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  1. 내 글/

온라인 게임 혁명: Hike의 Rush 플랫폼을 위한 AI 기반 매치메이킹

3 분
인공지능 게임 기술 기계 학습 게임 매치메이킹 알고리즘 사용자 경험 파이썬
목차

Hike Limited의 기계 학습 팀 리더로서, 저는 Hike의 실제 금전 게임 네트워크인 Rush를 위한 혁신적인 AI 기반 매치메이킹 시스템 개발을 주도했습니다. 우리의 목표는 플레이어의 기술 수준, 게임 행동, 전반적인 사용자 경험을 기반으로 자동으로 플레이어를 매칭하여 공정하고 매력적이며 고도로 개인화된 게임 경험을 만드는 것이었습니다.

프로젝트 개요 #

Rush ML 프로젝트는 경쟁적 게임 시나리오에서 플레이어를 빠르고 정확하게 짝지을 수 있는 정교한 매치메이킹 알고리즘을 개발하는 것을 목표로 했습니다. 이 시스템은 모든 참가자에게 공정하고 즐거운 매치를 보장하기 위해 플레이어 기술, 게임 선호도, 과거 성과 등 여러 요소를 균형 있게 고려해야 했습니다.

기술적 접근 #

핵심 기술 #

  • 알고리즘 개발 및 데이터 처리를 위한 Python
  • 기계 학습 모델 구축 및 훈련을 위한 TensorFlow
  • 대규모 데이터 저장 및 분석을 위한 BigQuery
  • 워크플로우 관리 및 스케줄링을 위한 Airflow
  • 체스 ELO 및 TrueSkill 시스템에서 영감을 받은 맞춤형 랭킹 알고리즘

주요 구성 요소 #

  1. 플레이어 기술 평가: 다양한 게임별 기술과 전반적인 플레이어 성과를 고려하는 다면적 평가 시스템 개발.

  2. 행동 분석: 플레이 스타일, 게임 선호도, 상호작용 패턴 등 플레이어 행동을 분석하는 모델 생성.

  3. 실시간 매치메이킹 엔진: 즉각적인 매치메이킹 결정을 내릴 수 있는 고성능 시스템 구현.

  4. 공정성 보장 시스템: 균형 잡힌 매치를 보장하고 잠재적인 불공정한 이점을 감지하는 알고리즘 개발.

  5. 적응형 학습: 매치 결과와 플레이어 피드백을 기반으로 지속적으로 학습하고 적응하는 시스템 구현.

도전 과제와 해결책 #

  1. 도전 과제: 매치 품질과 대기 시간의 균형 맞추기. 해결책: 대기열 시간과 플레이어 풀 크기에 따라 매칭 기준을 조정하는 동적 알고리즘 개발.

  2. 도전 과제: 다양한 플레이어 생태계에서 공정성 보장. 해결책: 승/패 비율을 넘어 다양한 기술과 요소를 고려하는 다차원 랭킹 시스템 구현.

  3. 도전 과제: 새로운 플레이어 온보딩 효과적으로 처리. 해결책: 새로운 플레이어를 위한 빠른 평가 시스템 생성, 초기 게임을 통해 기술 수준을 신속히 평가하고 매치메이킹 조정.

구현 과정 #

  1. 데이터 분석: BigQuery를 활용하여 방대한 양의 과거 게임 데이터를 분석하고, 매치 품질과 플레이어 만족도에 영향을 미치는 주요 요인 식별.

  2. 알고리즘 개발: Python을 사용하여 매치메이킹 알고리즘을 개발하고 개선, TensorFlow로 훈련된 기계 학습 모델 통합.

  3. 시스템 통합: 매치메이킹 시스템을 Rush의 게임 인프라와 통합, Airflow를 사용하여 데이터 파이프라인과 모델 업데이트 조정.

  4. 테스트 및 최적화: 다양한 매치메이킹 전략과 플레이어 경험에 미치는 영향을 비교하는 광범위한 A/B 테스트 수행.

  5. 모니터링 및 반복: 매치메이킹 품질과 플레이어 만족도에 대한 실시간 모니터링 구현, 시스템의 지속적인 개선 가능.

결과 및 영향 #

  • 플레이어 유지율 40% 증가 달성.
  • 플레이어들이 보고한 전반적인 매치 품질 평가 60% 향상.
  • 고품질 매치를 유지하면서 평균 대기 시간 30% 감소.
  • 불공정한 매치업 감지 및 방지, 부정적인 게임 경험 보고 50% 감소.

결론 #

Hike의 Rush 플랫폼을 위한 AI 기반 매치메이킹 시스템은 온라인 게임 기술의 중요한 발전을 나타냅니다. 실시간으로 여러 복잡한 요소를 성공적으로 균형 잡음으로써, 우리는 플레이어의 즐거움을 향상시킬 뿐만 아니라 실제 금전 게임 환경에서 공정성과 경쟁력을 보장하는 시스템을 만들었습니다.

이 프로젝트는 게임 산업에서 사용자 경험을 변화시키는 AI의 힘을 보여줍니다. 정교한 기계 학습 알고리즘을 적용하여 더욱 매력적이고 공정하며 개인화된 게임 생태계를 만들 수 있음을 보여줍니다.

Rush ML 매치메이킹 시스템의 성공은 온라인 게임 산업, 특히 실제 금전 게임 분야에서 새로운 기준을 세웠습니다. 우리가 이 기술을 계속 개선하고 확장함에 따라, 이는 모든 플레이어에게 흥미롭고 공정한 비할 데 없는 게임 경험을 제공하겠다는 Rush의 약속의 초석이 되고 있습니다.

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