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id: GAME-BAL-001
category: Unified
confidence_score: 1.0
tags: [game-dev, game-design, balancing, simulation, skybound]
last_reinforced: 2026-04-26
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# Game Balance Modeling (게임 밸런스 모델링)

## 📌 한 줄 통찰 (The Karpathy Summary)
> "수치라는 차가운 뼈대에 재미라는 따뜻한 살을 붙여, 정교한 긴장감의 평형 상태를 설계하라" — 게임 내 모든 수치적 요소(공격력, 체력, 자원 획득량 등)의 상관관계를 수학적으로 정립하여, 특정 전략의 고착화를 방지하고 플레이어에게 지속적인 도전을 제공하는 기술.

## 📖 구조화된 지식 (Synthesized Content)
- **추출된 패턴:** "시간 대비 보상"과 "난이도 대비 성취감"의 함수 관계를 정의하고, 시뮬레이션을 통해 이상적인 성장 곡선(Growth Curve)을 도출하는 시스템 설계 패턴.
- **주요 모델링 기법:**
    - **Mathematical Balancing:** 엑셀이나 스크립트를 사용하여 레벨별 기대 능력치를 계산.
    - **Simulation-based Balancing:** AI 에이전트(Auto-player) 수만 회의 대전 시뮬레이션을 돌려 승률 및 밸런스 붕괴 지점 포착.
    - **Lanchester's Laws:** 전투 상황에서 수적 우위와 화력의 관계를 모델링하여 유닛 능력치 산정.
    - **Flow Theory Application:** 플레이어의 숙련도 향상에 맞춰 난이도를 비례적으로 상승시켜 몰입 상태(Flow) 유지.
- **의의:** 운이나 직관이 아닌, 데이터 기반의 의사결정을 통해 게임의 수명을 연장하고 공정한 경쟁 환경을 조성함.

## ⚠️ 모순 및 업데이트 (Contradictions & RL Update)
- **과거 데이터와의 충돌:** 개발자의 감각에 의존하던 밸런싱에서, 이제는 AI 시뮬레이션과 빅데이터 분석을 통해 실시간으로 난이도를 조정하는 동적 밸런싱(DDA) 시대로 진화.
- **정책 변화:** Skybound 프로젝트는 각 스테이지의 클리어 타임과 플레이어의 사망 위치 데이터를 분석하여, 실시간으로 Swarm의 생성 속도와 적 기체의 명중률을 미세 조정하는 밸런스 시스템을 구축함.

## 🔗 지식 연결 (Graph)
- Simulation-[[Principles|Principles]], [[Game-Theory-in-AI|Game-Theory-in-AI]], [[Reinforcement-Learning|Reinforcement-Learning]], Probability-Theory
- **Raw Source:** 10_Wiki/Topics/AI/Game-Balance-Modeling.md
