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[잡담] 젬 깎는 AI 젬미나이 기술적 설명

킹암살
조회: 209
추천: 2
2026-02-19 18:46:04

안녕하세요.
해당 글은 젬 깎기 AI ‘젬미나이’에 대한 기술적인 보충 설명 글입니다.

젬미나이 : https://www.inven.co.kr/board/lostark/4821/109447


이전에 작성했던 글에서 구체적인 수치 없이 설명만 드린 부분이 마음에 걸려, 추가적으로 정리하게 되었습니다.
따라서 관심 있으신 분들만 읽어주셔도 괜찮습니다.




■ 젬미나이를 만든 이유

많은 분들이 “어차피 젬 가공은 운인데 AI가 의미가 있나?” 라는 의문을 가지셨을 거라고 생각합니다. 맞습니다.

젬 가공 자체는 결국 운의 영역이고, AI가 결과를 보장하거나 항상 더 좋은 결과를 만든다고 말할 수는 없습니다.

다만 단순히 랜덤을 반복하는 것과 진행 / 중단 / 리롤 시점을 다르게 선택하는 것은 장기적인 기대값에서 차이가 


발생할 수 있다고 판단했고, 이 부분을 기준으로 AI를 설계했습니다.




■ 젬미나이의 목표 설계

젬미나이에게 부여한 목표는 크게 3가지였습니다.

  1. 의지력 + 질서/혼돈 포인트를 우선적으로 확보

  2. 총 포인트를 높여 유물/고대 젬 확률 증가

  3. 직업군에 맞는 옵션을 최대한 선택




■ 실험 방식

젬미나이와 기존 시뮬레이터(https://ohg0219.github.io/lostark_auction/pages/gem-simulator/)를 비교군으로 두고

  • 영웅 젬 / 희귀 젬

  • 각각 10만 회 가공

을 진행하여 다음 지표를 비교했습니다.

  • 발사대 도달

  • 고대 젬 달성

  • 역할에 맞는 옵션 확률




■ 결과

모든 지표에서 시뮬레이터 대비 젬미나이가 우세했습니다.
특히 고대 젬의 경우 최대 약 2배까지 차이가 나는 구간도 있었습니다.

다만 평균 수치만 보면 차이는 약 1~2% 수준으로 작게 보입니다.
이는 모든 젬 결과를 평균화했기 때문이며, 실제 분포를 보면 차이가 더 명확합니다.



  • 의지력 + 포인트 분포 → 높은 구간에서 젬미나이 우세

  • 총합 포인트 → 점수가 높아질수록 격차 증가

  • 직업군 옵션 → 동일하게 우세


즉, 학습 목표 방향으로는 정상적으로 동작하고 있다고 판단했습니다.


젬미나이는 운을 없애는 도구가 아닙니다. 헷갈리는 선택 상황에서 조금이라도 기대값이 높은 선택을 돕고싶었습니다.



■ 성공 확률 표시 방식

현재 젬 상태를 기준으로 젬미나이가 256회 시뮬레이션을 수행한 뒤 그 결과를 확률로 표시합니다.

그래서 1/4 상황인데 정확히 25%가 아니라 근사값으로 표시되는 경우가 있습니다.

시행 횟수를 늘리면 정확도는 올라가지만 연산량 문제로 256회로 제한했습니다… (컴퓨터가 버티질 못합니다 ㅠ)




■ 가공 중단이 발생하는 경우

대표적으로 두 가지입니다.

① 256번의 시뮬레이션 동안 목표 결과가 한 번도 나오지 않았을 때
→ 닥터 스트레인지도 14000605번 시뮬레이션 해보고 정답을 찾는데 저는 감히 현실적인 연산 한계 때문에 해당 경우 가공 중단을 선택하도록 했습니다.

② 화면 인식 실패
→ 잘못된 값이 전달되면서 중단이 발생합니다.
이 부분은 명백히 제 설계 미흡입니다.



■ 화면 인식(OCR)

현재 버그 제보의 약 95%가 이 문제입니다.

개발 환경에서는 정상 동작했지만,

  • 해상도 차이

  • 전체화면 여부

  • 밝기 설정

등에 따라 인식률이 크게 달라졌습니다.

현재 방식은:

  1. ‘젬미나이’ 버튼 클릭

  2. 화면 캡쳐 후 필요한 영역만 서버 전송

  3. OCR로 옵션/횟수/리롤 상태 분석

인데, OCR 특성상 글자를 100% 정확히 읽어야 합니다.

특히

  • 회색 리롤 버튼

  • 괄호 포함 숫자

  • 해상도별 이미지 범위 차이

에서 오류가 많이 발생했습니다.

편의성을 목표로 자동화를 선택했지만,
현실적인 한계로 인해 현재는 수동 설정 기능을 추가해 둔 상태입니다.


부족한 점이 많지만, 피드백 주신 덕분에 계속 개선 방향을 찾고 있습니다.

읽어주셔서 감사합니다.

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