기존 비디오 게임은 사전 정의된 스크립트와 정적인 캐릭터 관계 모델로 인해 상호작용 과 몰입감에 한계가 있다. 최근 대규모 언어 모델(LLM)이 대안으로 떠올랐으나, 생성된 서 사와 게임 내부 데이터가 단절되는 문제가 여전히 존재한다. 이에 본 연구는 Unity 엔진, LLM, 게임 서버 플랫폼을 통합하여 캐릭터 데이터가 서사를 생성하고, 그 결과가 다시 데 이터베이스에 반영되는 '순환형 동적 스토리텔링 시스템'을 제안한다. 실험 결과, 캐릭터 성 향에 따른 차별화된 서사 생성 및 관계도의 실시간 DB 동기화를 확인하였다. 본 시스템은 기존 스크립트의 경직성을 극복하고 무한히 확장 가능한 개인화된 게임 경험을 제공한다.

Traditional video games suffer from limited interactions due to predefined scripts and static relationship models. While Large Language Models (LLMs) offer generative freedom, a disconnect remains between AI-generated narratives and internal game data. To address this, we propose a cyclical dynamic storytelling system integrating Unity, an LLM, and a game server. In this system, character attributes drive narrative generation, and the outcomes are continuously synchronized back to the game's database. Experiments confirmed that differentiated narratives were generated based on character alignments, with real-time updates to their affinity data. This approach overcomes the rigidity of traditional scripts, offering a highly personalized gaming experience.

ABSTRACT
요약
1. Introduction
2. Related Work
    2.1 서술 구조 및 스크립트 언어의 한계
    2.2 캐릭터 중심 서사로의 변환
    2.3 상용 샌드박스 게임의 상호작용 한계
3. System Design
    3.1 데이터 모델링
    3.2 데이터-서사 순환 모델
4. Implementation
    4.1 동적 프롬프트 엔지니어링 및 파싱
    4.2 시스템 안정성 확보
5. Experiments and Results
    5.1 실험 시나리오
    5.2 결과 분석
6. Conclusion
참고문헌

• 정우진(상명대학교 게임전공) | Woojin Jung
• 김석규(상명대학교 게임전공) | Seok-kyoo Kim Corresponding author