베베핀 타운 AR 도입기: Unity AR Foundation 선택부터 적용까지 (1편)
Unity AR Foundation으로 iOS와 Android의 Face Tracking을 공통 구조로 통합하는 과정을 정리했습니다. 영유아 서비스 특성에 맞춰 기기 기준과 개인정보 처리 원칙까지 함께 고려했습니다.
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Unity AR Foundation으로 iOS와 Android의 Face Tracking을 공통 구조로 통합하는 과정을 정리했습니다. 영유아 서비스 특성에 맞춰 기기 기준과 개인정보 처리 원칙까지 함께 고려했습니다.
데브시스터즈 엔지니어링 데이의 세 번째 행사로 게임 서버 주제의 발표와 패널톡을 소개했습니다. Scala 백엔드 구현과 에셋 번들 패치 사례, 그리고 Claude Code로 행사 페이지를 만든 경험도 함께 다뤘습니다.

게임 클라이언트 프로그래머의 업무를 업데이트 제작 흐름에 맞춰 소개했습니다.툴 개발, 리소스 관리, QA 대응과 함께 신입에게 필요한 역량도 정리했습니다.

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라이브 게임 에셋 최적화에서 텍스처와 오디오, 스파인 데이터 설정을 어떻게 손봤는지 정리했습니다. 플랫폼별 압축 포맷과 메모리 절감 포인트를 함께 살펴보았습니다.

Unity에서 Hugging Face Inference API를 호출해 이미지 생성 기능을 붙이는 방법을 소개했습니다. 3D 공간의 스크린에 생성 이미지를 표시해 AI 갤러리를 만드는 예제를 보여줬습니다.

라이브 게임의 메모리 증가 원인을 프로파일링으로 분석하고, 불필요 리소스 정리와 압축 설정 통일로 사용량을 줄였습니다. 결과적으로 클라이언트 메모리는 약 30%, 앱 용량은 약 26% 감소했습니다.

라이브 게임에서 에셋 수 증가와 메모리 문제를 해결하기 위해 어드레서블 도입 배경과 장점을 정리했습니다. 전투 리소스를 선로딩하고 씬 전환 시 정리하는 방식으로 실제 적용 방향도 소개했습니다.

Unity 모바일 게임에서 텍스처 압축이 메모리 최적화에 얼마나 중요한지 설명했습니다. ASTC 적용과 포맷 선택 기준을 통해 실제 메모리 절감 사례도 함께 소개했습니다.
