한국 게임 개발자 노트

언리얼 엔진에서 데이터 에셋이나 설정 오브젝트를 만들다 보면 여러 프로퍼티를 한꺼번에 특정 값으로 맞추는 작업이 반복된다. 공격력, 사거리, 이동 속도를 테스트용 값으로 초기화할 때마다 각 필드를 직접 수정하면 실수하기 쉽고 작업 속도도 느려진다.IDetailCustomization을 사용하면 기존 Details 패널에 버튼, 경고문, 조건부 UI를 추가할 수 있다. 별도의 에디터 창을 만들지 않고도 디자이너가 보고 있는 프로퍼티 바로 옆에 도구를 배치할 수 있다는 점이 핵심이다.편집할 설정 클래스 준비하기예제로 적 밸런스 설정을 담는 UObject를 만든다. 실제 프로젝트에서는 UDataAsset이나 컴포넌트에도 같은 방식을 적용할 수 있다.UCLASS(BlueprintType)class UEnemyB..

Unreal Engine의 Live Coding은 C++ 작업 속도를 크게 올려준다. 에디터를 끄지 않고 함수 구현을 바꾸고, 바로 플레이해서 확인할 수 있기 때문이다. 작은 전투 로직이나 UI 계산식을 조정할 때는 컴파일 대기 시간이 확 줄어든다.문제는 Live Coding이 모든 C++ 변경을 안전하게 반영해 주는 기능은 아니라는 점이다. 특히 UCLASS, UPROPERTY, 생성자 기본값, 컴포넌트 구성처럼 에디터와 리플렉션 시스템에 깊게 묶인 코드는 “컴파일은 됐는데 에디터 상태는 이상한” 상황을 만들 수 있다. 오늘은 실전에서 어디까지 Live Coding으로 처리하고, 어디서 에디터 재시작을 해야 하는지 기준을 잡아본다.1. Live Coding으로 안전한 변경대체로 함수 내부 구현만 바꾸는..

2026년 게임 개발 트렌드에서 AI는 더 이상 "개발 보조 도구"만의 이야기가 아니다. GDC 2026 개발자 설문에서는 생성형 AI에 대한 현업 반감도 뚜렷했지만, 동시에 실제 게임 안으로 들어오는 AI 실험은 계속 늘고 있다. 특히 Unreal Fest 2026 보도에서 언급된 AI 동료, Co-Playable Character 흐름은 "말을 잘하는 NPC"보다 한 단계 더 실전적인 주제다.핵심은 대화 모델 자체가 아니다. 플레이어 명령을 듣고, 게임 상태를 읽고, 가능한 행동만 고르고, 결과를 월드에 반영하는 구조가 필요하다. 최근 AI Native Games survey도 비슷한 문제를 짚는다. AI가 핵심 루프에 들어오려면 생성 결과가 규칙, 상태, 피드백 안에서 해석 가능해야 한다.1. AI..

게임 프로젝트가 커질수록 다루는 에셋의 양은 빠르게 불어납니다. 기획자, 아티스트, 프로그래머가 매일 수많은 캐릭터 모델, 텍스처, 사운드, 데이터 에셋을 에디터로 임포트하고 수정하죠. 이 과정에서 밉맵(Mipmap) 설정이 빠진 큰 텍스처가 들어오거나, LOD(Level of Detail)가 하나도 없는 무거운 스태틱 메시가 배치되는 실수가 자주 생깁니다.이런 작은 세팅 실수는 단순히 빌드 용량을 키우는 데 그치지 않습니다. 밉맵이 없어 텍스처 메모리가 폭증하거나, 잘못 구성된 데이터 에셋이 런타임에서 널 포인터 참조 크래시로 이어지기도 합니다. 최악의 경우 패키징 단계의 쿡(Cook) 과정에서 에러가 나면서 전체 빌드 파이프라인이 멈춰 서기도 합니다.에셋 임포트 가이드를 문서로 배포하는 것만으로는 이..

오픈월드 게임에서 수백~수천 명의 NPC를 동시에 움직이게 하는 건 오랫동안 게임 개발자들의 숙제였다. 언리얼 엔진의 전통적인 접근은 각 NPC를 AActor 서브클래스로 만들고 UCharacterMovementComponent와 AIController를 붙이는 방식이다. NPC 20명이라면 무리가 없다. 2000명이 되면 CPU 틱 연산과 메모리 할당이 폭발적으로 늘어난다.Unreal Fest 2025에서 에픽게임즈는 Mass Entity와 ZoneGraph를 결합한 대규모 군중 시뮬레이션 사례를 여러 세션에 걸쳐 공개했다. The Matrix Awakens 데모에서 처음 모습을 드러낸 이 아키텍처는 UE 5.2 이후 프로덕션 레디 수준에 도달했고, 실제 상업 타이틀 도입 사례도 등장하고 있다.이 글에..

최근 GDC 2026과 주요 기술 세션에서 다뤄진 핵심 게임 산업 트렌드 중 하나는 AI 연산의 온디바이스(On-Device)화입니다. 지금까지 많은 게임이 생성형 AI나 복잡한 의사결정 모델을 구현할 때 클라우드 API를 호출해 처리하는 방식을 택했습니다. 하지만 이는 실시간 프레임 동기화가 필요한 게임플레이 환경에서 치명적인 네트워크 지연(Latency)을 유발하고, 동시 접속자가 늘어날수록 서버 유지 비용이 기하급수적으로 폭증하는 한계를 지닙니다.이러한 문제를 극복하고자 2026년의 선두적인 개발 스튜디오들은 클라우드 비용을 전혀 쓰지 않고 유저 기기의 CPU나 GPU, 혹은 NPU(Neural Processing Unit)를 직접 활용하여 경량 신경망 모델을 실행하는 '온디바이스 ML' 구조를 프..

올해 GDC와 이어진 Unreal Fest, Unity Unite 세션을 정리하다 보면 한 가지 흐름이 또렷하게 보입니다. 작년까지는 "AI 도구를 어디에 끼워 넣을까"가 화두였다면, 2026년은 다시 렌더링 파이프라인의 기본기로 무게추가 돌아왔다는 점입니다. 특히 Unreal Engine 5.7 계열에서 안정화된 Nanite Foliage와 MegaLights는 발표용 데모가 아니라 실제 프로덕션에서 쓸 수 있는 수준으로 올라왔습니다.문제의식은 분명합니다. 오픈월드 규모가 커지면서 식생(foliage) 드로우콜과 동적 라이트 개수가 프레임 예산을 갉아먹는 구조는 몇 년째 그대로였습니다. 라이트 수십 개만 겹쳐도 셰도우 캐스팅 비용이 폭발하니, 아티스트는 "예쁜 씬"과 "돌아가는 씬" 사이에서 늘 타협해..

GDC 2026 의 그래픽스 트랙에서 가장 많이 들린 단어는 단연 Work Graphs 였다. 2024년 D3D12 에 처음 들어왔을 때만 해도 "재미있는 실험" 정도로 보는 분위기였는데, 올해 분위기가 완전히 달라졌다. AMD RDNA4 와 NVIDIA Blackwell 모두 production 수준의 드라이버를 내놓았고, Unreal Engine 5.6 의 Nanite 일부 패스가 이미 Work Graphs 기반으로 다시 짜여졌다는 발표가 나왔다.문제 의식 자체는 단순하다. 멀티 패스 GPU 파이프라인을 컴퓨트 셰이더로 짤 때마다 우리는 indirect dispatch → scan → compaction → indirect dispatch 의 끝없는 ping-pong 을 만들어야 했다. CPU 가 d..