경력기술서

편집 트랜잭션과 저장 구조#

• 과제: React UI, Rust 문서 모델, Bevy 런타임으로 나뉜 구조에서 명령 거절이나 시간 초과 시 세 계층의 상태가 어긋날 위험
• 판단: 계층 간 브리지 계약에 트랜잭션 수명주기와 Undo/Redo 명령을 추가하고, 드래그 중간값 대신 사용자의 조작 단위로 변경을 확정하는 BundleEditor 경로 설계
• 수행:
  • 번들 형식 스펙을 Rust 문서 모델로 구현하고, 컬렉션을 구조 공유 자료구조로 바꿔 스냅샷 복사 비용 제거
  • 조작 단위 트랜잭션, 명령 거절과 시간 초과 시 롤백, Undo/Redo 런타임 구현
  • 자산 등록과 편집 대상 생성을 같은 트랜잭션에 묶어 되돌리기 후 참조와 자산이 따로 남지 않도록 처리
  • 브라우저 복구 화면과 진단 문구, autosave와 명시 저장의 응답 구분, 선택 상태를 문서 본문과 분리 저장
• 결과: 명령 거절과 시간 초과를 조작 단위로 롤백하는 공통 편집 경로로 전환, 로컬에서 캐릭터, 포즈 후보, 클립과 카메라 키를 저장한 뒤 다시 열어 편집 상태 복원 확인

카메라와 포즈 키프레임 전환#

• 과제: 키를 프레임 번호로 식별해 시간을 옮기면 선택 대상을 잃고, 위치와 회전을 묶어 저장해 일부 축만 편집하기 어려운 키프레임 구조
• 판단: 프레임과 독립적인 키 ID와 속성별 키를 두고, 회전 횟수의 의미가 있는 카메라는 오일러 각, 관절은 쿼터니언으로 보간
• 수행:
  • 키프레임 모델, 평가기, 편집 명령, 편집 UI와 저장 형식 버전 4 이전 구현
  • 편집 명령에 문서 변경 버전과 트랜잭션 ID 검사를 붙여 중복 적용과 일부 키만 저장되는 상황 방지
  • 스크럽 입력을 진행 중 요청 하나와 최신 대기 입력 하나로 제한
• 결과: 속성별 카메라 키를 편집, 평가, 저장하는 저작 기능으로 전환, 이전 저장 형식의 원본을 남기는 업그레이드 제공, 50회 반복 스크럽에서 점진적 지연과 메모리 증가 미재현

생성 서비스 통합#

• 과제: 스토리보드의 장면 구성 입력(S2M)과 포즈 생성 서비스(Text2Pose)의 결과를 편집 가능한 장면으로 변환하고, 편집 결과를 CineV로 반환
• 판단: 브라우저 프리뷰와 CLI, 서비스가 같은 규칙으로 입력을 해석하도록 번들링과 장면 구성, 검증 정책을 공유 Rust 코드로 모으는 방향 선택
• 수행:
  • S2M 입력을 장면과 자산으로 변환하는 번들 컴파일러, Text2Pose 후보의 선택과 클립 적용 구현
  • CineV 진입 시 작업 ID와 입력을 검증하고, 런타임과 자산 준비 뒤 장면을 구성하며 늦게 끝난 이전 요청이 다른 장면을 바꾸지 않도록 처리
  • 생성과 결과 저장을 분리해 저장 실패 시 같은 결과 재전송
• 결과: 개발 배포 환경에서 CineV 진입 시 인물 2명, 소품 4개와 카메라의 자동 구성, 영상 생성 결과 이미지의 스토리보드 반영 확인

AI 에이전트 개발 체계#

• 과제: CINEVStudio 후속 개발을 빠르게 진행하면서 React UI, Rust 문서 모델, Bevy 런타임을 함께 바꾸는 기능의 범위와 완료 기준 관리
• 판단: 요구사항을 Linear 이슈, 명세, ADR(설계 결정 기록)과 테스트로 구조화하고, AI 에이전트를 개발 과정 전반에 활용하는 방식 선택
• 수행: 에이전트 작업 가드레일과 hook을 추가하고 ADR 31건 작성, 반복 절차를 2026년 5월 공개한 개인 오픈소스 Grimoire로 정리
• 결과: 여러 계층을 바꾸는 기능을 의존 작업으로 나눠 구현과 독립 검토를 분리하는 개발 절차 정착, 카메라와 포즈 키프레임 전환을 12개 의존 작업으로 진행

그 밖의 업무#

• VRM 캐릭터 가져오기와 런타임 로딩, SpringBone 좌표 보정, 뷰포트 선택과 이동, 회전 기즈모 구현
• 같은 장면 스냅샷에서 WebM 영상과 첫 프레임, 마지막 프레임 PNG를 만드는 카메라 출력 구현, 실패 단계별 재시도 범위를 나눠 성공한 영상 렌더 재사용
• 토스트 기반 오류 표시와 명령 거절 진단, Text-to-Motion 결과의 번들 저장과 후보 적용
• Rust Engine CI의 캐시를 target 아카이브에서 sccache로 교체해 캐시 크기를 약 1.8GB에서 684MB로 약 62% 감소, warm CI에서 컴파일 374건 모두 캐시 적중
• Linux headless WebGPU 테스트가 준비 이벤트 이후의 오류까지 확인하도록 보완해 거짓 통과 제거
• 편집기 화면이 검게 변하는 원인을 VRM 렌더링 라이브러리의 셰이더 결함으로 추적해 bevy_vrm1에 수정 기여

저장 복원, 제작 과정과 검증 범위

액션 데이터 작성 구조 전환#

• 과제: 애니메이션 구간과 상호작용 설정을 DataTable과 Notify에 타입과 인덱스로 맞추고, 문자열 파라미터를 별도 설계 문서와 대조해야 하는 입력 구조
• 판단: 액션 정의는 DataAsset으로 분리해 필요한 요구조건만 타입별 구조체로 추가하고, 모션 구간과 이벤트 시점은 애니메이션을 보며 AnimComposite에서 편집하는 구조 선택. 조건 값의 조합에는 구조체를, 이벤트별 동작 확장에는 UObject를 사용
• 수행:
  • 데이터 타입과 실행 경로 전환, 변환기 구현, 전환 절차 문서화
  • 작성한 데이터를 생성 단계에서 실행용 에셋으로 모아 런타임이 애니메이션 에셋에 직접 접근하던 부분 분리
  • 기존 검증 프레임워크에 액션 데이터 행 검증기와 메타액션 대비 대상 데이터 검증 추가
  • 애니메이션 0프레임의 기준 본에서 액션 시작 위치 오프셋을 자동 계산
  • 데이터 규칙과 전환 절차를 기획, 애니메이션, TA, QA 직군과 공유
• 결과: 제작자가 기억해 맞추던 조건 관계를 입력 구조와 검증기로 대체, 콘텐츠팀 제작 가이드에 에셋 작성 절차 반영

AI 행동 해석과 생성 모션 적용#

• 과제: 외부 AI 서비스가 지정한 행동과 대상을 현재 월드에서 실행 가능한 액션으로 변환하고, 생성 모션을 타임라인 편집에 연결
• 판단: 외부 입력을 읽는 파싱과 월드 상태를 판단하는 해석 계층을 분리하고, 후보의 시작 위치 검증과 경로 점수 평가를 하나의 파이프라인으로 통합
• 수행:
  • 캐릭터 자세, 소품 점유 상태와 NavMesh 경로로 후보를 검사하고 점수를 매기는 해석 계층 설계와 구현, 후보 탈락 사유와 점수 기여도 기록
  • 샷 JSON 파서를 초기 상태, 카메라, 블록, 섹션 단위로 나누고 타입 검사 도입
  • 캐릭터 배치 위치를 극좌표 샘플링과 근접도 점수로 고르는 위치 보정 구현
  • Text-to-Motion 요청의 성별, 배치 단위 병렬 처리와 일부 실패 시 성공 결과 보존, 기존 ONNX 본 변환을 결과에 적용하고 최적화
  • 생성 모션의 선택, 타임라인 적용, Undo/Redo 구현, MotionSet을 별도 파일로 압축 저장하고 원자적 커밋과 롤백 적용
• 결과: AI 결과를 일반 편집 데이터와 같은 편집, 저장 경로로 통합하고, 액션의 선택과 제외 원인을 기록으로 추적 가능

편집 UI 상태 관리#

• 과제: 같은 뷰포트 입력이 편집 상태에 따라 다르게 동작해야 하는 UI를 큰 위젯의 분기로 처리하는 구조
• 판단: UI Controller와 편집 State로 화면 구성, 선택 모드와 입력 처리 책임을 나누고, 이전 State 종료 뒤 새 State를 시작하는 전환 규칙 적용
• 수행:
  • State별 레이아웃, 선택 모드와 입력 전략 설정, Blackboard 기반 공유 상태와 공통 UI 컴포넌트 개발
  • 저장, 로드 요청과 샷 이벤트를 Subsystem 기반 메시지 서비스로 옮기고, 구독을 UI Controller 수명에 맞춰 중복 구독 방지
• 결과: 기존 동작을 유지하며 상태별 처리를 옮기고, 새 편집 기능을 State 단위로 추가하는 구조 확립

Shot 상태 모델#

• 과제: 샷 초기 상태가 샷 객체와 타임라인 섹션에 나뉘어 검색, 동기화, 저장 복원이 복잡한 구조
• 판단: 독립 Shot 모델과 ShotManager가 초기 상태를 관리하고, 실행 중에는 약한 참조로, 저장할 때는 GUID로 객체를 연결하는 구조 선택
• 수행:
  • ShotManager와 Shot 모델, 상태 저장과 조회, 프레임 문맥과 범위별 링크 재계산 구현
  • MovieScene 섹션 링크와 P2P 빈 구간 채움을 재작성해 샷 경계와 섹션 사이에서 캐릭터와 Prop 상태 연결
  • 기존 저장 데이터를 새 모델로 이관하는 하위 호환 처리
• 결과: 샷 초기 상태의 관리 주체와 참조 복원 경로를 하나로 정리하고, 기존 프로젝트를 새 상태 모델로 이관

그 밖의 업무#

• Prop을 상속 대신 컴포넌트 조합으로 재구성하고 태그 기반 점수와 포트 점유 트랙 추가
• Root Motion 키를 재생 속도, 반복, 프레임 오프셋에 맞춰 재계산하고, 카메라 orbit의 반경 손실과 수직 회전 뒤집힘 해결
• GitLab CI 기반 빌드와 패키징, Shared DDC, Symbol Store를 구성해 기획과 QA가 개발 빌드를 직접 내려받아 검증하는 배포 체계 운영
• Sentry 크래시 수집 고도화(미니덤프와 PDB 업로드, Slack 알림)
• Unreal Engine 5.7 이전에서 엔진 API 변경에 따른 코드 이전 담당
• 저장소에 AI 에이전트용 커맨드, MR 가이드와 에이전트 정의를 추가해 팀의 에이전트 작업 규약 정리
• 팀에 JetBrains Rider 사용을 지속적으로 권장해 팀 대부분이 Visual Studio에서 Rider로 전환

데이터 구조, 도식과 구현 예시

멀티플레이 동기화 최적화#

• 과제: 소유 관계에 따라 거리와 무관하게 전달해야 하는 상태, 접속 시 한꺼번에 보내야 하는 레벨 스트리밍 상태와 기록 데이터, 자주 바뀌는 상태 프로퍼티의 전송량
• 판단: Unreal Insights 분석을 바탕으로 복제 대상 선정, 전송 데이터 축소, 전송 경로 분할로 나눠 최적화
• 수행:
  • Replication Graph에서 거리로 연결별 후보를 수집하고, 오너, 팀, 그룹에 종속된 액터는 거리와 무관하게 포함
  • 장착 장비와 무기 부속품, 고용한 NPC, 탑승물은 Dependent Actor로 묶어 부모 액터가 복제될 때 함께 검토
  • 상태가 드물게 바뀌는 아이템, 문, 풀링 좀비에 Net Dormancy 적용
  • 접속 시 보내는 레벨 스트리밍 상태 목록에 커스텀 NetSerialize를 붙여 패키지 경로를 int16 코드와 비트 플래그로 압축
  • 장비 이름 대신 ID를 복제하고 게임 시각은 분이 바뀔 때만 복제하는 식으로 장비 상태, 게임 시각, 웨이브 진행도의 복제를 줄이고, 적용되지 않던 Adaptive NetUpdateFrequency 설정 수정
  • Reliable 버퍼의 여유를 보고 레코드 단위로 나눠 보내는 RPC 스트리밍 라우터를 만들고 지도 안개 동기화를 Fast Array에서 이 경로로 전환
• 결과: 복제 대상, 전송 데이터, 전송 경로를 나눠 다루는 동기화 구조로 전환, 개발 업데이트 #10, #11, #15, #19와 1.0 정식 출시에 반영

동기화 구조와 코드

다수 좀비의 실행 비용#

• 과제: 웨이브의 다수 좀비가 기지 앞에 몰리는 전투에서 이동, 동기화, 애니메이션, 길찾기 비용이 함께 커지는 상황
• 수행:
  • 전투와 렌더링 여부에 따라 틱 간격을 늘리고, Significance에 따라 AI 캐릭터의 이동 갱신 간격 조절
  • 근접 판정에 본 위치가 필요한 전투 중에만 서버의 포즈 갱신을 켜고 평소에는 몽타주만 틱
  • Significance Manager로 계산한 중요도를 Animation Budget Allocator에 전달해 클라이언트 애니메이션 평가 빈도를 조절하고, ACL로 애니메이션 데이터 압축
  • 웨이브 경로에 인보커 전용 액터를 두어 경로 주변의 내비메시를 미리 만들고, 웨이브 좀비의 Perception 제거
• 결과: 서버 포즈, 클라이언트 애니메이션 평가, AI 틱과 내비메시 생성을 각각의 조건에서만 처리하는 구조 적용, 개발 업데이트 #10과 #11에 반영

다수 좀비 최적화와 코드

UE5 엔진 이전#

• 과제: 2023년 11월 전후 EOS가 Steam 외부 인증을 Web API 티켓(GetAuthTicketForWebApi, identity epiconlineservices)으로 바꾸도록 요구하고 기존 세션 티켓을 거부하는 기한을 둔 상황. 이 함수는 Steamworks SDK 1.57 이상에만 있으나 UE 4.27은 그보다 낮은 SDK를 포함
• 판단: UE 4.27의 Steamworks SDK를 엔진 수정으로 올리면 수정한 소스 엔진을 계속 관리해야 하는 위험이 커서 이 방안을 피하고, SDK 1.57 이상을 포함하며 엔진 전반의 최적화와 에디터 신기능도 함께 얻을 수 있는 UE5로 이전
• 수행:
  • UE4에서 UE5로의 이전 주도
  • Replication Graph를 Lyra 샘플의 구성에 맞춰 재작성
• 결과: UE5 이전을 2023년 11월 개발 업데이트 #15에 반영, Web API 티켓 기반 EOS 로그인 적용

UE5 이전과 Replication Graph 재작성 / Steam 인증 티켓과 EOS Private Sandbox 권한 확인

커스텀 Destructible#

• 과제: UE4의 PhysX 기반 APEX Destruction에서 원인을 알 수 없는 에러가 잦아 크래시로 이어지던 상황. 교체하더라도 파괴 시점에 Destructible 컴포넌트를 만들던 기존 구성(교체형 APEX)의 시각 효과와 성능을 유지해야 함
• 판단: 소스 엔진으로 PhysX 연동 코드까지 디버깅했으나 남은 분석이 PhysX 바이너리 내부 디버깅이라 드는 시간이 과도하다고 보고, 원인 추적 대신 직접 제어할 수 있는 최소 기능의 커스텀 Destructible 시스템으로 교체. 시각 효과와 성능은 거의 같을 것으로 예상
• 수행:
  • Blender에서 미리 나눈 조각 StaticMesh를 파괴 시점에 만들고 일정 시간 뒤 제거하는 구조 구현
  • 피해를 입은 건물과 문은 HP 70% 이하에서 조각 메시를 미리 로드하고, 프레임이 15fps 이하이거나 웨이브가 큰 상황에서는 연출용 파편 생성을 생략
  • 2026년 11월, 당시 환경을 별도 실험 프로젝트에 재현해 교체형 APEX(UE 4.27), Chaos Geometry Collection(UE 5.3)과 같은 조각, 같은 충격 조건에서 조합별 3회 측정
  • 실험 프로젝트에서 동시 파괴 부하 시험의 병목을 Unreal Insights로 조각별 컴포넌트 등록(100개 파괴 시 2,400회)으로 특정하고, 한 프레임에 만드는 조각 컴포넌트 수를 240개로 제한하는 개선안 구현
• 결과:
  • 재현 환경에서 겉모습을 유지하면서 단일 파괴 스파이크가 교체형 APEX보다 27% 낮음(UE 4.27, 3.68ms → 2.67ms)
  • 50개 순차 파괴의 p95 5.24ms로 60fps 예산 안
  • 실험 프로젝트에서 개선안으로 100개 동시 파괴 스파이크를 138ms에서 25ms로 82% 낮춰 교체형 APEX(32ms)보다 낮춤

커스텀 Destructible 구조와 코드 / 재현 환경에서의 측정

게임플레이와 개발 인프라#

• 무기와 능력치, 전투 판정 구현
• 기존 버프 컴포넌트를 Gameplay Ability System으로 옮겨 화상 같은 상태 이상과 버프를 GameplayEffect로 적용하고, GAS의 Attribute 대신 프로젝트의 장비 능력치 체계로 효과를 계산하도록 GameplayEffect와 Ability System Component 확장
• 상태 효과의 남은 시간 저장과 복원, 게임 시간 기준 지속 시간 구현
• 장비 시스템 모듈을 만들고 티어, 내구도와 부품 개조, 대장간 강화, 가격 변동과 할인이 있는 상점, 장비와 수집물을 전시하는 장식대, 코스튬과 외형 변경 DLC 구현
• 레벨링 시스템 모듈과 장비에 끼워 화염, 냉기, 번개, 독 같은 속성 공격을 더하는 부품 스킬, 패시브 스킬, 능력치 분배 구현
• 일반 좀비의 AI 컨트롤러, 공격할 건물을 찾는 탐색 그리드, 대체 대상과 공격 지점을 고르는 EQS 질의를 구현하고 Behavior Tree 태스크를 C++로 전환
• 비명으로 주변 좀비를 불러 모으는 좀비, 작살로 대상을 끌어당기는 좀비 같은 특수 좀비 구현
• 미끼 덫처럼 좀비의 공격 대상을 끌어오는 도발 시스템 구현
• 1지역부터 6지역까지의 보스 좀비와 공격 대상 선정, 행동 상태 전환, 누적 피해에 따른 경직과 기절, 피격 물리 반응을 담은 보스 공용 모듈 구현
• 인스턴스드 폴리지를 관리하는 폴리지 서브시스템과 범용 리스폰 모듈 구현
• 업적 시스템과 Steamworks 업적 연동
• 에셋 사전 로딩과 로딩 스크린 구현
• Sentry 태그와 게임 흐름 상태를 담은 크래시 진단, 디버그 위젯과 치트 명령 구현
• 얼리 액세스 기간의 개발 업데이트 #03부터 #19까지 담당 기능 반영, 2024년 5월 1.0 정식 출시
• Jira, Confluence, Slack을 대체하는 JetBrains Space On-Premise 서버 구축, TeamCity On-Premise 기반 빌드와 패키징 자동화 구성, Shared DDC 운영
• UE5 이전 후 Epic Online Services 세션의 개설과 접속 흐름을 다시 구성
• Easy Anti-Cheat 보호 세션의 접속 처리와 안티치트 제어 시스템 구현

동기화 설계와 업데이트별 담당 업무