게임 환경에서 실시간 플레이어 분류를 위한 Unity 기반 Transformer 모델 통합 시스템 설계 및 구현
Design and Implementation of a Real-Time Player Classification System in Game Environments Using Unity and Transformer Model
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기존 게임 환경에서의 실시간 플레이어 분류는 주로 규칙 기반 또는 전통적 머신러닝 기법을 활용하며, 서버에서비실시간으로 처리되어 즉각적인 반영이 어렵다. 이러한 방식은 플레이어의 행동 패턴 변화에 대한 적응력이 낮고, 플레이어의 시퀀스 기반 맥락 이해에 한계가 있어 정밀한 분류가 어렵다는 문제점이 있다. 본 연구는 게임 환경에서 실시간플레이어 분류를 위해 유니티 엔진에서 Hugging Face 프레임워크 기반 Transformer 모델을 활용하는 방법을 제안한다. 제안된 시스템은 Unity 클라이언트, Flask 서버, Hugging Face Inference API로 구성된 3계층 구조로 구성된다. Unity는 플레이어 데이터를 전처리하여 Flask 서버로 전송하고, Flask 서버는 Transformer 모델에 질의 후 결과를클라이언트로 반환한다. 이후 이러한 시스템을 구현하는 경우 클라이언트, 개발자, 게임 회사에서 고려할 사항을 기술하였다. 본 연구는 실시간 플레이어 분류를 통해 개인화된 게임 경험, 난이도 조정, 비정상 행위 탐지 등 다양한 게임내 응용을 가능하게 한다. 특히 Unity 기반 실제 게임 환경에 적용 가능한 AI 시스템 구조를 제시함으로써 산업 현장활용 가능성을 높이는데 도움을 줄 수 있다
Abstract
In traditional game environments, real-time player classification primarily relies on rule-based or conventional machine learning techniques, typically processed on servers in a non-real-time manner, which limits immediate responsiveness. These methods lack adaptability to evolving player behavior and are limited in understanding context based on player action sequences, resulting in low classification accuracy. This study proposes a method for real-time player classification in game environments using a Transformer model based on the Hugging Face framework within the Unity engine. The proposed system adopts a three-tier architecture composed of a Unity client, a Flask server, and the Hugging Face Inference API. Unity preprocesses player data and sends it to the Flask server, which queries the Transformer model and returns the result to the client. The study also outlines considerations for clients, developers, and game companies when implementing such a system. Through real-time player classification, the proposed approach enables various in-game applications such as personalized gameplay, dynamic difficulty adjustment, and abnormal behavior detection. In particular, by presenting an AI system structure applicable to Unity-based game environments, this research contributes to enhancing practical applicability in the gaming industry.