언리얼에서 AI 활용하기 — 로컬 모델 AI와 API 활용 중심
요약
언리얼 엔진에서 AI를 활용하는 방법을 개념 중심으로 정리했습니다.
로컬 AI 모델과 외부 API 활용법, 문제 해결 과정, 그리고 그 과정에서 느낀 성장 포인트를 공유합니다.
1. 오늘 배운 것 (What I Learned)
- 언리얼 엔진에서 AI를 구현하는 기본 개념
AI 캐릭터 행동 제어, 로컬 모델 AI와 API 연동 방식 이해 - 로컬 모델 AI란 무엇인가?
서버 없이 PC 내에서 동작하는 AI 모델로, 빠른 반응성과 데이터 보안 장점 - API 활용법
외부 AI 서비스를 호출해 복잡한 연산을 처리하거나 최신 AI 기술 활용 - 실무에서 AI 활용도를 높이는 방법
AI의 동작 로직을 분리해 유지보수성과 확장성 향상
2. 왜 이걸 배웠는가? (Why I Learned It)
- 게임 내 AI가 점점 복잡해지고, 빠른 응답과 다양한 기능이 필요해짐
- 외부 API를 활용하면 최신 AI 기술을 쉽게 적용할 수 있지만, 로컬 모델은 네트워크 지연 없이 즉시 반응 가능
- 실무에서 AI를 효과적으로 조합해 사용하면 플레이어 경험을 크게 개선할 수 있기 때문
3. 어떻게 적용했는가? (How I Applied It)
- 언리얼의 AI 시스템(Behavior Tree, AI Controller 등)을 이해하고 로컬 모델과 API를 연동
- AI 행동을 크게 두 부분으로 나누어, 즉각적 판단은 로컬 AI가, 복잡한 연산은 API가 처리하도록 설계
- C++ 코드와 블루프린트에서 AI 호출을 추상화하여 유지보수 쉽게 함
- 전문용어를 풀어쓰고, 개념을 시각화하는 노트를 만들어 팀원과 공유
// AI Controller 내 API 호출 예시 (의사 코드)
void CallExternalAI(const FString& Input)
{
FString Response = HttpRequestToAPI(Input);
ProcessAIResponse(Response);
}4. 겪은 문제와 해결 과정 (Troubleshooting & Problem Solving)
- 문제: API 호출 지연으로 인해 AI 반응이 느려지고 게임 플레이 경험 저하
- 해결: 로컬 AI 모델을 우선 적용해 즉시 반응하도록 변경
- 문제: AI 동작 분리 구조가 복잡해져 관리가 어려움
- 해결: AI 호출을 모듈화해 인터페이스를 통일, 역할별 책임 분리 원칙 적용
- 문제: 전문용어와 개념 이해 부족으로 팀원간 커뮤니케이션 오류 발생
- 해결: 용어를 쉽게 풀어쓰고, 설명 후 확인하는 소통 방식 도입
5. 느낀 점과 개선 포인트 (Reflection & Next Step)
- AI 활용의 폭이 넓어지면서, 단순히 기능 구현을 넘어서 효율적 구조 설계와 협업 커뮤니케이션이 중요하다는 걸 깨달음
- 앞으로는 AI 모델의 경량화, 비동기 처리 개선, 그리고 실시간 데이터 피드백 루프 구축을 통해 AI 활용도를 더 높이고 싶음
- 전문용어 정리와 공유는 앞으로도 꾸준히 신경 써서, 모든 팀원이 AI 시스템을 명확히 이해하도록 돕고 싶음
참고 자료 및 코드 예시 더 보기
취미로 게임하는사람