주제: 바이브코딩으로 오픈월드 게임 개발용 인터렉티브 맵을 만들기까지
강연자 : 김기진 - 넥슨코리아
발표분야 : 게임기획, 인공지능
권장 대상 : 게임 기획자
관심태그 : #NDC26 #바이브코딩 #레벨디자인
[🚨 강연 주제] 저는 업무 시간을 완전히 빼앗기지 않고, 코드 한 줄 읽을 줄 모르는 상태로도, 지리적 위치에 맞는 데이터들을 구글맵처럼 찾아보고 즉시 업데이트하여 팀원에게 공유할 수 있는 툴을 빠르게 만드는데 성공했습니다. 부디 이 발표로 여러분도 AI를 두려워하지 않고 작업의 동반자이자 유용한 도구로 활용할 수 있기를 바랍니다.
"나는 코딩을 모르니까 앱을 만들 수 없어"라는 말이 통하지 않는 시대. 넥슨코리아 김기진 리드 게임 디자이너는 코드 한 줄 제대로 읽지 못하는 상태에서, 대화하듯 명령을 내리는 것만으로 오픈월드 RPG 개발에 쓰일 협업용 인터랙티브 맵 에디터를 만들어냈다. 그는 NDC 2026 마지막 날 강연을 통해 그 과정을 '삽질기'라 부르며 가감 없이 공유했다.
김기진 리드 디자이너는 2008년 게임을 만들고 싶다는 일념으로 대학을 그만두고 서울로 올라와 게임 업계에 발을 들였다. 그는 "게임은 글과 그림, 시스템, 사운드가 결합된 인터랙티브 문화예술의 결정체"라며, 깊이 있는 스토리를 바탕으로 한 3D 맵에서의 모험과 탐색할 만한 세계를 만들고 싶다는 오랜 소망을 갖고 있다고 밝혔다.
'헬로 월드'가 전부였던 기획자, AI를 만나다
김기진 디자이너와 바이브 코딩의 첫 만남은 구글 AI 스튜디오와 안티그래비티(Antigravity)를 통해서였다. 그전까지 그의 코딩 경험은 "헬로 월드(Hello World!)를 출력해 본 게 전부", 사실상 전무한 수준이었다.
그가 만들어야 했던 것은 가로세로 10km 규모의 대형 오픈월드 RPG '프로젝트 EL'에 쓰일 월드맵 에디터였다. 넓은 지역에 필요한 글과 그림을 입력하고 원하는 정보를 쉽게 확인할 수 있어야 했으며, 접속자 모두가 실시간으로 편집한 결과를 빠르게 공유할 수 있어야 했다. 무엇보다 무거운 언리얼 엔진을 직접 켜지 않고도 필요한 정보를 얻어 개발 속도를 끌어올리는 것이 목적이었다.
이전에도 시도는 많았다. 기획자의 친구인 파워포인트는 작은 지역까지는 괜찮았지만 정보량이 늘수록 한계가 뚜렷했고, 결국 노션과 컨플루언스로 올리기 위한 중간 단계에 머물렀다. 원본을 수정할 때마다 이미지 단위로 다시 올려야 하는 점이 번거로웠다. 비지오(Visio)는 혼자 보는 용도가 아니어서 어려웠고, 온라인 포토샵은 거대한 맵을 다루기에 너무 느린 데다 팀원이 접근하려면 일일이 승인이 필요해 결국 쓰기 어려웠다.
이 과정에서 그는 AI에 눈을 떴다. 지메일과 구글 드라이브처럼 손쉽게 접근할 수 있는 구글 AI 스튜디오는 "대화하듯 명령을 내리는 것만으로 간단한 프로그램을 만들 수 있다"는 사실을 일깨워 준 결정적 계기였다. 다만 원하는 이미지를 직접 업로드해 쓸 수 없는, 프로토타이핑 위주의 한계가 있었다.
그 빈자리를 채운 것이 안티그래비티였다. 프로젝트 EL의 기획팀장이 쓴다는 소문을 듣고 설치해 봤다는 그는 "옵션이랄 게 없을 만큼 직관적이고 단순한 데다 무료여서 쓰기 편했다"고 전했다. 에이전트 기반의 통합 개발 환경으로, PC의 리소스를 AI로 활용해 개발할 수 있다는 점이 그에게는 혁신적이었다. 무엇보다 컴퓨터에 있는 이미지를 그대로 활용할 수 있었다. 그는 "2025년 12월이 AI가 어느 정도 효율적인 코딩을 할 수 있게 된 전환점이었다고 한다. 타이밍이 매우 좋았다"고 회고했다.
하루 만에 만든 기획 툴이 만든 '대박', 그러나...
월드맵 에디터를 만들기 위해 처음 입력한 프롬프트는 길었다. 강연에서는 두 파트로 나뉘었지만 실제로는 한 번에 진행됐다. 김기진 디자이너는 "누군가에게 장문의 문자 메시지를 보내는 기분이라 조금 긴장했다"면서도 "AI의 이해력과 처리 속도는 상상 이상이었다"고 했다.
10km 맵에 목업 지도 이미지를 올리고 사냥터·던전·마을 같은 핀을 추가하는 것이 기본 골자였다. 여기에 거리 측정 도구를 더했다. 마을에서 마을까지 몇 km가 적당한지, 탈것의 이동 속도로 A지점에서 B지점까지 얼마나 걸리는지를 직접 가늠해 "왜 이렇게 멀어" 혹은 "왜 이렇게 가까워" 같은 불만을 빠르게 확인하고 해결하기 위함이었다. 툴이지만 게임처럼 보이도록 기능들을 화면 하단에 정렬해 시야를 가리지 않게 한 것도 그의 의도였다.
그는 이 지점에서 '상상력'을 강조했다. "이런 동작을 하면 이런 결과가 올까. 맞을지 틀릴지 몰라도 일단 그 과정을 머릿속으로 그려볼 수 있어야 한다"는 것. 바이브 코딩의 강점도 여기에 있다고 봤다. "100% 맞지 않을 것 같아도 일단 해볼 수 있다. 틀리면 이전으로 돌아가면 되고, 비용은 불과 몇 분, 몇십 원에 불과하다"는 설명이다. 그는 AI와 인간의 가장 큰 차이도 상상력에서 찾았다. 살아온 경험이 화학작용을 일으켜 엉뚱한 결과물을 만들어내는 것, 그것을 아이디어이자 영감이라 부를 수 있다는 것이다.
툴을 팀에 공개하자마자 "대박이 터졌다"는 게 그의 표현이다. 인터넷에서 IP만 입력하면 누구나 들어가 즉시 편집할 수 있는 기획 툴이 생긴 셈이었고, 겉보기에도 꽤 빠릿빠릿하게 돌아갔다. "그럴듯한 지도 툴을 하루 만에 만들 수 있다고 아무도 생각하지 않던 때라 다들 놀랐다"고 그는 말했다. 단순한 속도가 아니라 기획팀이 가려워하던 부분을 정확히 긁어준 것이 호평의 이유였다고 그는 분석했다.
물론 처음부터 매끄럽게 돌아간 것은 아니다. 가볍게 생각했던 탓에 고해상도 맵 이미지는 애초에 고려 대상이 아니었는데, 막상 써 본 사용자들에게서 "화질이 떨어진다", "흐릿하다", "핀이 더 다양했으면 좋겠다"는 지적이 쏟아졌다.
가장 큰 문제는 동시 작업에서 터졌다. 분명 실시간 편집을 전제로 만들었는데도 다른 사람의 작업물이 제대로 반영되지 않았고, 추가한 핀과 길이 사라지는 일이 벌어졌다. 원인은 서버 구조에 있었다. AI가 만들어 준 서버는 5초마다 데이터베이스를 통째로 저장하는 방식이라, 누군가 저장하는 사이 다른 사람이 작업하면 먼저 저장한 내용이 덮어쓰여 버린 것이다.
그는 "서버 구조를 모르니 내 자리에서는 잘 저장되는데 왜 이런 문제가 생기는지 놀라웠다"고 했다. 결국 핀과 도로를 개별 데이터로 따로 저장해 합치는 방식으로 바꾸고, 복구를 위해 한 시간 주기로 데이터를 반복 저장하는 기능을 더해 해결했다.
흥미로운 건 AI의 태도였다. 그는 "AI가 단순히 문제를 해결해 줄 뿐 아니라 어떤 문제인지 친절하게 분석해 알려줘, 잘 모르는 사람도 추가 지식을 학습하는 계기가 됐다"고 말했다. 자동 폴링에 따른 동기화 문제처럼, 그가 발견한 현상을 보고 AI가 먼저 원인을 짚어 주는 일도 있었다. 처음 프롬프트에 없던 부분, 이를테면 편집 시 영역의 외곽선이 하이라이트돼야 한다는 점까지 AI가 알아서 챙겼다. 그는 "원하는 것이 명확하기만 하면 AI는 생각지 못한 것까지 잘 챙겨준다"고 강조했다.
이 경험에서 그가 길어 올린 결론이 바로 '반복(이터레이션)'이다. 문제를 발견하고, 상황을 검토하고, AI에게 수정을 요청하고, 제대로 됐는지 확인하는 과정을 괜찮아질 때까지 거듭하며 기능을 더해 나가는 것. 그는 "이는 바이브 코딩뿐 아니라 우리가 창조하는 모든 결과물에 적용되는 원리"라며 "익숙해질수록 시행착오가 줄고 한 번에 좋은 게 나올 뿐"이라고 말했다.
"강력한 도구를 쥐어도 무엇을 만들지 모른다"... 토큰보다 중요한 '기준점'
그렇다면 '어느 정도면 괜찮은 것'일까. 그는 이 질문을 그림 그리기에 빗댔다. 밑그림 구도에서 "이 정도면 됐다"며 넘어가는 사람이 있는가 하면, 구도가 그림의 80%라 여겨 끝없이 고치는 사람도 있다. 기준은 사람마다 다르다.
여기서 그는 통념을 정면으로 반박했다. 더 고성능의 AI, 더 많은 토큰과 에이전트(예를 들면 '클로드 맥스')를 쓰면 누구나 빠르게 좋은 결과를 낼 것 같지만, 실제로는 그렇지 않다는 것이다. "에이전트를 서른 개씩 돌려도 결과물은 천차만별"이며, "강력한 도구를 가지고도 무엇을 어떻게 만들어야 할지 모르는 사람이 생각보다 많다"고 그는 지적했다.
게임으로 치면 캐릭터의 단순한 점프 하나도 가속도, 중력의 영향, 체공 시간, 낙하 타이밍을 어떻게 잡느냐에 따라 플레이 감각이 크게 달라진다. 플레이 경험이 쌓이지 않으면 기준점조차 잡을 수 없다. 그는 "각자 경험으로 쌓아 올린 것을 자산으로 활용하되, 그 이상을 위해서는 끊임없이 기준점을 높여야 한다"며 "AI 기술이나 토큰, 모델보다 이 기준점이 훨씬 중요하고, 많은 사람이 놓치는 부분"이라고 말했다.
핀 기능의 진화 과정이 그 좋은 예다. 처음엔 마을, 사냥터, 보스 핀을 원하는 위치에 배치하고 지우는 것만으로 만족했다. 그러나 만들다 보니 점점 욕심이 생겼다. 요즘 유행하는 '원샷 프롬프트' 대신 하나씩 작업하고 결과물을 확인하는 방식을 택했기에, 사용자로서 계속 욕심이 붙었다는 것이다.
'작동만 하면 된다'에서 '불편하지만 않으면 된다'로, 다시 '더 예뻤으면, 더 직관적이었으면'으로 기준이 올라갔다. 우클릭으로 별도 창을 띄워 즉시 내용을 바꾸는 기능, 핀만 봐도 무슨 핀인지 알 수 있는 다양한 외관, 꾹 눌러 드래그하는 조작이 차례로 더해졌다.
그는 "사용자는 자신이 원하는 기능을 정확히 모른다. 편한지 불편한지만 안다. 그걸 캐치하는 능력이 바로 기준점"이라고 짚었다. 핀의 설명과 노션 기획서를 이중으로 관리하던 번거로움은 노션 API를 받아와 자동 갱신하는 방식으로, 마을 원화 같은 콘셉트 이미지를 더하는 식으로 발전을 거듭했다.
그가 정리한 필요조건은 세 가지다. 자신이 무엇을 만들고 어떤 이득을 줄지 아는 '확실한 목표', 세부는 몰라도 만들 형태를 그릴 수 있는 '명확한 기준', 그리고 '과도한 욕심'이다. 그는 "그냥 욕심도 아니고 과도한 욕심"이라며 "욕심은 곧 향상심"이라고 표현했다.
향상심은 토이 프로젝트를 핵심 기능으로 끌어올렸다. 산 내부의 3~4층 규모 복잡한 던전은 단일 지도로 표현하기 어려워, 층별 이미지를 올리고 WASD로 이동하며 Q,E 키로 층을 오가는 기능이 자연스럽게 도입됐다. FGT로 얻은 방대한 플레이 데이터(플레이어가 어디서 죽고, 동선은 어땠고, 어디서 아이템을 얻고 점프했는지 등)도 게임과 동일한 좌표를 지닌 이 툴 안으로 가져와 분석했다.
난관도 있었다. 미묘하게 형식이 다른 데이터를 다루는 일이 가장 어려웠지만, 그는 직접 게임을 해 봤고 데이터의 작동 방식을 알았기에 "이게 이렇게 돼야 하는데 안 되고 있다"며 AI와 핑퐁을 거듭했다. 결정적으로 500MB가 넘는 데이터는 크롬의 웹 상한선 때문에 읽지 못했는데, AI가 뒤늦게 원인을 알려주며 "웹 워커로 10MB씩 스트리밍하면 된다"는 해결책을 제시해 돌파했다.
그 욕심은 3D로까지 뻗었다. XY 좌표를 가져왔으니 Z축(높이) 데이터도 가져오는 게 인지상정이라는 것. 게임의 하이트 맵을 구체적으로 가져와 복셀처럼 3D로 표현하면서, 2D와 3D를 오가는 월드맵이 완성됐다. NPC가 정확히 어느 높이에 있는지, 마을이 골짜기 안 어디쯤 자리 잡았는지를 단축키 하나로 직관적으로 확인할 수 있게 된 것이다. 이 좌표 정보는 당시 연구 중이던 AI 기반 테스트 설계·배치 작업과도 연결돼 "예상치 못한 콜라보"로 이어졌다.
마지막 단계는 초해상도였다. 흐릿한 목업 맵에 답답해하던 기획자를 위해 16K(16,384픽셀)에 이르는 초고해상도 기능을 적용했다. 다만 방대한 이미지를 한 번에 보여주기엔 너무 무거워, 구글 맵처럼 여러 타일로 쪼개 지금 보고 있는 타일만 불러오는 방식으로 최적화했다. 그는 "오픈월드 맵을 공유하는 사이트들이 실제로 이렇게 작동하더라"며, 도메인 지식과 언리얼 엔진 경험이 있었기에 가능했던 작업이라고 덧붙였다.
끝내 시도하지 못한 목표도 있었다. 오픈월드의 방대한 데이터를 다루고 콘텐츠를 빠르게 채우는 일은 본래 예산·인력·시간과의 싸움인데, 기획이라는 핵심에만 집중하고 나머지를 자동화하는 것이 월드맵 에디터의 최종 목표였다. 프로젝트가 마무리되며 끝까지 이루지는 못했지만, 그는 "시도 자체가 큰 영감을 줬다"며 "사용자가 있고 그 니즈를 즉각 반영하며, 작동하는 무언가를 꾸준히 서비스하고 업그레이드하는 매력이 컸다"고 했다.
"기술은 더 이상 장벽이 아니다"… How보다 Why, 그리고 Try
그는 바이브 코딩을 안티그래비티나 클로드, 코덱스 같은 특정 기술이 아니라 '일종의 접근법'으로 규정했다. 많은 이들이 프롬프트 강화 에이전트 같은 도구를 갖춰야 한다며 겁을 내지만, 정작 그가 보여준 이 툴은 "이거 만들어줘, 저거 만들어줘" 식의 순수한 프롬프트만으로 만들어졌다는 것이다.
"가장 중요한 건 기술적 접근이 아니라 무엇을, 왜 만들어야 하는지다. 어떻게 만드는지는 AI 시대에 의미가 없다. 기술은 더 이상 장벽이 아니다"
그는 이 자리의 누군가가 프로그래머든 기획자든, 아티스트나 작가든, 아직 꿈을 찾지 못한 지망생이든 "각자의 경험을 통해서만 만들 수 있는 무언가가 있다"고 말했다. 게임 기획자이자 레벨 디자이너인 자신이 협업 가능한 월드맵을 만들어낸 것처럼 말이다.
그가 마지막으로 남긴 키워드는 'How, Why, 그리고 Try'였다. 가장 중요한 것은 '어떻게'가 아니라 '왜 그것을 만들어야 하는지'이며, 그중에서도 가장 중요한 것은 지금 바로 시도하는 '트라이(Try)'라는 것.
김기진 리드 디자이너는 "AI가 사람의 직업을 빼앗는다, 데이터를 훔친다는 이야기가 많다. 하지만 나는 AI를 가능성이라 생각한다. 인류가 쌓아 올린 지식이 여러분에게 새로운 힘이 될 것이다. 두려워하지 말고 당장 내일부터 시작하라. 그리고 여러분만의 멋진 형상을 구체화해 보시기 바란다"는 말로 강연을 마무리했다.
Frann@inven.co.kr 
