작년 초부터 틈틈히 AI 를 이용한 SPUM 활용법을 연구중이다.
정확하게는 제가 출강을 나가는 학교나 멘토링을 하는 학교에서 학생들에게 과제로 내줬던 주제였는데, 아쉽게도 예전에 비해서 컴퓨터 공학과에서 게임 개발을 희망하는 학생들이 적다보니 ㅠㅠ AI 활용도는 높은반면, 유니티에 대한 이해도는 높지 않아서, 막상 진행은 잘 못하고 있던 주제였다.
그런데, 최근 멘토링을 하고 있는 학교의 학생중에 게임 개발에 관심이 많은 학생이 있어서, 제가 주었던 주제를 잘 이해하고 제가 생각한 방식과는 좀 다르게 진행하고 있지만, 꽤 흥미롭게 진행하고 있어서 나도 후딱 프로토타입을 만들어보았다.
내가 구상해놓은 SAM-AI 를 이용해서 AWS Bedrock , Azure OpenAI, Gemini 등에서 사용이 가능한 LLM 들을 목록화하여서 접근.
지난달부터 AI 리소스 매니지먼트를 하기 위해서 차근 차근 모아왔는데, 모으다보니 가용할 수 있는 LLM 모델들이 꽤나 많다.
자 이제 그럼 이 모델들을 유니티와 연동해서 명령을 내려서 한번 제어를 해볼 차례.
현재는 이동, 탐색, 골까지 이동만 명령을 내릴 수 있도록 되어있다. 이제 좀 초기 감을 잡았으니 차차 늘려갈 생각.
먼저, 우측으로 이동을 명령하면, 한칸 우측으로 이동한다. 우측으로 2칸 과 같이 명령을 내리게되면 이론상으론 2칸 이동함. ( 이론상.. )
주변 탐색을 명령하면, 장애물 정보를 고려해서 주변에서 움직일수 있는 7개 칸정도를 도출해서 탐색명령을 수행. 정찰병 모드이다.
마지막으로 골까지 이동을 명령하면, 맵 정보를 바탕으로 최적의 루트를 LLM 이 계산해서 골까지 이동하게된다.
물론, 모든 모델들이 다 잘되는건 아니고 Flash 모델과 같이 답변만 빠른 모델들은 시스템 프롬프트를 제대로 이해하지 못해서, 진짜로 “최단” 거리만 찾아서 이동하기도 한다.
만들고 나니 꽤 재밌는 현상들을 볼 수 있는데, 이부분은 향후에 차차 공개를 해보도록 하겠다. 직접 만들고 돌려보니 당초 생각과는 좀 내용도 다르고 여러가지로 고민할 거리가 많아서 좋은 듯함.
해당 프로젝트는 AI 를 활용해서 게임을 개발하고자 하시는 소규모 팀들이나, 아니면 연구 목적, 학생들 수업등을 위해서 활용할 생각을 갖고 있어서 좀 더 정돈이 되면 오픈소스로 공개를 해볼 생각을 갖고 있다.
원래는 2년전부터 학생들 데리고 하려고 했는데.. 아무래도 게임 관련 특화 학생들을 모아서 지도하기가 쉽지 않아서 제대로 진행을 못했어서 아쉬웠는데, 이제서야 좀 해볼 수 있을 듯 함.
학생들의 결과물도 어느정도 나오면 한번 정리해서 공유해볼 생각.
마음 같아선 이러한 시스템을 계속 연구하고 개발해나갈 연구실을 꾸리고 싶기도한데, 그런 여건이 안되니.. 온라인 연구모임이라도 만들어볼까나..?
