2019.08.14 The Originality

The Originality | Data Science 강병수

게임을 만든다는 건 전에 없던 세상을 창조하는 일입니다. 화면 속 멋지고 화려한 세계의 이면에는 뼈대부터 하나하나 만들어 가는 고된 작업이 있습니다.

과정은 쉽지 않지만, 우리는 ‘즐거움’의 가치에 확신이 있습니다. 서로 다른 전문가들이 모여 새로운 즐거움을 치열하게 고민하고 상상합니다. 이런 즐거움을 향한 고집이 퀄리티를 결정합니다.

우리는 퀄리티를 타협하지 않습니다. 엔씨 퀄리티의 시작 <The Originality>

“주인공의 성장을 다룬 작품을 좋아한다. 창작자가 캐릭터에 쏟은 애정이 느껴질 때 감동한다. 그렇게 만들어진 성장의 디테일한 면에서 영감을 받는다. 나는 새로운 분야를 경험하면서 성장의 동력을 얻는다. 연기도 해보고, 그림도 그려보고, 오지에 가보기도 한다. 발전하겠다는 생각으로 하는 건 아니지만 이 모든 경험은 다 내가 된다.”


DATA SCIENCE 강병수


Machine Learning Engineer

우리 팀은 게임 데이터를 분석해서 인사이트를 찾는다. 기계학습과 통계 모델링을 기반으로 지표와 서비스를 개발한다.

나는 데이터 분석 과정의 전체적인 흐름을 설계한다. 데이터 추출부터 통계 모델링을 거쳐 분석 결과를 서비스화하는 데까지 전체 과정을 개발한다. 요즘은 주로 딥러닝 기법을 기반으로 분석을 진행한다.

현실 아닌 현실의 데이터
게임은 현실을 닮았다. 게임 속 세상에서는 유저들이 사냥을 하고 거래를 하면서 자연스럽게 경제 활동이 발생한다. 이 영향으로 인플레이션이나 디플레이션 같은 현실 세계에서 볼 법한 현상들이 나타난다. 또 소셜 활동을 통해 사교 집단이 만들어지고 여기서 리더가 생기기도 한다. 그러면서 개인의 게임 방식이 바뀌기도, 누군가는 다른 유저를 따라 게임을 그만두기도 한다.

이 모든 건 데이터로 차곡차곡 쌓인다. 관찰해보면 게임 속 세상은 현실 사회의 압축 버전 같다. 그래서 게임 데이터는 흥미롭다. 실제로 게임 데이터를 통해 ‘지구 종말이 일어나면 사람들은 어떻게 행동할까?’와 같은 현실 세계에서 실험할 수 없는 내용을 분석하기도 한다.

* 게임을 통해 본 지구 멸망 http://game.donga.com/87038/, 관련논문: https://arxiv.org/pdf/1703.01500.pdf

데이터는 알고 있다
게임 내에서 발생하는 모든 건 데이터로 기록된다. 하지만 그 안에서 문제를 찾아내지 못하면 그냥 점에 불과하다. 우리 팀은 데이터를 기반으로 문제를 찾는다. 유저의 행동 패턴을 모델링 하거나, 시간의 흐름에 따른 이벤트 효과를 분석한다. 실제로 게임 내 봇을 검출하고 이탈할 유저를 찾는다. 프로모션 효과를 심화 분석한다.

성장하는 개발자
입사 초기엔 지표 개발이나 데이터 전처리 등 기본적인 작업을 했다. 지금은 하나씩 배워가면서 심화 분석까지 영역을 넓혔다. 유저 클러스터링이나 네트워크 분석을 해보고, 딥러닝을 시스템에 적용하기도 한다. 딥러닝을 적용한 건 <캐릭터 특징 추출 방법 및 이를 수행하기 위한 장치>라는 이름으로 특허 출원이 진행 중이다.

성장을 이끄는 팀
개발자라고 코딩만 알면 일하기 힘들다. 분석가의 말을 이해하려면 통계 지식을 알아야 하고, 게임 운영 부서와 이야기하려면 게임에 대한 이해가 있어야 한다.
우리 팀은 함께 공부하면서 서로의 역량을 이끌어 낸다. 딥러닝을 적용할 때도 팀원들과 스터디를 진행했다. 새로운 방법론을 시도해보기 위해 항상 공부한다.

한 걸음 한 걸음 나의 길을 걸어간다


데이터 분석에 한 걸음
학부 때부터 데이터 분야에 관심이 있었다. 통계학 수업도 듣고 DBA 준비도 했다. 졸업할 때쯤 데이터 분야가 뜨기 시작했다. 그래서 관련 콘퍼런스나 세미나가 많았다. 여기저기 참석하다 보니 데이터를 분석하는 데에 흥미가 생겼다. 나 같이 컴퓨터 과학을 전공한 사람도 도전할 수 있었다.

그때쯤 엔씨의 취업 설명회가 있었다. 프로그램 중 직종별로 재직자와 질답 하는 시간이 있었다. 관심이 있으니 정말 이것저것 물어봤다. 그리고 삼 개월 뒤 면접을 보러 갔다. 면접관 중에 취업 설명회 때 이야기를 들어주던 분이 계셨다. 운 좋게도 나를 기억했다. 적극적인 면이 어필이 된 건지, 그렇게 2015년 공채로 입사했다.

연구자의 인내심 갖추기
연구를 하다 보면 기대했던 결과가 안 나올 때도 많다. 이렇게 하면 될 줄 알았는데 막상 해보니까 안되는 거다. 그럼 여기에 투입한 시간이 아무것도 아닌 게 되는 거 같았다. 우리 팀은 마냥 연구만 하는 조직이 아니다. 결과를 서비스로 연결해야 한다. 그래서 마음이 급해지기도 했다. 물론 아직도 어렵다. 이제는 뭔가 안 풀리면 팀원들과 이야기해보거나, 공부하면서 풀어간다.

메리트 있는 개발자
졸업할 때만 해도 데이터 분석이나 딥러닝은 낯선 단어였다. 하지만 지금은 전문가가 아니더라도 접근하기 어렵지 않다. 지금 입사하는 친구들을 보면 대회 입상이나 공모전 등 경력이 화려하다.

아마 고등학교에서 영어나 수학을 배우듯 데이터 분석이나 딥러닝도 기본 지식으로 배우게 될 날이 올 것이다. 때문에 ‘조금만 아는’ 수준에 그친다면, 이 분야의 메리트가 없는 개발자로 남게 될 거다.

그렇게 되고 싶지 않다. 그래서 계속 공부하고, 새로운 기법을 적용해본다. 또 그걸 쉽게 설명하려고 노력한다.


하루하루 성실하게, 그러나 인생은 흘러가는 대로


알고 나면 더 재미있는 인생

매년 새로운 곳으로 여행을 가고, 친구를 따라 파인 다이닝을 가서 맛있는 걸 먹어 보기도 한다. 위스키도 와인도 종류별로 먹어 봤다. 언제는 한 해에 개최한 뮤직 페스티벌은 모두 가봤다. 친구가 감독한 영화에 출연해보고, 화실에 다니며 그림도 그렸다.

어떤 목표가 있어 한 건 아니다. 그냥 무엇이든 알수록 더 재미있어지는 거 같다. 그리고 알아가는 재미도 있다. 뭐든 기회가 되면 경험해보려고 한다.

주인공의 성장을 다룬 작품을 좋아한다. 두 작품 모두 창작자가 주인공에 애정을 담은 게 느껴져 더 좋아한다.


내 이야기를 잘 하는 사람

아는 것을 글이나 말로 표현을 잘하는 사람이 되고 싶다. 논리 정연하게 근거를 들어가며 자신 있게 주장하는 모습을 꿈꾼다. 어떤 분야에서 자유롭게 의견을 말할 수준이라는 건, 전문가라는 거다. 지금은 알지 못하는 지식의 깊이에 도달하고 싶다.

언제나 그랬듯 오늘 하루를 충실히
하지만, 애쓰고 싶진 않다. 그냥 매일을 성실하게 살아가는 거다. 그럼 꿈꾸는 내 모습이 되어있지 않을까 싶다. 뭐, 그런 모습이 안돼도 좋다. 그러나 그때도 매일을 충실히, 내 분야에서 하나 더 알아가는 자세로 살고 있을 것이다.

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