길드 운영 게임의 건설·경제·저장 체계 개편
직접 개발 중인 길드 운영 게임에 사선 벽을 위한 반칸 바닥, 예산과 재고를 고려한 자동 운영, 분기형 성장 활동과 복구 저장을 적용했습니다. 캐릭터 표현과 조작 개선, 성능 계측, 영주 임명 준비의 공개 범위도 함께 정리합니다.
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우리 길드 정상 영업합니다: 연출과 Steam 연동
길드 경영 게임의 시각 개선에서 탐사 정보 은폐, 손상 벽 연결, 거리 기반 걷기와 문서 전달 연출을 구현했습니다. 실제 게임 캡처로 변화를 소개하고 Steam 계정별 저장, 홈페이지·위키 공개와 출시 전 검증 범위를 정리합니다.
우리 길드 정상 영업합니다: 업데이트 2 운영 확장
두 번째 업데이트에서 폐허 길드와 대출 시작·새 게임 흐름·마을 교류·25레벨 발전·18종 직업·지도 제작·자동 운영을 추가했습니다. 실제 게임 캡처와 기존 성능 측정으로 변화, 검증 조건, 남은 제약을 정리합니다.
우리 길드 정상 영업합니다: 업데이트 1 시스템 확장
첫 번째 업데이트에서 가구 업그레이드·마을 발전·숙소와 직원·다층 건설·현장 이동·절벽 장비·탐사 정보를 확장한 내용을 정리합니다. 2026년 10월 21일 당시 실제 게임 캡처로 변경점과 남은 한계를 함께 기록합니다.
길드 경영 게임의 시스템 설계
우리 길드 정상 영업합니다의 건설·방문·의뢰·인사·경제·마을 발전·탐사 시스템을 하나의 운영 흐름으로 설명합니다. 공간과 서비스의 연결, 플레이어의 결정 범위, 실패와 복구, 반복 작업 자동화의 경계를 정리합니다.
길드 경영 게임의 아키텍처 선정과 한계
길드 경영 건설 게임에 Godot·C++ GDExtension·Flecs·HPA*·JSON 정의 데이터를 적용한 이유를 정리합니다. 시뮬레이션과 화면의 경계, 자체 지형 구현, 저장 및 검증 방식의 장점과 한계를 실제 구현 기준으로 설명합니다.
REA 이후의 리버스엔지니어링 방어 전략
범용 에이전트 도구 REA 의 확산으로 달라진 방어 전제를 정리하고, 웹앱·네이티브앱·온디바이스 AI 모델별 리버스엔지니어링 방어 수단과 한계를 공개 자료로 조사했습니다.
VLM·Visual Jev 구조의 로컬 객체 탐지와 YOLO 비교
Qwen3-VL-4B 로 객체를 직접 찾는 VLM 그라운딩과, YOLO 상자에 Visual Jev 구조로 속성을 판정하는 2단계 구성을 16GB 노트북 GPU 에서 YOLO11·YOLO-World 와 정확도·속도·VRAM·연속 처리로 비교했습니다.
한국어 다화자 전사 모델 비교와 서비스 구성
한국어 다화자 녹음을 화자별로 받아 적는 화자분리 6종·음성 인식 6종·통합형 1종을 실제 2인 대화와 합성 2~6인 대화로 비교했습니다. 실제 대화의 화자별 전사 오류율이 가장 크게 낮아진 Nemotron-3 + Qwen3-ASR 1.7B 조합을 서비스에 채택했습니다.
3D 가우시안 스플래팅 압축 COSA-GS 의 GPU·CPU 복원
3D 가우시안 스플래팅 압축 COSA-GS 를 공개 코드로 학습시켜 74MB 장면을 4.9MB 로 줄이고, GPU 에서 압축한 파일을 CPU 에서 복원했습니다. 부동소수점 모델은 확률표 인덱스 3곳이 어긋난 뒤 심볼 77% 가 틀렸고, 정수 추론 모델은 심볼이 모두 같았습니다.