# [[게임 경제 밸런스(Game Balance)|게임 경제 밸런스(Game Balance)]]

## 📌 Brief Summary
게임 경제 밸런스는 플레이어의 노력과 보상 사이의 정교한 균형을 유지하여 게임의 몰입도(Flow)를 지속시키고 이탈을 방지하는 핵심 설계 요소이다[1]. 이는 플레이어에게 게임 내 경제적 발전 기회를 제공하는 동시에 개발사에게 지속 가능한 수익을 창출하는 두 가지 목적을 조화시키는 것을 목표로 한다[2]. 이를 위해 게임 내 자원의 생성(수도꼭지)과 소멸(배수구)을 철저히 통제하여 자원의 희소성을 유지하고 인플레이션을 방지하는 시스템 구축이 필수적이다[1, 3, 4].

## 📖 Core Content
* **몰입(Flow)과 노력-보상의 균형**: 성공적인 경제 밸런스는 플레이어의 위험 및 노력(Effort)과 이에 상응하는 보상(Reward)을 일치시키는 것이다[1, 5]. 게임 내 도전 과제가 플레이어의 숙련도에 비해 너무 높으면 불안(Anxiety)을 유발하고, 너무 낮으면 지루함(Boredom)을 느끼게 되어 결국 경제적 이탈로 이어진다[1].
* **수도꼭지(Faucets)와 배수구(Sinks)의 조율**: 자원의 획득을 담당하는 수도꼭지와 자원을 소모시키는 배수구를 적절히 밸런싱해야 한다[1, 3]. 게임이 자원을 너무 많이 제공하면 도전과 보상의 의미가 사라져 지루해지고, 너무 적게 제공하면 플레이어는 발전이 없다고 느껴 좌절하게 된다[6]. 이 두 시스템을 조율하여 공급에 대한 플레이어의 우려로 자원 수요가 극대화되는 '핀치 포인트(Pinch Point)'를 형성하는 것이 중요하다[4].
* **위험과 보상(Risk and Reward) 딜레마 구조**: 밸런스가 잘 맞춰진 게임은 저위험-저수익 또는 고위험-고수익과 같은 딜레마를 플레이어에게 지속적으로 제공해야 한다[5]. 대표적으로 '클래시 로얄(Clash Royale)'은 모든 카드의 업그레이드 비용과 성장 수치를 일정 비율로 표준화하여 밸런싱 난이도를 낮췄으며, 한정된 자원(엘릭서)의 순환 구조 내에서 최적의 결정을 내리도록 유도하여 훌륭한 경제적 밸런스를 달성했다[7].
* **수익화(Monetization)와의 줄타기**: 부분 유료화(Freemium) 모델에서 게임 경제 밸런스는 곧 스튜디오의 직접적인 수익으로 직결된다[8]. 결제 없이도 게임 내 최고 레벨 보상을 얻을 수 있도록 설계하되, 그 과정이 과금을 통해 진행을 단축하고 싶을 만큼만 적당히 지루하도록 경계선에서 균형을 잡아야 'Pay to Win'이라는 비판과 게임 생태계의 붕괴를 피할 수 있다[9, 10].
* **동적 시뮬레이션을 통한 밸런싱 검증**: 복잡한 게임 경제를 개발 과정에서 테스트할 때 전통적인 방식이나 정적인 엑셀 계산에 의존하는 것은 한계가 있다[11, 12]. 마키네이션(Machinations)과 같은 시뮬레이션 도구는 몬테카를로 시뮬레이션(Monte Carlo Simulation) 및 대수의 법칙을 활용해 무작위성(Randomness)과 플레이어의 다양한 성향을 모델링함으로써, 출시 전후 장기적인 관점에서 완벽한 경제 밸런스를 예측하고 조정할 수 있게 돕는다[11-13].

## 🔗 Knowledge Connections
- **Related Topics:** [[수도꼭지와 배수구(Faucets and Sinks)|수도꼭지와 배수구(Faucets and Sinks)]], [[인플레이션(Inflation)|인플레이션(Inflation)]], 유닛 이코노믹스(Unit Economics)
- **Projects/Contexts:** [[클래시 로얄(Clash Royale)의 엘릭서|Clash Royale]] (카드 비용 및 통계의 대칭성을 활용하여 위험-보상 딜레마 밸런싱을 구축한 사례), [[Machinations|Machinations]] (게임 시스템 및 경제 밸런스를 예측하고 시뮬레이션하는 도구)
- **Contradictions/Notes:** 복잡한 경제 시스템을 테스트할 때 스프레드시트에서 산출된 단순 평균값은 플레이어의 무작위적인 선택과 편향을 반영하지 못해 실제 행동을 예측하는 데 실패하므로, 몬테카를로 방식을 이용한 동적 시뮬레이션 접근이 필수적이라고 소스들은 강조한다[11, 12, 14].

---
*Last updated: 2026-04-29*