인공지능 기반 게임 특징 식별 가능성에 관한 연구: 공포와 폭력성 구분을 중심으로

• Published in: 디지털콘텐츠학회논문지, 26(8) pp. 2087 - 2100
• Main Authors: 이유철, 임세진, 정진아, 이고은, 신혜련
• Format: Journal Article
• Language: Korean
• Published: 한국디지털콘텐츠학회 01.08.2025
• Subjects: 컴퓨터학
• ISSN: 1598-2009; 2287-738X

매년 기하급수적으로 증가하는 게임 콘텐츠 출시에 따라, 인력 기반의 게임물 등급분류 및 사후관리에는 현실적인 한계가 존재한다. 본 연구는 이에 대한 해결 방안으로 인공지능을 활용한 자동 분류의 실현 가능성을 실증하며, 특히 ‘공포’와 ‘폭력성’ 요소에 주목했다. 다중 인스턴스 학습(MIL) 프레임워크를 사용하여 94개의 게임 플레이 영상 데이터셋으로 모델을 학습시켰다. 핵심 목표는 인공지능이 사람의 개입 없이 이러한 추상적 개념들을 자율적으로 학습하고 구분하며, 사람이 해석 가능한 결과를 도출할 수 있는지 검증하는 것이다. 연구 결과, 정량적 평가에서 모델은 약 96.5%의 분류 정확도를 달성했으며, 나아가 임베딩 시각화 기반의 정성적 평가에서는 ‘공포’와 ‘폭력성’이 유의미하게 군집을 형성하는 경향성을 확인하였다. 이를 통해 인공지능 기반 게임 등급분류의 가능성을 확인했다. The exponential increase in annual game releases presents practical limitations for human-based game rating and management. This study investigates the feasibility of automated classification using artificial intelligence (AI), with a specific focus on ‘horror’ and ‘violence.’ We trained a model on a dataset of 94 gameplay videos using a multiple instance learning framework. The objective was to verify whether an AI could autonomously learn and distinguish these concepts without human intervention and produce human-interpretable results. In a quantitative evaluation, the model achieved a classification accuracy of approximately 96.5%. Furthermore, a qualitative evaluation based on embedding visualization confirmed a significant tendency for ‘horror’ and ‘violence’ to form distinct clusters. These results validated the potential for an effective and interpretable AI-driven system for game classification. KCI Citation Count: 0