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스타2 무료 플레이 이유? "더 많은 유저에게 선보이고 싶었다"

조회수 2017. 11. 5. 10:10 수정
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블리자드 '스타크래프트2' 팀 모튼 ​프로덕션 디렉터 인터뷰

블리자드는 자사가 해마다 개최하는 축제 ‘블리즈컨 2017’에서 <스타크래프트2> 무료 플레이(Free to Play)발표했다. 이외에도 신규 사령관 ‘미라한’과 ‘맷 호너’를 공개하고 새로운 ‘워체스트’에 대한 정보도 밝혔다.


<스타크래프트2>는 어떤 이유로 무료 플레이를 결정하게 됐을까? 또 무료 플레이가 된 <스타크래프트2>는 앞으로 어떻게 변해갈까? 블리즈컨 2017에서 <스타크래프트2> 프로덕션 디렉터 팀 모튼에게 이야기를 들어봤다. /애너하임(미국)=디스이즈게임 반세이 기자

<스타크래프트2> 팀 모튼 ​프로덕션 디렉터


​디스이즈게임> ​<스타크래프트2> 무료 플레이(Free to Play)는 어떻게 결정하게 됐나?​


팀 모튼 프로덕션 디렉터: 그동안 <스타크래프트2> 플레이어들이 어떤 콘텐츠를 사용하기 위해 어디까지 구매해야 하는지 헷갈려하는 것을 봐왔다. ​단순히 즐기기 위해서도 ‘자유의 날개’, ‘군단의 심장’, ‘공허의 유산’까지 모두 사야한다고 생각하는 플레이어들이 많았다. 그 문제를 해소하고 싶어 이번 무료 플레이를 결정했다.


추가로 <스타크래프트2>는 잘 만들어진 게임이고, 현재도 안정적인 플레이어 수를 가지고 있지만 조금 더 넓은 유저층에게 게임을 선보이고 싶었다는 이유도 있다.



이번에 <스타크래프트2>가 무료 플레이로 풀리면서 많은 플레이어들이 게임을 하러 모일 것 같다. 게임을 처음하는 유저들이 <스타크래프트2>에 어떻게 접근하면 좋을까?


최초 진입 시 사용자의 선호나 성향에 최적화하기 위한 언보닉 시스템을 도입했다. 플레이어들은 <스타크래프트2> 관련 영상을 많이 보라고 권유하고 싶다. 우리가 만든 것도 좋지만 커뮤니티에서 만든 콘텐츠도 많은 도움이 된다.


<스타크래프트2> 멀티 플레이 진입 장벽이 높다고 알고 있다. 이번 패치에서 진입 장벽 문제가 해결될꺼라 보는지. 


일꾼 수의 증가로 초반 게임 속도가 빨라져 진입 장벽이 높아진다는 의견이 한국쪽에서 많이 들어왔다.​ 이번 밸런스 패치에 해당 문제는 건드리지 않았다. 다른 피드백으로는 사용 기술(유닛 기술)이 많아서 콘트롤이 어렵다는 의견이 있다. 이 부분을 해소하기 위한 방안으로 간소화를 고민하고 있다. 이번 밸런스 패치에서 해당 방안이 적용될 예정이다.



추가로 무료 플레이 콘텐츠가 풀릴까?


아직까지는 이번에 공개된 내용에서 더 늘릴 계획이 없으나, 가능성은 있다. 스킨 등의 아이템은 계속 추가할 생각이다.



게임이 무료 플레이로 전환으로 유저 혹은 PC방 사업 방면에서 바뀌는 점이 있나?


PC방의 경우는 지금도 모든 콘텐츠가 무료다. 이부분은 앞으로도 똑같다. 게임이 무료 플레이가 됐다고 해도 개인 사용자들은 추가로 구매하지 않는다면 ‘자유의 날개’까지만 이용할 수 있다. <스타크래프트2> PC방에서는 모든 콘텐츠를 무료로 이용할 수 있다. 추가로 경험치 보너스도 받을 수 있다. 따라서 정확하게 말하기는 어렵지만 PC방 유료화 정책에는 변경이 없을 것이다.

미라 한과 맷 호너

새로운 협동전 사령관으로 ‘미라 한’과 ‘맷 호너’를 선택한 이유는?


새로운 사령관을 선정할 때는 배경이나 스타일 등이 유니크한 아이디어를 많이 본다. 그런 의미에서 ‘미라한’과 ‘맷 호너’는사령관이 동시에 움직이는 스타일로 여태 선보인적 없는 새로운 타입이다. 공중 유닛에 집중하고 있지만 좀 더 다양한 플레이를 보여줄 수 있을 것 같아서 두 사령관을 선택했다.



이번에 공개된 새로운 멀티 플레이 맵에 대해 유저 피드백이 있었나? 있었다면 어떤 부분을 수용할 계획인가?


아직까지는 새로운 멀티 플레이 맵에 대한 피드백을 받지 못했다. 플레이어들의 피드백을 바탕으로 계속 고쳐나가고 있기 때문에 이번에도 지켜볼 생각이다. 이전 맵들에서는 맵 크기에 대한 피드백이 많았는데, 이번에는 크기 부분을 보완하려고 노력했다.



‘노바 비밀 작전 ’ 임무팩 판매량은 어느정도나 되나? 이번에는 왜 임무팩을 내놓지 않았나?


노바 비밀 작전 임무팩의 판매량은 기대 이상이었다. 다만 캠페인 위주의 콘텐츠를 만드는 것은 인력이 많이 소모되는 작업이다. 그래서 이번에는 끝이 있는 캠페인보다 유저들이 보다 오래 즐길 수 있는 협동 사령관 콘텐츠를 만들게 됐다.



새로운 캠페인 추가는 안 이뤄지는 건가? <스타크래프트2> 콘텐츠 업데이트 방향성은? 새로운 모드 같은 것도 나올 수 있나? 


가능하지만 아직은 계획에 없다. 우리는 협동전 콘텐츠를 보강하는 것을 생각중이다. 스토리의 경우 유저들이 제작한것 중 멋진 것들이 있기 때문에 커뮤니티에서 제작한 것들을 조명하기 위한 고민도 하고 있다.​



이번에 <스타크래프트2>에서 대규모 밸런스 패치를 진행했는데, 이를 통해 얻을 수 있는 점은 뭔가?


이번 밸런스 패치의 목표는 전투 한 번에 게임이 끝나는 것을 방지하고 플레이어들이 좀 더 전략적이고 다양한 플레이를 하게 위함이다. 비슷한 맥락에서 개개인의 유닛을 봤을 때 전투에서 치명적인 결과가 있을 것 같은 유닛들을 살짝 변경했다.



밸런스 패치는 e스포츠에도 많은 영향을 미칠텐데, 경기 판도에는 어떤 변화를 줄거라 예상하나?


e스포츠의 경우 아직 밸런스 패치가 공개되지 않아서, 해당 패치가 적용되고 나서 선수들의 피드백을 좀 더 받아 볼 예정이다. 추후 대규모 밸런스 패치가 적용되는 최초 대회인 홈스토리컵에서 경기의 메타를 보고 세부적인 조정을 해 나갈 생각이다. 얼마 전 선수 몇 명을 데리고 테스트해봤는데 전체적으로 괜찮은 반응이 나왔다. 다만 특정 유닛 몇개에 대한 피드백이 있어 그것을 조금 더 다음을 예정이다.


평창에서 열리는 IEM에 대해 좀 더 이야기해 줄 수 있나? 올림픽 조직위와 앞으로의 비전 혹은 방향성에 대해 공유가 된건가? 


우선 기회가 주어진 게 기쁘다. <스타크래프트2> 대회가 올림픽에 앞서 사전 행사로 진행되는 것은 기분 좋은 일이다. 우리 게임의 e스포츠 역사가 깊어서 그렇게 된 것 같다고 생각한다.​ IOC가 협조적으로 해준 것에 대해 매우 감사하고 있다.​ 우리는 토너먼트 구조나 상금 등에 대해 직접적으로 개입하고 있진 않고, ESL과 인텔이 IOC와 협력하고 있다.



‘워체스트 시즌1’이 성공적으로 끝난 것 같은데, 어떻게 생각하나?


워체스트를 출시하고 상금이나 발전 기금으로 쓰이는 수익 목표치를 빠르게 달성했다. 앞으로 지속적으로 워체스트를 출시할 생각이다.



‘워체스트 시즌1’에서 보상으로 주어지는 스킨을 선정한 기준은 뭔가?


이번에 출시하는 새로운 워체스트에는 UI 스킨이 포함돼 있다. 지난 ‘워체스트 시즌1’에는 유저들의 피드백을 많이 반영했다. 워체스트에 포함된 만화가 짧다는 피드백은 만화의 양을 늘리며 해결했다.


스킨은 앞으로 출시될 협동 사령관을 고려하며 출시한다. 이번에는 ‘미라 한’과 ‘맷 호너’에 맞춰 고철 느낌의 스킨을 준비했다. 저그의 경우 개발팀이 좀 더 원시적인 느낌을 살리고 싶어해 뿔이나 촉수같은 테마를 선정한다. 항상 창의적인 생각을 가지고 스킨을 개발하고 있다.


한국 지역과 해외 쪽 래더 차이가 있는데, 이번 년도 한국 지역 래더와 각 지역 래더에서 달랐던 점은 무엇인가? 


지역에 따라 다르기도 하지만 게임 등급에 따른 차이를 보이는 경향이 있다. 이번에 프로토스 수가 조금 줄어들었고, 이번 밸런스 패치를 통해 이를 해소하려고 노력하고 있다. 종족 선호도와 종족 간 승률은 별개다. 모든 종족의 승률은 거의 비슷하다.



구글 인공지능 ‘딥마인드’와의 대결은 어느정도 진척됐나?


​우리가 주최하는 ​AI 워크샵이 블리즈컨 기간 중 힐튼 호텔에서 진행 중이고, 삼성도 참여했다. AI 개발을 진행하고 있는 대학이나 개발자들과 계속 협조 중이다. 구글 딥마인드가 AI를 통해 <스타크래프트2>를 익혀가고 있다. AI 지능이 향상되는 것은 기분 좋은 일이다. 추가되는 내용은 향후 공개하겠다.



한국에서 <스타크래프트>로 AI 대전한 것을 보면 초기 단계로 보였다. 딥마인드와는 어느정도 차이가 있나?


<스타크래프트>의 AI는 특정 상황에서 어떻게 해라는 룰 베이스의 AI이며, 딥마인드는 학습 능력이 있는 머신러닝 AI다. 지속적으로 플레이하면서 AI가 스스로 학습하는 구조다. 결국 머신러닝이 룰베이스 AI를 앞서갈 수 밖에 없다. 해결해야 할 문제가 있지만, 언젠가는 앞서나갈 것이다.


물론, 피지컬은 컴퓨터의 반응 속도를 인간이 따라갈 수 없지만 이런 대결을 양측이 공평하게 하기 위해 컴퓨터의 APM을 조절하는 방법도 고민 중이다. 컴퓨터가 볼 수 있는 정보를 사람이 볼 수 있는 만큼만으로 제안하는 방법도 고민 중이다. 지금은 나눠서 개발하고 있지만 이후 통합해서 사람vs.인공지능의 밸런스를 맞출 계획이다.

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