3분기 회고돌아보기⛱️ 여름 화끈하게 즐기기계곡도 가고~ 래프팅도 하고~ 그 순간들이 행복해서 한여름밤의 꿈 같았다.▶️ 이직한 회사 적응하기또직(=또이직)을 하게 되면서 적응을 또 하고 있다.이직하는 것도 힘들지만 적응기도 힘들다는 것을 느끼는 중🤦‍♀️기껏 쌓아놓은 아침 패턴 무너뜨리기저번 분기 계획에 "아침에 자기계발 (운동 or 독서) 주에 얼마나 하는지 체크하기"가 있었는데, 아침에 일어나기만 해도 감사하다.. 잃어버린 내 패턴 돌리도❌ 퇴사 전 클로드 코드 책 1권 완독하기독서 스터디는 했는데, 후반부 실습은 못 끝냈다.4분기 계획이직한 회사 적응 마무리하기첫 업데이트 때는 어려운거 안 맡아서 재밌었는데, 이번 업데이트는 메인으로 일을 맡으면서 고난과 역경이 많았음. 주변 사람들이랑 얘기 끝..

기간 : 2026.04.20 ~ 2026.07.19직무 : H5개발팀 클라이언트 개발업무 내용 : 자회사 모바일 게임을 H5 게임으로 포팅신규: 6건**고**: 데일리 미션, 누적 미션 추가 개발**가***의 *장**의 *팅**의 *살**의 *물업데이트 및 폴리싱: 4건**맞*: 데일리 미션, 누적 미션 추가 개발*** 고**: SDK 업데이트4건의 프로젝트 외부 플랫폼 포팅을 위한 프로젝트 조사*** 스** (미완수)직책 : 사원업무 회고업무 고민포팅 속도 향상 + 안정성 둘 다 가져가는 방법포팅 속도 향상을 위해 AI로 포팅 자동화 시도Claude Code로 Agnet, Skill 만들기를 시도함.Agent, Skill 만들기 또한 AI한테 맡겼더니 범용적인게 아니라, 프로젝트 맞춤형으로 만들어버림;..

(글 한번 날리고 다시 쓴다 쉬익쉬익)2분기 회고돌아보기▶️ 이직한 회사 적응하기회사 프로세스 복습: 노션 프로세스 표 만들어서 갱신 중클로드 코드 기능 익히기: AI 워크플로우 시도 중, 책 1권 시도 중✅ 5월 중 우리, 프로그래머들 완독 주 1회 독서 스터디 참여 (5월)⚠️ 오전 운동시간 확보 가능한지 체크5/13 기존 헬스장 만료, 6/15 헬스장 새로 등록오전에 가려고 시도하지만 불규칙한 기상 시각 때문에 평일 1번만 지켜지고 있음 > 개선 필요운동 시간이 부족하다고 느껴져 점심 회사 11층 계단 오르기 시도 (5/12 ~ ing)❌ 식비를 위한 블로그 글 주 2~3회 작성4, 5월 시도 후 6월 중지: 이직 및 회사 업무 집중에 멈춤.[우리, 프로그래머들 독후감] 책:: 우리, 프로그래머들 ..

우리, 프로그래머들읽은 기간: 26.02.23 ~ 26.05.08 (75일) 총정리/총평프로그래밍의 전체적인 역사에 대해서 톺아본다. 어릴 적 문서실무사 같은 자격증에서 보던 최초의 컴퓨터처럼, 지금의 우리는 상상하기 힘든 기계를 다루던 프로그래머들이 어떤 과정을 거쳐 코딩했는지를 볼 수 있다. 또한 우리가 당연하게 사용하는 개념과 기술들(주석, 서브루틴, 컴파일러, 프로그래밍 언어 등)이 어떻게 등장하게 되었는지도 간접적으로 알 수 있다. 마지막 3장에서는 저자의 경험담을 통해 당시 이야기를 더욱 생생하게 접할 수 있다. AI 시대에 개발자의 역할이 대체되고 있다는 이야기가 나오지만, 프로그래밍의 근간 자체는 과거와 크게 달라지지 않았다는 점도 인상 깊었다. 저자는 앞으로 50년 역시 기존의 프로그..

1분기 회고2월까지 회사 프로젝트 마무리하기퇴사 회고 작성링크드인 퇴사 회고 관련 글 업로드3월 ~ 4월 이직 준비 및 면접이력서 정비포트폴리오 정비서류 난사자기소기서 회사 특징에 맞게 순서 배치 수정 or 문구 수정면접 준비어쩌다 아침형 인간6:30 기상오전 독서 or 강의생활비 절약을 위한 주 2회 글쓰기[퇴사 회고 작성 글] 퇴사회고:: 중소기업 파트장의 2년 8개월 여정기간 : 2023.06.26 ~ 2026.02.13직무 : 클라이언트 UI, 게임 시스템 전체 설계 및 개발, 서버 API 개발, 인수인계 및 온보딩 문서 작성 주도직책 : 사원, 파트장 (24.12)데이터로 보는 여정입사일부터 노션에donkeysdevelpment.tistory.com 2월 중순부터 4월까지 이직 준비를 위한 올..

개발 환경Unity 6.2 (6000.2.14 f1)Photon Fusion2Target Platform: Windows레퍼런스 Fusion 2 - 3 - 이동 & 카메라 | Photon Engine파트 3에서는 플레이어 입력에 따른 플레이어 움직임과 올바른 플레이어 객체를 따라가는 1인칭 카메라를 추가하여 기존 씬을 확장합니다. Fusion에서는 움직임과 같은 모든 틱을 업데이트하는doc.photonengine.comPhoton Fusion 공유모드 튜토리얼2 - 캐릭터 이동 동기화목표: 키보드로 캐릭터를 움직이고, 다른 유저에게 움직임이 동기화되도록 하기 [요약]움직임 동기화: NetworkBehaviour - FixedUpdateNetwork(버튼 입력은 Update에서 상태 관리 or InputS..

개발 환경Unity 6.2 (6000.2.14 f1)Photon Fusion2Target Platform: Windows레퍼런스 Fusion 2 - 2 - 씬 및 플레이어 | Photon Engine파트 2에서는 간단한 씬을 설정하는 방법과 플레이어 프리팹을 만드는 방법에 대해 설명합니다. 이 섹션의 마지막에는 연결된 각 클라이언트에 대해 플레이어 객체를 생성하는 작업 네트워크doc.photonengine.comPhoton Fusion 튜토리얼1 - 씬 설정 / Spawn목표: 플레이어가 입장하면 캐릭터 생성하기[요약]기본 세팅: Network Runner플레이어 입장: IPlayerJoined - PlayerJoined캐릭터 생성: SimulationBehaviour - Runner.Spawn1. 씬 ..

개발 환경Unity 6.2 (6000.2.14 f1)Photon Fusion2Target Platform: WindowsPhoton Fusion 튜토리얼 - 샘플 프로젝트 소개플레이어 색상 제어키보드 E를 누르면 다른 플레이어의 색상을 변경시킬 수 있음목표: Photon Fusion Shared Mode 개념 익히기소요 예상 시간: 2시간 이내[핵심 기능]플레이어 스폰네트워크 속성 동기화RPC 기반 상호작용Shared Mode: 클라우드 룸에서 StateAuthority (내 캐릭터를 제어할 수 있는 권한)을 기반으로 제어할 수 있는 모드각 플레이어가 다른 플레이어를 제어할 수 있음

셰이더로 도형을 만들기 성능 효율해상도 독립텍스처 메모리 사용 X동적 수정 가능 (머티리얼 파라미터)개발 환경Unity6.2선형 그라디언트UV를 이용하여 나타냄UV란?3D 모델의 표면을 2D 이미지(텍스처)에 어떻게 펼쳐 붙일지를 정의한 좌표계 ( 텍스처 좌표계 )3D 모델: XYZ 좌표 2D 텍스처 이미지: XY 평면UV가 3D 모델의 각 점이 2D 텍스처의 어디를 참조해야하는지를 알려줌 안티-앨리어싱비뚤비뚤하게 보이는 계단 현상(Aliasing)을 부드럽게 만들어주는 기술입력: Gradient, CutoffDDX / DDY 이용변화량의 Length → Divide → SaturateCufoff란?여기가 엣지인지 판정하는 기준값 DDX/DDYGPU가 자동으로 계산해주는 픽셀 간 변화량 Saturate..

선행지식 : 행렬 / 선형 대수 기저(basis) / Affine Matrix(아핀 공간) / 외적 등그래픽 파이프라인3차원 이미지를 2차원 래스터 이미지로 표현하기 위한 단계적인 방법래스터(raster)란 이미지를 2차원 배열 형태의 픽셀로 구성하는 것을 의미 (출처) 위키백과 이번 글에서는 그래픽 파이프라인 중 Vertex Processing에 대해 알아보고자 한다. Vertex Processing우리는 연필을 화면에 출력하고자 한다.연필을 출력하기 위해서는 연필을 구성하는 정보가 필요하다. 연필은 점들로 구성되어 있고 이를 정점(Vertex)라고 한다. 이 점 좌표를 그대로 화면에 찍으면 될까? 이는 연필 기준(Object)으로 표시한 것이기 때문에 여러 변환 과정이 필요하다. 이 과정을 Verte..

Perceptron McCulloch-Pitts Neuron Model 출력 Binary 수상 돌기에 도착한 여러 신호가 세포체에 합쳐짐 합쳐진 신호가 특정 값을 넘으면 축삭 돌기를 이용하여 출력 신호 전달 >> 몇 년 후 MCP Neural Model 기반의 Perceptron 등장 Perceptron 이진 분류에 적용 가능 Positive Class: +1 Negative Class: -1 선형적으로 구분 가능한 데이터에 대해 사용 (그렇지 않을 경우 Updqte가 멈추지 않음) 결정 함수 $$ \phi(z) = \phi(w^Tx) $$ z값이 Threshold $\tau$에 따라 Positive Negative 판별 학습 규칙 $w$를 0 또는 작은 값으로 랜덤 초기화 각 샘플 $x$에 대한 출력 ..