AI 툴로 설계하는 게임 스탯 자동 스케일링 공식: 아이템·스킬·몬스터 밸런싱
AI로 전투 로그와 성장 구간을 분석해 아이템·스킬·몬스터 스탯을 함께 자동 조정하는 공식을 설계한다. 선형·완만한 지수 성장, 예산 배분, 상한선, 검증 절차까지 Unity C# 예제로 정리한다.
게임 스탯 자동 스케일링의 핵심은 AI에게 숫자를 임의로 만들게 하는 것이 아니라 설계자가 정한 성장 공식과 제약 조건 안에서 전투 데이터를 분석·추천하게 만드는 것이다. 아이템, 스킬, 몬스터가 같은 기준 수치인 전투 예산(Combat Budget)을 공유하면 콘텐츠가 늘어나도 밸런싱 기준을 일관되게 유지할 수 있다.
왜 아이템·스킬·몬스터 스탯 자동 스케일링이 필요한가?
레벨 구간이 늘어날수록 수작업 밸런싱은 세 가지 문제를 만든다.
| 문제 | 흔한 원인 | 자동 스케일링 설계 방향 |
|---|---|---|
| 저레벨 구간이 너무 쉽다 | 기본 공격력과 몬스터 체력의 성장 기울기가 다름 | 레벨별 목표 전투 시간(TTK)을 기준으로 체력을 산정 |
| 특정 스킬만 필수다 | 피해량만 비교하고 쿨다운·범위·제어 효과를 빼먹음 | 스킬의 총 가치를 전투 예산으로 환산 |
| 신규 장비가 기존 장비를 무력화한다 | 희귀도와 레벨 보정이 섞여 있음 | 레벨 보정과 희귀도 보정을 분리 |
여기서 AI 툴은 스프레드시트, 전투 로그, CSV 데이터를 읽고 이상 구간을 찾거나 파라미터 후보를 제안하는 분석 보조 역할에 적합하다. 최종 공식과 출시 반영 권한은 반드시 게임 디자이너가 가져야 한다.
스탯 자동 스케일링 공식은 어떻게 설계할까?
다음 순서로 하나의 기준 곡선을 먼저 만든다. 아이템, 스킬, 몬스터를 개별적으로 조정하는 것보다 훨씬 적은 규칙으로 전체 밸런스를 관리할 수 있다.
1. 레벨별 기준 전투력을 정의한다
플레이어 레벨 L의 기준 공격력을 다음처럼 둔다.
P0: 레벨 1 기준 공격력r: 레벨당 성장률. 0.03이면 3%P(L): 레벨L의 기준 공격력
초반에는 선형 성장, 중후반에는 이차항의 영향이 커지는 성장 곡선도 사용할 수 있다.
성장률이 일정하지 않은 게임이라면 두 번째 식이 더 안전하다. 특히 장비 슬롯이 해금되거나 전직이 발생하는 레벨에서는 구간별 계수를 따로 두는 편이 좋다.
2. 목표 처치 시간으로 몬스터 체력을 계산한다
일반 몬스터를 평균 T초 안에 처치시키고 싶다면 다음 식을 사용한다.
DPSplayer(L): 레벨별 예상 초당 피해량T: 목표 처치 시간. 일반 몬스터는 예를 들어 4~8초N: 파티 인원, 회피율, 빗나감, 이동 시간 등을 반영하는 보정 계수
보스는 체력만 키우기보다 패턴 간격과 생존력을 함께 조정한다. 체력만 올리면 전투가 어려워지는 대신 길어지기만 한다.
3. 아이템과 스킬을 전투 예산으로 환산한다
아이템의 공격력, 치명타, 쿨다운 감소는 직접 더할 수 없다. 각 효과를 기대 피해량 또는 생존 시간으로 환산해 같은 예산 안에서 비교해야 한다.
각 변수는 해당 옵션의 수치이며 W는 게임의 현재 메타를 반영한 가중치다. 예를 들어 치명타 효율이 공격력보다 높은 구간에서는 Wcrit를 높인다.
스킬도 같은 원리로 계산한다.
첫 항은 기대 초당 피해량이고 ControlValue와 ShieldValue는 각각 제어 효과와 보호막의 평가값이다. 각 가중치 W는 서로 다른 단위의 값을 공통 전투 예산 점수로 환산하는 계수다. 제어 효과는 쿨다운당 유효 제어 시간, 보호막은 쿨다운당 실제 흡수량처럼 평가 기준을 먼저 정하고 동일한 전투 조건에서 계수를 보정해야 한다.
명중률, 광역 타격 수, 군중 제어 시간을 넣지 않으면 단일 대상 더미 DPS만 높은 스킬을 과대평가하게 된다.
AI 툴은 스탯 밸런싱에 어디까지 맡겨야 하는가?
AI에 맡길 일과 사람이 결정할 일을 분리하면 결과가 안정적이다.
| AI 툴에 맡길 작업 | 디자이너가 결정할 작업 |
|---|---|
| 전투 로그에서 승률·TTK·사망률 이상치 탐지 | 목표 난이도와 플레이 감각 |
| 레벨 구간별 파라미터 후보 생성 | 성장 곡선의 최종 계수 |
| 동일 예산 내 장비 옵션 조합 생성 | 메타를 바꿀 특수 효과의 허용 여부 |
| 변경 전후 시뮬레이션 표 작성 | 출시 적용과 롤백 기준 |
AI 프롬프트에는 반드시 입력값, 허용 범위, 출력 형식을 넣는다. 예를 들어 “레벨 20~30의 일반 몬스터 TTK를 6초로 맞추되 체력 변경 폭은 기존 값의 ±15%로 제한하고 CSV 표로 출력하라”처럼 요청한다. “밸런스를 맞춰 달라”는 요청은 재현성과 검증 가능성이 낮다.
Unity C#에서 최소한으로 구현하는 스탯 스케일링 예제
아래 예제는 레벨과 희귀도를 분리해 장비 공격력을 계산한다. 희귀도 계수는 콘텐츠 정책이고 레벨 곡선은 성장 정책이므로 한 공식에 섞지 않는 것이 좋다.
using UnityEngine;
public static class StatScaling
{
public static float ItemAttack(int level, float baseAttack, float rarityMultiplier)
{
level = Mathf.Max(1, level);
var levelMultiplier = 1f + 0.08f * (level - 1);
return Mathf.Round(baseAttack * levelMultiplier * rarityMultiplier);
}
public static float MonsterHealth(float playerDps, float targetTtk, float encounterFactor = 1f)
{
return Mathf.Ceil(playerDps * targetTtk * encounterFactor);
}
}이 구현은 데이터 테이블의 baseAttack, rarityMultiplier, targetTtk만 바꿔도 전체 콘텐츠에 같은 규칙을 적용할 수 있다. 복잡한 규칙 엔진보다 먼저 이 정도의 단일 계산 함수를 유지하는 편이 디버깅과 AI 분석에도 유리하다.
자동 스케일링 결과는 어떻게 검증할까?
공식을 만들었다면 전체 레벨을 한 번에 검증한다. 특정 레벨만 수동 테스트하면 장비 해금이나 스킬 랭크업이 있는 경계 구간을 놓치기 쉽다.
- 레벨별 기준 장비와 기준 스킬 빌드를 고정한다.
- 레벨별 예상 DPS, 몬스터 HP, TTK, 플레이어 사망률을 CSV로 계산한다.
- AI 툴에 인접 레벨 대비 변화율이 큰 행을 찾아 표로 정리하게 한다.
- 이상치는 공식의 계수, 장비 옵션, 몬스터 패턴 중 어느 층에서 발생했는지 분리해 수정한다.
특히 다음 변화율을 확인하면 급격한 난이도 튐을 빠르게 찾을 수 있다.
Delta(L)가 의도하지 않게 커지는 레벨은 장비 티어 변경, 스킬 계수, 몬스터 등급 보정이 겹친 지점일 가능성이 높다.
자주 묻는 질문 (FAQ)
선형 공식과 지수 공식 중 무엇을 써야 하나요?
레벨 구간이 짧고 장비 성장 폭이 작다면 선형 공식이 충분하다. 장기 성장 게임이라면 완만한 지수 또는 구간별 다항식을 사용하되 상한선을 함께 둔다.
AI가 추천한 수치를 바로 라이브 서버에 반영해도 되나요?
안 된다. AI의 제안은 후보값으로만 사용하고 시뮬레이션과 내부 플레이 테스트를 통과한 값만 반영해야 한다.
몬스터 체력만 자동 스케일링해도 괜찮나요?
초기 프로토타입에서는 가능하다. 다만 장기적으로는 공격력, 방어력, 명중률, 보상량까지 같은 전투 예산 체계에 연결해야 난이도와 경제가 함께 안정된다.
정리
AI 기반 스탯 자동 스케일링은 자동 생성 기능이 아니라 명시적인 공식, 전투 예산, 로그 검증을 연결하는 작업이다. 먼저 플레이어 기준 성장 곡선과 목표 TTK를 고정하고 아이템·스킬·몬스터를 같은 예산으로 비교하자. 그다음 AI에게 이상치 탐지와 파라미터 후보 생성을 맡기면 콘텐츠 생산 속도는 높이고 밸런싱 판단은 디자이너가 통제할 수 있다.
