게임 아트·TA 면접 준비 예시

하람게임즈에서 캐릭터 한 체의 폴리곤 예산을 2만 4천에서 1만 4천으로 낮추면서, 단순히 면을 줄이면 실루엣과 표정이 무너질 수 있다고 판단했습니다. 저는 기준을 실루엣 우선순위, 관절 변형, 화면 점유율, 곡면 밀도, 장식 분리, 대칭 구조, 노멀맵 활용, 원거리 단계, 엔진 예산의 9개로 정리했습니다. 얼굴 윤곽과 머리 형태, 관절 주변은 보존하고 작은 장식과 가려지는 면을 먼저 줄였습니다. 정면과 사선, 전투 거리에서 비교해 수정했고, 원거리 단계에서는 폴리곤을 62퍼센트 줄였습니다. 이 경험으로 예산은 숫자만이 아니라 화면에서 지켜야 할 품질을 함께 정해야 한다고 배웠습니다.

하람게임즈에서 캐릭터 셰이더 변형이 340개까지 늘어 유지보수와 반입 확인이 복잡해졌습니다. 저는 먼저 피부, 외곽선, 금속처럼 실제 표현 목적을 분류하고, 색상이나 강도만 다른 변형은 공통 셰이더의 설정값으로 통합했습니다. 반면 피부의 명암과 외곽선처럼 화면 인상이 달라지는 항목은 별도 변형으로 남겼습니다. 대표 캐릭터를 밝은 장면과 어두운 장면, 근거리와 전투 거리에서 나란히 비교하고, 저사양 기기에서도 경계와 반사가 깨지지 않는지 확인했습니다. 그 결과 표현 요구를 유지하면서 변형을 90개로 줄였습니다. 시각적 차이와 관리 비용을 같은 기준으로 비교하는 것이 중요하다고 배웠습니다.

하람게임즈에서 캐릭터 한 체 제작에 12일이 걸렸고, 저는 반복 입력과 반입 준비에 시간이 많이 든다고 봤습니다. 6종 스크립트 가운데 가장 효과가 컸던 것은 명명 규칙과 내보내기 설정을 일괄 확인하는 도구였습니다. 파일별 확인과 반복 설정을 자동화하고, 오류 항목을 바로 표시해 수정 위치를 찾도록 했습니다. 조형과 실루엣 판단, 최종 텍스처 조정은 캐릭터마다 선택이 달라 자동화하지 않고 직접 확인했습니다. 같은 범위의 제작 업무를 적용 전후로 비교해 평균 기간을 12일에서 7일로 줄였습니다. 자동화는 사람의 판단을 대체하기보다 반복 확인을 덜어야 효과가 크다고 배웠습니다.

노루발스튜디오에서 중복 리소스와 미사용 텍스처가 쌓여 빌드 용량이 커졌지만, 서비스 중인 파일을 잘못 지우지 않는 것이 먼저였습니다. 저는 사용 중인 씬과 캐릭터 연결 정보, 파일 경로와 이름을 대조해 중복 후보와 미사용 후보를 따로 분류했습니다. 삭제 전에는 실제 참조 여부를 다시 검색하고, 후보 목록을 검토한 뒤 별도 보관 단계와 테스트 빌드를 거쳐 반영했습니다. 빌드 용량은 같은 플랫폼과 동일한 설정으로 전후 비교했습니다. 이 절차로 중복 리소스 340개와 텍스처 620장을 정리했고, 용량을 1.8기가바이트에서 1.3기가바이트로 줄였습니다. 정리 성과만큼 복구 가능한 검증 절차가 중요하다고 배웠습니다.

저는 먼저 프로토타입 6종을 같은 카메라 거리와 전투 장면에서 실행해 화면 점유율, 변형, 메모리와 병목을 기록하겠습니다. 그다음 폴리곤은 실루엣과 거리별 상세 수준, 본은 실제 변형에 필요한 구조, 텍스처는 캐릭터별 품질과 메모리, 머티리얼은 표현 요구와 드로우콜을 기준으로 초안을 만들겠습니다. 하람게임즈에서 적용한 폴리곤 1만 4천과 본 상한 68개, 텍스처 1024 기준은 출발점으로만 참고하고 그대로 옮기지 않겠습니다. 초안에는 예외 조건과 검사 방법도 적고, 아트와 개발 리뷰 뒤 테스트 장면에서 수정하겠습니다. 2개월 안에 수치와 화면 결과를 함께 확인해 확정 가능한 규격으로 만들겠습니다.

저는 먼저 출시 기준 기기 3종에서 같은 전투 장면을 재현하고, 캐릭터 5명이 동시에 등장할 때 프레임 시간과 GPU 부하, 드로우콜, 텍스처 메모리를 측정하겠습니다. 기기별로 병목을 나눈 뒤 화면 기여도가 낮은 원거리 캐릭터부터 상세 수준을 조정하고, 겹치는 머티리얼과 텍스처를 확인해 통합이나 아틀라스 재구성을 적용하겠습니다. 하람게임즈에서는 이런 순서로 드로우콜을 210개에서 120개로, 텍스처 메모리를 410메가바이트에서 240메가바이트로 낮췄습니다. 매 변경 뒤 같은 장면에서 프레임과 실루엣을 비교하고, 품질 저하가 보이면 설정을 되돌려 균형점을 찾겠습니다. 최적화는 평균 수치보다 가장 부담이 큰 기기와 장면에서 목표를 지키는 과정이라고 배웠습니다.

저는 외주사 2곳에 적용할 때 먼저 필수 규격과 경고 항목을 나누겠습니다. 폴리곤, 본 개수, 텍스처 크기, 명명 규칙처럼 반입 실패로 이어지는 항목은 통과 기준으로 두고, 확인이 필요한 예외는 보류로 표시하겠습니다. 하람게임즈에서는 18개 규격을 자동 검사해 항목별 결과를 보여 주고, 작업자가 수정한 뒤 다시 실행해 반입 전에 확인하도록 했습니다. 오류가 반복되면 결과 기록에서 업체와 항목별 빈도를 확인하고 체크리스트 설명이나 검사 규칙을 보완하겠습니다. 당시 도구는 6개월 동안 2천100회 실행됐고 검수 시간은 건당 25분에서 3분으로 줄었습니다. 결과가 실제 수정 행동으로 이어져야 자동 검사가 현장 기준이 된다고 배웠습니다.

저는 먼저 오류가 난 리소스와 엔진 버전, 가져오기 설정, 재현 순서를 모아 같은 조건에서 문제가 다시 발생하는지 확인하겠습니다. 본 개수는 하람게임즈에서 운영한 상한 68개를 참고하되, 신작의 캐릭터 구조와 엔진 요구를 대조해 적용 기준을 정리하겠습니다. 명명 규칙도 파일 이름과 폴더 구조, 엔진에서 필요한 식별 방식을 함께 확인하겠습니다. 그 내용을 아티스트와 개발자가 같은 화면에서 볼 수 있게 반입 5단계 절차에 반영하고, 수정 담당과 재검수 조건을 항목별로 명확히 하겠습니다. 수정 후에는 자동 검사와 엔진 반입을 다시 거쳐 같은 오류가 사라졌는지 확인하겠습니다. 재현 가능한 근거와 공통 문서가 조율의 출발점이라고 배웠습니다.

Houdini로 절차적 제작 도구를 만든 경험은 아직 없습니다. 대신 하람게임즈에서 반복 작업 6종을 Python 스크립트로 자동화하고, 18개 반입 규격을 검사하는 도구를 제작해 실제 제작에 적용했습니다. 저는 반복 규칙을 작업 단계와 입력값으로 나누고, 결과를 통과와 보류로 확인하게 설계했습니다. 이 도구는 6개월간 2천100회 실행됐고 검수 시간을 건당 25분에서 3분으로 줄였습니다. 입사 후 첫 한 달에는 팀의 절차적 제작 후보와 입력 규칙을 파악하고, 둘째 달에는 작은 검증용 도구를 만들어 아티스트와 사용성을 확인하겠습니다. 기존 도구 경험을 바탕으로 필요한 기능부터 단계적으로 익히겠습니다.

모션 캡처 데이터를 정리하고 캐릭터에 리타깃한 경험은 아직 없습니다. 가장 가까운 경험은 하람게임즈에서 캐릭터 46종의 리깅과 스키닝을 맡고, 본 개수 상한 68개 안에서 캐릭터 구조와 변형을 확인한 일입니다. 저는 관절 주변의 변형을 점검하고 움직임에 필요한 본과 스키닝 결과를 수정해 왔지만, 이를 모션 캡처 리타깃 경험으로 말하지는 않겠습니다. 입사 후 첫 달에는 팀의 데이터 형식과 리타깃 절차를 익히고, 다음 두 달 동안 테스트 캐릭터로 동작별 변형을 확인하며 검수 항목을 정리하겠습니다. 기존 스키닝 경험을 기반으로 새 작업 흐름을 정확히 습득하겠습니다.

하람게임즈에서 외주 3개 업체의 리소스를 검수할 때, 업체마다 명명과 텍스처 기준을 다르게 해 평균 수정이 4회씩 발생했습니다. 저는 체크리스트를 전달하는 데서 끝내지 않고, 실제 반려 사례를 모아 32개 항목을 파일 규칙, 모델, 텍스처, 반입 조건으로 나눴습니다. 특히 헷갈리는 항목은 통과와 수정 사례를 함께 보여 주고, 업체가 작업 전에 확인하도록 했습니다. 반복 문의가 나온 기준은 설명을 구체화하고 다음 제출물에서 같은 오류가 줄었는지 확인했습니다. 그 결과 평균 수정 회차가 4회에서 2회로 줄었습니다. 기준은 상대가 실제로 적용할 수 있는 형태로 전달하고 확인해야 한다고 배웠습니다.

노루발스튜디오에서 업데이트 주기 2주에 맞춰 월평균 9종을 납품하는 동안 원화 수정과 일정이 겹치면, 저는 먼저 인게임에서 보이는 차이와 수정에 필요한 시간을 나눠 봤습니다. 얼굴 윤곽과 주요 장식처럼 캐릭터 인상에 직접 영향을 주는 부분은 우선 반영하고, 작은 표면 차이나 화면에서 가려지는 요소는 다음 리뷰로 조정했습니다. 주 2회 원화 리뷰에서 수정 항목과 예상 시간을 정리해 업데이트 일정과 함께 공유했고, 먼저 반영할 범위를 확정해 작업을 진행했습니다. 월평균 9종 납품을 유지하고 지연 발생을 3회 이내로 관리했습니다. 수정 요청을 품질 영향과 일정으로 나눠 우선순위를 정하는 법을 배웠습니다.