<카트라이더:드리프트> 머신러닝을 활용한 위치 예측 개선' 세션에서 게임에 적용된 사례로 오차를 줄이기 위한 노력들을 설명했다. 

게임에서 상대방의 위치는 서버로 전달되고 그에 따른 레이턴시(네트워크 지연시간)가 발생한다. 그래서 상대방의 움직임이 늦게 구현되는데 이를 해결하기 위한 것이 머신러닝이다. 

그는 "많은 유저들에게 카트라이더와 같은 코드로 그래픽만 개선해서 카트라이더:드리프트를 출시해달라는 요청이 있었지만 차이점이 있다"고 말했다.

기존 PC버전 카트라이더는 국가별 서버가 존재해 레이턴시 20ms 이하로 플레이할 수 있기 때문에 카트의 위치와 속도로 경로를 예측하는 등속예측모델로 구현이 가능했다. 반면 카트라이더 드리프트는 글로벌 서비스를 목표로 한국 유저끼리 만나도 레이턴시가 50ms 이상 발생해 드리프트 시 오차가 크게 발생한다고 설명했다.

오차를 줄이기 위해 머신러닝을 선택했고 역전파 과정에서 해당 노드가 죽어버리는 문제를 보완한 'Leaky ReLU' 함수와 중요한 정보를 추출할 때 사용하는 'GLU' 함수를 결합해 가벼우면서 좋은 성능을 만들었다. 그 결과 레이턴시 100ms 환경에서 예측 경로와 거의 일치하는 모습을 보여줬다.

그는 "지난 3차 CBT에서 해외서버 유저와 매칭 시 레이턴시가 200ms 이상 측정됐다. 유저의 실력과 패턴을 분석해 드리프트 시점을 예측해 오차를 더 줄일 계획"이라고 향후 계획을 밝혔다.

이종호 기자  bello@gameinsight.co.kr

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