49일차 : '한 번에 끝내는 유니티&C# 게임 개발 초격차 패키지' 강의 후기

학습 시작 시간

학습 종료 시간

오늘 들었던 강의 시작과 종료

 오늘은 유니티 네브메쉬(NavMesh) 에 대해 배우는 시간이 있었다. 네브메쉬는 단순히 "AI가 걸어다니는 길"을 만드는 도구가 아니라, 게임 속 공간을 탐색 가능한 영역과 그렇지 않은 영역으로 나누는 지능적 시스템이라는 걸 느꼈다. 평평한 바닥은 물론이고, 경사면이나 계단 같은 지형 조건도 설정값에 따라 통행 가능 여부가 달라지는데, 이게 단순히 숫자 슬라이더 조정이 아니라 게임 플레이의 체감을 직접적으로 바꾸는 핵심 요소였다. 예를 들어 경사 허용 각도를 조금만 높여도 캐릭터가 원래 못 올라가던 비탈길을 오르게 되고, 계단 높이를 조정하면 작은 턱은 자연스럽게 넘어가지만 큰 단차는 차단된다. 단순한 옵션처럼 보이지만, 사실상 레벨 디자인과 캐릭터 이동의 룰을 결정짓는 중요한 기준이었다.

 또 하나 인상 깊었던 부분은 Agent Radius(아바타 넓이) 같은 설정이었다. 이 값은 단순히 캐릭터의 충돌 크기를 정하는 게 아니라, 네브메쉬가 계산될 때 어느 정도 폭의 길을 "지나갈 수 있는 통로"로 인식할지를 결정한다. 즉, 아바타의 반경이 크면 좁은 골목은 아예 길로 인식되지 않고, 반대로 작으면 미세한 통로까지 탐색 영역으로 잡힌다. 여기서 깨달은 건 네브메쉬의 세팅 하나하나가 단순한 물리적 제약이 아니라, AI 캐릭터의 행동 가능성 자체를 디자인하는 작업이라는 점이었다.

 실습에서는 적 캐릭터가 플레이어를 따라다니도록 구현해 보았다. 단순히 "적이 쫓아온다"는 기능이 아니라, 실제로 네브메쉬를 따라 가장 효율적인 경로를 찾아오는 걸 보니 마치 게임 속 공간이 살아 있는 지도처럼 느껴졌다. 특히 벽을 돌아서 오거나 계단을 오르내리는 모습을 보면, 내가 따로 경로를 계산해주지 않았는데도 AI가 스스로 길을 찾아 움직이는 게 인상적이었다.

 오늘 배움에서 얻은 가장 큰 인사이트는, 네브메쉬는 단순한 기술적 기능이 아니라 레벨 디자인, 게임플레이, AI 행동 설계가 교차하는 접점이라는 점이었다. 경사, 계단, 아바타 크기 같은 설정은 단순 옵션이 아니라 플레이어가 느끼는 게임의 체험을 규정한다. 그리고 최신 네브메쉬 시스템은 단순히 "길을 깔아주는 도구"를 넘어, 게임 세계 속 지능적인 내비게이션 규칙을 설계하는 플랫폼이라는 의미를 가진다고 생각한다.

학습 인증샷1

학습 인증샷2

오늘의 완강률

오늘부로 67클립을 들었다. 

내일도 파이팅!