컴투스 사업보고서 (2024.12)
6. 주요계약 및 연구개발활동

가. 주요계약 최근 3사업연도 중 회사의 일상적인 영업활동 이외에 회사의 재무상태에 큰 영향을 미치는 비경상적인 중요계약은 존재하지 않습니다. 나. 연구개발활동 (1) 연구개발 담당 조직당사는 연구개발활동을 담당하는 부설 연구소를 운영하고 있습니다. 명칭은 '연구소'이며 2000년도에 설립된 이래 모바일게임 개발 및 관련 제반 기술에 대한 연구를 전담하고 있습니다.(2) 연구개발 비용

(단위 : 백만원)

과 목	제27기(2024년)	제26기(2023년)	제25기(2022년)

연구개발비용 계	118,998	138,803	124,831

연구개발비 / 영업수익 비율[연구개발비용계÷당기영업수익×100]	17.1%	18.8%	18.4%

주1) 연결재무제표 기준입니다.

(3) 연구개발 실적

연구과제	연구기간	연구개발내용	연구결과 및 기대효과

스마트폰 3D 렌더링 그래픽스엔진 고도화 연구개발	2019.01 ~ 계속	- 차세대 스마트폰 그래픽 API (Apple Metal, Android Vulkan, DirectX12)와 기존 그래픽 API(OpenGL ES 3.0)를 지원하는 통합 Rendering Engine을 개발하여 각 게임 Graphics Pipeline을 구성하여 게임 성능을 최적화하고 고퀄리티 그래픽스를 보장하는 기술	- 상용 엔진(Unity, Unreal)에 비해서 게임 개발의 특정한 요구사항/세부 구현 등을 빠르게 Customizing 할 수 있으며, 가볍고 빠르기 때문에 급변하는 게임 시장의 변화에 능동적으로 대응이 가능하고, 타겟 게임에 특화해서 성능을 최대한 끌어 낼 수 있음.

안드로이드 기반 단말기 원격조작 및 자동화 테스트 시스템	2020.10 ~ 2022.03	- 안드로이드 운영체제 기반의 단말기를 USB를 통해 원격으로 제어 및 다중으로 자동화된 명령 모음 실행, 실시간 모니터링 기능을 가지는 시스템 개발	- 모바일 게임 테스트를 자동으로 진행하여 게임 안정성을 확보하고, 그 기회비용으로 테스트 담당자가 다른 테스트를 집중하여 게임 퀄리티를 높일 수 있음

온라인 코딩 시험을 위한 웹서비스고도화2	2021.01 ~ 2022.12	- 코로나 바이러스 감염확산에 따라 언택트 채용, 비대면 면접 등 채용 트렌드 변화 및 인재채용을 위한 온라인 필기시스템 구축- 기존 온라인 필기시스템에서 관리/감독 기능 고도화 및 신뢰도 향상	- 문제 은행 시스템 구축, 모바일 부문 부정행위 시스템 개선 등 자사에서 운용 중인 온라인 필기시험(코딩테스트)를 추가적으로 보완하여 핵심인력을 채용하는 데에 기여함

VCS 로그 수집 연구	2021.01 ~ 2022.01	- VCS를 다수 운용하고 있어 관리자가 각 시스템의 변경사항을 일일이 확인하는데 어려움이 있어 시스템의 정보를 일단위로 기록하여 다수의 VCS에서 발생한 로그 관리	- VCS에서 지원하지 않는 시스템 정보 이력을 기록하여 로그화가 가능하고 VCS가 추가될 시에는 구축된 시스템에 연계하여 활용이 가능하고 관리적인 측면에서도 통계 데이터를 기반으로 한 VCS 운용이 가능함

통합빌드 고도화 연구	2021.01 ~ 2022.12	- 현재 플랫폼별 빌드 Flow를 따로 가지고 있어 하나의 통합빌드를 고도화하여 개발자가 자동화 빌드를 편리하고 효율적으로 사용할 수 있도록 연구	- 빌드 Flow가 통합되어 있어 한번만 빌드를 하면 여러 번의 작업과정을 진행할 필요 없이 다른 작업을 진행할 수 있어 효율적인 업무 프로세스 구축 가능

3D 스캔 데이터를 활용한 선수 페이스 모델링 고도화 연구	2021.10 ~ 2022.06	- 3D 데이터를 활용하여 실제 선수의 얼굴과 같이 퀄리티 높은 페이스 모델링 제작	- 실제 야구선수의 얼굴을 3D 스캔으로 촬영하여 인게임 리소스에 그대로 적용함으로써 유저 몰입감 극대화

NPC AI 로직 타이머 클러스터링 연구	2021.10 ~ 2022.05	- NPC AI 가동을 위해 동일 시간의 타이머 이벤트 통합과 분산 실행 사이 간의 적절한 수준의 클러스터링 기법을 연구하여 성능과 품질 개선	- 처리부하 편향 현상없이 한정된 CPU 안에서 더많은 NPC를 가동할 수 있을 것으로 기대

몽타주를 활용한 애니메이션 클립 및루트모션 가변이동량 모션 R 연구	2021.10 ~ 2022.06	- 몽타주 기능인 애니메이션 분할 기능을 활용할 때, 분할된 애니메이션 클립의 루트모션을 효율적으로 활용할 수 있는 방법과 어떤 방식으로 애니메이션을 분할하여 설치해야 가변 처리를 진행할 수 있는지 연구	- 기획 변경에 따른 아트 리소스 양의 급증으로 인해 개발자들이 처리해야 되는 작업과 재작업 과정을 간소화하여 업무 생상성 증대

GItOPS 스타일의 선언적 배포방식을통한 효율적인 CI/CD 파이프라인 연구	2021.10 ~ 2022.06	- 개발물의 보안정책을 유지하면서도 GitOPS 스타일의 효율적인 CI/CD 파이프 라인을 구축하여 클라우드 개발 환경에서 효율적으로 작업할 수 있도록 연구	- 보안정책 및 방화벽으로 인해 Cloud Build에 어려움이 있으나 해당 연구를 통해 보안정책을 유지한 환경에서도 개발이 가능한 GitOPS 스타일의 CI/CD 파이프라인을 구축하여 업무생산성 고도화 기대

게임 서버의 형상관리를 위한데이터베이스 마이그레이션 방법	2022.03 ~ 계속	- 데이터베이스에 대해 잘 몰라도 누구나 쉽게 데이터베이스를 생성하거나 변경할 수 있도록 마이그레이션 자동화를 진행하여 형상 관리가 완벽하게 이뤄질 수 있도록 연구	- DB 마이그레이션을 통해 누구나 쉽게 각 버전에 맞는 스키마 생성 및 변경 등 관리 가능, 빠르고 정확한 DB 스키마 구성을 통한 게임 서버의 개발환경 구축 기대

웹 플랫폼에서 실시간 통신이 가능한 게임서버 기술 R	2022.04 ~ 계속	- 최근 애플케이션 설치 없이도 플레이가 가능한 웹 플랫폼 시장이 확장되면서 웹 기반 기술에 대한 중요성이 커지고 있음. 이에 따라 웹 게임 플랫폼 기반 기술에 대한 연구를 통해 실시간으로 통신이 가능하면서도 고품질의 그래픽을 가진 게임을 플레이 할 수 있도록 기술 연구	- 웹 클라이언트와 서버 간의 실시간 통신을 위한 기술 습득으로 인해 전문성 향상 기대, 서버와 클라이언트 간 통신 방식 정의를 통한 개발 기간 단축 가능

Agora Video를 활용한 실시간 화상통신기술 연구	2022.04 ~ 2022.12	- Agora Video SDK를 기반으로 실시간 화상채팅 관련 기술을 연구하여 가상 오피스 내에서 사용할 수 있는 시스템을 구축하여 효율적인 업무 환경을 제공하도록 연구	- 실시간 화상 채팅 기술을 연구를 통해 소비자가 직접 매장에 방문하지 않아도 실시간으로 직원과 의사소통이 가능하기 때문에 일상생활에 편리함을 제공할 것으로 기대

언리얼 엔진의 효율적인 빌드 툴 처리를위한 클래스 및 함수실험 연구	2022.04 ~ 2022.12	- Reflection, CDO, UBT, GC 등 언리얼과 관련된 개발 방식이 명확하게 나오지 않아 개발자들이 어려움을 겪고 있음. 특히, 빌드 툴 처리 과정 관련하여 명확한 개발방식을 확립하여 개발자들이 효율적으로 업무를 진행할 수 있도록 연구	- 블루프린트와 C++ 코드 간의 관계를 규명함으로써 어떤 클래스와 함수들을 사용해야 효과적으로 개발할 수 있는지 서로 공유할 수 있어 불필요한 시간을 없애고 업무를 최소화할 수 있을 것으로 기대

신규 소수점 표현 자료형 기반 최적화된제곱근 알고리즘 개발 연구	2022.04 ~ 2022.12	- IEEE 754 표준이 정해져 있음에도 불구하고 특정 연산에 있어 구현에 따라 다른 결과가 나올 수 있어 네트워크 동기화 문제가 발생함. 이를 필요한 연산에 따라 최적화된 알고리즘을 연구하여 안정적인 네트워크 동기화가 이뤄질 수 있도록 연구	- Cross Platform으로 안전한 소수점 표현 기반 자료형을 통해 안전한 네트워킹 프로그램 작성이 가능하여 훨씬 더 나은 성능을 보여줄 것으로 기대

웹 스크립트 기반의 저용량 PlayableAds 개발 연구	2022.04 ~ 2022.12	- 유저들이 직접 어플리케이션을 다운받지 않고도 웹 환경에서 가볍게 미니게임을 즐길 수 있는 환경을 제공할 수 있도록 저용량 형태의 웹 기반 Playable Ads에 대한 연구	- 웹 기반의 프로젝트 경험이 없어 어려움을 겪었으나 해당 연구를 통해 유저들이 어플을 직접 다운 받지 않고 웹 환경을 통해 맛보기 형태의 게임을 즐길 수 있어 신규 유저들의 접근성이 향상될 것으로 기대

다형성 기능 및 팩토리 메서드 패턴을활용한 기능별 스킬 클래스 생성 연구	2022.04 ~ 2022.12	- 대규모 다중 접속자 온라인 역할 수행게임 환경에서 각 개체별로 실행하는 행위에 따라 자연스럽게 반응하거나 동작할 수 있도록 연출, 애니메이션 등 효율적으로 제어할 수 있는 관리 시스템 연구	- OOP와 GOF를 활용한 각 개체의 필요한 기능을 구현하고 용도에 맞는 클래스를 생성할 수 있어 각 개체의 행위에 따라 연출 및 애니메이션을 제어할 수 있는 관리 시스템을 구축하여 효율적인 유지보수 관리 기대

전사 데이터 표준화 및 표준 활용 방안에 대한 연구	2022.06 ~ 2022.09	- 시스템별로 산재해 있는 데이터 정보 요소에 대한 명칭, 정의, 형식, 규칙에 대한 원칙을 수립하여 표준화 가이드 및 공통 표준 사전을 제공 및 적용	- 명칭 통일로 인한 명확한 의사소통, 필요 데이터의 소재 파악에 소요되는 시간 및 노력 감소, 일관된 데이터 형식 및 규칙 적용으로 인한 데이터 품질 향상, 정보시스템 간 데이터 연계 발생 시 데이터 변환 및 정제 비용 감소 등 기대

MySQL의 효율적인 분산을 위한 ProxySQL 활용 연구	2022.06 ~ 2022.09	- 대량의 클라이언트 커넥션을 처리해야하는 환경에서 멀티플랙싱 기능과 쿼리 캐싱을 활용하여 데이터베이스 부하를 최소화하는 연구	- 대량의 커넥션이 필요한 서버 환경에서 ProxySQL의 Connection Multiplexing을 활용하여 데이터 베이스의 부하 감소 및 분산 처리 효과를 기대, Query Cache를 통한 MySQL Database의 부하 감소 및 성능(Read, Write) 향상 기대

전사 데이터 표준화를 위한 프로젝트별 표준화 정책 수립 및 공통 표준 사전 정의 연구	2022.06 ~ 2022.12	- 데이터 표준 사전을 기반으로 한 데이터 모델링 및 프로젝트별 표준화 정책 수립 및 전사 표준화 가이드 및 공통 표준 사전을 제공	- 데이터의 명칭을 통일시킴으로써 유관부서와의 원활한 의사소통 가능하며 정보 시스템 간의 데이터 연계 발생시 데이터 변환 및 정제 비용 감소 기대

선수의 3D 스캔 제작된 모델링 동영상 출력과 퀴즈를 결합한 미니게임 제작 연구	2022.07 ~ 2023.03	- 3D 스캔으로 제작된 선수들의 캐릭터 모델링을 활용하여 해당 선수가 누구인지 맞추고 이에 대한 보상까지 받을 수 있는 구조의 영상과 퀴즈가 결합된 미니게임으로 유저들이 게임 리소스를 추가적으로 다운로드 받는 중에 간단하게 즐길 수 있는 영상퀴즈 형태의 미니게임 제작 연구	- 게임의 추가적인 리소스를 다운로드 받아야 된다는 부담감을 가지고 있는 유저들에게 간단한 미니게임과 보상을 제공함으로써 유저들의 이탈을 방지할 수 있을 것으로 기대

모든 캐릭터에 코스튬 적용 가능한 선 앵커 기반의 시스템 구현 연구	2022.07 ~ 2023.06	- 기존 게임에서는 일반적으로 점 앵커를 활용하여 캐릭터에 코스튬을 부착할 영역과 해당 코스튬에 캐릭터를 부착할 영역을 표시하여 일일이 값을 조정해주어야 했으나, 선 앵커를 기반한 시스템 연구를 통해 로테이션과 스케일 값을 한 번의 작업으로 설정 가능	- 선 앵커 시스템을 도입하여 작업량의 절반 이상을 줄일 수 있어 작업자의 업무 효율성 향상 기대

베이스 악기의 주파수 대역 분석을 통한 효과적인 사운드 믹싱 방안 연구	2022.09 ~ 2023.03	- 베이스 악기를 믹싱할 때에는 저음 주파수에 대한 파장 길이와 믹스를 하는 공간 등 여러 가지의 환경적인 영향을 받기 때문에 효과적으로 믹싱할 수 있는 방안을 강구하여 질 높은 사운드를 제작하기 위한 연구	- 아날라이저를 사용하여 베이스 악기에 대한 주파수를 파악함으로써 사운드 스펙트럼을 실시간으로 모니터링이 가능함. 서로 충돌하는 주파수 대역과 마스킹이 일어나고 있는 주파수를 파악하여 탄탄한 베이스 작업이 가능할 뿐만 아니라 여러가지의 악기를 효과적으로 믹싱할 수 있을 것으로 기대

슬로우 모션과 줌인 기능을 적용하여 다양한 방식으로 카메라 연출이 가능한 리플레이 R 연구	2022.09 ~ 2023.03	- 기존에 구현된 모바일 야구게임들의 리플레이 기능 같은 경우, 유저가 플레이한 그대로 재현하지 못 하는 현상들이 많으며 자신의 경기를 다시 보고 싶어서 재생하게 되면 캐릭터의 위치가 다르거나 공의 위치가 안 맞는 등 정확하게 구현하는 데에 한계가 있음. 이에 따라 Unity Playable API 도입을 통해 로직 및 게임 재생을 분리하여 유저가 원하는 장면을 다방면으로 재생하여 볼 수 있도록 리플레이 기능 구현	- 슬로우 모션과 줌인 방식을 통해 유저가 직접 플레이한 결정적인 장면을 마치 텔레비전에서 실시간 야구 중계를 보는 듯한 느낌을 받을 수 있도록 실감나는 리플레이 기능을 제공함으로써 해당 게임에 대한 재미가 극대화될 것으로 기대

MongoDB를 활용한 비정형 데이터 처리 성능개선 연구	2022.10 ~ 2022.12	- Document 기반의 NoSQL 활용 및 프로젝트 적용 방안 연구 및 성능 테스트를 통한 기존 RDBMS 대비 성능 개선 효과 연구	- Schema-less 구조를 도입함으로써, 기존 RDBMS에서 비효율적으로 처리되던 비정형 데이터를 보다 유연하게 처리하고 오픈소스 소프트웨어 사용으로 인한 비용절감 효과 기대

ILM Texture을 이용한 캐릭터의 얼굴 음영 셰이딩 솔루션 R 연구	2022.10 ~ 2023.03	- 캐릭터의 얼굴에 Normal Texture를 사용하지 않아 Vertex Normal이 단순화되어 자연스럽게 그림자가 생기는 것이 아닌 얼굴의 반쪽만 음영이 들어가는 현상이 발생하고 있어 이를 해결하고 Light의 음영 계산 과정에서 다양한 옵션을 부여할 수 있도록 솔루션 개발 연구	- Cartoon Mesh Normal의 단순화됨에 따라 제작자의 의도에 맞게 Light Shading이 다르게 계산되도록 적용할 수 있어 캐릭터 얼굴의 음영 구간을 더 자연스럽게 표현할 수 있을 것으로 기대

Massive Grass Drawing Tool 제작	2022.12 ~ 2023.06	- 배경에 사용되는 folige 표현을 위해 풀, 꽃등 매우 많은 수가 배치되는 오브젝트는 하나하나 별개로 배치하고 그리게 되면 매우 많은 비용이 발생함. 이를 GPU Programming을 활용해 배치하고 그리게 되는 방식을 구현할 경우에 매우 가볍고 편리하게 사용할 수 있는 솔루션 개발 연구	- 자사 게임의 배경 작업에서 Grass 배치시 캐주얼/실사 느낌 모두 커버 가능한 Grass Drawing Tool 로써, 별도의 DCC에서의 작업없이 Mesh표면에 Grass를 배치할 수 있으며, Mesh Collider를 등록하면 해당 범위에 Grass를 자동배치할 수 있음. 또한, Indirect Draw방식으로 Grass Data를 처리하고, job System으로 frustum culling이 구현되어 에디터 모드와 플레이 모드에서 수십만 단위의 Grass를 빠르게 처리할 수 있어 다양한 플랫폼에서 사용 가능

RUST를 활용한 멀티 티어 실시간 서버 프레임워크 개발	2023. 01 ~ 2023.12	- 현재 C++ 언어에서 대규모 프로그래밍이 가능한 Rust 언어로 전환하고 있는 과도기에 있으며 Linux 에서는 공식 개발 언어로 지정되기도 하였음. 이에 따라 Rust를 활용한 멀티 티어 실시간 서버 프레임 워크를 개발하고 가이드로 제작하여 서버 개발자들을 위한 내부적인 기술 교육 지원	- 표준 아키텍처 제공을 통해 시스템 설계 시 발생하는 오류 사전 방지 가능 및 Rust 서버 전문인력 양성을 위한 교육교재를 제작하여 개발자들의 생산성 증대

PostgreSQL와 MYSQL 간의 성능 비교 분석을 통한 대용량 데이터 처리 환경 구축	2023. 01 ~ 2023.12	- PostgreSQL은 대규모 데이터를 처리하는 데에 용이할 뿐만 아니라 데이터의 일관성 및 안정성을 향상시킬 수 있는 프로그램으로 평가됨. MYSQL과 PostgreSQL 간의 아키텍처 및 성능을 비교 분석하여 자사 프로젝트에 적합한 데이터 관리시스템 도입하는 목적으로 연구	- PostgreSQL R 통한 대용량 데이터 처리에 적합한 프로그램 선정 기대, 다양한 오픈 소스 기반의 DBMS에 대한 기술력 확보를 통한 프로젝트 기술지원 가능

생성형 AI 기술 도입을 통한 GPT-Based 기반의 개발 지원도구 제작 연구	2023.01 ~ 계속	- GPT 4-model을 기반으로 게임 개발 혹은 테스트를 진행하는 과정에서 적용 가능한 부분을 모색하여 개발 지원도구 제작. QA 자동화 툴은 있지만 기획적 변경사항이나 밸런싱, UI 및 UX 등 세부적인 것까지 작업하는 데에 한계가 있어 생성형 AI를 활용하여 업무 지원용 도구 제작	- 생성형 AI로 인해 단 시간내에 설계가 가능하여 업무 생산용 지원도구 뿐만 아니라 완성도 높은 콘텐츠를 제작할 수 있을 것으로 기대

게임 오브젝트의 동작을 데이터 중심으로 구현하는 DOP 기반의 ECS 아키텍처 연구	2023.01 ~ 계속	- 기존 게임 같은 경우, MonoBehavior 상속을 통해 게임 오브젝트에 연결된 컴포넌트들을 직접 구현하였음. MonoBehavior는 게임 오브젝트의 행동들을 빠르게 구현할 수 있지만 대규모 게임에서는 성능 부하가 발생하여 이를 해결하기 위한 방안을 모색해야 함. 그 중 DOP 기반의 ECS 아키텍처는 데이터 중심으로 게임 오브젝트의 동작을 구현하고 있어 데이터 관리나 최적화를 통해 대규모 게임에서도 높은 성능을 가질 수 있어 게임 성능 향상 가능	- ECS 아키텍처는 데이터로 구현하기 때문에 다른 게임의 오브젝트에서도 컴포넌트들을 쉽게 재사용이 가능하여 빠르게 변화하는 게임 개발의 패러다임에서 신속하게 대처할 수 있을 것으로 기대

Cascade Shadow Map 비주얼 개선 및 대규모 필드에서의 그림자 구현 방식 연구	2023.02 ~ 2023.07	- Cascade shadow map(CSM) 기반의 그림자 처리 방식은 그림자를 그리는 거리에 따라 그림자 품질이 결정되는데 먼 거리를 한번에 처리할 때 그림자 품질이 전반적으로 낮아지는 이슈에 대해서 개선할 방법에 대한 연구	- 카메라가 원경을 바라보는 경우가 잦은 오픈 월드 게임, 스포츠 게임 등에서 원경과 근경의 그림자의 시각적 퀄리티를 향상시킬 것으로 기대

Data Access Object 추상화를 통한 효율적인 데이터 관리 방법 연구	2023.06 ~ 계속	- 데이터 소스에 대한 모든 동작들을 진행할 경우, 직접 데이터 소스를 명시하거나 캐시일 때에는 get 또는 set 명령어를 직접 작성하여 진행해야 함. 해당 연구를 통해 DAO를 생성할 때에 유사한 코드를 반복적으로 작성하지 않고 데이터에 접근하는 로직을 일원화하여 일관성 있는 코드와 코드 분석 및 관리가 용이해지도록 추상화를 통한 효율적인 데이터 관리 연구	- 유사한 코드를 반복하지 않고 일관성 있는 코드를 사용하여 공통된 로직의 하나의 메서드로 추상화 가능, 또한 이를 통해 개발자들 간의 코드 스타일이나 로직의 일관성을 유지시킬 수 있어 작업자의 업무 효율성을 향상 시킬 것으로 기대

Compute Shader를 활용한 Post Processing 개발	2023.06 ~ 2023.12	- Post processing 연산에서 GPGPU 프로그래밍을 활용해 기존 처리 방식보다 퍼포먼스에 효율적인 방식으로 렌더링 할 수 있도록 개발	- Bloom 및 volumetric light등 모바일에서 활용하기 어려운 feature들의 활용 및 픽셀 연산에서 경량화가 필요한 기능들을 적용할 수 있는 기술 기반을 마련할수 있을것으로 기대

대량의 데이터 처리가 가능한 분산 확장형 데이터베이스 TiDB의 성능 평가 및 도입 연구	2023.07 ~ 2023.12	- 대량의 데이터를 처리해야 할 필요성이 점차 증가하면서 기존 시스템을 대체할 수 있는 신규 데이터베이스 시스템 도입에 대한 중요성이 커지고 있음. 이에 따라 대량의 데이터와 동시요청을 처리할 수 있는 TiDB 도입하여 응답시간, 처리량, 확장성 등 현재의 성능 상태를 확인하고 기존 시스템과 비교하여 해당 시스템이 어느 정도의 데이터 처리능력을 가지고 있는지 등 본 연구를 통해 실험 가능	- TiDB도입에 따라 최적화된 기법을 적용하여 데이터 처리 속도 향상 기대- 수평 확장이 가능하여 시스템 용량을 증가시킬 수 있어 성능 및 처리량 향상 가능

Capsule AO를 활용한 그림자 영역에서 오브젝트 그림자 표현	2023.07 ~ 계속	- Skinned mesh의 Capsule Collider를 활용해 어두운 영역에서 오브젝트가 그림자를 그리는 표현을 연구. Compute shader를 사용해 GPU연산으로 연산을 경량화 해 모바일 디바이스에서도 이를 사용할 수 있도록 개발 진행	- 어두운 영역에 들어갔을때 캐릭터와 배경이 명확히 인지되는 표현을 기대- Additional shadow를 사용하지 않으므로 추가적인 연산을 최대한 줄여 렌더링 할 수 있을것으로 기대

대용량 로그를 저장, 분석 하기 위한 Clickhouse에 관한 연구	2023.08 ~ 2023.12	- 해외 대형 IT 회사에서 사용 중인 대용량 로그 서버인 Clickhouse가 어떤 아키텍처로 만들어져 있고, 대규모 로그를 저장하고 분석할 수 있는 확장성 있는지, 안정성 있는 서버인지 분석하는 것과 Clickhouse를 보다 효율적으로 사용하기 위한 방법을 제시하는 것이 목적임	- 대용량 로그를 관리할 수 있는 서버는 이미 있지만 장단점을 보유함. 비용과 편이성 양쪽을 균등하게 만족하는 제품을 사용하는 것이 좋기 때문에 Clickhouse 연구를 통해 서버 개발자는 프로젝트에 알맞는 로그 서버를 선택할 수 있음. 다양한 오픈소스 로그 서버에 대한 기술력을 확보하여 오픈소스 로그 서버 제품의 전략적인 활용을 늘리고 유지 비용을 줄일 수 있음. 대부분의 온라인 게임 서비스에는 로그 관리가 필수이기 때문에 이번 연구를 통해서 향후 원활한 기술 지원을 위한 토대를 마련할 예정

Unity ML 기반의 AI 강화학습을 통한 공과 배트 간의 정확한 타격 위치 예측 연구	2023.09 ~ 2024.06	- 공과 배트 간의 히팅 위치를 맞추기 위해 독자적인 방식을 사용하고 있으나 로직상 공의 위치와 차이가 있어 공이 크게 벗어나는 문제가 발생하고 있음. 이러한 현상은 유저가 리플레이 기능을 사용할 때에 극명하게 드러나기 때문에 게임에 대한 몰입을 방해하고 있어 머신 러닝을 통해 AI를 학습시켜 공과 방망이의 거리에 대한 오차 없이 정확하게 배트에 맞춰 타격을 표현할 수 있도록 연구	- AI 기술을 활용하여 공과 배트 간의 거리에 대한 오차 없이 정확한 HIT ANIMATION BLEND FACTOR를 구할 수 있어 정확한 배팅 타격을 표현할 수 있을 것으로 기대

효율적인 대용량 데이터 처리를 위해 Fluent Bit 및 Kafka를 활용한 로그 파이프라인의 통합적 연구	2023.09 ~ 2024.06	- 로그 데이터를 수집, 처리, 저장, 분석 및 시각화하는 과정까지의 일련의 프로세스를 구성하고 KIND 클러스터에서 FLUENT BIT과 KAFKA를 활용하여 로그 파이프라인 시스템 구축을 통해 대용량의 데이터를 효율적으로 처리할 수 있는 기반 마련	- 로그 데이터를 중앙 집중화하여 여러 시스템에서 접근하고 활용할 수 있으며 데이터 레포지토리를 효과적으로 관리할 수 있음. 또한, FLUENT BIT를 사용하여 실시간으로 로그를 수집하고 KAFKA를 통해 실시간으로 전송할 수 있어 즉각적인 로그 분석을 통해 대응이 가능할 것으로 기대

사용자 중심의 대화형 텍스트 생성을 위한 Llama2 모델 기반의 NPC 제작 연구	2023.12 ~ 2024.12	- 이벤트나 업데이트를 진행할 때마다 사용되는 NPC 수와 종류는 다양하지만 각 특성에 맞는 새로운 캐릭터를 제작하는 데 많은 시간이 소요되고 있음. 본 연구에서는 대규모 언어모델인 Llama2를 활용하여 사용자의 행동이나 게임 내 발생하는 이벤트를 기반으로 다양한 상황을 이해하여 NPC와 유저 간의 자연스러운 대화를 생성하고자 함. 이를 통해 사용자의 이전 행동, 선호도, 선택을 기반으로 맞춤화된 대화를 생성하는 NPC 개발	- 사용자의 행동이나 선호도, 상황 등을 파악하여 개인화된 대화형 텍스트를 생성함으로써 다양한 캐릭터를 통해 유저들의 몰입도 및 경험을 향상시킬 수 있을 것으로 기대

광학 문자 인식 기술을 활용한 On-Device AI 기반의 몬스터 검증 자동화 툴 개발 연구	2023.12 ~ 2024.12	- 현재 QA 업무 같은 경우, 담당자들이 게임을 직접 플레이하면서 게임내 버그나 오류 현상을 찾는 방식으로 진행되고 있음. 이러한 수동적인 방식은 일일이 찾는데 상당한 시간이 소비되기 때문에 본 연구를 통하여 OCR을 기반으로 몬스터의 이름이나 속성 등 특정한 이미지 패턴을 정확하게 인식하여 On-Device AI 형태의 자동화 툴 구현	- 이미지로 부터 텍스트를 인식할 수 있는 OCR 기술을 도입하여 별도의 인터넷 연결이나 AI 추론 서버 없이도 수집된 게임 스크린샷 내에서 몬스터의 이름이나 속성 등 자동으로 특정한 이미지 패턴을 인식할 수 있어 작업자들의 업무 효율성이 크게 향상될 것으로 기대

게임 서버 안정성 테스트 연구개발 계획서	2024.01 ~ 2024.03	- 서비스 안정성 테스트는 게임 서버가 실제 환경에서 어떻게 동작하는지를 확인하고, 유저들이 게임을 하는 동안 발생할 수 있는 잠재적인 문제나 버그를 식별하는 데에 도움을 줌. 테스트가 신뢰성이 있기 위해서는 동시 접속한 "유저"가 생성하는 부하가 필요함. 높은 신뢰도 테스트를 위해서 유저와 유사하게 작동하는 봇을 구현하기 위해 연구 개발 필요	- 유저 유입과 이탈을 조절 및 유저 행위를 실제와 유사하게 모방 가능하며 효율성을 향상 시킬 수 있을 것으로 기대

효율적인 조명 관리 및 그래픽스 향상을 위한 타일 기반의 Forward+ Rendering 적용 연구	2024.01 ~ 2024.12	- 기존 Forward Rendering 방식은 파이프라인과 구현이 용이하여 오래된 하드웨어나 모바일 기기와 호환성이 높아 사용되어 왔었음. 하지만 이는 대규모 게임 환경에서 많은 수의 조명을 처리할 경우, 각 조명이 모든 픽셀에 대해 계산되어야 하기 때문에 조명의 수가 증가하여 렌더링 시간이 늘어나게 되고 성능이 급격하게 저하되는 현상이 발생하게 됨. 이를 해결하기 위해 타일 기반의 조명 계산 방식인 Forward+ Rendering 기법을 적용하여 복잡한 장면에서 많은 수의 동적 조명과 GPU 리소스를 효율적으로 관리할 수 있는 방안을 연구하고자 함	- Scene 내의 수많은 조명들을 효율적으로 관리할 수 있도록 최적화하여 기존 렌더링 방법과 관련된 계산 오버헤드를 크게 줄일 수 있어 그래픽 집약적인 어플리케이션에서 더 높은 프레임속도와 부드러운 게임 환경을 구축할 수 있음. 또한, 타일 기반의 조명계산은 GPU 병렬 처리 능력을 최대한 활용하기 때문에 전체적인 렌더링 성능을 향상시킬 수 있을 것으로 기대

게임 데이터베이스 도입을 위한 Cloud Spanner의 분산 데이터베이스 활용 및 아키텍처 관련 연구	2024.01 ~ 2024.08	- 대규모 사용자가 많아지면서 단일 데이터베이스만으로는 대량의 데이터와 트래픽을 처리하기 어려운 부분이 있음. 특히 수직적인 확장만 가능하기 때문에 서버의 수를 증가시키기 어려울 뿐만 아니라 시스템 장애가 발생하게 되면 전체 서비스를 중단될 수 있어 데이터 손실에 대한 위험이 존재함. 따라서 데이터와 서비스 요청을 여러 노드로 분산할 수 있는 분산 데이터베이스 시스템을 도입하여 하나의 노드에 장애가 발생하더라도 나머지 시스템은 정상적으로 이용할 수 있도록 구축. 그 중 ACID 특성을 유지할 수 있는 CLOUD SPANNER를 도입하여 데이터 안정성, 서버 성능 최적화 등 테스트를 통해 자사의 프로젝트에 적합한지 검토하고자 함	- CLOUD SPANNER 도입을 통해 대량의 데이터와 트래픽을 효과적으로 처리 가능. 분산형 데이터베이스 시스템인 CLOUD SPANNER 도입을 통해 대량의 데이터와 트래픽을 효과적으로 처리할 수 있어 시스템의 성능 및 확장성이 향상될 것으로 사료됨. 또한, 대규모 사용자를 기반으로 한 게임에서 가장 적합한 솔루션 사용을 통해 성능 향상 기여- CLOUD SPANNER는 완전 관리형 서비스로 SLA를 제공하여 끊기지 않는 서비스를 보장하고 있음. 특히 대규모 멀티플레이어 게임, 실시간 분석이 필요한 게임이나 글로벌 사용자 기반을 가진 게임에서 가장 적합하게 사용될 수 있는 솔루션으로 게임 성능이 크게 향상시킬 수 있을 것으로 기대

시계열 데이터베이스(TSDB)의 활용 및 도입 관련 연구	2024.01 ~ 2024.08	- 콘텐츠가 다양함에 따라 시간에 기반한 쿼리를 통해 효율적인 데이터 관리 필요. TSDB 도입을 통해 각 콘텐츠마다 사용된 아이템, 유저 행동 패턴 등 정보 수집 및 분석	- TIME SERIES DATABASE(TSDB) 도입을 통한 이용자의 콘텐츠 이용 패턴 및 반응 탐지 기대. 시간에 따른 데이터에 대한 변화를 빠르게 처리할 수 있는 시계열 데이터베이스를 이용하여 게임 내 특정 콘텐츠의 사용 패턴을 실시간으로 파악할 수 있어 사용자의 반응을 빠르게 탐지할 수 있을 것으로 기대- 이벤트 트래킹 및 분석을 통한 서비스 경험 향상 가능. 특정 이벤트나 업데이트로 인해 게임 내 유저들에게 미치는 영향을 정밀하게 분석할 수 있으며 이를 통해 이벤트 전후의 변화를 정확히 측정하고 더 나은 서비스 경험을 제공할 수 있을 것으로 사료됨

낮은 사양의 모바일 환경을 위한 Dual Kawase Blur 알고리즘 기반의 Bloom 연구	2024.01 ~ 2024.12	- 게임과 시각적인 효과에 사용되는 Bloom 그래픽 기법을 중점으로 모든 사용자에게 최대한 동일한 품질의 시각적인 경험을 제공	- 사용자의 디바이스 스펙에 관계없이 최대한 동일한 수준의 그래픽 경험을 제공을 위해, 저사양 단말기에서 Bloom 효과를 구현할 수 있는 경량화된 알고리즘을 적용하는 연구를 진행함

실제 시청 환경을 고려한 모바일 디스플레이용 HDR 톤 매퍼 솔루션 개발 연구	2024.01 ~ 계속	- 다양한 시청환경과 디스플레이에 따라 색감과 밝기를 정확하게 표현할 수 있도록 HDR 톤매퍼 솔루션을 구현하여 유저들에게 보다 높은 품질의 시청 환경을 구축하고자 함	- 제작자가 의도한 대로 색상과 질감을 표현할 수 있어 원하는 이미지 연출을 기대할 수 있으며, 자사만의 경량화한 톤매퍼 솔루션을 구축하여 모바일 환경에서도 각 장면의 밝기와 색상을 최적화하여 보다 세밀하고 정확한 색을 표현할 수 있음

전용 Ground Collider Data 설계를 통한 지면 유형별 공바운드 세분화 및 타구 움직임 처리 연구	2024.04 ~ 2024.12	- 본 연구는 야구게임에서 모든 지면의 반발계수가 동일하게 구현됨으로써 발생하는 바가지 안타, 산책 수비와 같은 공바운드 및 구름의 일관된 현상을 해결하는 데 목적이 있음. 실제 야구 경기장에서는 각 구장의 그라운드 종류에 따라 공의 바운드와 구름이 다르게 나타나는 점을 고려하여 게임 내에서도 이를 정확하게 구현하여 인조 및 천연잔디, 흙 등 다양한 지면의 특성에 따라 반발계수를 세분화함으로써 더욱 현실적인 공의 움직임을 재현하고자 함	- 인조 및 천연 잔디, 흙 등 다양한 표면에서 발생하는 물리적인 반응을 세밀하게 구현하고 각 지면 종류에 적합한 반발계수를 적용하여 다양한 공의 움직임을 구현할 수 있을 것으로 기대

Blend Factor 데이터를 활용한 공의 위치에 따른 정확한 타격 로직 고도화 연구	2024.04 ~ 2024.12	- 타격은 야구 경기의 흐름과 결과를 좌우하는 핵심 요소로 이를 게임 내에서도 실제 경기에서 보는 것처럼 구현하는 것이 중요함. 본 연구는 타자가 공의 위치에 따라 정확하게 타격할 수 있도록 구현. 이를 위해 AI 기술을 활용하여 공의 위치와 타격 타이밍에 따른 Blend Factor 데이터를 수집하고 이를 기반으로 타격 로직을 고도화하여 타격하는 장면을 리플레이하거나 클로즈업 하는 등 다양한 애니메이션을 연출할 수 있도록 연구하여 게임의 몰입도를 극대화하고자 함	- 타격 고도화 로직을 구축함으로써 파울, 뜬 공, 땅볼 타구와 같이 각도에 따라 공과 배트 타격의 위치가 미세하게 달라지게 되는 장면들을 연출할 수 있으며 홈런이나 힘없는 타구 등 타구의 속도에 따라 공의 찌그러짐도 실감나게 반영할수 있어 리얼한 야구 게임을 체험할 수 있을것으로 기대

게임 내 보상 획득 경로의 다변화를 통한 유저 선택 기반 맞춤형 보상 시스템 구축 연구	2024.07 ~ 2024.12	본 연구는 기존의 획일화된 보상 구조와 반복적인 플레이를 하면서 발생하는 지루함을 줄이기 위해 유저들이 주도적으로 자신의 필요와 목표에 맞게 보상을 선택할 수 있도록 맞춤형 보상 시스템을 개발하는 데 목적이 있음. 이를 통해 유저들은 자신만의 플레이 스타일을 형성하고 게임을 더욱 전략적으로 플레이할 수 있도록 유도하고함	플레이어가 필요한 보상을 획득하기 위해 해당 지역에 찾아가는 것이 아닌 유저가 필요한 시점에 보상을 선택하여 획득할 수 있도록 시스템을 설계하여 자신이 직접 게임을 주도적으로 진행한다는 경험을 제공할 수 있을 것으로 기대

기획 데이터 종속성 및 무결성의 실시간검증 시스템을 통한 게임 서비스 장애 예방 연구	2024.08 ~ 2024.12	본 연구는 게임 기획 데이터 패치하는 과정에서 발생할 수 있는 휴먼 에러를 사전에 예방하고 이를 통해 프로젝트 서비스의 안정성을 향상시키는 데 목적이 있음. 이를 위해 각 데이터의 범위와 종속성을 실시간으로 체크하여 잠재적인 문제가 발생할 경우에는 담당자들에게 알림을 제공하는 시스템을 개발하여 서비스 장애를 예방하고 복잡한 데이터 복구 작업을 최소화함으로써 서비스 운영의 효율성을 극대화하고자 함	데이터 종속성 체크 시스템은 데이터 패치 과정에서 발생할 수 있는 휴먼 에러를 실시간으로 감지하고 문제 발생시 담당자들에게 자동으로 알림을 제공함으로써 실수를 사전에 방지할 수 있을 것으로 기대

다국어 번역 품질 향상을 위한 Liama 3.1 8B 모델의 4비트 양자화 및 미세 조정 기법 연구	2024.12 ~ 계속	본 연구는 대규모 언어 모델인 LIAMA 3.18 8B 모델을 기반으로 미세 조정 기술을 연구하여 한국어-대만어와 같은 특수 언어에 대한 번역 품질 성능을 향상시키는 데 목적이 있음. 기존의 자동 번역 모델 같은 경우, 다국어 간의 번역하는 과정에서 성능이 일정하지 않거나 번역 데이터 부족으로 인해 품질 저하가 발생하고 있음. 이를 해결하기 위해 자사만의 FINE-TUNING 기법을 연구하여 모델이 제한된 데이터 환경에서도 높은 번역 성능을 제공할 수 있는 기반을 마련하고자 함	한국어-대만어와 같은 특수 언어 쌍의 번역 품질을 높일 수 있는 미세 조정 기술을 확보할 수 있어 다국어 번역이 중요한 콘텐츠에서 보다 정확하고 신뢰성 있는 번역 서비스를 제공할 수 있을 것으로 기대됨

정밀도 및 양자화 기법을 활용한 저사양환경에서의 대규모 언어 모델 운영 최적화 연구	2024.12 ~ 계속	본 연구는 저사양 하드웨어 환경에서도 대규모 언어 모델을 효율적으로 운용할 수 있는 최적화 방법을 개발하는 데 목적이 있음. 현재 대규모 언어 모델은 높은 연산 자원을 필요로 하기 때문에 고성능 GPU나 서버 환경에서 주로 사용되지만 소규모 프로젝트를 진행하고 있는 부서들은 고가의 AI 인프라를 갖추기 어려운 상황임. 이를해결하기 위해 정밀도 설정과 양자화 같은 최적화 기법을 통해 대규모 언어 모델의 자원 소모를줄이고 실행 속도를 높이는 방안을 실험하고자 함	Nvidia RTX 3070와 같은 저사양 GPU 환경에서도 대규모 언어 모델을 효율적으로 운용할 수 있는 방안을마련할 수 있으며 고가의 하드웨어 없이도 AI 모델을 활용할 수 있는 기반을 제공할 수 있음. 이를 통해 다양한 분야에서 AI의 활용 범위를 넓힐 수 있을 것으로기대됨