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[Unite Seoul 2026] DOTS를 사용하여 GameObject 게임플레이를 최적화하는 방법: Survival Kids 사례 연구
Unite Seoul 2026 유니티 · YouTube
AI 핵심 요약
Survival Kids는 엔티티를 전면 도입하지 않고 GameObject 기반 게임플레이의 성능을 높이기 위해 DOTS의 시스템, Jobs, Burst, Collections를 활용했습니다. MonoBehaviour를 시스템에서 관리하고 업데이트 순서를 조정해 캐시 효율을 개선했으며, TransformAccessArray로 변환 데이터를 작업 스레드에서 처리해 휴면 상태 판단에 필요한 속도와 플레이어 근접도를 계산했습니다. 대량의 공간 검색에는 KD 트리를 적용해 물리 콜라이더에 의존하지 않고 범위 내 항목을 찾도록 했습니다. 프로파일러로 작업 순서와 병목을 확인하고, 메인 스레드가 결과를 기다리지 않도록 Job 완료 시점을 설계하는 것이 핵심 교훈입니다.
- MonoBehaviour를 시스템에 등록해 업데이트 순서를 명시하면 실행 순서와 데이터 접근 패턴을 함께 관리할 수 있습니다.
- TransformAccessArray로 필요한 위치 데이터만 네이티브 배열에 복사하고, Job 간 의존성을 JobHandle로 연결하세요.
- Job 결과를 메인 스레드에서 읽기 전에 Complete를 호출해야 하며, 너무 일찍 호출하면 메인 스레드가 대기할 수 있습니다.
- 물리 트리거가 부담스러운 대량의 범위 검색에는 KD 트리와 Burst 작업을 고려할 수 있습니다.
소개
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