Insights
AI가 자동으로 큐레이션·번역·정리하는 기술 동향 피드입니다.
ZennAI 번역헤드라인
RTX 5090 로컬 환경에서 캐릭터가 무너지지 않는 풀 코러스 AI MV를 제작한 전체 공정
RTX 5090 로컬 환경에서 클라우드 서비스 없이 동일한 캐릭터의 일관성을 유지하며 풀 코러스 AI MV를 제작하는 전체 공정을 소개합니다. 비용 절감, 고유 캐릭터 사용, 데이터 보안 및 연출의 자유도를 위해 로컬 워크플로우를 제안합니다.
1시간 전0
ZennAI 번역헤드라인
AI가 만든 게임 화면을 '한 장의 그림'으로 끝내지 않기 위해, Game Screen Foundry를 만들었다
AI 생성 이미지를 실제 게임 화면으로 구현할 때 발생하는 레이아웃 및 재사용성 문제를 해결하기 위한 오픈소스 프로젝트 'Game Screen Foundry'를 소개합니다. 화면을 부품 단위로 설계하고 JSON 데이터로 정의하여, 생성된 소재를 조립하고 수정할 수 있는 워크플로우를 제공합니다.
3일 전0
ZennAI 번역헤드라인
UE5.8 공식 Unreal MCP를 Codex에서 사용하기: 연결 · Toolset 확인 · 안전한 Editor 조작
Unreal Engine 5.8에 추가된 Unreal MCP 플러그인을 Codex와 연결하여 AI 에이전트로 에디터를 조작하는 방법을 다룹니다. 실험적 단계인 만큼 보안 및 실행 방식의 주의사항과 함께 Server, Toolset Registry 등의 구성 요소를 설명합니다.
7월 27일0
ZennAI 번역헤드라인
게임 개발
Unity 6를 활용한 2D 도트 그래픽 RPG '기억의 도서관'의 게임 설계와 AI 기반 개발 환경을 소개합니다. 멀티 엔딩 시스템을 위한 세계관 설계와 Gemini Code Assist, OpenAI Codex를 조합한 효율적인 개발 워크플로우를 다룹니다.
7월 23일0
ZennAI 번역헤드라인
생성 AI 캐릭터를 실시간 3D 아바타로 만들기까지: I2V → 3DGS 실패 후 GAGAvatar에 안착한 이야기
생성 AI 캐릭터 이미지를 실시간 3D 아바타로 변환하기 위한 실험 과정을 다룹니다. I2V와 3DGS를 활용한 초기 시도의 실패 원인을 분석하고, 최종적으로 GAGAvatar를 통해 실시간 구동에 성공한 기술적 경로를 설명합니다.
7월 21일0
ZennAI 번역헤드라인
Unity CLI로 AI 에이전트에게 게임을 만들게 해보았다
Unity에서 새롭게 출시한 공식 CLI(베타)를 활용하여 AI 에이전트가 게임을 제작하는 과정을 소개합니다. Unity CLI와 com.unity.pipeline 패키지를 연동하면 HTTP를 통해 에디터를 원격 조작할 수 있어, Claude Code와 같은 AI가 에디터 조작 없이도 게임 구현부터 디버깅까지 수행할 수 있습니다.
7월 21일0
ZennAI 번역헤드라인
Unity 공식 MCP를 Codex로 사용하기 전에: Prefab·Console·Scene 조작의 안전 설계와 평가 방법
Unity 공식 MCP Server를 활용하여 AI(Codex 등)가 Unity Editor의 Scene, Prefab, Console을 조작할 때 필요한 안전 설계 및 평가 방법을 다룹니다. 단순 코드 작성을 넘어 에디터 상태를 제어하는 과정에서의 권한 설계와 단계별 검증 절차를 제안합니다.
7월 20일0
ZennAI 번역헤드라인
UE에 Unreal MCP를 도입하여 Codex와 연동하기
UE5.8에 도입된 'Unreal MCP'를 활용하여 AI 에이전트와 Codex를 연동하는 방법을 소개합니다. 플러그인 설치 및 서버 구동 과정을 거치면, Codex에게 간단한 VFX나 액션 구현을 요청하여 개발 속도와 편리함을 체감할 수 있습니다.
7월 19일0
ZennAI 번역헤드라인
LangGraph + Unity로 만드는 「의지를 가진 NPC」: SSE를 통한 실시간 감정 동기화 구현 가이드
LangGraph와 Unity를 결합하여 AI의 사고 프로세스와 NPC의 애니메이션을 실시간으로 동기화하는 'Nebula System' 구현 가이드를 소개합니다. SSE를 통해 감정을 전달하고, RAG와 MCP를 활용해 몰입감 넘치는 지능형 NPC를 구축하는 방법을 다룹니다.
7월 1일0
ZennAI 번역헤드라인
AI 생성 3D 모델의 텍스처를 후속 공정에서 다룰 때 확인해야 할 포인트
AI로 생성된 3D 모델을 게임 엔진이나 Web 뷰어 등 후속 공정에 활용할 때 반드시 점검해야 할 텍스처 및 마테리얼 확인 포인트를 다룹니다. 해상도, 그림자 베이킹, UV 상태 등을 검토하여 제작 효율을 높이는 방법을 제안합니다.
6월 29일0
ZennAI 번역헤드라인
UE5.8 MCP 대응을 시도해 보았다 — 실제로 가능한 것과 불가능한 것 정리
Unreal Engine 5.8에 탑재된 MCP(Model Context Protocol) 기능을 직접 테스트한 결과입니다. PCG, Niagara, UMG 편집 등 일부 에디터 조작은 가능하지만, Blueprint 노드 읽기 및 연결 등 핵심적인 로직 작성 기능은 아직 제한적입니다.
6월 26일0
ZennAI 번역헤드라인
Floor Plan Maker를 사용한 2D 평면도에서 3D GLB 생성 실험
Floor Plan Maker를 활용하여 2D 평면도를 편집 가능한 3D GLB 모델로 변환하는 실험을 진행했습니다. 단순한 렌더링 이미지가 아닌, 게임 엔진이나 Web3D에서 즉시 사용 가능한 구조 기반의 3D 에셋 생성 프로세스를 다룹니다.
6월 15일0
ZennAI 번역헤드라인
Isaac Sim / Isaac Lab을 시작하기 전에 — 개념·용어·Tips 정리
NVIDIA의 로보틱스 시뮬레이션 스택인 Isaac Sim과 Isaac Lab의 개념과 관계를 정리한 가이드입니다. Omniverse 플랫폼 위에서 각 제품이 수행하는 역할과 용어의 차이를 명확히 정의합니다.
6월 4일1
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 24일0
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 22일0
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 17일0
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 16일1
ZennAI 번역헤드라인
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 16일1
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 15일1
ZennAI 번역헤드라인
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 15일1