언리얼 엔진 5 Nanite의 Virtualized Geometry

 

1. 기존 LOD(Level of Detail) 한계

게임 그래픽스에서 고해상도 모델을 화면에 표시할 때 발생하는 문제 중 하나는 다각형(Polygon) 과다입니다. 수백만 개의 폴리곤을 가진 모델을 그대로 렌더링하면 GPU가 처리할 수 있는 범위를 초과하게 되어 프레임 드랍이 발생합니다.

이를 해결하기 위해 기존 게임 엔진은 LOD(Level of Detail) 시스템을 사용했습니다. LOD는 카메라와의 거리에 따라 모델의 디테일을 줄여 GPU 부담을 줄이는 방식입니다. 예를 들어 멀리 있는 나무 모델은 폴리곤 수를 1/10로 줄여서 렌더링합니다.

그러나 전통적인 LOD에는 한계가 존재합니다.

  • LOD 제작 비용: 아티스트가 각 거리마다 별도의 모델을 제작해야 함.

  • 스트리밍 지연: 원거리 모델에서 고해상도 모델로 전환할 때 끊김이나 팝인(Pop-in) 현상 발생.

  • 메모리 사용: 여러 LOD 모델을 모두 저장해야 하므로 VRAM과 디스크 용량이 증가.

이러한 문제를 해결한 것이 바로 UE5 Nanite Virtualized Geometry입니다.

2. Nanite 내부 알고리즘

Nanite는 기존 LOD 방식을 완전히 대체하며, 폴리곤 단위로 가상화된 메시 처리를 제공합니다. 핵심 아이디어는 **"자동 스트리밍과 삼각형 단위 레벨 조정"**입니다.

  • Nanite는 수백만 개의 폴리곤을 가진 모델을 Hierarchical Level of Detail(HLOD) 형태로 변환합니다.

  • GPU는 카메라 시점에 따라 필요한 삼각형만 로딩하며, 실제로 렌더링되는 폴리곤만 계산합니다.

  • 불필요한 디테일은 GPU 메모리에 적재하지 않기 때문에, VRAM 사용량과 연산량을 크게 줄일 수 있습니다.

또한 Nanite는 **다중 해상도 메시 구조(Micro-Polygon Cluster)**를 사용하여 삼각형을 블록 단위로 관리합니다. 이렇게 하면 CPU와 GPU 간 통신이 효율화되고, 연속적인 메모리 접근으로 캐시 효율이 극대화됩니다.

3. 스트리밍 방식의 원리

Nanite는 데이터를 디스크에서 GPU로 직접 스트리밍하는 구조를 갖습니다. 기존 엔진에서는 모델 데이터를 CPU에서 처리 후 GPU로 전송했지만, Nanite는 다음과 같은 장점이 있습니다.

  1. 자동 클러스터링: 삼각형 데이터를 클러스터 단위로 묶어 필요할 때만 전송.

  2. 가상화된 메모리 접근: GPU가 직접 필요한 데이터 블록을 불러오므로 CPU 부하 감소.

  3. 실시간 LOD 조정: 카메라와의 거리, 화면 점유율(Screen Coverage) 기반으로 디테일 자동 결정.

즉, 수십억 폴리곤으로 제작된 환경에서도 CPU-GPU 병목 없이 실시간 렌더링이 가능합니다.

4. 고해상도 자산 활용 가능성

Nanite 덕분에 아티스트는 원본 고해상도 모델을 그대로 사용할 수 있습니다.

  • 기존 엔진에서는 100만 폴리곤 이상의 모델은 로우 폴리곤으로 리토폴로지 작업을 해야 했습니다.

  • Nanite는 폴리곤 수가 많은 모델을 자동 최적화하고 GPU에서 필요한 디테일만 렌더링하므로, 모델링 과정에서 데이터 손실이 최소화됩니다.

결과적으로, UE5에서 제작된 씬은 영화 수준의 퀄리티를 실시간 게임 환경에서 재현할 수 있습니다. 실제 프로젝트에서는 수백만 폴리곤 캐릭터와 오브젝트가 혼재하는 복잡한 씬에서도 60fps 이상 안정적으로 구동되는 사례가 보고되고 있습니다.

5. 결론

언리얼 엔진 5의 Nanite Virtualized Geometry는 LOD 한계, CPU-GPU 병목, VRAM 부담을 모두 해결하는 혁신적인 기술입니다.

  • 기존 LOD 문제 해결: 아티스트가 직접 LOD를 제작하지 않아도 됨.

  • 실시간 스트리밍: GPU에서 필요한 삼각형만 렌더링.

  • 고해상도 자산 활용: 원본 폴리곤 그대로 게임 씬에 적용 가능.

게임 개발자는 Nanite를 이해하고 활용함으로써 AAA 수준 그래픽과 대규모 씬 성능 최적화를 동시에 달성할 수 있습니다. 차세대 게임 개발에서 Nanite는 실시간 고퀄리티 그래픽 구현의 핵심 도구로 자리 잡고 있으며, 앞으로도 계속 연구와 적용 사례가 늘어날 것입니다.

댓글

댓글 쓰기

이 블로그의 인기 게시물

클라우드 게임 스트리밍 기술 해부

  1. 인코딩/디코딩 지연 구조 클라우드 게임 스트리밍은 게임 연산을 서버에서 수행하고 화면을 실시간으로 사용자에게 전송 하는 구조입니다. 핵심 요소 중 하나가 인코딩(Encoding)과 디코딩(Decoding) 과정입니다. 서버 측 인코딩 GPU에서 렌더링된 프레임을 H.264, H.265, AV1 등으로 압축 압축 과정에서 압축 효율과 지연(Latency) 사이 균형 필요 인코딩 지연이 길어지면 입력 반응 속도가 느려짐 클라이언트 측 디코딩 스트리밍 받은 압축 데이터를 디코딩하여 화면 출력 디바이스 성능에 따라 디코딩 지연 발생 가능 모바일 환경이나 저사양 디바이스에서는 디코딩 최적화 필수 결국, 클라우드 게임에서의 몰입감은 인코딩과 디코딩 지연 최소화 여부에 크게 좌우됩니다. 2. Stadia 실패 원인 구글 Stadia는 클라우드 게임 스트리밍의 상용화 초기 사례였으나, 실패 요인을 분석 하면 기술적·사업적 교훈을 얻을 수 있습니다. 기술적 문제 네트워크 지연(Latency) 최적화 부족 불안정한 스트리밍 품질로 인한 입력 지연 시장/사업적 문제 게임 라인업 부족, 사용자 확보 실패 기존 콘솔/PC 환경 대비 차별화 부족 Stadia 사례는 클라우드 게임 스트리밍 성공을 위해 기술적 안정성과 생태계 구축이 동시에 필요함 을 보여줍니다. 3. NVIDIA GeForce Now 사례 NVIDIA GeForce Now는 클라우드 게임 스트리밍 성공 사례로 평가됩니다. 하드웨어 인프라 GPU 클러스터 기반, 최신 그래픽 카드 활용 다중 세션 동시 처리 및 확장성 확보 네트워크 최적화 Adaptive Bitrate Streaming 적용: 네트워크 상태에 맞춰 해상도와 프레임 동적 조정 Edge Server와 CDN 활용으로 지연 최소화 플랫폼 호환성 PC, Mac, 모바일, 스마트 T...
자세한 내용 보기

대규모 Crowd Simulation 알고리즘 연구

  1. 군중 시뮬레이션 필요성 현대 게임과 시뮬레이션 환경에서는 대규모 군중(Crowd) 처리 가 필수적입니다. 단순히 NPC를 화면에 배치하는 것을 넘어, 개별 행동과 상호작용 을 자연스럽게 표현해야 플레이어 몰입도가 높아집니다. 대규모 Crowd Simulation은 다음과 같은 상황에서 활용됩니다. 전투 시나리오 : 수십~수백 명 병사 동시 움직임 도시 시뮬레이션 : 보행자, 차량 흐름 시뮬레이션 이벤트 연출 : 축제, 경기장, 콘서트 등 다수 NPC 환경 이를 구현하기 위해서는 단순 움직임 제어가 아닌 행동 예측과 충돌 회피, 경로 탐색 을 동시에 처리할 수 있는 알고리즘이 필요합니다. 2. 주요 알고리즘 대규모 군중 시뮬레이션에 자주 사용되는 알고리즘은 다음과 같습니다. Boids 모델 Craig Reynolds가 제안한 군집 행동 시뮬레이션 규칙 기반 : Separation(간격 유지), Alignment(방향 일치), Cohesion(집단 유지) 장점: 단순하고 자연스러운 집단 움직임 구현 가능 단점: 충돌 처리와 장애물 회피는 별도 구현 필요 RVO(Rapidly-exploring Velocity Obstacles) 동적 충돌 회피 알고리즘 각 에이전트가 목표 속도와 충돌 가능성을 고려해 최적 속도 계산 장점: 실시간 대규모 시뮬레이션 가능, 안전한 경로 확보 단점: 계산 비용 증가, 수천~만 명 처리 시 최적화 필요 Social Force Model 인간 보행 행동을 **사회적 힘(Social Force)**으로 모델링 목표 지향력, 장애물 회피력, 다른 사람과의 상호작용 포함 장점: 현실적 보행 패턴 구현 가능 단점: 파라미터 튜닝 필요, 수치 안정성 확보 어려움 3. AI 기반 군중 행동 예측 최근에는 머신러닝과 강화학습 을 적용해 군중 행동을 예측하고 시뮬레이션하는 연구가 활발합니다. 강화학습 기...
자세한 내용 보기

게임 UX와 뇌과학: 몰입형 인터페이스 설계

  1. 시선 유도 인터페이스 게임에서 플레이어 몰입을 높이는 핵심 요소 중 하나는 **시선 유도(Eye Guidance)**입니다. 뇌과학 연구에 따르면 인간은 시야 중심부(Fovea)를 통해 시각 정보를 가장 정확히 인지합니다. HUD 설계 : 중요한 정보(체력, 미션 목표 등)를 시선 중심에 배치 환경 연출 : 빛, 색, 움직임을 통해 플레이어 시선 자연스럽게 유도 몰입 효과 : 시선 이동 최소화 → 뇌 부하 감소, 반응 속도 향상 실험 결과, 시선 유도 인터페이스를 적용한 게임에서는 목표 달성 시간 단축과 플레이어 만족도 증가 가 확인되었습니다. 2. HRTF 기반 3D 오디오 청각은 몰입감과 공간 인식에 중요한 역할을 합니다. HRTF(Head-Related Transfer Function) 기반 3D 오디오는 플레이어가 소리의 방향과 거리를 직관적으로 인식 하게 해줍니다. HRTF 적용 효과 총알, 발자국, 환경 효과음 등 위치 정확도 향상 청각 기반 반응 속도 개선 몰입도 증가 소리로 적 위치 추적 가능 → 현실감 상승 시청각 통합 경험 제공, 뇌의 공간 인식 활성화 HRTF 기반 오디오는 특히 VR/AR 환경에서 필수적인 요소로 평가됩니다. 3. 보상 시스템의 심리학 몰입형 게임 UX는 심리적 보상 체계 와 밀접한 관련이 있습니다. 뇌과학 연구에 따르면, 도파민(Dopamine) 분비 는 목표 달성, 성취감, 보상 기대 시 활성화됩니다. 보상 설계 원칙 즉각적 피드백 : 점수, 아이템, 사운드 효과 점진적 목표 : 미션 단계, 경험치 누적 예측 불가능성 : 랜덤 보상(가챠, 전리품 상자) → 긴장과 흥미 유지 몰입 효과 플레이어 행동 지속 유도 몰입 경험 강화 → 장기 플레이 가능 이러한 보상 시스템은 게임 디자인과 뇌의 보상 회로 를 연결하여 몰입도를 극대화합니다. 4. 몰입도 측정 방법론 몰입도를 체계...
자세한 내용 보기