아고라

안녕하세요. 저는 2차 펄어비스 x 경희 소융과 인재 양성 프로그램에 참여했던 지나가는 행자1입니다. 

다음 펄어비스 인재 양성 프로그램에 관심 있는 사람들을 위해 후기를 쓰려고 합니다. (후기를 좀 많이 늦게 쓰기는 했는데.... 자잘한 건 신경 쓰지 맙시다.)

1. 진행 기간  

​2022.03 ~ 2022.08 / 진행 기간은 약 1학기 + 방학초기까지 진행하였습니다. 

​2. 신청 방법

안내 포스터에서 공지되었던 강형엽 교수님께 자기소개서, 포트폴리오, 증빙 서류 등을 첨부하여 참여 의지를 담은 메일을 보내시면 됩니다.  

3. 주제 선정 

​펄어비스 장학 프로그램의 메인 주제는 "3D 게임에서 사용될 수 있는 기술을 구현하는 것"입니다. 

좀 더 구체적으로는 최신 기술이 쓰인 논문을 읽고 해당 논문에서 쓰인 기술 + 본인이 이 기술을 게임에 "변형"시켜서 적용하는 것이 목표입니다.

즉, 기존 논문의 기술 + 본인의 아이디어인 셈이죠.

저는 주제를 정할 때 Two minute papers의 도움을 받았습니다.

Two minute papers: https://www.youtube.com/c/K%C3%A1rolyZsolnai

위의 링크를 통해 사용할 논문을 정하셨다면 이를 언리얼 엔진을 통해 시각화 할 수 있을 것인지 확인해야 합니다. 

만약 언리얼을 통해 시각화 하는 것이 어려울 것 같다고 느끼시면 주제를 변경하는 것을 추천합니다. 

(p.s. 요즘 트렌드는 머신러닝을 이용한 분야여서 논문이 많긴 하지만 제대로 적용하려면 머신러닝의 메커니즘을 알고 계신 편이 도움이 됩니다.

추가로 유체역학과 같은 물리 시뮬레이션도 가능은 하나 굉장히 어렵고 좀 넓은 범위의 수학을 요구하는 경향이 있어 그다지 추천 드리지 않습니다. 

그래도 하고 싶으시다면...... 말리지는 않겠습니다.)

 4. 진행 방법

​2주마다 진행 보고를 위해 날짜를 잡고 줌을 통해 미팅하는 방식으로 진행되었습니다.

발표 시간은 5분~10분 정도이며 발표가 끝나고 교수님께서 피드백을 주시고 그 피드백을 토대로 계속 발전시켜나가는 방식입니다.

추가로 중간평가 및 최종평가가 있습니다.

중간평가는 중간고사 이후, 최종 평가는 종강 이후로 진행되며 각 발표에는 ppt뿐만 아니라 영상도 준비해야 합니다.

중간평가 영상에서는 본인의 작업이 어느 정도 시각화(언리얼 이용)가 되어 있으며 완성된 형태가 아니어도 괜찮습니다. 반면 최종평가 영상에서는 본인의 작업이 반드시 시각화가 되어있어야하고 결과물을 보여주어야 합니다. 

(물론 예상과 달리 열심히 했으나 결과를 내지 못하여 영상을 만들지 못하는 경우도 있습니다. 그런 경우에는 영상을 만들지 못한 것에 대한 합리적인 이유가 있다면 그 이유를 써주시는 편이 좋습니다.)

5. 장학금 

​장학금은 180만원 입니다. 

​6. 펄어비스 초청 방문 

보안 유지 서약으로 자세히 말씀 드릴 순 없지만 한 가지 말씀 드릴 수 있는 것은 들어갔을 때 "와" 소리가 나옵니다. 

궁금하시다면 직접 참여해서 방문하는 것을 추천드립니다.

​7. 후기 

영상: https://www.youtube.com/watch?v=Sfw1zGw8WhQ&t=17s

저는 "Hair simulation using Improvement MPM"이라는 주제로 펄어비스에 참여했습니다. 펄어비스 영상을 보신 분들은 아시겠지만 제가 처음에 목표로 했던 결과에 많이 미치지 못했습니다. 여기에는 몇 가지 이유가 있었습니다. 

1. 그래픽스 및 물리에 대한 이해가 부족했습니다 -> hair simulation을 하기 위해서는 이미 만들어진 particle hair 에셋의 vertex를 다뤄야 했는데 그래픽스에 관해 잘 몰라 구현하기 위해 매우 다양한 시도를 했지만 모두 실패했습니다. 또한 유체역학과 관련한 지식도 부족했기에 선정 논문을 이해하는데 시간을 많이 보냈습니다.

2. CUDA를 이용한 병렬처리를 펄어비스 장학 프로그램을 하면서 처음 다뤄봤습니다. -> 일반적인 Vector연산까지는 쉽게 구현할 수 있었지만 제가 선택한 논문에서는 Matrix를 주로 사용했으며 SVD라는 고급 함수도 필요로 했으나 CUDA API에서 지원하는 SVD는 제가 원했던 기능이랑 다르며 사용할 수 있는 부분이 정해져 있었습니다. 또한 성능도 그렇게 빠르지 않아 실질적으로 사용하는데 무리가 있어 Fast 3*3 Matrix SVD방법을 제시한 논문을 추가로 채용해야 했습니다. 또한 cuda의 기능 중에 dynamic parallism이라는 기술이 있는데 이 기술을 사용하던 중 일반 for문보다 성능이 더 느려지는 경우가 발생하여 이와 관련된 정보를 검색해보았으나 정보가 존재하지 않아 해결하지 못했습니다. 이외에도 다양한 기술 문제가 겹쳐 원한는 결과에 도달하지 못했습니다.

3. 주제 선정 미스 -> 제가 선정한 논문에서 hair simulation에 해당 기술을 적용한 결과가 있어 생각보다 쉽게 적용할 것으로 예측하였지만 본 논문은 유체 역학을 주로 다뤘으며 hair simulation을 구현하기 위해서는 추가 정보 수집이 필요했습니다. 그렇기에 주어진 시간 내에 서로 다른 분야의 논문을 다 이해하지 못한 부분이 있습니다. 

위의 문제로 인해 원하는 결과에 도달하지 못했지만 확실히 논문을 보면서 여러 수학이나 물리 지식 및 좀 더 깊은 그래픽스의 이해와 병렬 처리를 해본 경험은 생각보다 도움이 되었습니다. 즉, 지식이 확연히 늘어났습니다. 또 위의 예상치 못한 문제를 직면하면서 API의 소중함이나 주제 선정의 중요성을 매우 확실히 깨달았습니다.

(부디 다음에 지원하시는 분들은 주제를 신중히 정하시고 되도록 이면 사전 조사를 통해 해당 논문이 소스코드를 제공하는지 관련 API는 있는지 확인하시고 진행하시기 바랍니다. 저처럼 이리 치이고 저리 치이시지 않으셨으면 합니다...)

그럼 이만 가보겠습니다.