2018.03.21

"머신러닝으로 변신"··· MS, 사용자 취향에 맞는 게임 만드는 다이렉트ML 발표

Brad Chacos | PCWorld
마이크로소프트는 사용자의 PC 하드웨어가 좀 더 똑똑해지고, 게임 상대는 좀 더 예측하기 힘들게 만들고자 한다. 이달 초 마이크로소프트는 윈도우 ML이란 API를 공개한 것도 이런 맥락으로 볼 수 있다.

사용자 컴퓨터의 CPU와 GPU를 길들여 머신러닝 기능으로 소프트웨어를 강화하는 윈도우 ML의 잠재력은 크다. GDC 2018에서 마이크로소프트는 윈도우 ML을 비디오 게임에 적용할 수 있다고 설명하고, 새로운 툴인 다이렉트ML을 소개했다. 다이렉트ML은 윈도우ML을 사용하는 게임에 GPU 하드웨어 가속 기능을 제공한다.

유행하는 기술 용어가 잔뜩 들어간 이 설명의 진짜 의미는 무엇일까? 머신러닝이 게임을 좀 더 보기 좋게, 그리고 사용자 개인의 플레이 방식에 좀 더 잘 적응하도록 만들 수 있다는 것이다.

마이크로소프트는 “심층신경망(Deep Neural Network, DNN) 모델은 작은 이미지를 확대할 때 각 픽셀에 가장 알맞은 색상을 결정하는 법을 배울 수 있다”라며, 엔비디아의 머신러닝을 이용한 이미지 업샘플링을 예로 제시했다. 또 “게임을 할 때 사물이 멀리서는 괜찮아 보였는데, 막상 가까이서 보면 벽이나 상자 뒤에 숨겨진 물체가 뭉툭하거나 흐릿하게 보이는 경험이 있을 것이다. 다이렉트ML을 이용하면 더 이상 이런 경험을 없을 것이다”라고 강조했다.

ML 수퍼 샘프링(왼쪽)과 바이리니어 업샘플링(오른쪽)

머신러닝으로 게임을 개선하는 것은 근접 비주얼 효과를 향상하는 것만이 아니다. 개발자는 윈도우 MK과 다이렉트 ML 툴을 사용해 사용자의 게임 취향에 맞도록 게임 경험에 적응시킬 수 있다.

마이크로소프트는 “만약 DNN 모델을 특정 게이머의 방식에 맞춰 훈련시키면, 머신러닝은 게임 난이도부터 플레이어가 선호하는 아바타 모습까지 모든 것을 조정해 게임이나 게임 환경을 개선할 수 있다. DNN 모델은 게임을 플레이하는 동안 난이도를 조정하거나 맞춤형 콘텐츠를 추가해 게임의 재미를 더하도록 훈련할 수 있다. 만약 NPC 동료가 중요하다면, DNN은 NPC를 좀 더 똑똑하게 만들고 게임 내의 행위를 실시간으로 이해해 이에 맞춰 움직이도록 할 수 있다. 이런 식으로 게임이 플레이어를 학습하고 플레이어에 맞춰 변신할 수 있다면, 재미를 극대화하고 게임이 좀더 플레이어를 반영하도록 할 수 있다”고 설명했다.

최소한 이론적으로는 매우 흥미롭지만, 마이크로소프트의 새로운 툴이 실제로 사용되는지 확인이 필요하다.

개발자의 관점에서 머신러닝은 워크플로우를 단순화하는 데도 이용할 수 있다. 엔비디아는 최근 게임 개발사 레미디(Remedy)와 손 잡고 퀀텀 브레이크(Quantum Break)의 안면 애니메이션 생성을 지원했다. 안면 애니메이션은 많은 시간과 수고가 드는 작업이지만, 엔비디아의 머신러닝 솔루션을 배우의 음성과 얼굴으로 학습시킨 후에는 대화의 맥락만 듣고도 자동으로 안면 애니메이션을 생성해 작업을 80% 이상 단순화했다. 레미디의 그래픽 아티스트는 마무리 작업에만 중점을 두면 될 정도였다.



마이크로소프트는 새로운 머신러닝 툴에 대한 좀 더 심층적인 기술 소개를 다이렉트X 블로그에 게시할 예정이며, 엔비디아와 협력해 GDC 2018에서 “인공지능을 사용해 게임 향상하기”란 주제로 2개 세션을 진행할 예정이다. 또한 유니티(Unity)와 손 잡고 유니티 엔진의 머신러닝 에이전트 프레임워크를 제공한다.

마이크로소프트의 윈도우용 PIX 툴을 이용하면 개발자는 윈도우 ML과 다이렉트ML을 바로 이용해 볼 수 있는데, 윈도우 인사이더 프로그램에 가입해야 한다. 공식적인 지원은 올해 하반기에 발표될 예정이다.  editor@itworld.co.kr



2018.03.21

"머신러닝으로 변신"··· MS, 사용자 취향에 맞는 게임 만드는 다이렉트ML 발표

Brad Chacos | PCWorld
마이크로소프트는 사용자의 PC 하드웨어가 좀 더 똑똑해지고, 게임 상대는 좀 더 예측하기 힘들게 만들고자 한다. 이달 초 마이크로소프트는 윈도우 ML이란 API를 공개한 것도 이런 맥락으로 볼 수 있다.

사용자 컴퓨터의 CPU와 GPU를 길들여 머신러닝 기능으로 소프트웨어를 강화하는 윈도우 ML의 잠재력은 크다. GDC 2018에서 마이크로소프트는 윈도우 ML을 비디오 게임에 적용할 수 있다고 설명하고, 새로운 툴인 다이렉트ML을 소개했다. 다이렉트ML은 윈도우ML을 사용하는 게임에 GPU 하드웨어 가속 기능을 제공한다.

유행하는 기술 용어가 잔뜩 들어간 이 설명의 진짜 의미는 무엇일까? 머신러닝이 게임을 좀 더 보기 좋게, 그리고 사용자 개인의 플레이 방식에 좀 더 잘 적응하도록 만들 수 있다는 것이다.

마이크로소프트는 “심층신경망(Deep Neural Network, DNN) 모델은 작은 이미지를 확대할 때 각 픽셀에 가장 알맞은 색상을 결정하는 법을 배울 수 있다”라며, 엔비디아의 머신러닝을 이용한 이미지 업샘플링을 예로 제시했다. 또 “게임을 할 때 사물이 멀리서는 괜찮아 보였는데, 막상 가까이서 보면 벽이나 상자 뒤에 숨겨진 물체가 뭉툭하거나 흐릿하게 보이는 경험이 있을 것이다. 다이렉트ML을 이용하면 더 이상 이런 경험을 없을 것이다”라고 강조했다.

ML 수퍼 샘프링(왼쪽)과 바이리니어 업샘플링(오른쪽)

머신러닝으로 게임을 개선하는 것은 근접 비주얼 효과를 향상하는 것만이 아니다. 개발자는 윈도우 MK과 다이렉트 ML 툴을 사용해 사용자의 게임 취향에 맞도록 게임 경험에 적응시킬 수 있다.

마이크로소프트는 “만약 DNN 모델을 특정 게이머의 방식에 맞춰 훈련시키면, 머신러닝은 게임 난이도부터 플레이어가 선호하는 아바타 모습까지 모든 것을 조정해 게임이나 게임 환경을 개선할 수 있다. DNN 모델은 게임을 플레이하는 동안 난이도를 조정하거나 맞춤형 콘텐츠를 추가해 게임의 재미를 더하도록 훈련할 수 있다. 만약 NPC 동료가 중요하다면, DNN은 NPC를 좀 더 똑똑하게 만들고 게임 내의 행위를 실시간으로 이해해 이에 맞춰 움직이도록 할 수 있다. 이런 식으로 게임이 플레이어를 학습하고 플레이어에 맞춰 변신할 수 있다면, 재미를 극대화하고 게임이 좀더 플레이어를 반영하도록 할 수 있다”고 설명했다.

최소한 이론적으로는 매우 흥미롭지만, 마이크로소프트의 새로운 툴이 실제로 사용되는지 확인이 필요하다.

개발자의 관점에서 머신러닝은 워크플로우를 단순화하는 데도 이용할 수 있다. 엔비디아는 최근 게임 개발사 레미디(Remedy)와 손 잡고 퀀텀 브레이크(Quantum Break)의 안면 애니메이션 생성을 지원했다. 안면 애니메이션은 많은 시간과 수고가 드는 작업이지만, 엔비디아의 머신러닝 솔루션을 배우의 음성과 얼굴으로 학습시킨 후에는 대화의 맥락만 듣고도 자동으로 안면 애니메이션을 생성해 작업을 80% 이상 단순화했다. 레미디의 그래픽 아티스트는 마무리 작업에만 중점을 두면 될 정도였다.



마이크로소프트는 새로운 머신러닝 툴에 대한 좀 더 심층적인 기술 소개를 다이렉트X 블로그에 게시할 예정이며, 엔비디아와 협력해 GDC 2018에서 “인공지능을 사용해 게임 향상하기”란 주제로 2개 세션을 진행할 예정이다. 또한 유니티(Unity)와 손 잡고 유니티 엔진의 머신러닝 에이전트 프레임워크를 제공한다.

마이크로소프트의 윈도우용 PIX 툴을 이용하면 개발자는 윈도우 ML과 다이렉트ML을 바로 이용해 볼 수 있는데, 윈도우 인사이더 프로그램에 가입해야 한다. 공식적인 지원은 올해 하반기에 발표될 예정이다.  editor@itworld.co.kr

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