잠재성의 표기

핵심 개념

잠재성의 표기는 “실제로 일어난 것”이 아닌 “일어날 수 있는 것”을 문서화하는 방법론이다. 이는 확정된 결과(deterministic outcome)가 아닌 가능성의 공간(possibility space)을 표현하는 것으로, 특히 상호작용적이고 창발적인(emergent) 경험을 설계할 때 핵심적인 난제다.

전통적인 문서화는 “A를 하면 B가 일어난다”는 선형적 인과관계를 기록하지만, 잠재성 표기는 “A를 하면 B, C, D 중 하나가 맥락에 따라 일어날 수 있다”는 조건부 가능성을 표현해야 한다. 이는 단순한 분기(branching)를 넘어서, 시스템의 affordance와 창발적 행동의 가능성을 포착하는 것이다.

구조 및 접근법

1. 행동 트리 (게임 AI)

핵심 구조: Behavior Trees(BT)는 계층적 트리 구조로 AI의 잠재적 행동을 표기한다. 각 노드는 “조건”과 “행동”을 나타내며, 실행 시점에 트리를 순회하면서 현재 상황에 맞는 행동을 선택한다.

주요 노드 타입:

Composite Nodes: Sequence(순차 실행), Selector(우선순위 선택), Parallel(병렬 실행)
Decorator Nodes: 조건부 실행, 반복, 타이머 등
Leaf Nodes: 실제 행동(Action) 또는 조건 체크(Condition)

표기 방식:


Selector (적 대응)
├─ Sequence (공격 가능?)
│  ├─ Condition: 적이 사거리 내?
│  ├─ Condition: 탄약 있음?
│  └─ Action: 공격
├─ Sequence (엄폐 필요?)
│  ├─ Condition: 체력 < 30%?
│  └─ Action: 엄폐물로 이동
└─ Action: 순찰

이 표기는 “AI가 무엇을 할 것인가”가 아닌 “AI가 무엇을 할 수 있는가”를 보여준다. 실제 행동은 런타임의 조건에 따라 결정된다.

장점:

모듈성: 서브트리를 재사용 가능
가독성: 계층 구조가 의사결정 로직을 명확히 표현
확장성: 새로운 행동 추가가 용이

한계:

복잡한 상태 의존성 표현 어려움
우선순위가 고정되어 있어 동적 가중치 부여 불가
“왜 이 행동을 선택했는가”의 설명력 부족

출처:

Colledanchise, M., & Ögren, P. (2018). Behavior Trees in Robotics and AI: An Introduction. arXiv:1709.00084
Iovino, M., et al. (2020). “A Survey of Behavior Trees in Robotics and AI”. arXiv:2005.05842
https://github.com/BehaviorTree/BehaviorTree.CPP

2. LARP 가능성 공간 표기

핵심 구조: Nordic LARP 디자인에서는 “가능성 공간(possibility space)“을 문서화하기 위해 여러 계층의 문서를 사용한다. 이는 “플레이어가 무엇을 해야 하는가”가 아닌 “플레이어가 무엇을 할 수 있는가”를 정의한다.

문서 계층 (Josefin Westborg, 2022):

Design Document: 디자이너의 의도와 가능성 공간의 경계
Facilitator Guide: 진행자가 어떻게 가능성을 열어줄 것인가
Player Materials: 플레이어에게 제공되는 초기 조건과 제약
Character Sheets: 개별 캐릭터의 잠재적 관계와 목표
Workshop Materials: 플레이 전 가능성 탐색 방법

표기 예시 (Pattern Language for Larp Design):


Pattern: "Secrets and Powers"
Context: 플레이어들이 서로의 숨겨진 정보를 가지고 있을 때
Problem: 정보 공개의 타이밍과 방법이 미리 정해지지 않음
Solution:
  - 각 캐릭터에게 "공개 가능한 비밀" 목록 제공
  - 비밀 공개의 조건(트리거)을 제시하되 강제하지 않음
  - 비밀이 공개되었을 때의 잠재적 영향 명시
Forces:
  - 너무 일찍 공개하면 긴장감 상실
  - 너무 늦게 공개하면 스토리 전개 불가
  - 플레이어의 자율성 vs. 내러티브 구조

장점:

플레이어 에이전시(agency) 존중
창발적 스토리 가능
맥락 의존적 의미 생성

한계:

예측 불가능성으로 인한 디자인 리스크
진행자의 높은 숙련도 요구
사후 재현(reproduction) 어려움

출처:

Westborg, J. (2022). “Documentation of Larp Design”. Nordic Larp. https://nordiclarp.org/2022/07/06/documentation-of-larp-design/
Pattern Language for Larp Design. https://larppatterns.org/
Koljonen, J., et al. (2019). Larp Design: Creating Role-Play Experiences

3. 장편 즉흥극 구조

핵심 구조: 장편 즉흥극(Long-form Improv)은 사전 대본 없이 30분 이상의 공연을 만들어낸다. 이를 위해 “구조(form)“를 사용하는데, 이는 “무엇을 연기할 것인가”가 아닌 “어떻게 장면들이 연결될 수 있는가”를 정의한다.

대표적 구조: The Harold


Opening (8분)
  - 관객 제안(suggestion) 받기
  - 그룹 게임/연상 놀이로 테마 탐색

Beat 1 (각 3분)
  - Scene A: 테마의 한 측면
  - Scene B: 다른 측면
  - Scene C: 또 다른 측면
  - Group Game: 테마 변주

Beat 2 (각 3분)
  - Scene A2: Scene A의 캐릭터/상황 발전
  - Scene B2: Scene B의 캐릭터/상황 발전
  - Scene C2: Scene C의 캐릭터/상황 발전
  - Group Game: 테마 심화

Beat 3 (각 3분)
  - Scenes A3, B3, C3가 수렴(converge)
  - 캐릭터들이 교차하거나 테마가 통합됨

표기의 특징:

시간 배분: 각 섹션의 대략적 길이 명시
관계성: 장면 간 연결 가능성 제시 (A→A2→A3)
열린 결말: “수렴한다”는 방향성만 제시, 구체적 내용은 미정

다른 구조들:

Pretty Flower: 메인 장면 + 다수의 컷어웨이(cut-away)
La Ronde: 순환 구조, 각 장면이 다음 장면의 캐릭터 하나를 공유
Monoscene: 단일 장면이 30분간 지속, 시간 점프 가능

장점:

완전한 자유와 구조의 균형
관객 참여로 매 공연이 고유함
실패해도 다음 장면으로 복구 가능

한계:

높은 숙련도 요구 (수년간의 훈련 필요)
품질의 큰 편차
문서만으로는 학습 불가능 (실습 필수)

출처:

McGinley, J. (2024). Going Long: The Art of Long-Form Improvisation
Besser, M., et al. (2013). Upright Citizens Brigade Comedy Improvisation Manual
Halpern, C., Close, D., & Johnson, K. (1994). Truth in Comedy: The Manual of Improvisation

4. 오픈월드 환경 내러티브

핵심 구조: 오픈월드 게임의 환경 내러티브는 “플레이어가 이 순서로 이것을 경험한다”가 아닌 “이 공간에 이런 이야기의 흔적이 있다”를 설계한다. 플레이어는 자신의 경로로 이야기를 재구성한다.

표기 방식: Environmental Storytelling Layers


Location: 버려진 연구소 3층

Layer 1: Visual Props (즉시 인지 가능)
  - 뒤집어진 책상과 의자
  - 벽의 긁힌 자국
  - 깨진 유리창

Layer 2: Readable Objects (상호작용 필요)
  - 연구 일지 (날짜: 사고 3일 전)
  - 경고 메모 (날짜: 사고 당일)
  - 대피 지시서 (날짜: 사고 직후)

Layer 3: Systemic Clues (게임 시스템과 연동)
  - 방사능 수치 높음 → 가이거 카운터 반응
  - 특정 화학물질 흔적 → 분석 장비로 확인 가능
  - 보안 로그 → 해킹 스킬로 접근 가능

Potential Narratives:
  - 순서 A: Props → Logs → System = "사고가 일어났구나"
  - 순서 B: System → Props → Logs = "왜 이렇게 됐지?"
  - 순서 C: Logs만 읽음 = "공식 기록만 신뢰"
  - 순서 D: 그냥 지나침 = "이야기 경험 안 함"

Emergent Gameplay Documentation: 오픈월드 게임은 시스템 간 상호작용으로 예상치 못한 플레이가 발생한다. 이를 문서화하는 방법:


System: 물리 엔진 + AI + 날씨
Affordances:
  - 비 오는 날 적이 시야 감소
  - 물웅덩이에서 전기 공격 범위 확대
  - 번개가 금속 물체에 낙뢰

Documented Possibilities:
  ✓ 플레이어가 금속 무기를 물에 던져 적 감전
  ✓ 비 오는 날 은신 플레이 유리

Emergent (문서화 안 됨, 플레이어 발견):
  ✗ 금속 방패를 들고 높은 곳에 서서 번개 유도
  ✗ 적 AI가 비 피하려고 건물 안으로 유인 가능

장점:

플레이어 주도적 내러티브
재플레이 가치 높음
발견의 즐거움

한계:

많은 플레이어가 내러티브를 놓칠 수 있음
제작 비용 대비 경험률 낮음
의도한 이야기 전달 보장 불가

출처:

Smith, H., & Worch, M. (2010). “What Happened Here? Environmental Storytelling”. GDC 2010
Fauzan, H. N. (2023). “Emergent Gameplay and the Affordance of Features in Open-World Video Game Environments”. DiVA Portal
Soler-Adillon, J. (2019). “The Open, the Closed and the Emergent: Theorizing Emergence for Videogame Studies”. Game Studies, 19(2)

비교 분석

접근법	표기 단위	실행 시점 결정	재현 가능성	주요 사용처
Behavior Trees	노드(조건+행동)	런타임 조건 평가	높음 (같은 조건 = 같은 결과)	게임 AI, 로보틱스
LARP Possibility Space	패턴, 제약, 트리거	플레이어 선택	낮음 (사회적 맥락 의존)	라이브 롤플레이
Improv Structures	시간 블록, 관계 규칙	즉흥 연기자 판단	중간 (구조는 같지만 내용 다름)	공연 예술
Environmental Narrative	공간 레이어, 시스템 affordance	플레이어 탐색 경로	중간 (같은 공간, 다른 해석)	오픈월드 게임

핵심 통찰

공통 원칙:

제약으로서의 구조: 모든 접근법은 “무엇을 할 수 있는가”의 경계를 정의
맥락 의존성: 실제 결과는 실행 시점의 상태/선택에 따라 결정
계층적 표기: 추상적 규칙 → 구체적 가능성으로 세분화
복구 메커니즘: 예상 밖 상황에 대한 대응 방법 포함

설계 시 고려사항:

가능성 공간의 크기: 너무 넓으면 혼란, 너무 좁으면 제약적
가이드레일: 완전한 자유보다 “창의적 제약” 제공
피드백 루프: 선택의 결과를 어떻게 플레이어/시스템에 전달할 것인가
문서화 vs. 경험: 문서로 표현 가능한 것과 실제 경험의 간극

한계 및 미해결 과제

표기의 완전성: 모든 가능성을 문서화할 수 있는가? 해야 하는가?
창발성의 역설: 창발적 행동을 미리 설계할 수 있는가?
의도 vs. 해석: 디자이너의 의도와 사용자의 해석 간 간극
도구의 부재: 잠재성을 표기하는 표준화된 도구/언어 미비
검증 불가능성: 설계가 “잘 되었는지” 실행 전에 알 수 없음

참고문헌

학술 자료:

Colledanchise, M., & Ögren, P. (2018). Behavior Trees in Robotics and AI: An Introduction. CRC Press. arXiv:1709.00084
Iovino, M., Scukins, E., Styrud, J., Ögren, P., & Smith, C. (2020). “A Survey of Behavior Trees in Robotics and AI”. Robotics and Autonomous Systems, 154. arXiv:2005.05842
Soler-Adillon, J. (2019). “The Open, the Closed and the Emergent: Theorizing Emergence for Videogame Studies”. Game Studies, 19(2). http://gamestudies.org/1902/articles/soleradillon

실무 자료:

Koljonen, J., Stenros, J., Grove, A. S., Skjønsfjell, A. D., & Nilsen, E. (Eds.). (2019). Larp Design: Creating Role-Play Experiences. Ropecon ry.
McGinley, J. (2024). Going Long: The Art of Long-Form Improvisation for Stage and Screen. Rowman & Littlefield.
Smith, H., & Worch, M. (2010). “What Happened Here? Environmental Storytelling”. GDC 2010 Presentation.

온라인 리소스:

Pattern Language for Larp Design: https://larppatterns.org/
Nordic Larp Wiki: https://nordiclarp.org/
BehaviorTree.CPP Documentation: https://www.behaviortree.dev/
Game AI Pro (Chapter 10: Building Utility Decisions into Your Existing Behavior Tree): http://www.gameaipro.com/

코드 예시:

BehaviorTree.CPP (C++): https://github.com/BehaviorTree/BehaviorTree.CPP
Tencent behaviac (C++/C#): https://github.com/Tencent/behaviac
Python Robotics Behavior Tree: https://github.com/AtsushiSakai/PythonRobotics/tree/master/MissionPlanning/BehaviorTree

메타 노트: 이 문서 자체가 잠재성 표기의 예시다. 각 섹션은 “이 개념을 이해하는 여러 가능한 경로” 중 하나를 제시하며, 독자는 자신의 맥락에 따라 다르게 해석하고 적용할 것이다.