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Insights
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ZennAI 번역헤드라인
【Unity】적 AI의 타겟을 동적으로 전환하는 방법
Unity에서 적 AI의 타겟을 상황에 따라 동적으로 전환하는 구현 방법을 설명합니다. 기본 타겟을 유지하면서 주변의 우선순위가 높은 대상을 감지하고, 대상이 사라지면 다시 원래 타겟으로 복귀하는 메커니즘을 다룹니다.
5월 24일2
ZennAI 번역헤드라인
Unity의 Dropdown 표시가 따라오지 않을 때의 원인과 대처법
Unity Localization 사용 시 Dropdown UI의 표시 값이 변경된 로케일을 즉시 반영하지 못하는 문제를 다룹니다. SelectedLocaleChanged 이벤트를 구독하고 RefreshShownValue()를 호출하여 상태와 UI를 동기화하는 해결 방법을 제시합니다.
5월 22일5
ZennAI 번역헤드라인
Google Maps의 Ask Maps에서 영감을 받아, Codex로 AI 경로 제안 데모를 만들어 보았다
Google Maps의 Ask Maps에서 영감을 받아, 사용자의 문맥적 요구사항에 맞춰 경로를 제안하는 'AI Route Concierge' 웹 데모를 개발했습니다. 이 앱은 출발지, 목적지, 일시, 인원 등 기본 정보를 입력받고, 자연어 채팅을 통해 '앉을 수 있는 가능성', '요금 비교'와 같은 모호한 우선 조건을 변경할 수 있습니다. 핵심은 AI가 경로 자체를 생성하는 것이 아니라, 사용자의 자연어를 조건으로 해석하고 기존의 가상(mock) 경로 후보들을 스코어링하여 재평가하고 설명하는 데 초점을 맞춘 MVP입니다.
5월 17일4
ZennAI 번역헤드라인
국산 LLM이 필요한 진짜 이유 ─ 「귀국자녀 AI」와 「일본 태생 AI」로 풀어보는 소버린 AI (Sovereign AI)
본 기사는 정부 AI 도입 과정에서 국산 LLM의 필요성을 심층적으로 분석합니다. LLM은 단순한 데이터베이스가 아니라 방대한 텍스트를 압축하여 학습시킨 '세계관' 그 자체이므로, 모델의 근간에 깔린 문화적 편향과 가치관을 이해하는 것이 중요합니다. 특히 주류 LLM들이 영어권 데이터를 중심으로 학습되어 서구적인 세계관을 갖게 되면서, 국내 특유의 맥락이나 질문 방식에 적절히 대응하지 못할 위험이 크다는 점을 지적합니다.
5월 16일3
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Unity에서 공격 이펙트의 외형과 충돌 판정이 어긋나는 원인과 수정 방법
Unity 게임 개발에서 공격 이펙트의 외형(Visual)과 실제 충돌 판정(Gameplay Logic)이 분리되는 문제를 다루고 있습니다. AI 에이전트는 '이펙트'라는 지시를 받으면 ParticleSystem 기반으로 해석하여, 시각 연출과 판정을 별개로 구현하는 경향이 있어 외형과 판정이 괴리됩니다. 이를 해결하기 위해서는 공격 사양을 단순히 '연출'에만 국한하지 않고, Sprite/Animator 사용 지정, Collider2D와 Trigger 사용 명시, 그리고 외형 위치와 판정 위치를 일치시키는 등 '판정 구조'까지 상세하게 정의해야 합니다.
5월 16일3
ZennAI 번역헤드라인
군집 지능과 유전 알고리즘 (Genetic Algorithm)
본 글은 'Autonomous Warfare Evolution'이라는 게임에 구현된 군집 지능(Swarm Intelligence)과 유전 알고리즘(Genetic Algorithm)의 원리를 해설합니다. 특히, 단순한 최적해 수렴을 넘어 게임적인 재미와 밸런스를 유지하기 위해 성능 트레이드오프를 복잡하게 설계했음을 설명합니다. 유전 알고리즘의 한계점인 다양성 상실 문제를 해결하기 위해 '섬 모델(Island Model)'이라는 기법을 적용했으며, 승패 판정 시 AI가 너무 소극적이거나 지루한 전개가 되는 것을 방지하기 위한 다양한 플레이어 선택 옵션도 제시합니다.
5월 15일3
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마리오 카트 자동 집계 Bot 설계에서 고안한 점
본 기사는 마리오 카트 팀전 점수 자동 집계 시스템을 설계하고 개선한 과정을 다룹니다. OBS 화면에서 실시간으로 스코어를 추출하여 오버레이에 표시하는 애플리케이션의 핵심 기술과 구조를 설명합니다. 특히, OCR 정밀도를 높이기 위해 Gemini 2.5 Flash Lite 모델 채택, 결과 영역 크롭 및 대비(Contrast) 조절 기법을 적용했습니다. 나아가, 사람이 수동으로 확인하고 승인한 플레이어 이름(Hint)을 다음 회차의 OCR 프롬프트에 피드백 루프 형태로 제공하여 시스템의 안정성과 정확도를 획기적으로 개선했습니다.
5월 15일3
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【제6회】 업무가 알아서 진행된다 | n8n으로 AI 업무 자동화를 만들기 (메일 → Slack 완전 자동화)
본 기사는 n8n을 활용하여 이메일 수신부터 AI 분류, Slack 자동 통지까지의 전 과정을 자동화하는 실전 가이드를 제공합니다. 메일을 트리거로 삼아 AI가 내용을 분석하고 담당자별로 자동으로 업무 흐름을 분기하며 알림을 보내는 '일하는 AI' 에이전트를 구축하는 방법을 다룹니다. 이를 통해 수동적인 업무를 줄이고, 응답 속도 향상 및 개인 역량 의존도를 낮추어 조직의 효율성을 극대화할 수 있습니다.
5월 15일2
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Codex CLI의 동기 설계 — app server를 경유하여 「열려 있는 Codex에, 다른 Codex로부터 프롬프트를 흘려보내기」를
본 기사는 개인 게임 개발 프로젝트 Anemora에서 AI 세션 운영의 효율성을 높이기 위해 Codex CLI의 동기화 설계와 운용 방식을 다룹니다. 기존에는 중앙 총괄 역할의 AI가 프롬프트를 생성하면, 이를 수동으로 다른 워커(Worker) 세션에 붙여넣는 방식이었으나, 작업량이 증가하며 이 수동 개입이 한계에 도달했습니다. 이에 필자는 Codex CLI의 `app-server` 기능을 활용하여, 외부 스크립트에서 열려 있는 AI 세션(`thread`)으로 직접 프롬프트를 전송하는 PowerShell 도구를 개발했습니다. 이 도구는 '대기(wait)' 모드와 '연속 전송' 모드를 하나의 인터페이스로 통합하여, 수동 개입과 자율 주행 사이의 전환을 원활하게 만듭니다.
5월 14일4