A!ha!

  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...

  1. SLAM 기술 원리 메타버스 환경에서 현실과 가상 공간을 정확하게 결합 하기 위해서는 Spatial Computing(공간 컴퓨팅) 기술이 필수적입니다. 핵심 기술 중 하나가 **SLAM(Simultaneous Localization and Mapping)**입니다. SLAM은 동시에 위치 추적과 지도 생성 을 수행하는 알고리즘 AR/VR 환경에서 HMD나 모바일 디바이스가 사용자의 위치와 환경을 실시간으로 인식 구성 요소: 센서 입력 : 카메라, LiDAR, IMU 등 피쳐 추적 : 환경 내 고유 점(Fiducial Points) 추출 위치 추정 : 센서 데이터를 기반으로 사용자 위치 및 자세 계산 지도 업데이트 : 환경 3D 모델 지속적 갱신 SLAM을 통해 사용자는 실제 공간을 자유롭게 이동하면서 가상 콘텐츠와 상호작용 할 수 있습니다. 2. 공간 앵커 활용 Spatial Computing 기반 메타버스에서는 **공간 앵커(Spatial Anchor)**를 활용하여 가상 객체를 현실 세계에 고정할 수 있습니다. 정의 : 특정 3D 좌표에 가상 객체를 고정하고, 사용자가 이동해도 위치 유지 활용 사례 : AR 게임: 포켓몬 위치 고정 협업 환경: 회의 자료, 가상 모니터 고정 교육/시뮬레이션: 실험 장비 위치 고정 장점 : 현실 세계와 가상 객체의 일관성 확보, 다중 사용자 환경에서도 동기화 가능 공간 앵커는 메타버스 내 몰입감과 상호작용 경험 을 극대화하는 핵심 요소입니다. 3. 클라우드 렌더링 구조 메타버스 환경에서는 고해상도 3D 콘텐츠와 다중 사용자 동시 접속 이 필수적이므로, 클라우드 기반 렌더링이 핵심 역할을 합니다. 클라우드 렌더링 흐름 사용자 입력 전송 → 클라우드 서버에서 씬 렌더링 → 스트리밍 전송 → 디바이스 디스플레이 장점 디바이스 성능 한계 극복: 모바일/AR HMD에서도 AAA급 그래픽 가능...

  1. VR의 성능 요구 VR(Virtual Reality)과 AR(Augmented Reality) 게임은 기존 게임보다 훨씬 높은 프레임과 지연 최소화 요구가 있습니다. 높은 프레임 레이트 : 90~120FPS 이상 필요, 낮으면 멀미 발생 저지연(Low Latency) : 입력 지연이 20ms 이상이면 몰입도 저하 고해상도 디스플레이 : 양쪽 눈 각각 고해상도 렌더링 필요 기존 렌더링 기법을 그대로 적용하면, GPU 부하가 급격히 증가하여 프레임 드롭 이나 지연 문제 가 발생합니다. 이를 해결하기 위한 대표적 최적화 기술이 Foveated Rendering 과 Motion Smoothing 입니다. 2. 시선 추적 기반 Foveated Rendering Foveated Rendering 은 인간 시각의 특성을 활용한 기술입니다. 인간 눈은 **중심 시야(Fovea)**에서만 고해상도 시각 정보를 인지 주변 시야는 상대적으로 낮은 해상도만 필요 이를 VR/AR 렌더링에 적용하면: 시선 추적(Eye Tracking) HMD 내 센서로 플레이어 시선 위치 실시간 추적 중심 시야 고해상도 렌더링 플레이어가 보는 영역만 GPU 고해상도로 처리 주변 시야 저해상도 렌더링 Peripheral 영역은 낮은 해상도로 처리, 부하 감소 장점: GPU 부하 최대 30~50% 감소, 몰입도 유지 단점: 시선 추적 정확도와 지연이 중요, 일부 기기 한계 존재 Foveated Rendering은 특히 고해상도 VR 헤드셋 과 복잡한 환경 에서 필수적인 최적화 기술입니다. 3. 모션 보정(Motion Smoothing) Motion Smoothing은 VR에서 프레임 드롭과 입력 지연을 보완 하는 기술입니다. 프레임 레이트가 목표치 이하로 떨어질 때 중간 프레임 생성 두 가지 방식: Reprojection : 이전 프레임을 기반으로 시점 변화를 예측하여 ...

  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...