Gearbox 및 MMOS, AWS를 사용하여 과학 연구에 도움이 되는 미니게임 제작

보통 게임 플레이어들은 여가 시간을 즐기고, 친구들과 소통하며, 현실에서 벗어나기 위해 비디오 게임에 몰두합니다. 하지만 인기 있는 보더랜드 3의 플레이어들은 이제 공익을 위해 게임을 즐길 수 있습니다. 플레이어가 게임에서 재미로 즐기는 것들이 과학자들의 중요한 실제 인체 연구를 지원하기 때문입니다.

플레이어들은 게임 내 게임인 보더랜드 과학에서 인체 장내 미생물군집을 매핑하는 데 도움을 줄 수 있습니다. 이 게임은 게임 개발사 Gearbox Software(Gearbox)와 Massively Multiplayer Online Science(MMOS)가 McGill University 및 UC San Diego School of Medicine의 Microsetta Initiative(TMI)의 연구원 및 과학자가 협력하여 개발된 국제 파트너십의 결과물입니다. TMI는 세계 최대 규모의 오픈 액세스 인체 장내 미생물군집 참조 데이터베이스로, 약 2만 명의 참가자로부터 얻은 2만 5천 개 이상 샘플의 DNA 염기서열을 분석한 결과를 보유하고 있습니다. McGill University는 퍼즐과 솔루션을 통해 이러한 데이터의 분석을 향상하기 위해 생물정보학을 개발했습니다. TMI는 이 기술을 적용하여 분석이 완료되면 그 결과를 생물의학 연구에 활용할 수 있습니다. 하지만 McGill University는 방대한 데이터의 정리와 관련한 도움이 필요했습니다. 시민 과학 활동을 비디오 게임에 도입하는 데 주력한 McGill University와 MMOS는 인간과 컴퓨터의 강점을 결합하여 과학 연구를 발전시킬 수 있는 게임 제작이라는 특별한 기회를 발견했습니다.

MMOS의 CEO이자 cofounder인 Attila Szantner는 "인간은 놀랍도록 발달된 패턴 인식 능력을 가지고 있습니다."라며 "시민 과학은 이러한 능력을 컴퓨터 및 기계 학습(ML)의 초고속 계산 능력과 결합하여 기존에 연산 비용이 많이 소요되는 문제를 해결하는 것을 목표로 합니다. 이러한 결합은 과학 연구에 귀중한 데이터를 생성하고, 기존의 커뮤니케이션 도구로는 접근하기 어려운 지역사회에 과학적 지원을 제공할 수 있는 특별한 기회를 창출합니다. 시민 과학에는 대규모의 참여자가 필요하고 프로젝트 자체가 까다로운 실시간 게임 환경을 바탕으로 하기 때문에 클라우드 컴퓨팅 리소스를 기반으로 한 서비스가 가장 적합했습니다."라고 말합니다.

MMOS는 비디오 게임을 구현하기 위해 보더랜드 시리즈로 수천만 명의 팔로워를 확보한 유명 게임 개발사인 Gearbox와 협력했습니다. Gearbox와 MMOS는 Amazon Web Services(AWS)의 다양한 서비스를 활용하여 플레이어의 스킬을 크라우드소싱해서 인체 장내 미생물군집을 매핑하고 염기서열 정렬 개선을 목표로 ML 알고리즘 훈련에 사용할 데이터를 수집하는 보더랜드 과학을 선보였습니다.

시민 과학, 즉 일반 시민의 과학 연구 참여는 완전히 새로운 개념은 아니지만 인터넷의 대중화와 함께 그 활용도가 대폭 높아졌습니다. MMOS는 시민 과학과 비디오 게임의 결합의 힘을 활용하고 이를 뒷받침하는 기술 솔루션을 개발하기 위해 설립되었습니다. Szantner는 "5년 전 우리는 과학적 세부 작업을 AAA급 비디오 게임에 통합하여 시각적 요소와 조화를 이루고, 내러티브와 통합하며, 보상 시스템과 연결하여 매끄러운 경험을 제공하자는 이러한 아이디어를 떠올렸습니다."라며 "게임은 게임 내 퀘스트 완료라는 동기가 있는 대규모 플레이어 커뮤니티가 있다는 점에서 독특합니다. 우리는 게임에서 보내는 수천만 년의 시간 중 일부를 현실의 문제 해결을 위해 활용하자는 제안을 했습니다. 이러한 마법을 실현하기 위해서는 게임 업계의 파트너가 필요했습니다. 장내 미생물군집 프로젝트의 사례에서는 Gearbox의 천재적인 게임 디자이너들이 McGill University의 도움을 받아 과학적 문제를 플레이어 커뮤니티를 위한 매력적인 미니 게임 경험으로 탈바꿈시켰습니다."라고 말합니다.

Gearbox는 게임 개발사로서 거듭해서 상업적 성공을 거두며 흥행 기록을 세웠습니다. 2019년 9월에 출시된 보더랜드 3는 1천만 장 이상 판매되었으며 2019년 베스트셀러 게임 5위 안에 들었습니다. Gearbox Studio Quebec의 co–studio head이자 전략 경영학 박사 학위를 보유한 Sébastien Caisse는 McGill University가 참여하는 시민 과학 이니셔티브에 대한 소식을 접했을 때 쉽게 결정을 내릴 수 있었습니다. "그 아이디어는 저에게 영감을 주었습니다. 저는 과학을 사랑하며 과학적 소양과 사람들의 참여에 많은 관심을 가지고 있거든요."라고 Caisse는 말합니다.

Gearbox와 MMOS는 AWS를 사용해 보더랜드 3의 미니 게임 데이터를 처리하여 플레이어가 단독 컴퓨터 프로그램보다 더 정확하게 TMI의 거대한 데이터베이스에 있는 데이터를 매핑할 수 있도록 했습니다. Szantner는 "예상되는 플레이어 활동과 처리해야 할 데이터의 양은 대규모지만 우리 팀은 소규모인 점을 고려할 때 시민 과학을 클라우드 컴퓨팅에서 실행하는 것 외에는 다른 선택의 여지가 없었습니다."라고 말합니다.

Gearbox 스택은 이미 AWS에 완벽하게 구축되어 있었기 때문에 이 새로운 작업으로 원활하게 전환할 수 있었습니다. Gearbox의 lead server programmer Jonathan Moreau는 "처음 프로젝트를 시작하자는 요청을 받았을 때, 서버 관점에서 볼 때 AWS가 제공하는 경험과 서비스 품질을 계속 사용하는 것은 당연한 일이었습니다."라고 설명합니다. Szantner는 나노 기업인 MMOS도 AWS를 활용하기 때문에 대형 게임 개발사와의 협력을 통해 수백만 명의 플레이어에게 서비스를 제공할 수 있었다고 덧붙였습니다. "AWS가 제공하는 글로벌 클라우드 컴퓨팅 플랫폼을 활용함으로써 우리는 게임 스튜디오가 플레이어에게 제공하는 것과 동일한 수준의 서비스를 제공할 수 있습니다. AWS를 사용하면 높은 수준의 가용성, 신뢰성, 확장성을 제공할 수 있습니다. 이것이 바로 클라우드 컴퓨팅 기술 역량이 비즈니스 가치로 전환되는 방식이죠."

궁극적으로 다양한 AWS 서비스에 대한 친숙함 덕분에 Gearbox와 MMOS 간의 협업이 훨씬 더 원활하게 이루어졌습니다. Moreau는 "AWS를 사용하고 있기 때문에 Gearbox는 기대할 수 있는 서비스 수준을 잘 알고 있습니다. AWS는 우리가 서로 상호 작용하는 방식을 바꿔놓았습니다."라고 말합니다. AWS에 대한 이러한 공동 투자는 프로젝트의 서로 다른 부분을 연결하는 데 도움이 되었습니다. 그는 "이는 신뢰의 구현입니다."라며, "이와 같은 프로젝트에 관련된 모든 이해관계자 간에 이러한 다리를 구축하는 데 있어 신뢰는 핵심적인 문제입니다. 그리고 AWS는 이 프로젝트의 핵심이었습니다."라고 말합니다.

Gearbox는 규모와 상관없이 10밀리초 미만의 성능을 제공하는 키 값 데이터베이스 및 문서 데이터베이스인 Amazon DynamoDB 등 이미 새로운 기능을 플랫폼에 푸시할 수 있는 파이프라인을 AWS에 갖추고 있었습니다. 또한 Gearbox는 웹 애플리케이션과 서비스를 간편하게 배포하고 규모를 조정할 수 있는 서비스인 AWS Elastic Beanstalk와 함께 자동 규모 조정 및 관리를 위한 Amazon Elastic Container Registry(Amazon ECR)도 사용하고 있습니다. 오픈 소스 로드 테스트 도구인 Locust는 AWS Elastic Beanstalk에서 작동하여 분산 로드 생성 및 테스트를 지원하므로 Gearbox는 이를 활용하여 실제 시나리오를 시뮬레이션하는 테스트를 생성할 수 있습니다. 또한 MMOS는 클라우드에서 관계형 데이터베이스를 편리하게 설정 및 운영하고 규모를 조정할 수 있는 Amazon Relational Database Service(RDS)와 클라우드용으로 구축된 MySQL 및 PostgreSQL 호환 관계형 데이터베이스인 Amazon Aurora도 사용합니다. Szantner는 "AWS를 사용하기 시작하면 욕심이 생깁니다. 그래서 모든 서비스를 탐색하기 시작하게 되고 각 조각들은 제자리에 맞아 떨어지게 됩니다."라고 말합니다.

연구원, 과학자, 프로그래머가 보이지 않는 곳에서 작업을 수행하는 동안, 보더랜드 3 플레이어는 이러한 모든 것을 실현합니다. 플레이어는 보더랜드 3 내의 아케이드 머신을 통해 보더랜드 과학 미니 게임에 접속합니다. 이 미니 게임은 구식 픽셀 아케이드 게임을 연상시키는데, 각 장내 미생물의 DNA가 4가지 모양과 색상의 벽돌로 코드화되어 있습니다. 플레이어는 이러한 색상이 있는 모양을 연결하여 과학자들이 각 미생물 간의 유사성을 추정하는 데 도움을 줍니다. 퍼즐을 풀기 위해 색상 블록 문자열을 연결(또는 다시 연결)할 때마다 다른 미생물이 매핑됩니다. 퍼즐을 풀면 플레이어는 게임 내 재화를 획득하여 메인 보더랜드 3 게임에서 사용할 수 있습니다. 획득하는 재화에 매력을 느끼는 일부 플레이어도 있지만, 모든 플레이어는 자신이 더 큰 공공의 이익에 기여하고 있다는 것을 알고 있습니다. Caisse는 "일부 게이머는 과학적 노력에 기여하는 것 자체로 성취감을 느끼고 더 많은 게임을 플레이하게 됩니다. 정말 감사한 플레이어들이죠."라고 말합니다.

이 게임은 출시 당시 초당 평균 600건의 요청을 기록할 정도로 많은 양의 정보를 USC East 인프라, 아일랜드의 MMOS 인프라, AWS 데이터 센터 사이에서 지속적으로 전송하기 때문에 빠르고 효율적인 데이터 이동이 필요했습니다. 이를 제공한 것이 AWS 시스템이었습니다. Moreau는 "AWS 덕분에 짧은 지연 시간을 달성할 수 있었습니다. 서비스 신뢰성과 데이터 센터 간 전송 속도 또는 지연 시간이 실제로 매우 우수하다는 것을 알 수 있었죠."라고 말합니다. 총 애플리케이션 프로그래밍 인터페이스(API) 응답 시간은 15~50ms 사이입니다. AWS는 또한 보더랜드 과학이 큰 차질 없이 출시될 수 있도록 탄력성을 제공했습니다. Szantner는 "새로운 디지털 온라인 서비스를 출시하면 첫날에는 정신이 없다"며 "아무런 문제 없이 인프라를 10배로 확장할 수 있는 AWS의 탄력성은 출시를 준비하는 데 큰 도움이 되었습니다."라고 말합니다.

출시 다음 날, 보더랜드 과학은 이미 수십만 명의 플레이어가 참여한 이전 시민 과학 이니셔티브가 10년 동안 수집한 데이터의 양보다 5~6배 더 많은 데이터를 수집했습니다. McGill University의 associate professor of computer science, Jérôme Waldispühl은 "이러한 숫자의 이동은 경험한 적이 없다"며 "시민 과학 분야에서 이렇게 빠르게 숫자가 움직이고 참여도가 높아지는 것을 목격한 사람도 없을 것입니다. 꿈만 같았어요."라고 말합니다. 보더랜드 과학은 벌써 100만 명이 넘는 활성 사용자를 기록했으며, 현재까지 이들이 완료한 연구는 500년의 분량에 해당합니다.

Gearbox와 MMOS는 AWS 서비스를 사용하여 인체에 있는 수조 개의 미생물을 성공적으로 매핑하는 비디오 미니 게임 형태의 휴먼 컴퓨팅 시스템을 구축할 수 있었습니다. TMI는 게임에서 얻은 결과를 활용하여 생물의학 연구를 발전시킬 수 있습니다. AWS는 게임이 중단 없이 출시될 수 있도록 필요한 탄력성을 제공하고 Gearbox와 MMOS 사이의 가교 역할을 하여 게임과 시민 과학의 결합을 통해 실제 결과를 달성하는 연구자와 플레이어 간의 독특한 파트너십을 촉진했습니다. Szantner는 "저는 비디오 게임이 오늘날 가장 복잡한 형태의 예술이자 가장 매력적인 엔터테인먼트 형태라고 생각합니다."라며 "지난 몇 년 동안 우리가 배운 것은 이 놀라운 자원을 실생활의 다양한 문제를 해결하는 데 어떻게 활용할 수 있는지 이해하는 것이 우리 사회에 필수적이라는 것입니다."라고 말합니다.