조이시티 분기보고서 (2026.03)
4. 3년간 연구개발 실적

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연도	연구과제	연구결과 및 기대효과

2024년	이벤트 기반 시스템 구성	이벤트 기반의 서버 간의 통신 규칙 정의 및 메시지 처리 방식 연구

코드기반 인프라 구성	기존의 AWS Cloud Formation 의 예측성 부족의 단점을 해결하기 위해 IaC 표준적인 솔루션인 Terraform 기반 인프라구성 R

PC 멀티 실행 런처	사용자가 여러 게임 클라이언트를 손쉽게 관리하고 실행할 수 있도록 런처에서 다중 실행 기능 개발

Unity Addressables R	에셋 관리의 효율성을 증대하고 게임 실행 시 리소스 로딩을 최적화하여 전체 게임 성능의 개선을 이끌어내기 위한 R

플랫 버퍼를 활용한 패킷 통신 개선 R	패키징 방식에서 비대해진 상황의 개선을 위하여 플랫 버퍼를 R 적용함.직렬화된 데이터에 다양한 스키마를 적용하여 접근하게 함으로써, 데이터의 가변적 활용이 가능해 졌으며,데이터 압축을 통해 메모리 효율성과 통신 속도가 향상되었음.

4족보행류 애니메이션 R	4족 보행을 수행하는 애니메이션 아이템에서 점프와 같은 동작을 할 때 어색함을 해결하기 위해 R 진행함.캐릭터의 애니메이션과 독립적으로 움직일 수 있는 기능을 개발함.보다 자연스러운 애니메이션 연출이 가능해졌고, 더욱 다양한 아이템 제작이 가능해 졌음.

'CPP Check' 코드 정적 분석도구를 CI툴에 통합하여 바이너리 안정성 향상을 위한 R	개발팀에서 활용중인 젠킨스 CI 도구에 코드 정적 분석 도구인 ‘CPP Check’를 연동하여 프로젝트의 버그를 탐지하고 리포트 하는 기능을 추가 함. 24년 2월 해당 도구를 통해 프로젝트에서 버그를 발생시킬 수 있는 코드를 다수 수정하여 안정성을 향상 시킴.

클라우드 저장소를 활용하여 유저 제작 데이터 파일을 공유하기 위한 R	AWS S3와 같은 클라우드 저장소를 활용하여 유저가 제작한 데이터 파일을 공유할 수 있는 기능을 개발 함. 클라우드 저장소의 특성상 보관 비용이 저렴하고 무한 확장이 가능하기에 관리적인 부분에서 이점이 있고, 해당 기능을 활용하여 트레이닝 시스템의 데이터를 공유할 수 있도록 함.

CheatEngine 기반 핵 프로그램 파악 및 제작 방법 연구	시중에 판매되고 있는 Hayabusa 3on3 핵 입수 및 파악 진행.CheatEngine을 기반으로 하고 있는 것으로 파악 완료.CheatEngin을 통해 루아의 멤버 변수가 저장돼 있는 메모리 유추 가능하다는 점을 파악.메모리 스캔 과정을 거쳐 스피드핵, 슈팅핵 등 적용 가능한 핵 파악 완료.

멀티플랫폼 디바이스 메모리 최적화 시스템 추가	다양한 플랫폼에서 기기별 메모리 사용을 실시간으로 추적 및 분석하여 애플리케이션의 메모리 점유율을 정밀하게 관리함. 메모리 사용량이 임계값을 초과할 경우, 즉각적인 경고 콜백을 통해 개발자가 적절한 조치를 취할수 있도록 지원함으로써 애플리케이션 성능을 향상시키고 기기 안정성을 강화하는데 기여함.

인게임 프레임 개선 R	기존 아이템 리스트 스크롤 구조는 많은 수량의 품목(카드 및 아이템)을 표현시 엄청난 프레임 드랍이 발생하고생성되는 목록의 수량만큼 메모리가 증가하는 문제가 있었음. 이를 해결 하기 위해 DynamicScroll 기능을 만들어 프레임 드랍이 없고, 메모리도 일정 수준에서 증가하지 않도록 개선 함. 해당 R 핵심은 스크롤 상 커서가 위치한 아이템들만 생성하고, 나머지 영역의 항목을 동적으로 삭제하는 방식으로 구현 하여 버전의 안정성을 높이는데 있음. 미션 상점에 해당 기능을 우선 적용하였고 상점, 카드 시스템 등에 추가 적용하여 버전의 안정성을 높일 예정.

개발 프로세스 개선 및 AI 활용 R	AI 도구인 Github Copilot을 프로젝트에 도입하고 이를 최대한 활용하기 위해 Github Copilot을 활용할 수 있는 도구로 마이그레이션을 진행 함. 추가적으로 개발망 환경에서 AI의 도움을 받을 수 있게 함으로써, 폐쇄망에서 개발하는 단점을 보완하고 개발 생산성을 높이는 효과를 얻음.

서버 빌드 환경 개선 R	FS2 서버의 빌드 시간이 너무 오래 걸리는 문제로, 긴급하게 대응이 필요한 경우 즉시 대응을 하지 못하는 문제가 있었음. 이를 해결 하기 위해 별도의 전용 빌드 머신 구축, 인크레디 빌드 솔루션을 도입하여 컴파일 빌드 시간을 대폭 개선하고, 링크 단계에서 오래 걸리는 부분을 해결하기 위한 방법론을 적용하여 기존 대비 약 80%의 빌드 시간을 단축 함(1시간 40~50분 -> 20분 수준). 점검 중 긴급하게 수정이 필요한 이슈가 발생하더라도 바로 반영이 가능하고, 긴급한 이슈도 전보다 대응을 빠르게 하여 서비스 안정성을 높임.

컨텐츠 자동화를 위한 R	생성형 AI API를 활용한 서버 아이템 데이터 기획서 검증 및 DB쿼리 자동 생성 처리를 통하여 휴먼에러를 최소화하여 개발이 가능해짐

아웃게임에서 3D 환경 처리를 위한 PictureFrame 개발	미니 게임 등 다양한 콘텐츠 제공을 위한 새로운 3D 환경 처리를 위해 MultiActorPictureFrame 개발하여, 아웃 게임에서도 공간의 제약없는 콘텐츠 개발이 가능해져 확장성이 높아짐.

네트워크 패킷 처리 최적화	게임 중 패킷을 우선순위에 따라 분류하여 딜레이와 병목 현상을 최소화하고, 원활한 플레이가 되도록 함.

TCP 패킷 손실 복구 알고리즘 개선	네트워크 환경에서 발생하는 TCP 패킷 손실을 효과적으로 감지하고 복구할 수 있는 알고리즘을 새롭게 도입함.이 알고리즘은 패킷 손실 발생 시, 재전송 요청을 지연 없이 수행하여 데이터 전달의 신뢰성을 높이고 통신 지연을 최소화함. 이를 통해 네트워크의 전반적인 성능을 향상시키고 안정성을 강화하여 사용자 경험을 최적화하는데 기여함.

PS5 엑티비티 R	PS5 플랫폼 신규 기능 중 하나인 활동 기능을 R 및 구현UDN에 활동 기능 관련 데이터를 설정 후 프로젝트에 적용PS5의 Matches Web API를 사용하여 게임 정보를 PSN 서버로 전달

운영툴 코드 자동화 R	GPTs를 활용하여 명세서를 입력하면 운영툴의 코드를 자동으로 생성하는 연구 및 개발을 진행하여 개발 시간 단축과 코드 품질 향상

라이브 분석툴 개발	로그 데이터를 기반으로 특정 유저 범위를 대상으로 재화 획득 출처 및 양을 분석할 수 있는 툴을 개발하여 유저 행동 분석과 게임 밸런싱에 기여

AI 뉴스 생성 기술	LLM 기반 게임내 유저플레이를 자동으로 뉴스화하는 시스템 구성

게임 서버 메모리 최적화	게임 서버 버퍼풀 최적화를 위한 구조 변경 진행

애니메이션 클립 동적 로드시스템	애니메이션 시스템을 최적화하여 체형별 애니메이션을 오버라이드 컨트롤러에 사전 할당하지 않고, 런타임 로드 방식으로 변경했습니다. 이를 통해 메모리 사용량을 효율적으로 관리하며, 애니메이션 리소스를 필요 시점에만 로드하여 저사양 기기에서도 원활한 성능을 보장합니다. 동적 로드 방식으로 유연한 리소스 확장성과 성능 최적화를 동시에 달성했습니다

멀티 쓰레드 환경에서의 네트워크 관리	멀티 쓰레드의 환경에서 각 쓰레드에서의 네트워크 엔진의 접근에 관한 방법 및 각각의 쓰레드에서의 동기화 등의 다양한 케이스에 대한 연구

cloth 시뮬레이션 적용 R	스켈레톤 애니메이션만 적용되어 있던 코스튬 아이템에 UE5의 cloth 시뮬레이션 기능을 적용할 수 있는 방법을 찾고 이를 위해 로직을 수정하는 R 수행했습니다.

일간 클라이언트 크래시 리포트 메일 전송	KOR, GSP 버전의 클라이언트 크래시 대응을 좀더 빠르게 대응하기 위해, 매일 오전 9시 기준까지 발생한 크래시를 분석하여 메일로 리포트 전송하도록 함. 자동 분석된 크래시 리포트를 xml 형식으로 확인 가능하여 문제점을 빠르게 확인 가능하고, 크래시 대응을 좀더 기민하게 할 수 있을 것으로 기대 됨.

로컬 AI 환경 구축 및 활용 기반 R	Ollama와 OpenWebUI 오픈 소스를 활용하여 폐쇄망에서 동작 가능한 로컬 AI 환경 을 구축 함. 오프라인 환경에서 로컬 데이터를 활용할 수 있어 기업의 민감한 정보도 AI에 활용 가능하여 추가적인 활용방안에 대해 R 활용 예정.

아이템에 의한 모션 변경 R	기존에는 캐릭터와 스킬에 종속적이었던 모션을 개편하여, 추가 정보에 따라 모션 조합이 가능하게 되었습니다. 이를 통해 아이템에 따른 세레머니와 기본 인게임 동작을 자유롭게 변경할 수 있게 되었습니다

경기 중 문제 발생 시 특정 상황에서 재진행 R	오프라인 대회 중 간헐적으로 문제가 발생할 경우 재경기가 어려운 상황을 개선하기 위해, 시간의 흐름이 시퀀스으로 진행되던 인게임 구조를 개편하였습니다. 이를 통해 특정 시간, 위치, 그리고 공격/수비 여부를 설정하여 재경기를 할 수 있는 환경을 만들었습니다.

강종유저 AI 대체 시스템 R	경기 중 유저가 이탈할 경우 강제로 게임이 종료되던 기존 방식을 개선하여, 유저 대신 AI가 그 자리를 대신해 경기를 계속 진행할 수 있도록 클라이언트와 서버 구조를 개편하였습니다.

아이템 기능 확장을 위한 Addon 구조 R	아이템과 다른 시스템 기능의 연동이 필요한 콘텐츠를 위해, 확장 기능을 Component 형태로 아이템에 추가할 수 있도록 구조를 개편하였습니다. 향후 다른 시스템과의 연동 작업 및 유지 보수가 용이하도록 R 진행하였습니다.

AI를 활용한 원화 이미지 생성 R	LoRA(Low-Rank Adaptation) 기법을 사용하여 프리스타일 시리즈들의 여러 원화들을 학습을 진행함.원화 파트가 아닌 작업자도 쉽게 접근이 가능하며, 원화가의 스타일을 유지하면서 신규 이미지를 제작할 수 있기 때문에 작업기간 대비 다양한 컨셉의 이미지를 활용을 기대할 수 있음.

AI모션 바이패드 변환 툴 R	DeepMotion(인공지능 모션캡처 기술)의 주요 기술 중 하나인 동영상을 통해 캡처한 사람의 움직임을 3D캐릭터에 반영하는것을 활용하여 애니메이션 리소스를 제작 후 만들어진 데이터를 이용하여 애니메이터가 수정 및 게임에 적용할 수 있도록 바이패드로 변환해주는 툴 제작함.캡처가능한 모션 한정으로 게임 캐릭터 애니메이션의 제작기간이 짧아진 효과를 기대할 수 있음.

직렬화 큐 서버 개발	컨텐츠에서 Lock을 사용하지 않는 서버로 Lock에 의한 동기화 이슈 및 유지 보수의 편의성이 높은 서버 R

ODBC Version 업그레이드	ODBC 버전을 업그레이드하여 매개변수 및 함수 전달 간소화

서버 에이전트 신규 개발 R	에이전트 측에서 DB에 데이터 조회 및 요청이 가능하도록 다수의 서비스 실행 및 중지를 가능하게 연구 및 개발

MatchMaking AI 다양성 강화 R	기존에 AI의 레벨에만 의존해 디폴트 세팅하는 구조에서 AI별 지정된 스킬군과 액션군을 가지도록 구조 변경

Steam 서비스 R	앱 자동 배포 시스템과 보안 솔루션, 업적 시스템, AppsFlyer 기능을 연구 개발하여 Steam 배포, 보안, 성과 측정을 할 수 있도록 연구 개발

사용자 환경 모니터링 R	에뮬레이터 실행 여부, FPS, 메모리 상태 등을 모니터링하는 기능을 개발하여 사용자 환경 개선에 기여할 예정

LLM AI 를 이용한 게임 뉴스 생성 시스템	세계 대전 뉴스를 생성하는 프롬프트와 뉴스 제작에 사용될 데이터 가공 연구 및 파이프라인 작업(AWS S3-로그 , SVN-게임 Data 처리 , 통계(DW) DB Data 자동화 및 제공, AI 웹툴 개발 )

던전 게임서버 모니터링	프로메테우스 그라파나 구성으로 EKS 워커노드와 파드에 대한 모니터링 시스템 구성

개인별 커스터 마이징 공간 개발	계정별로 기본 제공 오브젝트 또는 아이템을 배치할 수 있도록 하고, 이를 통해 다른 유저와 함께 즐길 수 있는 공간을 개발하여, 새로운 형태의 콘텐츠를 창출하고 다양한 콘텐츠 제작이 가능하도록 함.

계정별 공간에서 다른 유저와의 커뮤니케이션 요소를 위한 UDP 네트워크 R	제공된 커스터 마이징 공간의 커뮤니케이션 강화를 위해 게임 서버를 통하지 않은 개별 UDP 네트워크 방식으로 구현.

렉을 개선하기 위한 관련 네트워크 R	렉 개선을 위해 게임 서버와 호스트 서버를 병행하는 기존 방식에서 호스트 서버 단독 운영 방식으로 구조를 개편하여 네트워크 부하를 최적화하고, 패킷 지연을 최소화하여 전체적인 성능을 향상시킴.

사운드 시스템 동적로딩 R	클라이언트 메모리 효율 개선을 위해 기존 사운드 시스템을 개편하여 동적으로 사운드를 관리할 수 있도록 연구 개발 함. 기존 사운드 시스템은 클라이언트 구동 시점에 모든 사운드를 미리 로딩하는 구조였고 주기적으로 많은 사운드가 추가되었기에 메모리 낭비가 심하였음. 동적로딩 시스템으로 변경하면서 일정 수준의 메모리를 유지할 수 있도록 하여, 메모리 부족에 의한 크래시 비율을 대폭 감소 시킴

AI 패턴화	AI들의 패턴을 크게 분류하고 그 안에서 세분화 시켜 다양한 패턴을 추가하고 제거하는데 편리하게 변경. 또한 성향 스탯을 캐릭터 별로 부여하여 상황을 판단함에 있어서 해당 스탯이 영향을 주게 설계.

DB 최적화 R	TVP 방식 적용 , SP 파라미터를 TABLE 형태로 전달 함으로서 단일 SP 호출로 데이터 처리방식 최적화 연구

Procdump 관리 툴 R	내부 덤프만으로는 해결하기 어려운 일부 크래시 상황에 효과적으로 대응하기 위해, Procdump를 간편하게 Attach하기 위한 툴 연구 및 개발하였습니다.

서버 아키텍쳐 마이그레이션 R	기존 32Bit 서버를 64bit로 변경하여 메모리 사용량 및 효율 증가와 다양한 라이브러리와의 호환성 및 성능 개선을 기대할 수 있습니다.

서버 모니터링 시스템 R	Prometheus Grafana 라이브러리를 이용하여 서버의 상태를 실시간 모니터링하는 시스템 R 진행. 이를 통해 서버 상태를 감지하고, 문제 발생시 빠르게 대응할 수 있어 운영 효율성을 향상시킬 것으로 기대

AI 원화 이미지 생성 Discord 연동 R	스테이블 디퓨전의 불편함을 해소하기 위하여 디스코드를 연동하여 접근하기 쉬운 인터페이스 및 다중 접속 가능하도록 개선 및 스테이블 디퓨전 CONTROLNET 기능 (refernece only, open pose, canny) R 진행

유니티 스크립팅 백엔드 IL2CPP R	기존 Mono 방식을 IL2CPP로 전환하여 C++과의 효율적인 통신을 구현함으로써 런타임 속도를 향상. 실행 시간 최적화뿐만 아니라 메모리 관리와 시스템 안정성을 개선하여, 개발 생산성을 높일 것으로 기대.

운영툴 데이터 자동화 시스템 개발	데이터 최신화를 위한 반복적인 수동 작업을 자동화하여 업무 부담을 줄여, 다운로드 및 관리의 효율성을 개선하였습니다.

Android Performance Tuner (APT) R	성능 모니터링 강화를 위해 Google의 APT 적용 가능성을 연구하였으며, 프레임률 및 로딩 시간 등의 데이터를 수집하여 게임 최적화에 활용할 수 있도록 하였습니다.

Unity PlayWorks R	플레이어블 광고 제작을 보다 효율적으로 진행할 수 있도록 Unity PlayWorks의 적용 가능성을 연구하였습니다.HTML5 없이 Unity에서 직접 광고 콘텐츠를 빌드할 수 있어 제작 프로세스의 효율성이 향상될 것으로 예상됩니다.

네트워크 최적화방안 R	AWS Global Accelerator 최적화를 위해 서비스 아키텍처를 변경하고 및 IaC에 적용하였습니다.

상품 추천시스템 개발	라이브 로그 데이터를 이용해 상품 유통 통계를 추출하고, 상품을 추천할 수 있는 데이터를 축적하도록 시스템을 개발 했습니다.

레디스를 활용한 대규모 데이터 캐싱	클러스터링 및 Geospatial 자료 구조를 활용한 대규모 필드맵 처리 방안을 연구했습니다.

WPF 를 활용한 봇 클라이언트	실제 클라이언트의 Mock 버전으로 효율적이고 빠른 게임 데이터 확인을 위한 방법을 연구하여 구현하였습니다.

2025년	요약 메모리 프로파일러 구현	Unity에서 사용 중인 메모리를 보다 세부적으로 분석할 수 있도록 요약 메모리 프로파일러를 구현하였습니다.

태블릿 가로 모드 지원 연구	기존에 세로 모드만 지원하던 앱을 태블릿 환경에서도 가로 모드로 사용할 수 있도록 연구를 진행하였습니다.

안드로이드 PGS 로그인 연동	복귀 유저 및 기기 변경 상황에 효과적으로 대응하기 위해 Google Play Games Services(PGS) 로그인을 연동하였습니다.

리소스 백그라운드 업데이트	앱 실행 시 초기 지연을 줄이기 위해 리소스를 백그라운드에서 비동기적으로 업데이트하도록 개선하였습니다.

캐릭터 장착 채널별 체형 베리에이션 기능 R	캐릭터 파츠 장착 시스템에 채널별 개별 타입 지정 기능을 도입함으로써, 동일 체형 내에서도 서브 사이즈(예: 머리 크기 등)에 따라 아이템을 분리 제작할 수 있는 구조를 개발하였습니다.

모션 미리보기 카메라의 다양한 앵글 지원 기능 R	모션 미리보기 시스템의 시각적 표현력을 향상시키기 위한 연구를 진행하였습니다.

DB ViewTable을 이용한 Procedure 성능 개선 R	복수의 값을 Join 하여 성능저하가 발생되는 부분을 ViewTable을 활용하여 복수의 값을 단일 Key로 사용하게끔 Table을 재정립하는 방식으로 성능을 개선.

기존 BM 이벤트 효율 개선 R	기존 이벤트 중 효율이 부족한 이벤트의 복잡하고 불필요한 부분을 개편하여 직관적이고 쉬운 이벤트로 개선.

효율적인 크래시 원인 분석을 위한 R	클라이언트 크래시 대응을 빠르게 하기 위해 기존에 수동으로 크래시를 일일이 분석하던 방법에서, 일간 크래시 리포트를 수집하여 데이터 요약 및 핵심 정보 제공(도식화) -> 원인 분류 및 우선 순위화 -> OpenAI API를 활용한 AI 분석 활용 -> 결과 공유 프로세스를 도입하여 효과적으로 크래시 문제를 확인하고 대응할 수 있도록 함.

LOD 및 Nanite 적용 R	게임에 LOD 및 Nanite 기술을 적용해 fps를 최적화하는 방법을 연구함.

UE5 영상 포맷 적용 R	게임 내 다양한 영상 실행을 위해 PS5, PS4, XBOX, PC 각 플랫폼에 맞는 포맷을 연구하고 게임에 적용함.

bz2를 이용한 런처 R	bz2를 이용하여 데이터를 패치 받을 수 있는 런처 연구

로컬 3d ai 생성형 R	Trellis AI 생성 + 쿼드리메셔를 활용한 3D 모델링 연구.

메모리 로그 작성 R	멀티스레드 환경에서 정확하고 빠른 로깅을 위한 환경을 구축.

실시간 오류 감지 및 대응을 위한 모니터링 자동화 R	서비스 안정성 강화를 위해 실시간 클라이언트 오류(Crash, ANR, Exception) 모니터링 자동화 R 진행했습니다.Firebase Crashlytics와 Slack 연동을 기반으로 웹훅(Webhook) 메시지를 파싱하여 실시간으로 오류를 감지하고 커스텀 알림을 전송하는 기반 기술입니다.향후 이 시스템을 Teams, Notion 등 사내 협업 도구와 연동하여, 신규 발생 및 급증하는 오류에 대한 대응 프로세스를 고도화 할 계획입니다.

OpenAI, LLM, 임베딩 데이터 분석을 이용한 번역툴 개발 R	OpenAi API와 LLM, 임베딩 데이터 모델을 이용한 번역툴을 개발 진행 및 R 중입니다.번역할 문장의 타입, 형태 등을 분석하고 유사도를 계산해서 OpenAI를 이용해 번역 또는 치환 하도록 진행 중입니다.

로그Agent개선	인프라 비용 효율 개선을 위해 리소스 최적화, 로그 Agent R(기존)filebeat, fluentd, vector 후보군 부하 검증 후 vector 선정 및 적용CPU 50%이상, RAM 70% 이상 사용량 절감 효과. 특히 파싱에 큰 효과 확인

Unity6 마이그레이션	Unity 2021.3.30f1 버전에서 6000.0.60f1으로 버전업에 따른 마이그레이션 작업을 진행했습니다.향상된 랜더링/조명 기능, 게임 및 애플리케이션에 대한 보안 안정성을 기대할 수 있으며 빌드 성능과 런타임 퍼포먼스에서도 이전보다 유리한 부분을 기대할 수 있습니다.

유니티 에셋 번들 최적화	유니티 AssetBundle/Addressables 시스템의 최적화를 통해 개발 생산성 및 사용자 경험과 시스템 안정성을 향상시켰습니다. 대용량 번들을 전략적으로 분할하여 다운로드 실패율을 감소시키고, 네트워크 불안정 환경에서도 안정적인 콘텐츠 전송을 보장했습니다. 런타임 메모리 관리 측면에서는 번들 로딩 시 발생하는 메모리 피크를 완화하고 번들 종속성을 관리하여 메모리를 안정적으로 사용할 수 있게 개선했습니다. 에셋 빌드 시간과 패치를 위한 델타 파일 생성 시간도 감소하여 효율적으로 개발할 수 있는 환경을 구축했습니다.

슛궤도 R	기존 슛 시뮬레이터 툴은 신규 궤도를 추가하기 어려웠고, 기존에 추가된 궤도를 분류하기 힘든 문제점이 있었음. 이러한 문제로 24년도 신규 궤도 추가 시 툴을 사용하지 않고 데이터를 직접 입력하는 방식으로 소수의 궤도만 추가하는 식으로 진행 하였음.(기존툴 활용도가 낮음)위와 같은 문제점을 해결하기 위해 슛궤도 R 진행 하였고, 파이썬과 ChatGPT를 활용하여 개별적으로 동작 가능한 신규 시뮬레이터 툴 제작.1. 인게임 코트 시각화(백보드, 림, 페인트 존 등 각 요소들을 시각화 하고, 섹터, 경계선 등의 시각화 및 번호 부여)2. 궤적 시뮬레이션 모델 적용(림에 도달하는 첫번째 포물선 + 실제 속도 기반 시뮬레이션)3. 궤도 실시간 생성 및 저장 시스템 구현(랜덤 샷 생성 → 시뮬레이션 → 텍스트/이미지 저장 자동화)4. 25년 여름 시즌 밸런스 패치에 해당 툴을 이용하여 신규 생성된 궤도 150개를 라이브 패치 하였고, 긍정적인 반응을 이끌어 냄.

밸런스 패치 및 테스트 프로세스 개선 R	밸런스 패치를 진행 하면서 수시로 변경되는 데이터(스탯, 포지션, 스킬, 특성)를 적용하고 테스트 하는 과정에서 테스트 케이스 문서를 생성하고 관리하는 부분에 많은 비용이 발생하였고 QA 과정에서도 제대로 확인하기 힘든 문제가 있었음.이러한 부분을 개선하기 위해 적용된 데이터와 변경된 항목을 비교 및 출력 해주는 diff툴을 제작 하였고, 이를 통해 밸런스 패치 및 테스트 프로세스를 개선 함.(25년 여름 밸런스 패치시 QA팀에서 직접 활용 하여 진행 하였음)QA팀에 별도 문서화 해서 전달하는 방식이 아닌, 적용된 데이터를 커밋하면 툴에서 변경 사항을 손쉽게 확인할 수 있어 기존 프로세스 개선 및 테스트 정확도를 높일 수 있을 것으로 기대 됨.

확률 검증 R	서버 내 확률 로직(보상, 드랍 등)의 신뢰성을 검증하기 위해 확률 검증툴을 개발하였고, 콘텐츠별 확률 로직을 중앙화하고, 패킷 시뮬레이션을 통한 대규모 데이터 수집 및 시각화 분석으로 이론 확률과 실측 확률을 비교 검증하도록 하였습니다.QA 및 기획 부서에서의 검증 효율성을 증대하여 향후 신규 확률형 시스템 개발 시 검증 자동화 인프라 활용이 가능하게 되었습니다.

선물함 정렬 로직 개선	패키지형 아이템 연속 수령 시 발생하던 정렬 문제를 해결하기 위해 DB 구조와 정렬 로직을 개선하였다.기존 삽입 순서 기반 방식을 시점 자동 정렬로 전환하여 서버-클라이언트 간 일관성을 확보하고, 대량 수령 상황에서도 안정적으로 동작하도록 성능을 최적화하였습니다.

안전한 데이터 백업과 장비 분리 방법	비용 대비 안전하게 데이터를 백업, 보관하는 방법과 서비스 중에 사용되었던 장비에 대한 해제 방법에 대한 연구 및 적용

플랫폼 빌드 자동화 고도화 R	PS5, PS4, XBOX, PC 등 멀티 플랫폼 빌드 효율화를 위해 Jenkins 파이프라인을 연구하고 고도화하여 최소한의 수작업으로 자동 빌드가 가능하도록 적용함.

2026년	클라이언트 UI 제작용 유니티 플러그인 개발	클라이언트 UI Layout 파일을 유니티 환경에서 생성 및 편집할 수 있는 플러그인을 개발.기존에는 클라이언트가 전용 툴을 통해 UI Layout을 수동 제작하던 구조였으나, 유니티 기반 제작 환경을 구축하여 디자이너가 직접 레이아웃 구성, 리소스 배치 및 적용 데이터를 생성할 수 있도록 개선.이를 통해 UI 제작 공정의 의존도를 낮추고, 레이아웃 제작 및 수정 과정의 작업 효율성과 데이터 적용 정확도를 향상시킴.

패킷툴 R	게임 패킷 데이터를 값 조합 방식으로 생성하고 송수신할 수 있는 서버 테스트 툴을 개발.이를 통해 클라이언트 실행 없이 서버 단독으로 패킷 처리 로직을 검증할 수 있으며, 대량 패킷 송수신 테스트와 예외 케이스 재현 등 다양한 서버 검증 환경에 활용.서버 테스트 의존도를 낮추고, 패킷 검증 및 디버깅 효율성을 향상시킴.

Copilot 연계 MCP Server 구축 R	Copilot에서 커스텀 프롬프트를 검색·다운받아 활용할 수 있도록 HTTP 기반 MCP Server를 구축.자동 추천, 키워드 검색 기능을 제공해 md 문서 탐색을 표준화하여 폐쇄망에서의 개발 생산성을 개선.

언리얼 엔진 5 Lumen 기반 실시간 글로벌 일루미네이션 적용 R	R 통해 Lumen을 적용한 실시간 라이팅 환경을 구축함으로써, 조명 및 환경 변화에 즉각적으로 대응 가능한 동적 라이팅 시스템을 확보.

닌텐도 스위치 R	닌텐도 스위치 플랫폼 환경에서의 게임 구동 및 성능 최적화를 위한 R 수행.기존 콘솔 및 PC 환경 대비 하드웨어 성능 제약이 존재하는 스위치 플랫폼 특성을 고려하여, 렌더링 최적화, 메모리 사용량 관리, 리소스 경량화, 프레임 안정화 등 전반적인 성능 개선 작업을 진행.또한 플랫폼 특화 이슈(해상도, 텍스처 품질, 로딩 속도, 입력 처리 등)에 대한 대응 방안을 검증하고, 실제 서비스 환경에서 안정적으로 구동 가능한 수준의 빌드 확보 기대.계속 진행 중.

Epic Games R	Epic Games에서 제공하는 다양한 서비스 및 기술(온라인 서비스, 계정 연동, SDK 등)을 게임 환경에 적용하기 위한 R 수행.Epic Online Services(EOS)를 중심으로 인증, 친구 시스템, 매칭, 업적 등 핵심 기능에 대한 구조를 분석하고, 실제 게임 서비스에 적용 가능한 형태로 연동 방안을 검증 기존 플랫폼 종속적인 기능 구조에서 벗어나, 플랫폼 간 공통으로 활용 가능한 서비스 구조를 설계함으로써 멀티 플랫폼 대응력을 강화하여 외부 서비스 연동 시 발생할 수 있는 인증 처리, 데이터 동기화, 네트워크 안정성 등의 이슈에 대한 대응 방향을 확보 목표 이를 통해 향후 다양한 플랫폼 간 통합 서비스 제공이 가능해지고, 개발 효율성과 확장성이 향상될 것으로 기대되며, 글로벌 서비스 환경에 대응할 수 있는 기반 기술을 확보하는데 목적을 두고 있음.계속 진행 중.

서버 점검 및 배포 프로세스 자동화 R	서버 점검, 프로세스 업데이트, DB 적용 등 운영 과정에서 반복적으로 수행되는 작업을 자동화하기 위한 R 현재 진행 중.기존에는 점검 시 서버 중지, 프로세스 교체, DB 스크립트 적용 등을 수동으로 진행함에 따라 작업 시간 증가와 휴먼 에러 발생 가능성이 존재.현재 서버 점검 시나리오 표준화, 서버 프로세스 업데이트 자동화, DB 변경 사항 자동 적용 등 핵심 기능에 대한 구조 설계 및 일부 기능 검증을 진행하고 있으며, 전체 자동화 체계 구축을 목표로 단계적으로 개발을 수행하고 있음.향후 자동화가 완료될 경우, 운영 효율성 향상, 점검 시간 단축, 인적 오류 최소화가 가능할 것으로 예상되며, 안정적인 라이브 서비스 운영과 신속한 업데이트 적용을 위한 기반을 확보할 수 있을 것으로 기대.계속 진행 중.

썸네일 로드 개선 R	FS2 썸네일은 플래시 파일의 프레임에 개별적으로 추가하는 구조로 되어 있음.(ex: 1프레임에 1001, 2프레임에 1002 …)아이콘 썸네일은 프로그램 구동 시 로드 되어 게임 종료까지 해제 하지 않고, 아이템은 지속적으로 증가하기에 썸네일 또한 증가되며, 메모리 점유율이 지속적으로 높아지는 문제가 있음.메모리의 가장 많은 비중을 차지하는 것이 썸네일 이기에, 썸네일의 동적 로딩을 위한 R 진행 함.기존 대비 클라이언트 메모리 사용량이 200MB~300MB 감소.썸네일 분리 작업은 현재 계속 진행 중이며, 분리가 진행 될수록 메모리 효율은 보다 좋아질 것으로 예상동적 로딩으로 바뀌면서 클라이언트 안정성도 높아짐(현재 32bit 프로그램으로 메모리 사용량이 높으면 크래시 발생 위험 높음)

앱 무결성 검증 시스템 R	Google Play Integrity API를 적용하여 게임 클라이언트의 무결성을 서버에서 검증하는 시스템을 개발앱플레이어 환경에서는 하드웨어 보안 칩(TEE) 부재와 변형된 구글 서비스(GMS) 구조로 인해 API 호출이 불가능한 원인을 분석하고, 기기 유형별 예외 처리 전략을 수립.

xdelta 기반 클라이언트 리소스 패치 시스템 R	리소스 업데이트 시 전체 파일을 재다운로드하는 방식의 비효율을 개선하기 위해 xdelta 기반 바이너리 차분(delta) 패치 시스템을 연구.기존 버전과의 차이점만 추출하여 전송하는 방식을 적용함으로써 사용자의 업데이트 다운로드 용량을 절감하고 패치 속도를 향상시킬 수 있는 기반 기술을 확보.

WAS 서버 성능 개선 R	상점 서버의 부하를 개선하기 위해 서버 내부 처리 구조를 다각도로 분석.접속이 집중될 때 서버가 요청을 처리하는 스레드들이 대기 상태에 묶여 새 요청을 받지 못하는 구조적 문제를 확인.비동기로 설계된 처리 구간이 잘못된 방식으로 동기 대기되고 있던 코드를 바로잡고, 원래 동기로 구현되어 있던 DB 로드 함수 및 관련 API도 비동기 구조로 전환하여 접속 집중 시에도 서버가 안정적으로 요청을 처리할 수 있도록 개선.

TeamCity 빌드 자동화 시스템 구축	클라이언트 빌드 및 배포 작업의 효율화를 위해 TeamCity 기반의 빌드 파이프라인을 구성.RESU, GBTW 두 프로젝트에 대해 AOS/iOS 플랫폼과 각 마켓(Google, OneStore, Apple, Aniplex), 빌드 유형(풀빌드/버그픽스/리소스 빌드), 개발/라이브 환경을 분리한 빌드 구성을 체계화.빌드 완료 시 Teams 알림 발송, S3 자동 업로드 등 자동화 스크립트로 구성하여 수동 개입을 최소화하고 배포 이력을 일관되게 관리하도록 개발함.

클라이언트 리소스 정리 R	앱 용량 최적화를 위해 프로젝트 내 전체 아트 리소스를 대상으로 미사용 여부를 전수 분석.코드 참조, 엑셀 데이터, GUID 의존성 등 다각도의 교차 분석을 통해 절반 이상의 리소스가 미사용 후보군임을 확인하였으며, 폴더 및 확장자별로 분류하여 우선순위 기반의 정리 방안을 수립.분석 결과를 아트팀에 공유하여 실제 제거 대상 선별 및 QA 검증 프로세스가 원활히 진행될 수 있도록 기반을 마련.

채팅 금칙어 자체 필터 시스템 구현	채팅 및 연합 내 부적절 언어, 광고성 메시지 등을 자동으로 감지하기 위해 Google Perspective API 도입을 검토하였으나, 해당 서비스가 2026년 내 종료 예정임을 확인하여 외부 API 의존 방식을 배제함.

OpenSearch, Mssql MCP R	AI Agent 개발지원을 위해, OpenSearch, Mssql 저장소를 조회 할 수 있는 MCP 서버를 개발. 권한 제어 및 명시적 기능 제한 등, 이슈 추적과 툴 개발 등에 활용 가능할 것으로 예상됨.