에이전틱 AI 기반 1인 게임 개발 프로세스 연구 : 샌드박스-시뮬레이션 게임 EVERGARDEN 사례를 중심으로
Agentic AI-Based Solo Game Development Process: A Case Study of Sandbox-Simulation Game EVERGARDEN
- 주제(키워드) 에이전틱 AI , AI 보조 게임 개발 , 1인 게임 개발 , 인간-AI 협업 , 개발자-AI 상호작용
- 발행기관 서강대학교 일반대학원
- 지도교수 김주섭
- 발행년도 2026
- 학위수여년월 2026. 8
- 학위명 석사
- 학과 및 전공 일반대학원 아트＆테크놀로지
- 세부분야 해당없음
- 실제URI http://www.dcollection.net/handler/sogang/000000083278
- UCI I804:11029-000000083278
- 본문언어 한국어
- 저작권 논문은 저작권에 의해 보호받습니다.
초록(요약문)
LLM-based development tools are evolving beyond code generation into agentic AI systems capable of modifying files, executing code, inspecting results, and organizing documentation. However, insufficient attention has been paid to how developers and AI systems interact and perform tasks in actual game production processes. This study analyzes the demo development process of EVERGARDEN, a game developed by the researcher, as a case study. For the analysis, user prompt inputs and AI responses from 102 AI dialogue sessions were defined as prompt–AI task units, and a total of 882 units were examined. The analysis examined not only interaction types but also whether each unit concerned technical implementation, play experience, expression and control, or production operation. The findings show that agentic AI-based game development is not merely a process of code generation; rather, it appeared as an iterative operational process in which the developer specifies task scopes and evaluation criteria in natural language, reviews AI-generated outputs, and proceeds to subsequent tasks based on those results. The study also found that the distribution of developer–AI interaction types shifted together with the changing task demands of each development stage. In the early stage, rapid approval and delegation were prominent as a means of exploration. As the project became more concrete, however, the proportion of result review and revision requests increased. This indicates that AI-generated outputs were not directly accepted as final results but were incorporated into the project only after the developer’s review and judgment. Based on these findings, this study proposes four operational guidelines: provisional approval and subsequent review of AI outputs, planning adjustment based on execution results, maintenance of task context and file-level memory, and conscious maintenance of project goals. Ultimately, the study suggests that agentic AI-based game development should be understood not as a fully automated process but as a collaborative process centered on the human developer’s review, documentation, and judgment.
more초록(요약문)
LLM 기반 개발 도구는 코드 생성을 넘어 파일 수정, 실행, 점검, 문서 정리까지 수행하는 에이전틱 AI로 확장되고 있다. 그러나 이러한 도구가 실제 게임 제작 과정에서 개발자와 어떤 방식으로 상호작용하며, AI 산출물이 개발자의 판단을 거쳐 어떻게 다음 작업으로 이어지는지는 아직 충분히 연구되지 않았다. 본 연구는 연구자가 직접 개발한 게임 EVERGARDEN의 데모 제작 과정을 사례로 분석하였다. 이를 위해 102개 AI 대화 세션에서 나타난 사용자 프롬프트 입력과 AI 응답을 하나의 프롬프트 입력-AI 작업 묶음으로 설정하고, 총 882개 묶음을 분석하였다. 분석 결과, 에이전틱 AI 기반 1인 게임 개발은 단순히 개발 과정 자동화가 아닌, 개발자가 자연어로 작업 범위와 판단 기준을 제시하고 AI 산출물을 검토하며 다음 작업을 조정하는 반복적 운영 과정으로 나타났다. 개발 초기에는 AI가 제시한 선택지를 빠르게 승인하거나 장기 작업을 위임하는 상호작용이 두드러졌고, 프로젝트가 구체화될수록 실행 결과 검토와 수정 요청의 비중이 증가하였다. 또한 이러한 변화는 단순히 시간이 지나며 실행 요청이 늘어난 결과가 아니라, 각 단계에서 다루어진 제작 대상이 달라진 결과로 해석할 수 있었다. 이를 바탕으로 본 연구는 AI 산출물의 잠정 승인과 사후 검토, 실행 결과 기반 기획 조정, 작업 맥락 유지와 파일 기억, 프로젝트 목표의 의식적 유지라는 네 가지 작업 운영 가이드라인을 제안한다. 본 연구는 에이전틱 AI 기반 게임 개발이 자동화된 코드 생산 과정이 아니라, 인간 개발자의 검토, 기록, 판단을 중심으로 이루어지는 협업적 운영 과정임을 보인다.
more목차
제 1장 서론 1
1.1 연구 배경 및 필요성 1
1.2 연구 목적 및 질문 4
1.3 연구 기여 5
제 2장 이론적 배경 및 선행 연구 6
2.1 LLM 기반 소프트웨어 개발과 에이전틱 AI 6
2.1.1 LLM 기반 소프트웨어 개발 6
2.1.2 코드베이스 단위 작업과 에이전틱 AI로의 확장 7
2.1.3 개발자-AI 상호작용 분류 연구 8
2.2 AI 기반 게임 제작과 인간-AI 협업 10
2.2.1 AI 생성 게임 콘텐츠와 게임 플레이 경험 10
2.2.2 혼합 주도형 콘텐츠 생성과 생성형 AI 기반 게임 제작 11
2.3 AI 산출물의 인간 판단과 개입 12
2.3.1 인간 개입의 시점과 통제 가능성 12
2.3.2 직접 조작, 게임 감각, 성찰적 실천 13
2.4 연구자 참여형 연구 방법론 14
2.4.1 사례 연구와 디자인을 통한 연구（Research Through Design, RtD） 14
2.4.2 자전적 디자인（autobiographical design）과 분석적 자문화기술지（analytic autoethnography） 15
2.5 연구 공백 15
제 3장 연구 방법 17
3.1 연구 설계 17
3.2 분석 자료 18
3.3 분석 절차 20
3.3.1 상호작용 유형 분류 20
3.3.2 작업 대상 영역 분류 22
3.3.3 분류 신뢰도 검토 24
3.3.4 후속 입력 간격과 AI 응답 소요 시간 측정 25
제 4장 사례 연구: 1인 개발 게임 EVERGARDEN 28
4.1 사례 개요 28
4.1.1 게임 컨셉 30
4.2 상호작용 유형 분류 기준과 정의 31
4.3 유형별 분포, 시간 지표와 작업 대상 영역 37
4.3.1 상호작용 유형별 분포 37
4.3.2 유형별 ‘후속 입력 간격’과 ‘AI 응답 소요 시간’ 39
4.3.3 작업 대상 영역별 분포 45
4.4 EVERGARDEN 제작 과정의 단계별 전개 49
4.4.1 단계 1: 초기 프로토타입과 1차 컨셉 정리 52
4.4.2 단계 2: Unreal 기반 시스템 확장 54
4.4.3 단계 3: 핵심 흐름 검증과 엔진 전환 56
4.4.4 단계 4: Godot 기반 구현 구체화와 2차 컨셉 정리 58
4.4.5 단계 5: 에셋 제작과 데모 안정화 60
4.5 분석 종합 62
제 5장 논의 64
5.1 개발자-AI 상호작용의 유형과 분포 64
5.2 개발자-AI 상호작용의 개발 단계별 변화 66
5.3 에이전틱 AI 활용 게임 개발의 작업 운영 가이드라인 68
5.3.1 AI 산출물의 잠정 승인 68
5.3.2 ‘실행 결과’ 기반 기획 조정 70
5.3.3 작업 맥락 유지와 파일 기억 73
5.3.4 프로젝트 목표의 의식적 유지 76
5.3.5 작업 운영 가이드라인 종합 79
5.4 제작 과정 분석의 의의 80
5.5 연구의 한계 81
5.6 후속 연구 84
제 6장 결론 86
참고문헌 89
Abstract 100
부록 102
