현재 비디오 게임 제작자들이 직면한 10가지 큰 기술적 과제를 살펴본다.
비디오 게임은 가상현실이지만 또한 실제 세계의 산물이기도 하다.
1. 처리능력
컴퓨터의 처리능력을 확대하라
문제점 : 만약 컴퓨터의 성능이 게임의 요구 사양을 따라잡지 못한다면 게임 영상은 뭉개지고 게임을 제대로 즐길 수 없게 된다.
이것이 바로 게임 제작자들이 직면한 가장 큰 문제다. 인공지능 제작부터 물리적 현상 구현에 이르기까지 앞으로 다룰 모든 문제가 사실은 여기에 다 포함돼 있다.
현재 상황 : 게임에서 다중 코어 프로세싱(다양한 중앙처리장치 및 그래픽처리장치를 동시에 사용)을 이용하고 있기는 하지만 프로그래머들은 언제나 기대에 못 미치는 낮은 처리능력을 통해 자신들의 꿈을 구현해야 한다.
예를 들어 플레이스테이션3는 3.2기가헤르츠급 처리장치 8대를 탑재하고 있지만 그에 걸 맞는 프로그램을 짤 수 있는 디자이너는 극소수다.
특히 예산에 대해 경직된 태도를 가진 프로그래머들은 문제를 묘사할 때 마치 회계사처럼 말한다. “으음, 이 비 내리는 효과는 너무 돈이 많이 들겠는걸.”
다음 단계 : 컴퓨터의 성능은 2년마다 두 배로 강해진다는 무어의 법칙을 상기해 본다면 앞으로도 언제나 충분한 연산능력이 있는 셈이다.
그래픽 칩 업계의 선두주자인 엔비디아(Nvidia)사는 자신들이 무어의 법칙을 뛰어넘어 1년마다 컴퓨터의 성능을 두 배로 높이고 있다고 주장한다.
하지만 프로그래머들의 야망은 항상 하드웨어의 성능을 넘어서 있다. 한 디자이너는 이렇게 말했다.
“더 많은 가능성이 있으면 더욱 많이 즐거워지고, 하고 싶은 일도 더 많아집니다.” 만일 CPU와 GPU의 용량이 지속적으로 커진다면 여러 가지 장애물을 극복할 수 있다.
2. 물결 표현
바다의 움직임을 실감나게 구현하라
문제점 : 평생을 수학연구에 다 바쳐도 불과 몇mm 높이의 파도 움직임을 계산해 낼 수 있을까 말까다.
그럼에도 불구하고 비디오 게임에서는 울부짖는 성난 파도를 실감나게 묘사해 내야 한다. 20년 경력의 프로그래머이며 게임 크리에이터사의 창립자인 리 뱀버는 이렇게 말한다.
“불과 1년 전까지만 하더라도 게임 상에서 물의 움직임을 제대로 구현해 낼 처리능력이 없었습니다.”
현재 상황 : 스탠포드 대학의 컴퓨터과학 조교수이며, 스타워즈 III 등의 영화에서 효과를 담당했고, 현재 ILM과 함께 일하는 론 페드키우는 이렇게 말한다.
“액체의 점성을 재현하는 게 어렵습니다.
고체처럼 점성이 높은 물질은 재현이 쉽지만 점성이 낮은 물질일수록 재현이 어렵고 물은 여전히 어렵지요.” 이런 부분은 수학적으로 처리해야 하며 슈퍼컴퓨터가 필요하다.
다음 단계 : 게임 개발자들은 입자 시스템을 경험하게 될 것이다. 이 시스템에서는 입자들이 일정한 규칙의 적용을 받아 상황에 맞게 움직인다.
그리고 서서히 처리장치와 알고리즘의 발전에 따라 난류 모델링, 즉 물의 움직임을 대강 어림잡는 컴퓨터 물리학의 힘을 빌려 더욱 사실적인 물의 흐름, 물거품, 파도 등의 표현이 가능할 것이다.
3. 사람얼굴
기괴한 골짜기 현상을 해결하라
문제점 : 과학자들과 예술가들은 가장 미묘하고도 친숙한 인간의 감정 표현 기관인 얼굴을 이해하고 재창조하기 위해 수 백 년 동안 씨름해왔다.
그리고 이제는 게임 개발자들도 보다 실감나는 사람 얼굴을 만들기 위해 같은 고민을 하고 있다.
게임 캐릭터의 얼굴이 실제 인간과 너무 닮게 되면 플레이어들은 싫어한다. ‘기괴한 골짜기’라고 불리는 심리적 현상 때문이다.
이 현상은 사람 눈에 친숙한 물체일수록 더욱 더 자세히 보게 되고, 사람을 흉내 낸 물체가 진짜 사람을 더욱 더 닮아갈수록 호감도가 떨어지는 것을 가리킨다.
밸브사의 ‘하프 라이프 2’ 제작자인 빌 밴 뷰렌은 이렇게 말한다. “너무 실감나면 기분 나쁩니다. 사실성을 추구할수록 생략된 작은 부분이 티가 나게 마련이죠.”
현재 상황 : 밸브의 개발자들은 폴 에크먼과 월레스 V. 프리센이 해부학 및 인간 의사소통 연구를 위해 정의한 60가지의 기본적인 표정 움직임을 사용해 게임 캐릭터들이 보여주어야 하는 무수한 표현과 감정의 조합을 통제하는 규칙을 개발했다.
그 결과 얼굴을 자연스러워 보이게 하는 핵심은 적절한 시선이라는 점이 드러났다. 밸브의 고참 소프트웨어 엔지니어인 켄 버드웰은 이렇게 말한다. “눈이 잘못되면 캐릭터 전체가 죽습니다.”
그는 1년간 안구의 해부학적 구조를 연구했으며, 각막 돌출부가 빛 반사에 영향을 미치는 방식, 눈동자를 얼굴 중심선에서 4도 벗어나게 배치하지 않으면 캐릭터가 사팔뜨기처럼 보이는 이유 등을 배웠다.
다음 단계 : 기괴한 골짜기를 건너는 것은 어려운 일이다. 프로그래머들은 다양한 인간의 얼굴 표정을 코드화하고 있으며, 표정 근육의 변화에 따라 얼굴 표면의 광택도 변하게 하게끔 연구 중이다.
4. 인공지능
게임 캐릭터들에게 실감나는 의사결정 능력을 부여하라
문제점 : 과거 비디오 게임의 악당들은 생각 없이 움직이다가 죽을 때까지 플레이어에게 총을 쏘아댔고, 그런 점은 아직도 개선되지 않고 있다.
이제 플레이어들은 보다 똑똑한 적과 함께 싸울 수 있기를 원한다. 하지만 너무 인공지능이 세밀해지면 처리 장치의 속도를 엄청나게 잡아먹는다.
유비소프트사의 게임 ‘어새신 크리드’의 수석 엔지니어인 메튜 메이즈롤은 이렇게 말한다. “그저 똑똑해 보이게 만드는 수밖에는 없습니다.”
현재 상황 : 게임 캐릭터들에게 실감나는 의사결정 능력을 부여하려면 최고의 로봇 공학자들이나 사용하는 고도의 논리 이론을 적용해야 한다.
어새신 크리드에서 이러한 계산을 적용한 결과 플레이어를 추적하는 적들은 무리를 지어 다니면서 건물의 크기를 측정하고, 가능하다고 판단되면 지붕 위로 뛰어올라 플레이어를 덮치려 한다.
이 게임의 수석 인공지능 개발자인 마크 브레스너는 이렇게 말한다. “가끔씩 적들의 캐릭터가 상상도 못한 길로 다닐 때도 있습니다. 정말로 무서울 거예요.”
미숙한 인공지능을 만들어내는 것 또한 별개의 문제다. 2차 대전 게임인 ‘브라더스 인 암스: 지옥의 고속도로’의 프로그래머 닐 존슨은 이렇게 말한다. “인공지능이 자연스럽게 표적을 놓치게 하는 것은 정말 어렵습니다.
인공지능은 대단히 정확하고 치명적으로 조준 및 사격을 하기 때문에 상대방의 총알이 플레이어의 발 근처 땅을 맞추도록 정확성을 떨어뜨려야 했지요.”
다음 단계 : 메이즈롤은 앞으로의 인공지능은 게임 내에서 캐릭터들끼리 능동적이고 독립적인 상호작용을 하는 방향으로 나아갈 것이라고 예견한다.
5. 빛과 그림자
빛과 그림자의 실감을 재현하라
문제점 : 정글은 마음 약한 자가 갈 곳이 아니다. 특히 게임 개발자에게 정글은 더욱 만만찮은 상대다.
1인칭 슈팅게임인 ‘크라이시스’를 개발한 크리텍사는 식물들이 빽빽하게 들어찬 수 km의 플레이 공간을 만들면서 거의 무한에 가까운 수의 움직이는 표면 위로 실감나는 빛을 비춰줘야 했다.
한 프레임만 공들여 만들면 나머지 렌더링은 컴퓨터가 다 알아서 해주는 애니메이터들과는 달리 크라이시스 팀은 실시간으로 렌더링 될 수 있도록 처리장치에 적합한 디자인을 만들어내야 했다.
크리텍의 최고경영자 세바트 여리는 이렇게 말한다. “대체로 포토 리얼리즘과 생산성은 양립하기 힘듭니다.”
현재 상황 : 이 상황에 대한 해결책은 복잡한 표면을 몇 안 되는 폴리곤으로 바꿔주는 크리텍의 소프트웨어 폴리범프2 였다.
개발자들은 이 신기술에 힘입어 플레이어 시점을 보다 실감 넘치게 만들었다. 여리는 이렇게 말한다. “빛의 강도에 따른 눈의 반응도 재현할 수 있습니다.”
게임 속에서 어둠 속을 걷고 있으면 시야가 어둠에 적응되면서 주변 모습이 점차로 보이기 시작한다. 그러나 그 상황에서 갑자기 빛에 노출되면 시야가 하얗게 되면서 아무것도 보이지 않게 된다. 보통 이럴 때 총격전이 시작된다.
다음 단계 : 크리텍은 최선을 다해 보다 우수한 시각 효과를 만들어냈지만 이러한 마법을 아무 처리장치에서나 부릴 수 있는 것은 아니다.
처리장치의 속도가 빨라질수록 얼음, 빗줄기, 거대한 경치 속에서 떨어지는 물건 사이로 비치는 빛의 효과도 재현 가능할 것이다.
6. 화염
연기와 열기를 제대로 묘사하라
문제점 : 비디오 게임에서 화염을 다루는 것은 결코 만만한 일이 아니다. 화염의 움직임을 프로그래밍 하는 것은 물의 움직임을 프로그래밍 하는 것만큼이나 어렵다.
게다가 화염은 물보다 훨씬 더 빨리 움직이고, 물보다 복잡하게 생긴 물체며, 다른 물체를 연소시킬 수 있다는 점이 또 다른 걸림돌이다.
과거의 게임에서는 애니메이션을 사용해 화염을 적당히 표현했지만 현대의 게임에서는 연기와 열기를 제대로 묘사하기 위해 소용돌이와 점성까지 다뤄야 한다.
현재 상황 : 프로그래머에게 화염에 대해 말을 꺼낸다면 결국 얘기의 방향은 재차 하드웨어로 돌아간다. 하드웨어야 말로 어려운 상황에 직면한 프로그래머가 믿을만한 확실한 대책이기 때문이다.
대체로 화염은 간단하면서도 격정적으로 묘사되는 경향이 있다. 불지옥 속의 넘실대는 화염은 프로그래밍 하기가 너무나 까다롭다. 게임 크리에이터인 리 밤버는 말한다. “화염을 물리적으로 정확히 묘사할만한 처리 능력은 없습니다.”
그는 조만간 그래픽처리장치가 화염을 정확히 묘사하는데 필요한 막대한 계산을 해내는 날이 오면 그래픽처리장치가 중앙처리장치를 대신하게 될 것이라고 말한다.
다음 단계 : 스탠포드 대학의 론 페드키우는 석유가 연기를 많이 내면서 타는 화염, 종이가 타는 화염, 물 위의 기름이 타는 화염 등 다양한 종류의 화염에서 나타나는 소용돌이와 점성이 관련된 알고리즘을 만들어냈다.
그러나 연구가들은 일선의 프로그래머들이 겪는 처리 장치 문제를 겪어보지 못했다. 밤버는 이렇게 말한다.
“5년 안에 훨씬 더 멋진 영상을 볼 수 있을 것입니다만 화염을 제대로 묘사하려면 그보다 더 긴 시간이 걸릴 것입니다.”
7. 재료 물리학
건물이 무너지는 모습을 생생하게 묘사하라
문제점 : 이제는 건물을 실감나게 만드는 것만으로 부족하다. 비디오 게임 개발자들은 건물이 무너지는 모습까지 실감나게 해야 한다.
차세대 콘솔 게임의 그래픽 수준에 대한 기대가 엄청나게 높아질수록 게임 디자이너들은 파괴를 실시간으로 묘사하는데 쓰던 낡은 방법들(건물을 미리 만들어 놓은 파괴된 잔해로 바꿔치기 하거나 건물이 무너지는 모습을 애니메이션으로 만드는 방식)을 어떻게 개선할지 궁리해야 한다.
현재 상황 : 픽셀렉스 엔터테인먼트사는 디지털 분자 물질(DMM)로 불리는 물리 엔진을 개발해 냈다. 이 엔진은 물체가 부서지고, 뒤틀리고, 무너지는 모습을 재현한다.
이 회사가 처음 한 일은 수 백 개의 작은 4면체의 묶음을 사용해 건물을 만들어 보는 것이다.
두 번째는 거대한 돌이 부딪친 부분을 4면체 무더기로 바꾼 후 고등수학을 사용해 물체의 밀도, 강도, 질량을 계산한다.
이후 이들 4면체들이 움직여 이웃 4면체들과 충돌하는 패턴을 구함으로써 건물이 무너지는 시각 효과를 냈다.
픽셀렉스의 소프트웨어 엔지니어인 빅 소할은 이렇게 말한다. “유리창이 깨지는 효과를 재현할 때 저는 약 30분 정도 프로그램을 만든 후 (물론 프로그램 안에서) 사람을 유리창으로 집어 던졌습니다. 매번 아주 실감나게 깨지더군요.”
다음 단계 : DMM의 세계 속에 있는 모든 물체는 풍선이나 사이다 캔 같은 것조차도 물체의 경직성을 나타내는 영계수, 물체의 변형률을 나타내는 포아송의 비율 같은 물리학적 원리의 지배를 받는다.
DMM은 물체 내에 작용하는 힘도 결정할 수 있으므로 나뭇가지와 줄기 사이 같은 물체의 약한 부분에 힘을 주어 쉽게 부수는 것도 재현할 수 있다.
소할의 말에 의하면 DMM은 캐릭터 디자인에도 적용할 수 있다. 몸무게 135kg의 미식축구 공격 라인 맨들이 실제처럼 근육을 출렁거리면서 달리는 모습을 재현할 수 있다는 얘기다.
8. 실감나는 움직임
능동적으로 움직이게 하라
문제점 : 게임 속에서 아무리 제다이 기사가 됐다고 하더라도 광선 검을 휘두를 때마다 스톰트루퍼들이 항상 똑같은 자세로 쓰러진다면 재미가 없을 것이다.
오늘날의 게임은 부족한 처리 능력 및 애니메이션에 대한 과도한 의존 탓에 이런 문제를 항상 안고 있다.
현재 상황 : 소프트웨어 개발회사인 내추럴모션사는 시뮬레이션 기반의 인공지능 엔진인 유포리아를 개발해 냈다. 이 엔진을 사용하면 위험에 직면한 게임 캐릭터들이 능동적으로 움직인다.
유포리아는 각 캐릭터에 가상적인 신경, 근육, 뼈, 질량 등의 신체 조직을 만들어 준다.
이렇게 되면 각 캐릭터들은 자극에 능동적이고 개별적으로 반응하게 된다. 물건이 날아올 때 어떤 캐릭터는 피하기도 하고, 어떤 캐릭터들은 손을 들고 충격을 흡수하려 하기도 한다는 얘기다.
물건이 캐릭터를 맞추면 캐릭터의 신체 조직은 충격으로 얼만 만큼의 피해가 왔는지를 판단한다. 루카스아트의 게임 ‘포스 언리쉬드’의 프로젝트 부장인 헤이든 블랙맨은 이렇게 말한다.
“유포리아는 실제 인체의 생체 역학에 대한 깊은 이해를 통해 만들어진 멋진 알고리즘에 기반했습니다.”
포스 언리쉬드는 유포리아를 사용할 최초의 게임이다. 이제 실시간 시뮬레이션 게임은 메모리 부담에서 해방됐으며, 개발자들은 캐릭터들이 느리게 움직이거나 멈춰 버릴 것을 걱정 하지 않고 여러 가지 멋진 시각 효과를 넣을 수 있게 됐다. 플레이어들도 매번 색다른 게임 플레이를 즐길 수 있다.
다음 단계 : 가상 신경 시스템이 더욱 발전하면 두 스톰트루퍼가 난간에서 떨어질 때 한 명이 난간 언저리를 잡고 매달리면 다른 한 명은 난간 언저리에 매달린 스톰트루퍼의 발을 잡고 재차 매달리는 것까지 재현할 수 있을 것이다.
개발자들은 유포리아 같은 새로운 물리 시스템을 사용해 앞으로 계속 게임 스크린 상에서 플레이어들에게 놀라움을 선사할 것이다.
9. 시뮬레이션
자동차 공학의 모든 정수를 조이스틱 안에 밀어 넣어라
문제점 : 핸들 하나만을 사용해 자동차 비슷하게 생긴 물건을 운전하던 ‘풀 포지션’ 게임의 시대는 이제 끝났다.
오늘날의 프로그래머들은 모든 장르의 게임에 역사적 고증이 잘 된 무기류, 자세한 비행조종 장치 등 매우 실감나는 요소를 집어넣고 있다.
또한 플레이어들이 게임 중 배가 고프면 게임 화면 속에 나오는 패스트푸드에 눈길을 돌릴 만큼 실감나게 하고 있다.
현재 상황 : 바람에 머리칼이 날릴 것만 같은 현실감을 구현하기 위해 게임 개발자들은 자동차 공학을 공부한다. 일렉트로닉스 아츠(EA)의 게임 ‘니드 포
스피드: 프로스트리트’의 개발팀은 독일 라이프치히의 포르쉐 실험장에서 프로 드라이버들이 모는 실제 자동차의 원격 측정 데이터를 열심히 추출했다.
EA팀은 자동차 회사의 소프트웨어 및 GPS의 도움을 받아 차의 핸들, 스로틀, 클러치, 브레이크, 기어 등을 조작하면 자동차의 위치, 속도, 가속, 좌우 흔들림 등의 반응이 어떻게 나오는지를 매 40밀리세컨드 간격으로 측정 및 기록했다.
이렇게 해서 얻은 정보는 게임에 그대로 응용돼 난폭한 운전을 할 경우 실제 세계와 마찬가지 문제점이 나타나도록 했다.
다음 단계 : 경쟁의 경험에서 우러나온 지식을 활용할 것이다.
EA는 운전자의 행동을 연구해 인공지능으로 움직이는 게임 속 상대 차량이 매번 완벽한 기록으로 경주를 마무리하지 않고, 여러 가지 다른 운전 스타일을 보이도록 할 것이다.
10. 모션 캡처
컴퓨터가 사람처럼 세상을 볼 수 있도록 가르쳐라
문제점 : 과거 사람의 움직임을 컴퓨터에 입력하려면 탁구공 같은 마커(marker)가 잔뜩 붙은, 그래서 폼이 안 나는 무거운 옷을 입어야 했다.
컴퓨터가 마커의 움직임을 확인하는데 많은 시간이 걸렸고, 움직이는 과정에서 마커가 옷에서 떨어질 수도 있었다.
또한 마커가 움직이는 신체 부위에 가려 안 보일 경우에는 컴퓨터가 사람의 전체적인 움직임을 인식하지 못했다.
이렇게 컴퓨터가 인식하지 못한 사람의 팔 다리를 오랜 시간을 들여 다시 그려 넣는 작업은 연봉을 많이 받는 엔지니어들의 몫이었다.
현재 상황 : 마커를 쓰지 않는 최초의 모션 캡처 시스템인 오거닉 모션사의 스테이지를 사용하면 스텝이 평상복 차림으로 카메라 앞에 서는 것과 동시에 화면에는 그들의 아바타가 뜬다.
이 시스템은 10~14대의 카메라에서 입력된 자료를 바탕으로 3차원 데이터 점들의 덩어리를 만들어낸다.
컴퓨터가 각 점들의 위치를 삼각 측량하면 이 점들은 사람 모양을 갖추게 된다. 이렇게 해 디자이너들에게 손쉽게 사용할 수 있는 완전한 신체 움직임 및 3차원 텍스처를 제공한다.
다음 단계 : 개발자들이 이 기술을 사용한다면 스테이지는 대부분의 게임을 보다 실감나게 만들어 줄 수 있다.
과거의 모션 캡처 기술에서는 두 명의 스타플레이어가 공을 핸들링 하다가 다른 선수에게 넘겨주는 모습을 기록하는데 만도 엄청난 시간과 돈을 소모해야 했다.
하지만 오거닉 모션의 최고경영자(CEO)인 앤드류 체녹스는 이렇게 말한다. “이제는 한 경기장에 서 있는 모든 선수의 움직임을 한 번에 기록할 수 있습니다.”
스테이지 같은 시스템이 필드 전체의 움직임을 모두 캡처할 수 있게 된다면 비디오 게임의 움직임은 더욱 더 현실과 구분하기 어려워질 것이다.
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