1. © 2018, Amazon Web Services, Inc. or Its Affiliates. All rights reserved.
김성수
솔루션즈 아키텍트 - 게이밍
AWS를 활용한 게임 데이터에
AI/ ML솔루션 적용

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이번 세션에서는
DB는 어떻게
선택하지?
AI/ML은 어떻게
적용하지?
DR은 어떻게
구축하지?
데이터 분석은 어떻게
해야하지?

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이번 세션에서는
데이터 분석은 어떻게
해야하지?
DB는 어떻게
선택하지?
ML을 통해 보다
정교하게 분석하고
판별하기
DR은 어떻게
구축하지?

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AI and ML
• Game and AI
• Early days, 1951 년, Univ of Manchester의 Christopher
Strachey 가 Checkers 게임으로부터 시작 (Ferranti Mark 1)
• 이후, 다양한 Checker, Chess게임을 통하여 계속 발전
• 하지만 Game의 AI는 결국 Game의 rule안에서만
존재하므로 진정한 의미의 AI가 아니라는 비판도 존재
• 요즈음에는 서로의 간극이 좁아지고 상보적으로
발전하기도 함

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Game에서 AI는 어디에 활용할까?
• Operation
• Game Server의 할당, 예측 – 지역별 안배등
• Log의 분석
• 부정사용자 확인
• 구매 유도
• Game Inside
• NCP의 행동, Mob의 반응
• 난이도의 자동 조절 (trigger기반이 아니라 사용자들의
실제 행동기반)
• 게임내 경제 관리

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AWS의 AI서비스를 활용
• AWS에서는 각종 AI/ ML플랫폼뿐만 아니라 Sage
Maker라는 AI활용을 도와주는 서비스를 제공
• Sage Maker를 통하여 기존에 접근하기 어려웠던
AI서비스에 쉽게 접근해 볼수 있습니다.
• 경계를 명확하게 하기 어려운 조건
• 접근하기 어려웠던 AI/ ML에 손쉬운 접근
• 물론 AI/ ML에 대한 근본적인 기본 이해는 필요합니다.

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진보된 데이터 분석
• 앞선 시간에 DW적인 접근 법을 사용하여
• 이동 핵사용자
• Head Shot 핵 사용자를 찾아봤습니다.
• 하지만 이는 이미 정형화된 수치를 기반으로 필터링을
하여 부정 사용자를 확인하는 방법이었습니다.
• 부정 사용자의 형태가 미리 구체화되지 않으면 알 수
없습니다.

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Game Log에서 비정상을 찾아내기
• 사용자의 행동들을 파악
• 사용자들의 행동 정상도/ 비정상도를 바탕으로 판단
• 이후 이러한 정보를 바탕으로,
• 비정상 행동이 나오면 이벤트를 호출
• 이벤트에 따라 적절한 대응
• 실제 구현을 할 경우에는 다양한 정상 패턴을 학습하고
여기에서 동떨어진 행동들을 찾아내는 형태를 사용하게
됩니다.

9. © 2018, Amazon Web Services, Inc. or Its Affiliates. All rights reserved.
Demo 아키텍처

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Demo 아키텍처

11. © 2018, Amazon Web Services, Inc. or Its Affiliates. All rights reserved.
준비된 데이터
• 앞에 시간에서 만들어진 게임 로그를 바탕으로 분석을
해봅니다.
• 데이터 형태는 게임서버에서 다양한 JSON포맷으로
전달됩니다. (또는 단순한 Tab/ Comma Separated Value)
• 우리가 필요로 하는 규격만 맞추면 분석을 시작 할 수
있습니다.
• 규격화는 Kinesis/ Lambda등을 통합니다.

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• 데이터: 이전 세션에서 생성된 로그
• Player의 위치 정보 로그
• Player의 Kill정보
• 분석: 사용자의 일반적인 패턴
• 필터: 일반적인 사용자의 패턴과 다른가 여부!
• 많이 다를때 - 비정상 사용자라고 판단할 수 있다!
• 스트림으로 들어오는 로그에 대하여 분석하기 때문에
리얼타임으로 대응할수 있는 시작 점!

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데모
• Sage Maker 를 통하여 학습
• 학습된 결과를 실제 들어오는 로그 스트림에 적용
• 결과 확인

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• 위치 차이를 사전에 지정하지 않는다. 게임 안에서
보편적인 delta를 기준으로 이동핵 가능성이 높은 정도를
파악하여 %로 구분
• Head Shot비율도 마찬가지로 구분
• Static lookup에 기반한 경우, 모 아니면 도라는 결과를
보통 가져다 주지만, AI/ ML을 활용하는 경우 분포, 또는
가능성을 제시하여 대응의 폭을 넓힐 수 있다.

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• AI/ ML 을 통하여 학습한 결과는 지속적인 feedback을
통하여 갱신되어야합니다.
• 사용하는 모델에 따라 새로운 classificaion을 생성하거나
정의해야하는 경우도 많습니다. 즉, 한번 만들고 놔두는
것이 아닙니다.
• 일회성이 아니라 data stream과 함께 모든 사용자의
결과를 파악하고, 이를 다시 반영하는 과정을 만들어야
합니다. 이러한 과정을 AWS Korea의 여러 SA들이
도와드릴 수 있습니다.

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채팅과 AI

17. © 2018, Amazon Web Services, Inc. or Its Affiliates. All rights reserved.
향상된 채팅을 AWS를 통해서!
• 1973년 Illinios대학에서 PLATO시스템
기반의 온라인 채팅 시스템
• 2003년 Final Fantasy XI에서 자동
번역채팅 시스템 제안!
• 2018년, AWS에서 궁극의 챗 시스템을
구현!

18. © 2018, Amazon Web Services, Inc. or Its Affiliates. All rights reserved.
• Chat은 가장 기본적인 사용자간의 의사 전달 수단입니다.
• 음성챗은 여러가지 시공의 제약이 있으나 일반 챗은
사용하기가 상당히 편리합니다.
• 하지만 같은 언어를 사용할 줄 아는 사람들 사이에서만
가능합니다.
• AMAZON AI를 통한 활용의 장점
• 단순한 API 액새스를 통한 실시간 번역이 가능
• 전달된 문장의 안에서 NLP를 통한 중요한 요소들을 파악

19. © 2018, Amazon Web Services, Inc. or Its Affiliates. All rights reserved.
• Amazon Translate
• 문장을 번역 – 다국어 채팅 서비스
• Amazon Comprehend
• 문장에서 중요한 요소/ 감정들을 파악
• Chat Filter/ GM Support등에서 활용이 가능
• 아쉽게도 한글은 열심히 만들고 있습니다.

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Amazon Translate Demo

21. © 2018, Amazon Web Services, Inc. or Its Affiliates. All rights reserved.
Amazon Comprehend Demo

22. © 2018, Amazon Web Services, Inc. or Its Affiliates. All rights reserved.
• 오늘날의 게임은 국경을 초월한 서비스를 제공
• 다국어 지원은 기본적인 요구사항의 하나
• Amazon AI를 활용하여 번역 뿐만 아니라 화자의
뉘앙스를 파악하여 적극적으로 UX개선에 활용
• 적대적인 채팅 내용은 taggin하여 전달 – 사용자가 이를
바탕으로 볼지 안볼지를 결정
• 이벤트가 발생하는 실시간으로 대응이 가능하고, Game
Code내부에서 판단하지 않기 때문에 상대적으로 쉽게
적용이 가능해짐

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사용자 경험과 AI

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Amazon AI솔루션의 활용
• Do you know Destiny 2?
• 게임을 하면서 음성으로 무언가를 명령할수 있다면?
• 라면에 물 부으면서 무기 세트를 바꾼다
• 반복적인 클릭 작업을 보이스 커맨드로 대체
• 별도의 UI가 불필요
• 추상적인 요청을 해결
• 게임을 기동하지 않고서도!

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언제까지 화면에 기능을 그려 넣을 건가요?
• 화면상에 기능을 위한 버튼의 추가는 결국 한계가 있다
VS

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AWS의 AI서비스를 통하여
• 사용자의 명령을 이해하고 (LEX, ALEXA)
• 명령을 실행하고 (Your Game!)
• 결과를 전달합니다 (To Game Client!)
• 다양한 intent (Lex의 의도)를 활용하여 다양한 상황에
대한 대응이 가능합니다.

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28. © 2018, Amazon Web Services, Inc. or Its Affiliates. All rights reserved.
Destiny 2 게임 플레이

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AWS Summit 모바일 앱과 QR코드를
통해 강연 평가 및 설문 조사에 참여해
주시기 바랍니다.
내년 Summit을 만들 여러분의 소중한
의견 부탁 드립니다.
#AWSSummit 해시태그로 소셜 미디어에 여러분의 행사
소감을 올려주세요.
발표 자료 및 녹화 동영상은 AWS Korea 공식 소셜 채널로
공유될 예정입니다.
여러분의 피드백을 기다립니다!

30. 감사합니다
AWS Gaming Team과의 전문 상담이 필요하다면
aws-gaming-korea@amazon.com