패스트캠퍼스 환급챌린지 60일차 : RPG 전투 플레이 프로젝트로 배우는 언리얼 엔진 5 게임 개발 강의 후기

본 포스팅은 패스트캠퍼스 환급 챌린지 참여를 위해 작성하였습니다.

 

 

오늘은 언리얼 엔진 강의에서 가장 어려웠던 디스턴스 매칭과 포즈 워핑을 복습하기로 했다. 그러다가 디스턴스 매칭의 첫번째 시간에 라이라 샘플을 다운로드 받고 살펴 본 기억이 있어서 라이라 게임 스타터에서 디스턴스 매칭을 확이해보기로 했다. 예전이라면 이런 거대한 프로젝트를 분석할 엄두를 내지 못 했을텐데 한번 강의를 들으니 샘플 프로젝트를 분석할 수 있다는 자신감이 생겼다.

 

Lyra Starter Game은 언리얼 엔진에서 제공하는 고퀄리티 샘플 프로젝트인데, 다양한 애니메이션 기법들이 이미 구현되어 있어 학습하기 좋았다. 특히 Distance Matching 기능이 워킹, 러닝, 스톱 모션 등에 잘 반영되어 있어서 실습이 자연스럽게 이어졌다. Distance Matching은 걷거나 달릴 때, 캐릭터의 실제 이동 거리와 애니메이션이 일치하도록 맞춰주는 기법이다. 덕분에 발이 헛디디거나 미끄러지는 현상이 줄어들고 훨씬 자연스러운 이동 연출이 가능했다. Lyra에서는 애님 노티파이 스테이트와 커브를 활용해서 Distance Matching이 구현되어 있었다. 실제로 스톱 애니메이션에 커브 데이터가 연동되어 특정 거리에서 정지 타이밍이 맞아떨어지는 걸 보며 감탄했다. 특히 커브 값에 따라 정지 애니메이션이 조절되도록 구성된 구조는 게임 전반의 애니메이션 퀄리티를 높이는 핵심 요소라는 생각이 들었다.

 

처음에는 Distance Matching과 포즈 워핑이 어디에 적용되어 있는지 구조를 파악하는 게 꽤 복잡했다. Lyra는 모듈화된 구조가 많아서 관련 애님 블루프린트를 전부 추적하고 이해하는 데 시간이 걸렸다. 또 Distance Matching은 커브 값과 스테이트 머신 타이밍이 중요한데, 값이 잘못 들어가면 어색한 전환이 생겼다. 하나하나 디버깅하며 원리를 파악하면서 데이터와 애니메이션의 조화를 한번 더 복습할 수 있었다.

 

오늘의 복습으로 패스트캠퍼스 챌린지 60일까지의 여정이 끝이났다. 이렇게 챌린지를 완료하고 나니 어떤 강의든 완강을 하고 꾸준히 들을 수 있다는 자신감이 생겼다. 다음에도 이런 기회가 있다면 또 참여를 하고 싶다.

 

 

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