예전에 요약집처럼 보려고 만들어놓은 건데 질문은 실제로 질문받았던 거랑 인터넷에서 질문 리스트 더해서 만들었습니다. 답변은 제가 몇 개는 직접 작성했고 대부분은 인터넷 글 가져왔습니다. https://elfin-nerve-0fd.notion.site/d7f3d55414ba4d1cbbdcea5651a9f3e6 유니티 기술면접 인터페이스와 추상, 가상함수 elfin-nerve-0fd.notion.site

astar보다 빠르다는 jps관련 자료들을 찾았는데 큰 맵에서는 jps가 더 효율이 좋은데 작은 맵이라면 astar가 더 좋다는 글도 있고 jps단점을 개선해서 jps+ 와 jps(b) jps+와 GoalBound를 합친 jps+GoalBound 도 있다고 하네요 참고 주소 https://harablog.wordpress.com/2011/09/07/jump-point-search/ https://www.gdcvault.com/play/1022094/JPS-Over-100x-Faster-than https://game-dev.tistory.com/13 https://m.blog.naver.com/PostView.naver?isHttpsRedirect=true&blogId=gg9494&logNo=221523..

3d는 네비메쉬가 있는데 2d는 네비메쉬 적용을 하려면 다른 에셋을 사용하거나 직접 길 찾기 알고리즘을 적용해야 해서 구글로 여러 가지 공부중 astar와 jps 등등 여러 가지가 있어서 astar 테스트할 겸 프로젝트 하나를 만들어 봤습니다. 사용 리소스 https://cupnooble.itch.io/sprout-lands-asset-pack 각각 플레이들에게는 3가지 옵션이 있는데 대각선 이동 못하는 None과 대각선 이동하는 Allow Diagonal 대각선 이동하는데 대각선 가는 방향에 경로 방해가 하나라도 있으면 못 가는 Allow Diagonal DontCross 현재 격자 이동이라 상관없는데 대부분 2d는 격자로 이동을 안 하기 때문에 격자 이동을 안 할 때는 저 타일 확인을 더 작게 쪼개서..

유튜브 찾아보다가 ml agent이라는 머신러닝 에이전트라고 인공지능 게임 환경 만드는 게 있어서 이것저것 자료 찾아보다가 이걸 활용하면 생각하지도 못했던 버그도 찾아낼 수도 있고 그 버그를 이용해서 다른 플레이를 보여준다길래 한번 궁금해서 테스트할 겸 예전에 만들었던 테트리스를 돌리려고 예제를 다운로드하여서 사용법 보고 머신러닝 돌릴려는데 파이썬 최신 버전은 오류 있다는 이슈가 있길래 지웠다가 구버전으로 설치하고 라인 클리어 시 보상만 주는 거만 넣고 한번 돌려봤는데 이상하게 나오는 거 같아서 블록 사이사이에 있을 경우 페널티를 주고 다시 돌려봤는데 아직 보상과 관찰 설계 부분이 부족한 거 같음. 이걸 활용하면 정말 좋을 거 같다는 느낌이 들었음