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[NDC] 〈카트라이더〉 0.001초 차이의 승부 - 300km/h 물체의 네트워크 동기화 모델 구현기
NDC 넥슨 · YouTube
AI 핵심 요약
카트라이더처럼 300km/h로 달리고 0.001초 차이로 승패가 갈리는 게임에서는 서버 결과를 기다리는 방식만으로는 입력 지연이 커지고, 클라이언트 예측만으로는 서로 다른 위치를 보게 되는 문제가 있었다. 발표자는 언리얼 엔진의 클라이언트 시뮬레이션 모델을 바탕으로 타임스탬프, 위치, 선형 속도, 각속도를 주고받아 현재 상태를 외삽하고 보간하는 동기화 모델을 구현했다. 예측 오차가 누적되거나 UDP 패킷 손실로 예측이 빗나가면 하드 스냅으로 상태를 맞추고, 지연·손실 테스트를 통해 동작을 확인했다. 동기화 파라미터는 게임 속도와 플레이어 간 거리, 경합 여부에 따라 달라져야 한다는 점을 강조했다.
- 서버 시각을 기준으로 타임스탬프를 비교해 클라이언트 간 시간 차이를 계산하고, UDP 패킷의 순서 변경과 손실도 고려해야 한다.
- 위치 예측에는 선형 속도, 회전 예측에는 각속도를 활용하며, 회전값은 0~360도 경계를 고려해 구면 보간을 적용한다.
- 레이턴시와 패킷 손실로 예측 오차가 커질 수 있으므로, 테스트 환경에서 지연·손실을 재현해 동기화 동작을 검증한다.
- 하드 스냅 기준과 예측 파라미터는 게임 속도와 플레이어 간 거리에 맞춰 조정한다.
소개
NDC 2019 [〈카트라이더〉 0.001초 차이의 승부 - 300km/h 물체의 네트워크 동기화 모델 구현기] 세션 공유드립니다. 상세 내용은 NDC Replay 홈페이지를 참고 부탁드려요. 😊 1. 발표자 성함 : 강길전 2. 발표자 소개 : 카트라이더에서 카트물리, 동기화, 컨텐츠 등을 담당하는 클라이언트 프로그래머입니다. 3. 세션 소개 : 인게임 내에 '자동차'와 같이 플레이어가 컨트롤하는 고속 물체에 대해 위치를 동기화 하는 것은 일반적인 캐릭터 동기화와 차이점이 있습니다. 각 frame에 따른 보간과 예측을 좀더 세밀하게 해줘야 하는 부분이 있는데요. 특히 예측모델에 있어서, 다른 저속 물체들은 오차가 있더라도 보정을 했을 때 위화감이 낮은 반면, 고속 물체에 대한 위치 예측, 특히 각속도의 예측이 빗나갔을 경우 플레이어에게 많은 위화감을 줍니다. 언리얼 엔진이 제공하는 동기화 모델에 대해 설명하고, 이를 base로 구현한 개선된 동기화 모델에 대해 얘기 ...
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