앵커노드·업스테이지, 'AI 게임 에셋 벤치마크' 공동 개발

원재호 앵커노드 대표 게임 특화 생성형 인공지능(AI) 기업 앵커노드가 업스테이지와 게임 에셋의 제작 규격 이해와 검수 능력을 평가하는 AI 벤치마크를 공동 개발한다. 앵커노드는 업스테이지와 게임 제작 현장의 요구사항을 바탕으로 평가 문제와 채점 체계를 구축하고, 결과물을 연내 오픈소스로 공개할 계획이라고 20일 밝혔다. 이번 프로젝트는 서울경제진흥원(SBA)이 주관하는 'DIP-Spot 오픈이노베이션 in 동작' 협업과제로 추진된다. 업스테이지가 수요기업으로 참여하고 앵커노드를 협업 파트너로 선정했다. 생성형 AI가 만든 이미지를 실제 게임에 활용하려면 시각적 완성도뿐 아니라 프로젝트별 제작 규격도 충족해야 한다. 캐릭터·아이콘·배경·사용자환경(UI) 등 게임 그래픽 에셋은 크기, 기준점, 투명 처리, 엔진 설정값 등 다양한 조건을 맞춰야 한다. 규격이 맞지 않으면 캐릭터가 바닥에서 뜨거나 화면 요소 위치가 어긋나는 등 문제가 발생할 수 있다. 일부 기준은 개발자의 경험과 작업 관행에 의존하고 있어 AI가 실제 제작 과정에서 활용되려면 요구사항을 이해하고 결과물의 규격 준수 여부를 판단하는 능력이 필요하다는 설명이다. 양사가 개발하는 벤치마크는 이러한 현장 요구사항을 명시적인 규칙과 평가 문제로 변환한다. 그림의 미적 완성도보다 AI 모델이 주어진 요구사항에서 확인해야 할 항목을 파악하고 필요한 측정 도구를 선택·호출해 에셋 규격 준수 여부를 정확히 판단하는지를 평가한다. 모델의 판단 결과는 사전에 정의한 규칙과 정답 데이터를 기반으로 채점한다. 서로 다른 AI 모델의 성능을 동일한 기준에서 비교할 수 있도록 설계할 예정이다. 앵커노드는 게임 제작 현장의 지식을 바탕으로 AI가 이해하고 검수해야 할 규격을 정의하고 평가 문제와 정답 데이터를 설계한다. 업스테이지는 'Solar' 모델과 응용프로그램인터페이스(API), 벤치마크 설계 노하우를 제공한다. 업스테이지가 진행한 사전 확인에서는 'Solar Pro 4'가 유니티 엔진의 에셋 설정 파일을 읽고 준수해야 할 규격을 정해진 형식의 규칙 목록으로 작성하는 작업을 수행했다. 평가 문제와 채점기, 정답 데이터, 문서 등 결과물은 연내 오픈소스로 공개할 예정이다. 게임사는 AI를 활용한 에셋 검수 과정에서 모델 성능을 판단하는 기준으로, AI 모델 개발사는 게임 제작 요구사항에 대한 모델의 이해와 도구 활용 능력을 검증하는 데 활용할 수 있다. 양사는 이번 벤치마크...