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AI와 게임 개발의 융합 : 기술 스택의 재구성과 산업·윤리적 함의
The Convergence of AI and Game Development : Reimagining the Technology Stack and the Industry and Ethical Implications

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  • 발행기관
    제주대학교 융합과학기술사회연구소 바로가기
  • 간행물
    융합과학기술사회연구 KCI 등재후보 바로가기
  • 통권
    제5권 1호 (2026.06)바로가기
  • 페이지
    pp.37-40
  • 저자
    이태훈
  • 언어
    한국어(KOR)
  • URL
    https://www.earticle.net/Article/A487285

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원문정보

초록

영어
Games are a representative application area where research, verification, and commercialization of artificial intelligence (AI) occur simultaneously. Traditionally, game AI has implemented NPC behaviors based on rule-based approaches (state machines, behavior trees) and exploration (e.g., minimax). However, advances in deep learning and reinforcement learning are enabling data-driven decision-making, content creation, and player modeling/personalization across the entire game development pipeline (planning, development, and operation), transforming games from "static content" to "dynamic experience systems." This paper (1) summarizes the technological genealogy of game AI, (2) systematizes AI application in modern game development from a production pipeline perspective, and (3) compares and analyzes technical achievements and limitations through representative studies and case studies (e.g., AlphaStar, OpenAI Five, MuZero, and PCGML). Finally, (4) examines issues related to data privacy, fairness, and design ethics (especially regarding random items), and proposes research challenges for sustainable convergence.
한국어
게임은 인공지능(AI)의 연구·검증·상용화가 동시에 일어나는 대표적 응용 영역이다. 전통적으로 게임 AI는 규칙 기반(상태기계, 행동트리)과 탐색(미니맥스 등)에 기반해 NPC 행동을 구현해 왔다. 그러나 딥러닝과 강화학습의 발전은 게임 제작 파이프라인 전반(기획-개발-운영)에서 데이터 기반 의사결정, 콘텐츠 생성, 플레이어 모델링/개인화를 가능하게 하며, 게임을 "정적 콘텐츠"에서 "동적 경험 시스템"으로 전환시키고 있다. 본 글은 (1) 게임 AI의 기술 계보를 정리하고, (2) 현대 게임 개발에서의 AI 적용 지점을 제작 파이프라인 관점에서 체계화하며, (3) 대표 연구·사례(AlphaStar, OpenAI Five, MuZero, PCGML 등)를 통해 기술적 성취와 한계를 비교 분석한다. 마지막으로 (4) 데이터·프라이버시, 공정성, 설계 윤리(특히 확률형 아이템) 측면의 쟁점을 검토하고, 지속 가능한 융합을 위한 연구 과제를 제시한다.

목차

요약
Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 본론: 게임 개발 파이프라인에서의 AI 적용과 기술적 쟁점
Ⅲ. 결론
참고문헌

키워드

게임 AI 강화학습 생성형 AI PCGML 플레이어 모델링 개인화 게임 윤리 데이터 보호 Game AI Reinforcement Learning Generative AI PCGML Player Modeling Personalization Game Ethics Data Protection

저자

  • 이태훈 [ Taehun Lee | 블랫폼 대표 ] Corresponding Author

참고문헌

자료제공 : 네이버학술정보

간행물 정보

발행기관

  • 발행기관명
    제주대학교 융합과학기술사회연구소 [JEJU NATIONAL UNIV SCIENCE AND TECHNOLOGY IN SOCIETY RESEARCH CENTER]
  • 설립연도
    2012
  • 분야
    사회과학>사회과학일반
  • 소개
    - 과학문화와 사회의 소통, 지역 내 과학기술사회 관련 현안 이슈를 발굴하고 해결방안을 선도 연구하며, 관련 분야 인재양성과 과학문화 기반확충에 이바지하고자 함. - 4차 산업혁명과 지능정보사회가 도래함에 따라 미래사회에 적합한 인재 양성 및 학교 교육 혁신 필요성이 대두됨에 따라 학교 교육에 접목할 수 있는 미래 선도 혁신 모형 연구 개발 및 교원의 역량 강화를 지원함으로써 학교현장 실천ㆍ적용ㆍ안정화를 모색 - 과학과 사회의 소통ㆍ융합 관련 현안이슈 발굴, 해결방안 연구 선도 - 과학기술ㆍ사회 관련 연구 및 소통프로그램 확대를 통한 과학문화 기반 확충 - 융합인재교육 특성화 연구 및 프로그램 기획, 운영하여 제주지역 융합 ICT 우수인재의 조기양성 주도, 도내 공공기관과 지역대학간 협력연계 전략 마련

간행물

  • 간행물명
    융합과학기술사회연구 [Journal of Convergence Science, Technology, and Society]
  • 간기
    반년간
  • pISSN
    2951-0511
  • 수록기간
    2022~2026
  • 등재여부
    KCI 등재후보
  • 십진분류
    KDC 405 DDC 505

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