넥슨 '카트라이더' 후속작 "실력만으로 승부" 눈길...슈터게임 4종은?

넥슨이 인기 온라인 게임 ‘카트라이더’의 후속작 ‘카트라이더 드리프트’을 12일 출시했는데, 원작의 조작감은 그대로 살리면서 그래픽은 한층 더 높아졌다는 평가를 받았다.

카트라이더 드리프트는 2005년 출시해 성공을 거둔 ‘카트라이더’의 정식 후속 작품이다. 

PC와 모바일 콘솔기기 모두에서 구동 가능하며, 해당 기기 플레이어가 한데 어우러져 플레이 할 수 있다. 현재는 PC와 모바일 버전 만 출시됐으며, 플레이스테이션과 엑스박스 버전은 아직 서비스 되지 않았다.

이번 신작은 승패에 아이템이 영향을 주는 시스템을 배제, 게이머의 실력만으로 승패를 가르게 했다. 이를 위해 게임 내 확률형 아이템 대신 치장용 아이템 만 구매가 가능하다. 

조재윤 넥슨 니트로스튜디오 디렉터는 지난 5일 “‘페이 투 윈’(돈을 쓸수록 강해지는 구조), 캡슐형 아이템, 확률형 강화·업그레이드 시스템을 도입하지 않을 것”이라고 밝혔다.

이런 게임성은 일단 게이머에게 매력적으로 다가간 것으로 보인다. 이날 넥슨의 올해 첫 신작이 출시하자마자 입장 대기 번호가 생길 정도로 인기를 끌었다.

넥슨 ‘카트라이더 드리프트’ 홈페이지.

이런 가운데 넥슨이 출시를 예고한 게임에 대한 관심도 커지고 있다. 1인칭 배틀 로얄 게임 ‘더파이널스’는 출시 전부터 게이머의 기대치를 높였다. 이 게임은 스피디한 게임성과 오브젝트 파괴라는 소재가 매력적이라는 평가를 받는다.

최근 뜨는 배틀 로얄 게임과 비교해 돋보이는 점은 단연 그래픽으로 ‘언리얼 엔진4’를 활용해 개발했다.   

그래픽과 오브젝트 파괴라는 설정 자체가 과거 '배틀필드'의 느낌이 물씬 난다는 이야기도 나온다. 이 게임의 개발사가 '배틀필드5'의 개발자가 EA에서 나와 설립한 '엠바크'이기 때문이다. 엠바크를 넥슨이 2019년 8월 인수했다. 게임 개발은 엠바크가 하고 넥슨은 지원 만 하는 식이다. 개발 인력의 대부분이 '다이스'에서 10년 넘게 일한 개발자로 알려져 있다.

넥슨 출시 기대작 ‘더 파이널스’.

지난해 9월 이 게임의 테스트를 했지만, 한국은 테스트 국가에서 빠졌다. 테스트에 참여한 해외 팬들은 건물의 높낮이나 좁은 길목, 스피디한 게임성 등이 ‘하이퍼 스케이프’가 떠오른다는 이야기를 했다고 한다.

개발 중인 ‘아크레이더스’는 3인칭 협동 슈터 게임이다. 캐릭터를 성장시키며 스토리 라인에 따라 게이머가 협동하는 작품이다. 공개된 게임 영상 속 몬스터 기계가 여러 파트로 나뉘어져 있는 것에 비춰 적의 약점을 찾아 여러 아이템으로 공략하는 방식을 취하는 것으로 짐작된다. 하늘에서 내려온 살인 기계에 저항하기 위해 조직된 단체에 속해 여러 사람과 미션을 하는 식인데, 스토리와 전투의 재미가 기대된다는 반응이 나온다. 이 게임 개발사도 엠바크고, 언리얼엔진4로 그래픽을 구현했다고 한다. 

‘더 퍼스트 디센던트’는 3인칭 슈터 게임이다. 최근 게임 테스트를 했는데, 극심한 최적화 문제, 스킬과 건 플레이의 부조화, 반복적이고 지겨운 미션, 부족한 총기 및 패시브 구성, 어디서 많이 본 듯한 게임 요소 등이 문제로 지적됐다. 

넥슨의 신작 슈터 게임 중에 가장 기대치가 낮다는 평가를 받았다. 스킬 활용성과 총 쏘는 느낌, 타격감 등이 개선돼야 한다는 지적이 가장 많이 나온다. 캐릭터의 모션과 조작감도 개선이 필요하다. 

‘베일드 엑스퍼트’는 3인칭 5대5 전략 슈터 게임이다. 테스트 이후 E 스포츠 시장으로 진출할 가능성이 큰 게임이라는 평가를 받았다. 

전술을 활용해 상대를 제압하는 형식인데, 기존 게임들의 요소에서 독자적 매력을 만들었다는 평가를 받는다. 각각 강점을 갖는 요원과 렙톤을 조합해 맵과 어울리는 전술을 구사하면 게임의 재미를 느낄 수 있다고 한다.

게임 중 벌어들인 재화를 총기나 팀 레벨에 투자하면 편의성이 향상돼 상대편보다 압도적인 전술을 구사할 수 있다. 하지만, 요원의 밸런스와 총기-맵 밸런스가 맞지 않은 데다 캐릭터의 모션이 부자연스러워 수정이 요구됐다. 

게임 업계 관계자는 “넥슨의 신작 4종 게임에 업계의 관심이 집중된다”며 “일부 게임사들이 출시 초기 늘 문제로 지적받은 최적화 이슈가 없다면 무난한 성공을 거둘 수 있을 것”이라고 예상했다.