컴투스 반기보고서 (2025.06)
4. 연구개발실적(상세)

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연구과제	연구기간	연구개발내용	연구결과 및 기대효과

스마트폰 3D 렌더링 그래픽스 엔진 고도화 연구개발	2019.01 ~ 2025.06	- 차세대 스마트폰 그래픽 API (Apple Metal, Android Vulkan, DirectX12)와 기존 그래픽 API(OpenGL ES 3.0)를 지원하는 통합 Rendering Engine을 개발하여 각 게임 Graphics Pipeline을 구성하여 게임 성능을 최적화하고 고퀄리티 그래픽스를 보장하는 기술	- 상용 엔진(Unity, Unreal)에 비해서 게임 개발의 특정한 요구사항/세부 구현 등을 빠르게 Customizing 할 수 있으며, 가볍고 빠르기 때문에 급변하는 게임 시장의 변화에 능동적으로 대응이 가능하고, 타겟 게임에 특화해서 성능을 최대한 끌어 낼 수 있음.

게임 서버의 형상관리를 위한 데이터베이스 마이그레이션 방법	2022.03 ~ 2025.06	- 데이터베이스에 대해 잘 몰라도 누구나 쉽게 데이터베이스를 생성하거나 변경할 수 있도록 마이그레이션 자동화를 진행하여 형상 관리가 완벽하게 이뤄질 수 있도록 연구	- DB 마이그레이션을 통해 누구나 쉽게 각 버전에 맞는 스키마 생성 및 변경 등 관리 가능, 빠르고 정확한 DB 스키마 구성을 통한 게임 서버의 개발환경 구축 기대

웹 플랫폼에서 실시간 통신이 가능한 게임서버 기술 R	2022.04 ~ 2025.06	- 웹 게임 플랫폼 기반 기술에 대한 연구를 통해 실시간으로 통신이 가능하면서도 고품질의 그래픽을 가진 게임을 플레이 할 수 있도록 기술 연구	- 웹 클라이언트와 서버 간의 실시간 통신을 위한 기술 습득으로 인해 전문성 향상 기대, 서버와 클라이언트 간 통신 방식 정의를 통한 개발 기간 단축 가능

선수의 3D 스캔 제작된 모델링 동영상 출력과 퀴즈를 결합한 미니게임 제작 연구	2022.07 ~ 2023.03	- 3D 스캔으로 제작된 선수들의 캐릭터 모델링을 활용하여 해당 선수가 누구인지 맞추고 이에 대한 보상까지 받을 수 있는 구조의 영상과 퀴즈가 결합된 미니게임으로 유저들이 게임 리소스를 추가적으로 다운로드 받는 중에 간단하게 즐길 수 있는 영상퀴즈 형태의 미니게임 제작 연구	- 게임의 추가적인 리소스를 다운로드 받아야 된다는 부담감을 가지고 있는 유저들에게 간단한 미니게임과 보상을 제공함으로써 유저들의 이탈을 방지할 수 있을 것으로 기대

모든 캐릭터에 코스튬 적용 가능한 선 앵커 기반의 시스템 구현 연구	2022.07 ~ 2023.06	- 기존 게임에서는 일반적으로 점 앵커를 활용하여 캐릭터에 코스튬을 부착할 영역과 해당 코스튬에 캐릭터를 부착할 영역을 표시하여 일일이 값을 조정해주어야 했으나, 선 앵커를 기반한 시스템 연구를 통해 로테이션과 스케일 값을 한 번의 작업으로 설정 가능	- 선 앵커 시스템을 도입하여 작업량의 절반 이상을 줄일 수 있어 작업자의 업무 효율성 향상 기대

베이스 악기의 주파수 대역 분석을 통한 효과적인 사운드 믹싱 방안 연구	2022.09 ~ 2023.03	- 베이스 악기를 믹싱할 때에는 저음 주파수에 대한 파장 길이와 믹스를 하는 공간 등 여러 가지의 환경적인 영향을 받기 때문에 효과적으로 믹싱할 수 있는 방안을 강구하여 질 높은 사운드를 제작하기 위한 연구	- 아날라이저를 사용하여 베이스 악기에 대한 주파수를 파악함으로써 사운드 스펙트럼을 실시간으로 모니터링이 가능함. 서로 충돌하는 주파수 대역과 마스킹이 일어나고 있는 주파수를 파악하여 탄탄한 베이스 작업이 가능할 뿐만 아니라 여러가지의 악기를 효과적으로 믹싱할 수 있을 것으로 기대

슬로우 모션과 줌인 기능을 적용하여 다양한 방식으로 카메라 연출이 가능한 리플레이 R 연구	2022.09 ~ 2023.03	- Unity Playable API 도입을 통해 로직 및 게임 재생을 분리하여 유저가 원하는 장면을 다방면으로 재생하여 볼 수 있도록 리플레이 기능 구현	- 슬로우 모션과 줌인 방식을 통해 유저가 직접 플레이한 결정적인 장면을 마치 텔레비전에서 실시간 야구 중계를 보는 듯한 느낌을 받을 수 있도록 실감나는 리플레이 기능을 제공함으로써 해당 게임에 대한 재미가 극대화될 것으로 기대

ILM Texture을 이용한 캐릭터의 얼굴 음영 셰이딩 솔루션 R 연구	2022.10 ~ 2023.03	- 캐릭터의 얼굴에 Normal Texture를 사용하지 않아 Vertex Normal이 단순화되어 자연스럽게 그림자가 생기는 것이 아닌 얼굴의 반쪽만 음영이 들어가는 현상이 발생하고 있어 이를 해결하고 Light의 음영 계산 과정에서 다양한 옵션을 부여할 수 있도록 솔루션 개발 연구	- Cartoon Mesh Normal의 단순화됨에 따라 제작자의 의도에 맞게 Light Shading이 다르게 계산되도록 적용할 수 있어 캐릭터 얼굴의 음영 구간을 더 자연스럽게 표현할 수 있을 것으로 기대

Massive Grass Drawing Tool 제작	2022.12 ~ 2023.06	- 배경에 사용되는 folige 표현을 위해 풀, 꽃등 매우 많은 수가 배치되는 오브젝트는 하나하나 별개로 배치하고 그리게 되면 매우 많은 비용이 발생함. 이를 GPU Programming을 활용해 배치하고 그리게 되는 방식을 구현할 경우에 매우 가볍고 편리하게 사용할 수 있는 솔루션 개발 연구	- 자사 게임의 배경 작업에서 Grass 배치시 캐주얼/실사 느낌 모두 커버 가능한 Grass Drawing Tool 로써, 별도의 DCC에서의 작업없이 Mesh표면에 Grass를 배치, Mesh Collider를 등록하면 해당 범위에 Grass를 자동배치할 수 있음. 또한, Indirect Draw방식으로 Grass Data를 처리하고, job System으로 frustum culling이 구현되어 에디터 모드와 플레이 모드에서 수십만 단위의 Grass를 빠르게 처리, 다양한 플랫폼에서 사용 가능

RUST를 활용한 멀티 티어 실시간 서버 프레임워크 개발	2023. 01 ~ 2023.12	- 현재 C++ 언어에서 대규모 프로그래밍이 가능한 Rust 언어로 전환하고 있는 과도기에 있으며 Linux 에서는 공식 개발 언어로 지정되기도 하였음. 이에 따라 Rust를 활용한 멀티 티어 실시간 서버 프레임 워크를 개발하고 가이드로 제작하여 서버 개발자들을 위한 내부적인 기술 교육 지원	- 표준 아키텍처 제공을 통해 시스템 설계 시 발생하는 오류 사전 방지 가능 및 Rust 서버 전문인력 양성을 위한 교육교재를 제작하여 개발자들의 생산성 증대

PostgreSQL와 MYSQL 간의 성능 비교 분석을 통한 대용량 데이터 처리 환경 구축	2023. 01 ~ 2023.12	- PostgreSQL은 대규모 데이터를 처리하는 데에 용이할 뿐만 아니라 데이터의 일관성 및 안정성을 향상시킬 수 있는 프로그램으로 평가됨. MYSQL과 PostgreSQL 간의 아키텍처 및 성능을 비교 분석하여 자사 프로젝트에 적합한 데이터 관리시스템 도입하는 목적으로 연구	- PostgreSQL R 통한 대용량 데이터 처리에 적합한 프로그램 선정 기대, 다양한 오픈 소스 기반의 DBMS에 대한 기술력 확보를 통한 프로젝트 기술지원 가능

생성형 AI 기술 도입을 통한 GPT-Based 기반의 개발 지원도구 제작 연구	2023.01 ~ 2025.06	- GPT 4-model을 기반으로 게임 개발 혹은 테스트를 진행하는 과정에서 적용 가능한 부분을 모색하여 개발 지원도구 제작. QA 자동화 툴은 있지만 기획적 변경사항이나 밸런싱, UI 및 UX 등 세부적인 것까지 작업하는 데에 한계가 있어 생성형 AI를 활용하여 업무 지원용 도구 제작	- 생성형 AI로 인해 단 시간내에 설계가 가능하여 업무 생산용 지원도구 뿐만 아니라 완성도 높은 콘텐츠를 제작할 수 있을 것으로 기대

게임 오브젝트의 동작을 데이터 중심으로 구현하는 DOP 기반의 ECS 아키텍처 연구	2023.01 ~ 2025.06	- 기존 게임 같은 경우, MonoBehavior 상속을 통해 게임 오브젝트에 연결된 컴포넌트들을 직접 구현하였음. MonoBehavior는 게임 오브젝트의 행동들을 빠르게 구현할 수 있지만 대규모 게임에서는 성능 부하가 발생하여 이를 해결하기 위한 방안을 모색해야 함. 그 중 DOP 기반의 ECS 아키텍처는 데이터 중심으로 게임 오브젝트의 동작을 구현하고 있어 데이터 관리나 최적화를 통해 대규모 게임에서도 높은 성능을 가질 수 있어 게임 성능 향상 가능	- ECS 아키텍처는 데이터로 구현하기 때문에 다른 게임의 오브젝트에서도 컴포넌트들을 쉽게 재사용이 가능하여 빠르게 변화하는 게임 개발의 패러다임에서 신속하게 대처할 수 있을 것으로 기대

Cascade Shadow Map 비주얼 개선 및 대규모 필드에서의 그림자 구현 방식 연구	2023.02 ~ 2023.07	- Cascade shadow map(CSM) 기반의 그림자 처리 방식은 그림자를 그리는 거리에 따라 그림자 품질이 결정되는데 먼 거리를 한번에 처리할 때 그림자 품질이 전반적으로 낮아지는 이슈에 대해서 개선할 방법에 대한 연구	- 카메라가 원경을 바라보는 경우가 잦은 오픈 월드 게임, 스포츠 게임 등에서 원경과 근경의 그림자의 시각적 퀄리티를 향상시킬 것으로 기대

Data Access Object 추상화를 통한 효율적인 데이터 관리 방법 연구	2023.06 ~ 2025.06	- 데이터 소스에 대한 모든 동작들을 진행할 경우, 직접 데이터 소스를 명시하거나 캐시일 때에는 get 또는 set 명령어를 직접 작성하여 진행해야 함. 해당 연구를 통해 DAO를 생성할 때에 유사한 코드를 반복적으로 작성하지 않고 데이터에 접근하는 로직을 일원화하여 일관성 있는 코드와 코드 분석 및 관리가 용이해지도록 추상화를 통한 효율적인 데이터 관리 연구	- 유사한 코드를 반복하지 않고 일관성 있는 코드를 사용하여 공통된 로직의 하나의 메서드로 추상화 가능, 또한 이를 통해 개발자들 간의 코드 스타일이나 로직의 일관성을 유지시킬 수 있어 작업자의 업무 효율성을 향상 시킬 것으로 기대

Compute Shader를 활용한 Post Processing 개발	2023.06 ~ 2023.12	- Post processing 연산에서 GPGPU 프로그래밍을 활용해 기존 처리 방식보다 퍼포먼스에 효율적인 방식으로 렌더링 할 수 있도록 개발	- Bloom 및 volumetric light등 모바일에서 활용하기 어려운 feature들의 활용 및 픽셀 연산에서 경량화가 필요한 기능들을 적용할 수 있는 기술 기반을 마련할수 있을것으로 기대

대량의 데이터 처리가 가능한 분산 확장형 데이터베이스 TiDB의 성능 평가 및 도입 연구	2023.07 ~ 2023.12	- 대량의 데이터와 동시요청을 처리할 수 있는 TiDB 도입하여 응답시간, 처리량, 확장성 등 현재의 성능 상태를 확인하고 기존 시스템과 비교하여 해당 시스템이 어느 정도의 데이터 처리능력을 가지고 있는지 등 본 연구를 통해 실험 가능	- TiDB도입에 따라 최적화된 기법을 적용하여 데이터 처리 속도 향상 기대 - 수평 확장이 가능하여 시스템 용량을 증가시킬 수 있어 성능 및 처리량 향상 가능

Capsule AO를 활용한 그림자 영역에서 오브젝트 그림자 표현	2023.07 ~ 2024.12	- Skinned mesh의 Capsule Collider를 활용해 어두운 영역에서 오브젝트가 그림자를 그리는 표현을 연구. Compute shader를 사용해 GPU연산으로 연산을 경량화 해 모바일 디바이스에서도 이를 사용할 수 있도록 개발 진행	- 어두운 영역에 들어갔을때 캐릭터와 배경이 명확히 인지되는 표현을 기대 - Additional shadow를 사용하지 않으므로 추가적인 연산을 최대한 줄여 렌더링 할 수 있을것으로 기대

대용량 로그를 저장, 분석 하기 위한 Clickhouse에 관한 연구	2023.08 ~ 2023.12	- 해외 대형 IT 회사에서 사용 중인 대용량 로그 서버인 Clickhouse가 어떤 아키텍처로 만들어져 있고, 대규모 로그를 저장하고 분석할 수 있는 확장성 있는지, 안정성 있는 서버인지 분석하는 것과 Clickhouse를 보다 효율적으로 사용하기 위한 방법을 제시하는 것이 목적임	- 대용량 로그를 관리할 수 있는 서버는 이미 있지만 장단점을 보유함. 비용과 편이성 양쪽을 균등하게 만족하는 제품을 사용하는 것이 좋기 때문에 Clickhouse 연구를 통해 서버 개발자는 프로젝트에 알맞는 로그 서버를 선택할 수 있음. 다양한 오픈소스 로그 서버에 대한 기술력을 확보하여 오픈소스 로그 서버 제품의 전략적인 활용을 늘리고 유지 비용을 줄일 수 있음. 대부분의 온라인 게임 서비스에는 로그 관리가 필수이기 때문에 이번 연구를 통해서 향후 원활한 기술 지원을 위한 토대 마련 예정

Unity ML 기반의 AI 강화학습을 통한 공과 배트 간의 정확한 타격 위치 예측 연구	2023.09 ~ 2024.06	- 공과 배트 간의 히팅 위치를 맞추기 위해 독자적인 방식을 사용하고 있으나 로직상 공의 위치와 차이가 있어 공이 크게 벗어나는 문제가 발생하고 있음. 이러한 현상은 유저가 리플레이 기능을 사용할 때에 극명하게 드러나기 때문에 게임에 대한 몰입을 방해하고 있어 머신 러닝을 통해 AI를 학습시켜 공과 방망이의 거리에 대한 오차 없이 정확하게 배트에 맞춰 타격을 표현할 수 있도록 연구	- AI 기술을 활용하여 공과 배트 간의 거리에 대한 오차 없이 정확한 HIT ANIMATION BLEND FACTOR를 구할 수 있어 정확한 배팅 타격을 표현할 수 있을 것으로 기대

효율적인 대용량 데이터 처리를 위해 Fluent Bit 및 Kafka를 활용한 로그 파이프라인의 통합적 연구	2023.09 ~ 2024.06	- 로그 데이터를 수집, 처리, 저장, 분석 및 시각화하는 과정까지의 일련의 프로세스를 구성하고 KIND 클러스터에서 FLUENT BIT과 KAFKA를 활용하여 로그 파이프라인 시스템 구축을 통해 대용량의 데이터를 효율적으로 처리할 수 있는 기반 마련	- 로그 데이터를 중앙 집중화하여 여러 시스템에서 접근하고 활용할 수 있으며 데이터 레포지토리를 효과적으로 관리할 수 있음. 또한, FLUENT BIT를 사용하여 실시간으로 로그를 수집하고 KAFKA를 통해 실시간으로 전송할 수 있어 즉각적인 로그 분석을 통해 대응이 가능할 것으로 기대

사용자 중심의 대화형 텍스트 생성을 위한 Llama2 모델 기반의 NPC 제작 연구	2023.12 ~ 2024.12	- 본 연구에서는 대규모 언어모델인 Llama2를 활용하여 사용자의 행동이나 게임 내 발생하는 이벤트를 기반으로 다양한 상황을 이해하여 NPC와 유저 간의 자연스러운 대화를 생성하고자 함. 이를 통해 사용자의 이전 행동, 선호도, 선택을 기반으로 맞춤화된 대화를 생성하는 NPC 개발	- 사용자의 행동이나 선호도, 상황 등을 파악하여 개인화된 대화형 텍스트를 생성함으로써 다양한 캐릭터를 통해 유저들의 몰입도 및 경험을 향상시킬 수 있을 것으로 기대

광학 문자 인식 기술을 활용한 On-Device AI 기반의 몬스터 검증 자동화 툴 개발 연구	2023.12 ~ 2024.12	- OCR을 기반으로 몬스터의 이름이나 속성 등 특정한 이미지 패턴을 정확하게 인식하여 On-Device AI 형태의 자동화 툴 구현	- 이미지로 부터 텍스트를 인식할 수 있는 OCR 기술을 도입하여 별도의 인터넷 연결이나 AI 추론 서버 없이도 수집된 게임 스크린샷 내에서 몬스터의 이름이나 속성 등 자동으로 특정한 이미지 패턴을 인식할 수 있어 작업자들의 업무 효율성이 크게 향상될 것으로 기대

게임 서버 안정성 테스트 연구개발 계획서	2024.01 ~ 2024.03	- 서비스 안정성 테스트는 게임 서버가 실제 환경에서 어떻게 동작하는지를 확인하고, 유저들이 게임을 하는 동안 발생할 수 있는 잠재적인 문제나 버그를 식별하는 데에 도움을 줌. 테스트가 신뢰성이 있기 위해서는 동시 접속한 "유저"가 생성하는 부하가 필요함. 높은 신뢰도 테스트를 위해서 유저와 유사하게 작동하는 봇을 구현하기 위해 연구 개발 필요	- 유저 유입과 이탈을 조절 및 유저 행위를 실제와 유사하게 모방 가능하며 효율성을 향상 시킬 수 있을 것으로 기대

효율적인 조명 관리 및 그래픽스 향상을 위한 타일 기반의 Forward+ Rendering 적용 연구	2024.01 ~ 2024.12	- 타일 기반의 조명 계산 방식인 Forward+ Rendering 기법을 적용하여 복잡한 장면에서 많은 수의 동적 조명과 GPU 리소스를 효율적으로 관리할 수 있는 방안을 연구하고자 함	- Scene 내의 수많은 조명들을 효율적으로 관리할 수 있도록 최적화하여 기존 렌더링 방법과 관련된 계산 오버헤드를 크게 줄일 수 있어 그래픽 집약적인 어플리케이션에서 더 높은 프레임속도와 부드러운 게임 환경을 구축할 수 있음. 또한, 타일 기반의 조명계산은 GPU 병렬 처리 능력을 최대한 활용하기 때문에 전체적인 렌더링 성능을 향상시킬 수 있을 것으로 기대

게임 데이터베이스 도입을 위한 Cloud Spanner의 분산 데이터베이스 활용 및 아키텍처 관련 연구	2024.01 ~ 2024.08	- 데이터와 서비스 요청을 여러 노드로 분산할 수 있는 분산 데이터베이스 시스템을 도입하여 하나의 노드에 장애가 발생하더라도 나머지 시스템은 정상적으로 이용할 수 있도록 구축. 그 중 ACID 특성을 유지할 수 있는 CLOUD SPANNER를 도입하여 데이터 안정성, 서버 성능 최적화 등 테스트를 통해 자사의 프로젝트에 적합한지 검토하고자 함	- CLOUD SPANNER 도입을 통해 대량의 데이터와 트래픽을 효과적으로 처리 가능. 분산형 데이터베이스 시스템인 CLOUD SPANNER 도입을 통해 대량의 데이터와 트래픽을 효과적으로 처리할 수 있어 시스템의 성능 및 확장성이 향상될 것으로 사료됨. 또한, 대규모 사용자를 기반으로 한 게임에서 가장 적합한 솔루션 사용을 통해 성능 향상 기여 - CLOUD SPANNER는 완전 관리형 서비스로 SLA를 제공하여 끊기지 않는 서비스를 보장하고 있음. 특히 대규모 멀티플레이어 게임, 실시간 분석이 필요한 게임이나 글로벌 사용자 기반을 가진 게임에서 가장 적합하게 사용될 수 있는 솔루션으로 게임 성능이 크게 향상시킬 수 있을 것으로 기대

시계열 데이터베이스(TSDB)의 활용 및 도입 관련 연구	2024.01 ~ 2024.08	- 콘텐츠가 다양함에 따라 시간에 기반한 쿼리를 통해 효율적인 데이터 관리 필요. TSDB 도입을 통해 각 콘텐츠마다 사용된 아이템, 유저 행동 패턴 등 정보 수집 및 분석	- TIME SERIES DATABASE(TSDB) 도입을 통한 이용자의 콘텐츠 이용 패턴 및 반응 탐지 기대. 시간에 따른 데이터에 대한 변화를 빠르게 처리할 수 있는 시계열 데이터베이스를 이용하여 게임 내 특정 콘텐츠의 사용 패턴을 실시간으로 파악할 수 있어 사용자의 반응을 빠르게 탐지할 수 있을 것으로 기대 - 이벤트 트래킹 및 분석을 통한 서비스 경험 향상 가능. 특정 이벤트나 업데이트로 인해 게임 내 유저들에게 미치는 영향을 정밀하게 분석할 수 있으며 이를 통해 이벤트 전후의 변화를 정확히 측정하고 더 나은 서비스 경험을 제공할 수 있을 것으로 사료됨

낮은 사양의 모바일 환경을 위한 Dual Kawase Blur 알고리즘 기반의 Bloom 연구	2024.01 ~ 2024.12	- 게임과 시각적인 효과에 사용되는 Bloom 그래픽 기법을 중점으로 모든 사용자에게 최대한 동일한 품질의 시각적인 경험을 제공	- 사용자의 디바이스 스펙에 관계없이 최대한 동일한 수준의 그래픽 경험을 제공을 위해, 저사양 단말기에서 Bloom 효과를 구현할 수 있는 경량화된 알고리즘을 적용하는 연구를 진행함

실제 시청 환경을 고려한 모바일 디스플레이용 HDR 톤 매퍼 솔루션 개발 연구	2024.01 ~ 계속	- 다양한 시청환경과 디스플레이에 따라 색감과 밝기를 정확하게 표현할 수 있도록 HDR 톤매퍼 솔루션을 구현하여 유저들에게 보다 높은 품질의 시청 환경을 구축하고자 함	- 제작자가 의도한 대로 색상과 질감을 표현할 수 있어 원하는 이미지 연출을 기대할 수 있으며, 자사만의 경량화한 톤매퍼 솔루션을 구축하여 모바일 환경에서도 각 장면의 밝기와 색상을 최적화하여 보다 세밀하고 정확한 색을 표현할 수 있음

전용 Ground Collider Data 설계를 통한 지면 유형별 공바운드 세분화 및 타구 움직임 처리 연구	2024.04 ~ 2024.12	- 본 연구는 야구게임에서 모든 지면의 반발계수가 동일하게 구현됨으로써 발생하는 바가지 안타, 산책 수비와 같은 공바운드 및 구름의 일관된 현상을 해결하는 데 목적이 있음.	- 인조 및 천연 잔디, 흙 등 다양한 표면에서 발생하는 물리적인 반응을 세밀하게 구현하고 각 지면 종류에 적합한 반발계수를 적용하여 다양한 공의 움직임을 구현할 수 있을 것으로 기대

Blend Factor 데이터를 활용한 공의 위치에 따른 정확한 타격 로직 고도화 연구	2024.04 ~ 2024.12	- 타자가 공의 위치에 따라 정확하게 타격할수 있도록 구현. 이를 위해 AI 기술을 활용하여 공의 위치와 타격 타이밍에 따른 Blend Factor 데이터를 수집하고 이를 기반으로 타격 로직을 고도화하여 타격하는 장면을 리플레이하거나 클로즈업 하는 등 다양한 애니메이션을 연출할 수 있도록 연구하여 게임의 몰입도를 극대화하고자 함	- 타격 고도화 로직을 구축함으로써 파울, 뜬 공, 땅볼 타구와 같이 각도에 따라 공과 배트 타격의 위치가 미세하게 달라지게 되는 장면들을 연출할 수 있으며 홈런이나 힘없는 타구 등 타구의 속도에 따라 공의 찌그러짐도 실감나게 반영할수 있어 리얼한 야구 게임을 체험할 수 있을것으로 기대

게임 내 보상 획득 경로의 다변화를 통한 유저 선택 기반 맞춤형 보상 시스템 구축 연구	2024.07 ~ 2024.12	- 본 연구는 기존의 획일화된 보상 구조와 반복적인 플레이를 하면서 발생하는 지루함을 줄이기 위해 유저들이 주도적으로 자신의 필요와 목표에 맞게 보상을 선택할 수 있도록 맞춤형 보상 시스템을 개발하는 데 목적이 있음	- 플레이어가 필요한 보상을 획득하기 위해 해당 지역에 찾아가는 것이 아닌 유저가 필요한 시점에 보상을 선택하여 획득할 수 있도록 시스템을 설계하여 자신이 직접 게임을 주도적으로 진행한다는 경험을 제공할 수 있을 것으로 기대

기획 데이터 종속성 및 무결성의 실시간검증 시스템을 통한 게임 서비스 장애 예방 연구	2024.08 ~ 2024.12	- 본 연구는 게임 기획 데이터 패치하는 과정에서 발생할 수 있는 휴먼 에러를 사전에 예방하고 이를 통해 프로젝트 서비스의 안정성을 향상시키는 데 목적이 있음.	- 데이터 종속성 체크 시스템은 데이터 패치 과정에서 발생할 수 있는 휴먼 에러를 실시간으로 감지하고 문제 발생시 담당자들에게 자동으로 알림을 제공함으로써 실수를 사전에 방지할 수 있을 것으로 기대

CompyUI를 통한 컨셉 디자인 고도화 연구 / 리저널 프롬프트를 이용한 아이템 워크플로우 제작	2024.11~계속	- AI 기반 그래픽 툴인 CompyUI는 복잡한 노드 기반 편집 기능과 유연한 워크플로우 구성을 통해 컨셉 디자인 제작의 생산성과 창의성을 극대화할 수 있는 잠재력을 지니고 있다. 본 연구는 CompyUI의 고급 기능을 활용하여 컨셉 디자인의 퀄리티 및 작업 효율을 혁신적으로 향상시키고자 한다. 또한, 리저널 프롬프트 (Regional Prompt) 기법을 이용하여 세밀한 영역별 스타일링과 아이템 세부 제어가 가능해짐에 따라, 기존의 단일 프롬프트 기반 생성 방식보다 훨씬 정교하고 일관성 있는 아이템 제작 워크플로우를 수립하는 것을 목표로 한다.	- 컨셉 디자인 생산성 2배 이상 향상 고품질 이미지를 빠르고 일관되게 생산 가능 아이템 개발 효율성 및 확장성 극대화 리저널 프롬프트 기반 아이템 세부 조정이 가능해, 변형 제작 및 다양한 게임 콘텐츠 대응력 강화. AI-아트 기반 차세대 디자인 파이프라인 선도 CompyUI 및 리저널 프롬프트 워크플로우를 통한 혁신적 개발 사례 확보.

FLUX 모델을 활용한 캐릭터 디자인 AI 모델 학습 및 모델 베리에이션 연구	2024.11~계속	- FLUX 모델은 유연한 데이터 흐름(Flow-based architecture)과 뛰어난 특성 변환 성능을 기반으로, 섬세한 스타일 변화 및 고퀄리티 결과물을 생성할 수 있는 잠재력을 지니고 있다. 본 연구의 목적은 FLUX 모델을 기반으로 캐릭터 디자인 전용 AI 모델을 학습시키고, 이를 활용해 다양한 스타일과 컨셉의 모델 베리에이션 생성 기법을 체계적으로 정립하는 것이다. 이를 통해 캐릭터 디자인의 창의성과 생산성을 동시에 높이는 차세대 워크플로우를 구축하고자 한다.	- 캐릭터 디자인 생산성 및 품질 대폭 향상 및 창의적인 베리에이션을 빠르고 다채롭게 제작 가능. - 스타일 다양성과 브랜드 일관성 동시 확보, 하나의 IP 안에서도 통일성과 개성을 조화롭게 유지. - AI-아트 기반 캐릭터 프로덕션 파이프라인 구축 - 기존 수작업 중심 캐릭터 개발 프로세스에 혁신적 전환 제공

다국어 번역 품질 향상을 위한 Liama 3.1 8B 모델의 4비트 양자화 및 미세 조정 기법 연구	2024.12 ~ 2025.06	- 본 연구는 대규모 언어 모델인 LIAMA 3.18 8B 모델을 기반으로 미세 조정 기술을 연구하여 한국어/대만어와 같은 특수 언어에 대한 번역 품질 성능을 향상시키는 데 목적이 있음	- 한국어-대만어와 같은 특수 언어 쌍의 번역 품질을 높일 수 있는 미세 조정 기술을 확보할 수 있어 다국어 번역이 중요한 콘텐츠에서 보다 정확하고 신뢰성 있는 번역 서비스를 제공할 수 있을 것으로 기대됨

정밀도 및 양자화 기법을 활용한 저사양환경에서의 대규모 언어 모델 운영 최적화 연구	2024.12 ~ 2025.06	- 본 연구는 저사양 하드웨어 환경에서도 대규모 언어 모델을 효율적으로 운용할 수 있는 최적화 방법을 개발하는 데 목적이 있음	- Nvidia RTX 3070와 같은 저사양 GPU 환경에서도 대규모 언어 모델을 효율적으로 운용할 수 있는 방안을마련할 수 있으며 고가의 하드웨어 없이도 AI 모델을 활용할 수 있는 기반을 제공할 수 있음. 이를 통해 다양한 분야에서 AI의 활용 범위를 넓힐 수 있을 것으로기대됨

TLS 암호화 및 HELM CHART를 통한 안정성 높은 ARGO CD 기반의 CI/CD 파이프라인 구축 연구	2025. 01~계속	- 본 연구는 현재 사용하고 있는 GOCD의 한계를 극복하고 새로운 솔루션을 도입하여 보다 효율적이고 안정적인 서버 환경을 구축하고자 함	- 최신 보안 기준을 충족하는 안정적인 CI/CD 환경을 구축할 수 있다. 이로 인해 보안 취약점이 큰 클러스터에 대한 접근이나 쉘 제어를 방지하여 외부 침입자로부터 시스템을 보호하고 민감한 데이터의 유출을 막을 수 있고, Argo CD를 활용함으로써 배포 과정에서 발생할 수 있는 휴먼 에러를 최소화하고 빈번한 배포를 신속하게 처리할 수 있어 개발자의 생산성을 극대화활 수 있을 뿐만 아니라 운영의 효율성을 높일 수 있다.

자동 전투 중 배터리 소모 최소화를 위한 실시간 알림 기반의 절전모드 시스템 개발 연구	2025. 01~계속	- 본 연구는 모바일 게임 유저들이 자동 전투를 진행할 때 발생하는 배터리 소모와 기기 발열 문제를 최소화하고 절전 모드에서도 유저가 필요한 정보를 쉽게 확인하여 게임을 효율적으로 관리할 수 있도록 절전 플레이 시스템을 개발하고자 함	- 전투 기능을 사용하는 동안에도 배터리 소모를 최소화할 수 있어 장시간 플레이에도 불구하고 기기의 성능 저하나 발열로 인한 불편함을 감소시킬 수 있으며, 유저가 알아야할 중요한 정보를 간단한 진동이나 소리를 통해 알림을 제공하거나 절전 모드에서 간소화된 텍스트 또는 아이콘으로 현재 게임 상황을 알 수 있어 유저들에게 더욱 쾌적한 게임 환경을 제공할 수 있을 것으로 기대된다.

모바일 환경에서 캐릭터 및 주요 오브젝트의 고품질 Self Shadow 구현을 위한 스크린 스페이스 기반 차세대 그림자 솔루션 개발 연구	2025. 01~계속	- 본 연구의 목적은 기존의 한계로 지적되어 온 캐릭터 Self Shadow, Soft Shadow, Colored Penumbra를 스크린 스페이스 기반 기법으로 모바일 환경에서도 실시간 구현할 수 있는 차세대 그림자 솔루션을 개발하고자 함	- Per Object Shadow 기법으로 캐릭터 등 주요 오브젝트에 고해상도 그림자를 적용함으로써, 셀프 섀도우(Self Shadow)와 부드러운 외곽(Soft Shadow)이 사실적으로 표현된다. 이를 통해 캐릭터 애니메이션이나 컷신에서 더욱 입체적이고 풍부한 시각 효과를 제공할 수 있어, 게임의 완성도가 높아지고 최적화된 Soft Shadow 알고리즘을 적용하여, 모바일 기기에서도 고품질 그림자를 실시간으로 렌더링할 수 있게 된다. 더불어 단순히 성능 타협에 그치지 않고, Colored Penumbra를 활용한 회화적이고 스타일라이즈 된 음영 표현을 가능하게 함으로써, 미학적 가치를 동시에 충족시킬 수 있다.

임베딩 모델 파인-튜닝을 통한 RAG 기반 지식 검색 시스템 고도화 연구	2025. 01~계속	- 사내 정보 검색 시스템이 가진 검색 결과의 부정확성, 자연어 질문 처리의 한계, 최신 문서 반영 불가, 사내 특화 용어 반영의 한계 등의 문제를 해결하기 위해, RAG 기술을 활용한 직원 정보 및 업무 지식 검색 시스템을 개발하고자 함	- RAG 기술을 활용한 의미 기반 검색으로 사용자가 정확한 키워드를 알지 못하더라도 관련 직원 정보를 효과적으로 찾을 수 있게 되어 부서 간 협업 및 업무 효율성이 증대될 것으로 기대된다. 또한 직원 수가 계속 증가하더라도 검색 품질이 저하되지 않는 확장성 있는 시스템을 구축할 수 있다.

모바일 환경을 위한 SSAO 성능개선 및 알고리즘 연구	2025.01~계속	- 기존에 유니티에 내장되어있는 SSAO 피쳐를 모바일 기기에서도 가볍게 사용할 수 있도록 알고리즘을 경량화하는 연구	- 하이엔드 그래픽 기술의 GPU 부하를 낮춰 모바일 플랫폼에서도 평면적인 씬에 입체감을 부여하여 실시간 환경에서 유연하게 반응하는 씬을 구현할 수 있다.

스크린 스페이스 기반 세대 그림자 솔루션 제작	2025.01~계속	- 스크린 스페이스 기반 Cascade Shadow Map의 PCF / PCSS 샘플링 최적화를 적용해 모바일 환경에서도 부드러운 그림자를 구현하고, 캐릭터 및 중요 오브젝트에 대한 Per Object Shadow까지 스크린 스페이스에 통합하는 그림자 솔루션 제작	- 개발된 기법을 적용해 모바일 플랫폼의 GPU 부하를 낮추면서도 Colored Penumbra 표현이 적용된 고품질 그림자를 구현하여 캐릭터와 배경에 대한 라이팅 효과 향상을 통해 게임 몰입도를 높일 수 있을 것으로 기대한다.

GPU Driven Rendering 확장 적용 연구	2025.01~계속	- 기존 게임 엔진 시스템의 한계를 뛰어넘는 대규모 오브젝트 렌더링을 위한 GPU Draw Instanced 구현 및 콘텐츠 환경에 알맞는 Render Pipeline 설계.	- 모바일 디바이스 포함, 대량의 오브젝트 배치 가능한 콘텐츠 개발. - 콘텐츠 개발자 편의성을 고려한 자동 Render Pipeline 및 Shader 설계.

이미지 생성 AI 솔루션의 DCC 연동을 통한 내재화 연구	2025.01~계속	- AI 기반 이미지 생성 솔루션을 DCC 시스템과 연동하여 작업 프로세스의 효율성을 극대화하고, 창작 과정의 편의성을 향상시키는 기술을 개발	- 디지털 드로잉 기반 리소스 작업 프로세스에서 이미지 생성 솔루션의 접근성을 개선, 작업 효율 향상 가능. 이를 통해 작업의 편의성을 높이고, 제작 기간을 단축하며, 콘텐츠 품질을 상향 평준화하는 효과를 기대

운영 효율성 향상 및 성능 최적화를 위한 게임 로그 관리 솔루션 분석	2025.04~2025.06	- "Elastic Search”와 최근 각광받고 있는 "Loki”의 성능을 대규모 테스트 환경을 구축한 후 대규모 로그 출력 환경에서 다양한 테스트 방법과 데이터 수집으로 측정하여 비교 분석	- 저장 및 관리 비용이 저렴한 솔루션 적용을 통한 비용 절감- 최적의 로그 관리 솔루션 선정을 통한 운영 효율성 향상 및 성능 최적화

AI 기반 Full Motion Video 게임 제작을 위한 Character Consistency 보장 생성형 AI 기술 연구개발	2025.04~2025.07	- 미드저니(Midjourney) 기반 생성형 AI 기술을 활용하여 FMV(Full Motion Video) 게임 제작에 필요한 일관성 있는 캐릭터 생성 및 배우 디지털화 기술. Character Prompt 최적화, v7의 Object Reference 기반 외형 일관성 유지 프롬프트 스타일을 구축. 또한 배우의 얼굴 특징점 추출 및 3D 모델링, kling 등을 이용한 립싱크 및 감정 표현 기술, 사실적인 렌더링 기술을 R 게임 내 영상 콘텐츠의 품질을 극대화	- FMV 게임 제작 비용을 기존 대비 60% 이상 절감하고, 제작 기간을 50% 단축할 수 있는 AI 기반 자동화 파이프라인을 구축함. 특히 실제 배우 촬영 없이도 일관성 있는 캐릭터 영상을 생성할 수 있게 되어 로케이션 제약 및 스케줄 조율 문제를 해결. 게임뿐만 아니라 영화, 드라마, 광고 등 엔터테인먼트 산업 전반에 적용이 가능.다국가 현지화를 위한 배우 교체 기술, 연령별 캐릭터 변화 시뮬레이션 등 다양한 가능성을 내포함

생성형 AI를 활용한 게임 무기 컨셉 디자인 시스템 연구	2025.04~계속	- ComfyUI, Stable Diffusion, 미드저니 등 최신 생성형 AI 기술을 활용하여 게임 세계관에 특화된 무기 컨셉 디자인 자동화 시스템을 개발 목표. 기존의 수작업 중심 컨셉 아트 제작 프로세스의 생산성을 높이기 위해 프롬프트 엔지니어링 기법과 워크플로우 최적화를 통한 체계적인 디자인 생성 파이프라인을 구축. 몬스터 설정 기반 무기 변형 메커니즘, 세계관 일관성 위한 스타일 가이드, 그리고 3D 기믹 시각화까지 포함하는 통합적 접근 방식 구현. 무기-몬스터 연동 시스템과 실시간 기믹 구현 기술을 바탕으로, 지능형 디자인 도구를 개발	- 전통적인 컨셉 아트 제작에 소요되는 시간을 절반 이상 단축하면서도, AI가 생성하는 다양한 디자인 옵션을 통해 창작의 폭을 확장 가능. 세계관 일관성 유지 알고리즘을 통해 IP 브랜딩 가치를 강화하고, 실시간 기믹 시뮬레이션 기능으로 기획/아트/프로그래밍 팀 간의 효율 상승. 웹툰, 애니메이션 등 게임 외 IP 컨텐츠 분야로의 확장 적용이 가능. 소규모 개발에서도 AAA급 아트워크 품질을 확보할 수 있음

AI 기반 게임 캐릭터 3D 모델링 자동화 기술 연구	2025.04~계속	- Tripo API, Hitem3D, YVO3D, 등 최신 3D AI 기술을 활용 2D 컨셉아트에서 게임용 3D 캐릭터 모델을 자동 생성하는 통합 파이프라인을 개발. 기존의 수작업 중심 3D 모델링 프로세스를 혁신하기 위해 단일 이미지에서 삼면도 자동 생성, AI 기반 메시 생성, 그리고 게임 엔진 최적화까지 포함하는 end-to-end 솔루션을 구축. 특히 다양한 몬스터 캐릭터 실무 제작 경험을 바탕으로 생물학적 정확성과 게임 디자인을 동시에 만족하는 AI 모델링. 시간 리깅, 애니메이션 호환성, LOD(Level of Detail) 자동 생성 기능을 통합, 고품질 3D 에셋 생산 시스템 완성	- 컨셉아트에서 게임 적용까지 소요되는 기간을 대폭 단축하여 게임 개발 속도를 향상. AI 기반 삼면도 생성 기술로 아티스트의 창의적 의도를 정확히 반영하면서도 일관된 품질의 3D 모델을 대량 생산할 수 있어, 소규모 팀 기반으로 AAA급 캐릭터 퀄리티를 확보.실시간 리깅과 최적화 기능을 통해 모바일 게임부터 PC/콘솔 게임까지 다양한 플랫폼에 즉시 적용 가능, VR/AR 콘텐츠, 메타버스 아바타 제작 분야로의 확장

반복 동작 이후 자연스러운 애니메이션 동작 연결을 위한 발 맞추기 기반 전이 기법 연구	2025.04~계속	- RUN과 같은 반복 특성이 강한 동작 이후, 특정 시점에서 다음 동작으로 자연스럽게 전이될 수 있도록 '발맞추기' 기술을 정립, 부드럽게 동작을 연결하기 위해 사용했던 Animation Tweening 방식을 동작 간 연결의 시각적 일관성과 물리적 타당성을 높여, 플레이어의 몰입감을 증대	- 발 위치와 타이밍을 고려해 트랜지션 타이밍을 최적화하고, Tweening 범위를 재설계함으로써 이러한 문제를 근본적으로 해결하여 시각적 위화감을 줄임과 동시에 게임플레이 전반의 몰입감과 품질을 향상 기대

야구 게임 내 현실성 및 몰입도 강화를 위한 Automatic Ball-Strike System (ABS) 개발 연구	2025.04~계속	- 게임 내 ABS 시스템을 구현함으로써 실제 프로야구의 판정 방식과 유사한 경험을 제공하고, 이를 통해 게임의 몰입도와 완성도를 높이며, 유저에게 보다 현실적인 플레이 경험 제공	- 게임의 기술적 완성도 및 공정성 측면에서 경쟁 게임과 차별화된 가치를 제공, 이를 통한 리플레이 기능 고도화, 스트라이크존 시각화, 타격 및 투구 전략 다양화 등 콘텐츠 확장, 마케팅 활용 및 유저 경험 혁신 가능

AI를 이용한 프로젝트 분석 및 문서화	2025.05~계속	- LLM 기술을 사용하여 AI로 프로젝트 전체 코드를 분석 프로젝트 관련 주요 문서를 만들고, 질의응답 가능	- 큰 규모의 코드를 AI로 분석 및 문서화하여 쉽게 파악, 자동 문서 생성으로 코드 문서화에 기여

AI 생성 콘텐츠의 저작권 관리 및 법적 대응 프레임워크 구축 연구	2025.05~계속	- AI 생성 콘텐츠의 저작권 침해 위험성을 사전 검토하고 법적 분쟁을 예방하기 위한 종합 관리 시스템을 구축하는 것을 목적으로 함. 첫째, 국내외 AI 저작권 관련 판례 및 법령 변화에 대한 분석과 사례 예시 구축, 둘째, AI 생성 콘텐츠의 원본 저작물 유사성 검증을 위한 자동 검출 알고리즘 개발, 셋째, 저작권 침해 위험도 평가 모델 및 실시간 모니터링 시스템 구현, 넷째, 법무팀과 사전 대응 가이드라인 및 표준 운영 절차(SOP) 수립. 또한 AI 학습 데이터의 저작권 적법성 검증 프로세스와 라이선스 관리 체계를 통합, 종합적인 리스크 관리 플랫폼 구축	- AI 생성 콘텐츠의 저작권 리스크를 체계적으로 관리할 수 있는 자동화된 시스템을 확보 기대. AI 생성 콘텐츠와 기존 저작물 간의 유사성을 AI기반으로 분석하여 저작권 침해 가능성을 사전에 탐지하고, 실시간 알림 기능을 통해 법적 분쟁 예방. 국내외 저작권 법령 변화에 대한 지속적인 모니터링 및 분석을 통해 법적 안정성을 확보하고, 법무팀과의 신속한 대응이 가능. AI 기술 활용 과정에서 발생할 수 있는 법적 리스크를 최소화, 지적재산권 분쟁으로 인한 비즈니스 손실을 예방. 안정적인 AI 콘텐츠 개발 환경을 조성

인테리전스 아트실 - 공용 PC 리눅스운영체제를 통한 오픈소스 활용방안	2025.05 ~ 계속	- GPU 기반 AI 모델 운영 환경 고도화를 위해, 리눅스 환경에서 오픈소스 Docker 컨테이너 기반 배포를 통해 커스터마이징 및 기술 고정이 가능하며, RTX 5090 환경에서 모델 처리속도가 기존 대비 최대 8배 향상됨. GUI 프레임워크로 Gradio를 활용해 임시 인증 기반의 소규모 운영도 가능. Linux 보안 아키텍처에 기반하여 root-less 접근, systemd, journald, auditctl 등 엔터프라이즈급 로그 체계와 보안 강화가 가능함	- 리눅스 기반 AI 개발환경은 윈도우 대비 오픈소스 친화적이며, CI/CD 및 DevOps 통합에 유리. GPU 최적화(PyTorch, CUDA 등)와 병렬 처리 성능 확보로 inference latency 대폭 감소. 기술 스택 구성의 유연성과 자동화 관점에서 패키지 버전 고정 및 배포 속도 향상. 또한 기업용 환경에선 네트워크 분리, sudo 제한, VDI 병행 등 보안적 보완을 통해 효율성과 보안성을 동시에 확보할 수 있음.

AI 음성 합성과 영상 결합 기술을 통한 게임 콘텐츠 자동화 시스템 연구	2025.05~계속	- 최신 TTS(Text-to-Speech) 기술 API와 클링(Kling) API를 활용한 영상 생성 자동화를 통해 게임 내 FMV, 스토리텔링 콘텐츠의 제작 파이프라인을 자동화하는 시스템 개발. FMV Winji 프로젝트에서 검증된 음성 결합 기술을 기반으로, 텍스트 스크립트 기반의 자연스러운 음성 생성, 립싱크 자동화, 그리고 클링 API를 통한 영상 시퀀스 자동 생성까지 완전 통합된 워크플로우 구축. 특히 게임 캐릭터별 음성 특성 학습, 감정 표현 다양화, 배경 영상과의 자연스러운 결합을 위한 알고리즘을 개발하며, 실시간 음성-영상 동기화 기술을 통해 제작 효율성을 극대화. 다양한 게임 장르와 플랫폼에 적용 가능한 범용적 솔루션 목표	- 게임 업계의 영상 콘텐츠 제작 비용을 절반 이상 절감하고 제작 기간을 대폭 단축할 수 있는 자동화 시스템을확보. 클링 API 기반 영상 자동 생성 기술로 고품질 시네마틱 영상을 실시간 제작할 수 있어, 소규모 팀에서도 AAA급 스토리텔링 콘텐츠를 구현 가능. AI 음성 합성 기술의 다국어 확장을 통해 글로벌 진출이 용이, 실시간 콘텐츠 업데이트가 가능한 라이브 서비스 게임에서 활용도 극대화. 또한 VR/AR, 메타버스 플랫폼에서의 실시간 아바타 음성-영상 동기화 기술로 확장 적용 가능

AI 기반 게임 채팅 로그 분석 시스템 연구	2025.05~계속	- 다수의 서버·채널에서 발생하는 채팅 로그를 고속 수집하고, 채팅 유형·언어·기간·키워드 등 복합 조건으로 실시간 필터링할 수 있는 로그 검색 엔진 구현- 필터링된 로그를 게임 전용 용어집과 프롬프트 템플릿과 함께 대규모 언어모델(LLM)에 입력하여 욕설·분쟁·버그 악용 여부, 정서 변화, 주요 이슈 등을 자동 추출·요약하는 AI 분석 모듈 설계. 모든 분석 요청은 비동기큐 기반으로 처리해 PENDING-COMPLETED-FAILED 상태를 신속하게 모니터링하며, 분석 결과는 시계열 차트·워드클라우드·상관관계 그래프 등으로 대시보드에서 시각화. 또한 분석 보고서의 내보내기 기능과 함께, 게임 운영자가 활용하는 프롬프트 및 용어집을 CRUD 방식으로 관리하여 재사용성과 품질을 향상	- GM, CM이 반복적으로 수행하던 로그 모니터링·리포팅 업무가 자동화되어 운영 효율이 대폭 향상, 욕설·분쟁·버그 악용 징후를 빠르게 탐지해 선제적 대응이 가능, 유저 불만·이탈 리스크 감소. - 채팅에서 추출한 정량·정성 데이터를 토대로 업데이트 일정, 이벤트 설계, 매출 전략 등을 과학적으로 수립할 수 있음. 나아가 축적된 분석 결과는 장기적으로 게임 밸런스 조정과 서비스 품질 개선에 반영되어, 궁극적으로는 사용자 만족도와 수익 모두를 높이는 선순환 효과를 기대

AI 문서 작성 에이전트 플랫폼 개발 연구	2025.05~계속	- 시스템의 핵심은 검색·추론·집필이 하나의 흐름으로 이어지는 RAG(검색 증강 생성) 백엔드와 이를 오케스트레이션하는 다중 스텝 에이전트. 백엔드는 LangGraph 기반 에이전트 위에 TavilySearch 웹 크롤러, GPT-4o 언어모델, OpenAI 임베딩 모델, FastAPI 서버를 구성해 최신 외부 정보와 사내 자료를 동시에 인용 가능. 프런트엔드는 Next.js로 구현해 사용자가 자료를 업로드하면 상태가 실시간으로 반영되고, 최종 문서의 미리보기·내보내기까지 원클릭으로 진행. 집필 과정은 ‘개요(Pre-writing) → 세부 파트 집필(Writing) → 교정’의 Divide-and-Conquer 시퀀스로 설계, 대주제를 하위 토픽으로 분할해 병렬 작성 후 병합, 토큰 한계를 극복	- 평균 수천 자 규모의 구조화된 보고서를 다수의 출처와 시각 자료를 포함해 자동으로 확보할 수 있어, 자료 조사·초안 작성·형식 교정에 들이던 시간 대폭 절감 기대- 한 번의 요청으로 20개 이상의 출처를 교차 검증해 2 천 자 이상 분량의 심층 리포트를 작성하고, PDF·Word 등 다양한 형식으로 바로 내보내기를 지원하므로 팀 간 전달·공유도 간소화됨- 문서 생산성이 향상되고 브랜드 톤 일관되게 유지할 수 있으며, 데이터와 인용 근거가 명확한 보고서를 기반으로 전략적 의사결정 속도와 정확도를 끌어올릴 것으로 기대

AI 기반 초벌번역 자동화 시스템 개발 연구	2025.05~계속	- 시스템은 세 단계로 구성. 첫째, 콘텐츠 수집·연동 모듈이 Google Spreadsheet와 사내 스토리지의 문자열 파일(CSV, JSON 등)을 주기적으로 동기화해 번역 대상 문장을 추출. 둘째, 번역 파이프라인에서 OpenAI GPT-4o 모델을 호출하되, 프로젝트·언어쌍별 프롬프트와 용어집, TM(Translation Memory)을 RAG 형태로 결합해 컨텍스트에 맞는 초벌번역을 생성. 같은 문장이 중복 요청되면 캐시된 TM 결과를 우선 반환해 비용 절감. 셋째, 후처리·검수 지원 모듈이 기계 번역 출력을 문체·용어 규칙에 따라 자동 교정하고, 번역자가 Google Spreadsheet 상에서 변경·승인하면 변경 이력을 학습 데이터로 적재해 품질 지속 향상. 전체 파이프라인은 Airflow 기반 DAG로 오케스트레이션해 신규 텍스트가 감지되면 자동으로 초벌번역→검수 요청→검수 완료 상태로 흐름이 이어지도록 설계.	- 번역팀은 1차 번역 작업에 투입하던 시간을 최대 70 %까지 절감하고, 검수·품질 향상에 더 많은 리소스를 집중가능. 용어집과 스타일 가이드가 단계마다 강제 적용되므로 프로젝트·언어별 톤 균일해지고, 캐싱·TM 재사용으로 API 호출 비용 역시 대폭 감소- 글로벌 서비스 론칭 일정 단축. 업데이트 주기가 짧은 라이브 게임에서도 다국어 패치 지연 없이 동시 출시를 실현할 수 있어, 해외 사용자 만족도에 기여할 것으로 기대

Com2us 자체 서브컬쳐 IP 구현을 위한 Stable Diffusion 체크포인트 및 캐릭터별 LoRA 고도화	2025.06~계속	- Com2US만의 독창적 서브컬쳐 IP의 아트 스타일을 일관성 있게 구현하기 위한 맞춤형 Stable Diffusion 체크포인트 모델과 캐릭터별 LoRA(Low-Rank Adaptation)를 개발. 기존 변별력없는 범용 생성 모델의 한계를 극복하고, Com2us만의 독특한 캐릭터 디자인 언어와 아트 디렉션을 정확히 반영할 수 있는 전용 AI 생성 파이프라인을 구축. 고해상도 캐릭터 일러스트, 컨셉 아트, 인게임 에셋 등 다양한 형태의 시각적 콘텐츠를 자동 생성할 수 있는 통합 워크플로우를 설계, 실시간 인터랙티브 생성이 가능한 최적화된 추론 엔진을 목표로 R 특히 Flux 등의 최신 학습모델을 활용하여 각 IP별 고유한 미적 특성을 학습시키고, 프롬프트 엔지니어링 및 Controlnet 등을 통해 정확한 캐릭터 생성 제어 시스템을 구현. 생성된 이미지의 품질 평가 및 브랜드 일관성 검증을 위한 자동화된 QA 파이프라인을 개발하여 상용 서비스 수준의 안정성을 확보할 것을 목표로 함	- 서브컬쳐 게임 개발에서 가장 핵심적이라 할 수 있는 캐릭터 아트워크 제작 비용을 대폭 절감하며, 동시에 일관된 브랜드 정체성을 유지할 수 있는 혁신적인 솔루션을 확보. 기존 대비 캐릭터 컨셉 아트 제작 시간을 80% 단축. 다양한 포즈와 의상 변형을 즉시 생성할 수 있어 게임 개발 생산성이 획기적으로 향상될 것으로 기대. IP별 전용 AI 모델을 통해 고품질 캐릭터 이미지를 대량 생성하며, 마케팅 소재, 굿즈 디자인, 소셜 미디어 콘텐츠 등 2차 부가 가치 창출 영역으로 활용 범위가 확대. 더 나아가 유저 맞춤형 캐릭터 생성 서비스, AI 기반 캐릭터 커스터마이징 시스템 등 사용자 경험의 혁신을 이끌 수 있음. AI 기반 콘텐츠 생성 기술 관련 특허 출원 기술 라이센싱 가능

Comfyui Memory 누수 문제해결을 위한 자체개발 Custom Node - Vram_Optimizer	2025.06~계속	- GPU 메모리 과부하로 인한 OOM(Out Of Memory) 오류를 방지하기 위해 ComfyUI 워크플로우에 특화된 VRAM 최적화 커스텀 노드 strawberryPunch/vram_optimizer를 개발. 기존 VramCleaner 대비 특정 노드 트리거기반이 아닌, 워크플로우 전/후 구간에서 자동 실행되는 방식. 내부 상태 바와 연동된 VRAM 사용량 표시 및 하단 독립 로그 출력 구조로 구현되며, 유저 설정 없이도 로컬 큐 관리 중 실시간 자원 상태 모니터링이 가능함	- Wan 2.1 등 고부하 비디오 생성 모델에서의 반복적 OOM 에러를 사전 방지, 비동기 큐 처리 시 GPU 리소스를 정밀하게 해제 가능. 사용자 편의성과 안정성 모두 향상됨. 기존 노드 대비 학습이 필요 없는 직관적 인터페이스 제공. 커스텀 노드는 별도 연결 없이 배치만으로 작동, 장시간 대기열 처리 중 발생할 수 있는 리소스 누수 및 충돌 가능성 감소.