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'파밍'통합검색 결과 입니다. (2건)

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'TBH' 이어 '창세기전 키우기'까지…스팀 파고든 PC 방치형 게임 돌풍

방치형 RPG 장르가 PC 플랫폼에서 대세 장르로 자리 잡고 있다. 작업표시줄 게임으로 화제를 모은 'TBH: 태스크바 히어로'에 이어, 뉴노멀소프트가 선보인 '창세기전 키우기: 무한 파밍'이 동시 접속자 5만명을 돌파하며 흥행 기조를 이어가고 있다. 23일 게임업계에 따르면 지난 10일 스팀에 정식 출시된 '창세기전 키우기: 무한 파밍'은 출시 이후 일주일만에 동시 접속자 5만명을 경신하며 글로벌 이용자들의 호응을 얻고 있다. 이번 흥행은 전체 화면를 이용하는 기존 PC 게임과 달리, 모니터 한 켠에 작게 띄워두고 즐길 수 있는 '사이드 게임' 형태의 편의성이 주효했다는 평가다. 여기에 게임 내에서 획득한 아이템을 스팀 커뮤니티 마켓에서 직접 거래할 수 있도록 지원하며 파밍 동기를 극대화한 점도 핵심 유인책으로 꼽힌다. 창세기전 키우기: 무한 파밍은 '창세기전'이라는 고전 정통 IP의 무게감을 덜어내고 캐주얼한 성장 구조를 갖춘 방치형 파밍 RPG다. 개발사 뉴노멀소프트는 이번 작품의 기획 의도에 대해 "이용자가 부담 없이 오랫동안 플레이를 이어갈 수 있는 환경을 만드는 것이 최우선이었다"며 "바탕화면 한쪽의 작은 창에서 게임이 자연스럽게 구동되고, 배경 없이 캐릭터 중심으로 구성해 다른 작업을 하는 동안에도 방해가 되지 않도록 설계했다"고 밝혔다. 스팀 장터 연동과 백그라운드 구동 환경이 맞물리면서 매크로나 작업장 등 비정상 플레이에 대한 우려도 제기된다. 이에 대해 개발사 측은 서버 기반 검증 체계를 통해 어뷰징을 원천 차단하고 있다고 설명했다. 회사 측은 "창세기전 키우기: 무한 파밍은 서버 기반으로 운영되며, 주요 연산과 보상 지급 과정 역시 서버에서 검증하도록 구성돼 있다"며 "자동 전투가 기본 구조인 만큼 일반적인 매크로 프로그램으로 추가 이점을 얻을 여지는 크지 않다"고 부연했다. 아울러 "커뮤니티 마켓이 연동된 게임인 만큼 비정상 아이템 유입 시 정상 이용자가 쌓아온 플레이 가치에 악영향을 줄 수 있다"며 "작업장 의심 계정은 여러 데이터를 종합 검증해 단호히 조치하되, 정상 이용자가 잘못 제재되는 일이 없도록 모니터링을 지속하고 있다"고 덧붙였다. 일부 이용자 커뮤니티에서 불거진 환불 처리 후 계정 이용 제한 논란에 대해서도 공식 입장을 내놨다. 무료 게임의 특성을 악용한 어뷰징 방지 차원이라는 설명이다. 뉴노멀소프트는 "무료 게임 특성상 인게임 상품을 환불하더라도 게임 자체의 접근 권한은 유지되는 구조이기에, 환불 발생 시 관련 상품과 재화 이용 내역을 확인하는 절차를 두고 있다"며 "환불을 제한하기보다 비정상적인 악용으로 타 이용자의 게임 환경과 아이템 가치가 훼손되는 것을 방지하기 위한 조치"라고 밝혔다. 그러면서 "정상적인 사유로 환불한 이용자가 문의를 접수할 경우 이용 기록을 재확인해 신속히 제한을 해제하고 있다"고 해명했다. 진입 장벽 논란이 일었던 '전투력 순위 기반 채팅 제한' 시스템은 점진적으로 완화할 방침이다. 현재 인게임 채팅은 전투력 상위 1만명 이내 이용자만 작성할 수 있어 소통 제약에 대한 피드백이 이어진 바 있다. 이에 대해 개발사 측은 "초기 스팸 메시지와 도배, 광고를 최소화하기 위해 실제 게임을 일정 수준 플레이한 계정을 구분하고자 전투력 순위를 도입했다"며 "초기 1000위에서 시작해 3000위, 현재는 1만위까지 이용 범위를 단계적으로 확대해 왔다"고 설명했다. 이어 "이용자 규모가 커진 만큼 순위 기준만으로 구분하는 데 한계가 있음을 인지하고 있다"며 "보다 많은 정상 이용자들이 원활히 소통할 수 있도록 기준을 지속적으로 완화하고 보완해 나갈 계획이며, 최근 추가된 자동 번역 기능과 함께 채팅 환경을 계속해서 개선할 것"이라고 밝혔다.

2026.09.23 11:11진성우 기자

금융보안원, AI 기반 이상금융거래탐지 기술 연구 발표

금융보안원은 최근 싱가포르에서 열린 국제표현학습학회(ICLR·International Conference on Learning Representations)에서 이상금융거래탐지시스템(FDS)에 활용할 수 있는 합성 데이터 생성 모델과 탐지 모델 성능 비교·분석 연구 결과를 발표했다고 29일 밝혔다. 박대영 금융보안원 AI혁신실 책임과 황송이 책임은 금융 분야 FDS에 활용할 수 있는 AI 모델 10개를 살펴봤다. 학습 정보 부족 문제를 풀 수 있는 합성 데이터 생성 모델 5개와 이상 금융 거래를 식별할 수 있는 탐지 모델 5개다. 이들은 개별 금융사가 가진 금융 거래 정보만으로는 특정 상황이나 항목 정보가 충분히 확보되지 않고 금융 거래 규칙을 찾기 어려워 FDS 성능을 크게 개선하기 어렵다고 봤다. 학습 정보로 쓰이는 금융 거래 정보에 로밍·위험국가·폰뱅킹 여부 등이 '없음'으로 표기되는 항목이 많아서다. 금융보안원은 연구 결과를 바탕으로 연합 학습 기술을 이용해 기관끼리 학습 정보를 공유하지 않고도 여러 기관이 공동 활용할 수 있는 고성능 인공지능(AI) 모델을 개발하고 있다. 5개 은행과 공동으로 FDS에 활용할 수 있는 AI 모델을 개발 중이다. 카드업권과도 연합 학습으로 FDS 수준을 높이려 논의하고 있다.

2025.04.29 16:40유혜진 기자

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