앵커노드, 업스테이지 손잡고 'AI 게임 에셋 벤치마크' 개발…SBA 협업과제 선정

원재호 앵커노드 대표 "현장 지식과 LLM 기술 결합해 실효성 있는 평가 기준 마련할 것"

인공지능의 게임 에셋 제작 규격 이해도와 검수 능력을 측정하는 전용 벤치마크가 개발된다.

게임 특화 생성형 AI 기업 앵커노드(대표 원재호)는 생성형 AI 기업 업스테이지(대표 김성훈)와 게임 에셋 제작 규격 이해 및 검수 능력을 평가하는 벤치마크를 공동 개발한다고 20일 밝혔다.

양사는 게임 제작 현장 요구사항을 반영한 평가 문제와 채점 체계를 마련하고, 산출물을 연내 오픈소스로 공개할 방침이다.

앵커노드, 업스테이지 기업 CI. (사진=각사)

이번 프로젝트는 서울경제진흥원(SBA)이 주관하는 'DIP-Spot 오픈이노베이션 in 동작' 협업과제로 진행된다. 수요기업으로 참여한 업스테이지가 협업 파트너로 앵커노드를 선정해 사업을 구체화했다.

게임 그래픽 에셋은 크기, 기준점, 투명 처리, 엔진 설정값 등 프로젝트별 세부 규격을 충족해야 실제 개발에 적용할 수 있다. 이번에 개발하는 벤치마크도 미적 완성도 대신 AI 모델의 규격 이해와 검수 역량 검증에 초점을 맞춘다.

앵커노드는 제작 현장 지식을 기반으로 규격 정의와 평가 문제 및 정답 데이터 설계를 맡고, 업스테이지는 '솔라' 모델과 API, 벤치마크 설계 노하우를 지원한다. 사전 검증 단계에서는 '솔라 프로 4'가 유니티 엔진 에셋 설정 파일을 분석해 규격 규칙 목록을 작성하는 작업을 수행했다.

평가 문제, 채점기, 정답 데이터, 문서 등 프로젝트 결과물은 연내 오픈소스로 배포될 예정이다. 양사는 이번 협업을 기점으로 게임 개발 도구 연계 등 협력 범위를 점진적으로 넓혀갈 구상이다.

원재호 앵커노드 대표는 "AI가 이미지를 잘 만드는 것에서 나아가 실제 게임 제작에 쓰이려면, 프로젝트가 요구하는 규격을 이해하고 결과물이 그 조건에 맞는지 확인할 수 있어야 한다"며 "앵커노드가 가진 게임 제작 현장의 지식과 업스테이지의 언어 모델 기술을 연결해, AI가 게임 제작에서 무엇을 이해하고 수행해야 하는지 구체적인 평가 기준을 만들겠다"고 전했다.