Dino Evolution

프로젝트 소개

Dino Evolution은 작은 공룡으로 시작해 낮은 레벨 또는 같은 레벨의 공룡을 먹고 성장하는 3D 3인칭 액션 게임입니다. 플레이어는 먹을 수 있는 대상을 빠르게 판단하고, 높은 레벨의 공룡과 충돌하면 즉시 게임오버되는 단순하지만 명확한 위험 구조 안에서 레벨 20 달성을 목표로 합니다.

팀 프로젝트에서 리드 프로그래머를 맡아 핵심 게임 규칙과 성장 구조를 설계하고, 브랜치 병합과 코드 정리를 주도했습니다. Core 로직, 애니메이션 연동, 기타 Gameplay 로직, 포스트 프로세싱, 최적화 작업을 담당하며 프로젝트의 기능 구현과 안정화 흐름을 맞췄습니다.

주요 구현

• 플레이어 레벨과 적 레벨을 비교해 먹기 성공 또는 게임오버를 판정하는 EatResolver 구현
• EXP 획득, 레벨업, 최대 레벨 도달 여부를 관리하는 GrowthSystem 구성
• 스테이지별 적 스폰 데이터와 행동 규칙을 분리한 스폰/AI 구조 설계
• 팀원 작업 브랜치 병합, 충돌 해결, 기능 통합 과정 관리
• 레벨, EXP, 하트, 위험 경고, 게임오버, 재시작 흐름을 표시하는 HUD 시스템 구현
• Cinemachine 기반 3인칭 카메라와 공룡 애니메이션 연동
• 분위기와 화면 완성도를 높이기 위한 포스트 프로세싱 적용
• 이펙트와 드롭 아이템 재사용을 위한 런타임 풀링 구조 적용

사용 기술

개발 포인트

첫 버전은 복잡한 전투 시스템보다 성장 판단을 즉시 이해할 수 있는 규칙에 집중했습니다. 체력, 방어, 공격 버튼 없이 충돌 기반 먹기와 레벨 비교만으로 플레이 흐름을 만들고, 이후 스테이지, 적 행동, UI 피드백을 덧붙일 수 있도록 Core 로직과 Gameplay 표현 계층을 분리했습니다.

데이터 레코드와 데이터베이스 클래스를 활용해 공룡, 성장, 스폰, 스테이지 정보를 관리하도록 구성했으며, 애니메이션 상태 전환과 게임 로직이 자연스럽게 이어지도록 캐릭터 제어 흐름을 정리했습니다. 팀원들이 만든 기능은 브랜치 병합 과정에서 충돌을 해결하고, 실제 게임 흐름 안에서 동작하도록 통합했습니다.

화면 연출에서는 포스트 프로세싱을 적용해 맵 분위기와 색감을 보강하고, 카메라 구도와 HUD 가독성을 함께 조정했습니다. 단순히 기능을 붙이는 것보다 플레이어가 성장, 위험, 게임오버 상태를 즉시 이해할 수 있도록 시각 피드백을 정리하는 데 집중했습니다.

프로젝트 후반에는 정적 스캔과 Unity 성능 점검 리포트를 통해 텍스처 용량, Resources 폴더 사용, MeshCollider 수, LODGroup 부재, UI Canvas 구성, VFX 셰이더 비용 같은 최적화 이슈를 정리했습니다. 빌드 크기와 런타임 부하를 줄이기 위해 사용하지 않는 샘플 에셋 정리, 텍스처 import 설정 조정, 충돌 레이어 매트릭스 정리, 반복 오브젝트 LOD 적용을 개선 항목으로 도출했습니다.

반복 배치되는 배경 오브젝트는 GPU Instancing과 Mesh Combine 적용 대상을 구분해 드로우콜을 줄이는 방향으로 점검했습니다. 멀리 있는 장식물과 지형 소품은 LOD를 적용하고, 시야에서 중요하지 않은 오브젝트는 Shadow Cast를 끄거나 거리별 그림자 품질을 낮추는 방식으로 GPU 비용을 줄일 수 있도록 정리했습니다. 텍스처는 용도에 따라 Mipmap 사용 여부와 최대 해상도를 조정해 원거리 샘플링 품질과 메모리 사용량의 균형을 맞추는 기준을 세웠습니다.

배운 점

작은 규칙이라도 시스템 경계를 먼저 나누면 UI, 카메라, 이펙트, 스폰 로직을 붙일 때 변경 범위가 줄어든다는 점을 확인했습니다. 또한 포트폴리오 영상 기준으로는 플레이 규칙이 한눈에 보이도록 HUD와 카메라 구도를 정리하는 것이 구현만큼 중요하다는 점을 배웠습니다.

팀 프로젝트에서는 기능을 많이 구현하는 것만큼 브랜치 병합, 코드 충돌 해결, 구현 스타일 정리도 중요하다는 것을 배웠습니다. 리드 프로그래머 역할을 맡으면서 Core 로직의 기준을 잡고, 팀원 작업물이 같은 게임 흐름 안에서 자연스럽게 이어지도록 통합하는 경험을 쌓았습니다.

기능 구현 이후에는 “잘 돌아가는가”뿐 아니라 “가볍게 유지되는가”를 함께 확인해야 한다는 점도 배웠습니다. 특히 3D 프로젝트에서는 텍스처, 콜라이더, 투명 VFX, UI rebuild처럼 눈에 잘 보이지 않는 요소가 성능에 큰 영향을 줄 수 있어, Profiler와 Frame Debugger로 기준값을 잡고 개선 전후를 비교하는 과정이 필요하다는 것을 체감했습니다.

같은 최적화 기법이라도 모든 오브젝트에 일괄 적용하는 것보다, 반복 렌더링되는 소품은 GPU Instancing, 정적인 군집 오브젝트는 Mesh Combine, 먼 거리 오브젝트는 LOD, 불필요한 그림자는 Shadow Cast 제한처럼 상황별로 선택해야 효과가 크다는 점을 배웠습니다.