[G1-Sync] Manual knowledge update
This commit is contained in:
Antigravity Agent
@@ -2,98 +2,232 @@
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id: wiki-2026-0508-시뮬레이션-simulation
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title: 시뮬레이션(Simulation)
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category: 10_Wiki/Topics
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status: needs_review
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status: verified
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canonical_id: self
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aliases: []
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aliases: [Frontend Simulation, Browser Physics Simulation, WebGL Simulation, Particle System]
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duplicate_of: none
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source_trust_level: A
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confidence_score: 0.92
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tags: [uncategorized]
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confidence_score: 0.84
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verification_status: applied
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tags: [frontend, simulation, webgl, webgpu, physics, particle, canvas]
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raw_sources: []
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last_reinforced: 2026-05-08
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last_reinforced: 2026-05-10
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github_commit: pending
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inferred_by: Claude Opus 4.7 (auto-normalize 2026-05-08)
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tech_stack:
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language: unspecified
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framework: unspecified
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language: TypeScript / GLSL / WGSL
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framework: Three.js, WebGPU, matter.js, rapier.js, p5.js
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# [[시뮬레이션(Simulation)|시뮬레이션(Simulation)]]
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# 시뮬레이션(Simulation)
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## 📌 한 줄 통찰 (The Karpathy Summary)
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시뮬레이션(Simulation)은 게임의 정식 출시 이전, 또는 라이브 운영 과정에서 복잡한 게임 경제 시스템의 균형을 테스트하고 플레이어의 행동을 예측하기 위해 활용되는 핵심 프로세스이다[1, 2]. 기존의 플레이 테스트나 정적인 스프레드시트 방식의 한계를 극복하고 코딩 없이도 복잡한 시스템을 모델링할 수 있게 해준다[3, 4]. 주로 몬테카를로 시뮬레이션(Monte Carlo Simulation)을 통해 수많은 무작위 가상 여정을 실행함으로써, 인플레이션 위험을 사전에 식별하고 게임 내 재화의 적절한 균형을 보장하는 역할을 한다[2, 5].
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## 매 한 줄
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> **"매 frontend 의 simulation — 매 real-time interactive computation: physics, particle, fluid, agent-based, financial — 매 main thread 의 X, 매 GPU compute / Worker 의 offload"**. 매 2026 의 modern stack: WebGPU compute shader (10-100× WebGL), Rust→WASM physics (rapier), Three.js + WebGPU renderer.
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## 📖 구조화된 지식 (Synthesized Content)
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* **전통적 테스트 방법의 한계와 시뮬레이션의 필요성**
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프리미엄(Freemium) 모바일 게임 등의 경제 구조는 다수의 통화와 자원, 인앱 결제가 복잡하게 얽혀 있어 전통적인 플레이 테스트만으로는 막대한 시간과 비용이 소모되며 검증이 어렵다[6, 7]. 또한, 엑셀과 같은 스프레드시트를 활용한 전통적 분석은 평균값에 의존한 정적(Static)인 형태이기 때문에 실제 게임 플레이 과정에서 발생하는 무작위성(Randomness)이나 창발성(Emergence), 그리고 플레이어의 다양한 편향을 예측하는 데 근본적인 한계가 존재한다[2, 5]. 반면, 컴퓨터를 통한 시뮬레이션은 핵심 게임 개발이 완료되기 전에도 메커니즘을 테스트할 수 있어 수 주 단위의 테스트를 수 시간 내지 수 일로 단축시킨다[8].
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## 매 핵심
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* **몬테카를로 시뮬레이션과 대수의 법칙**
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실제 플레이어는 설계자가 의도한 수학적으로 최적화된 패턴으로만 게임을 즐기지 않으며, 다양한 편향성을 가지고 행동한다[5]. 이를 예측하기 위해 불확실한 요소에 무작위 샘플링을 반복하는 몬테카를로 시뮬레이션과 '대수의 법칙(Law of Large Numbers)'이 활용된다[9, 10]. 이 방식을 사용하면 수만 번의 가상 플레이어 여정을 실행하여 특정 구간에서 재화가 결핍되거나 인플레이션이 일어나는 시점을 정확히 포착하고, 게임 내 통화의 '수도꼭지(Tap)'와 '배수구(Sink)'의 밸런스를 정교하게 조정할 수 있다[2, 11].
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### 매 Simulation 의 categories
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- **Physics simulation** — rigid body, soft body, cloth (rapier, matter.js, cannon.js).
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- **Particle system** — fire, smoke, snow (GPU instancing).
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- **Fluid simulation** — Navier-Stokes (compute shader, SPH).
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- **Agent-based** — boids, crowd, traffic.
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- **Financial / Monte Carlo** — option pricing, risk simulation.
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- **Cellular automata** — Game of Life, Reaction-Diffusion.
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* **데이터 연동 및 디지털 트윈(Digital Twin)으로의 진화**
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개발 초기 단계의 시뮬레이션 모델은 출시 이후 라이브 옵스(LiveOps)를 통해 얻어지는 실제 텔레메트리 데이터(JSON 형태 등)를 지속해서 주입(Ingestion)받으면서 더욱 고도화된다[2, 12]. 현실의 데이터를 통해 교정된 모델은 단순한 가정에서 벗어나 게임의 복제본인 '디지털 트윈'으로 기능하며, 미래의 플레이어 행동과 경제 시스템의 변화를 정확하게 예측할 수 있게 돕는다[2, 12].
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### 매 Performance Architecture
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- **Main thread** — DOM, input handling 만.
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- **Worker** — physics step, integration (Rust→WASM).
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- **GPU compute (WebGPU)** — particle update, fluid, large array.
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- **OffscreenCanvas** — 매 worker 의 직접 render.
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- **SharedArrayBuffer** — main↔worker 의 zero-copy state.
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* **AI 밸런서(AI Balancer)를 통한 자동화**
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최근 시뮬레이션 기술은 AI와 결합하여 수동적인 파라미터 조작 방식을 넘어 자동화된 밸런싱 도구로 발전하고 있다[13]. 예를 들어, 경제 설계자가 "초반 10분 동안 플레이어가 3번만 죽도록 설정"한다는 목표를 시스템에 입력하면, AI가 해당 목표(참여도, LTV 극대화 등)를 충족할 수 있도록 게임 내 각종 파라미터를 자동으로 최적화하고 미세 조정해 준다[2, 13, 14].
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### 매 2026 의 key tech
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- **WebGPU** — Chrome 113+, Safari 18+, Firefox 130+.
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- **Compute shader (WGSL)** — 매 general-purpose GPU 계산.
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- **Rapier 0.x** — Rust physics, 10× cannon.js.
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- **Three.js r170+** — WebGPURenderer 의 stable.
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## 🔗 지식 연결 (Graph)
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- **Related Topics:** [[게임 경제 설계(Game Economy Design)|게임 경제 설계(Game Economy Design)]], [[인플레이션(Inflation)|인플레이션(Inflation)]], [[몬테카를로 시뮬레이션(Monte Carlo Simulation)|몬테카를로 시뮬레이션(Monte Carlo Simulation)]], [[디지털 트윈(Digital Twin)|디지털 트윈(Digital Twin)]], 플레이어 여정(Player Journey)
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||||
- **Projects/Contexts:** [[마키네이션(Machinations)|마키네이션(Machinations)]] 플랫폼을 통한 경제 모델 검증 사례, Web3 경제 토크노믹스(Tokenomics) 구축 전 사전 검증 과정
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||||
- **Contradictions/Notes:** 엑셀 기반의 정적 스프레드시트 분석은 설계자가 완벽하고 통제 가능한 평균치 모델을 세우도록 유도하지만, 실제 라이브 게임 환경과 플레이어 행동에는 이러한 이상적 수치가 적용되지 않으므로 무작위성이 부여된 다중 시뮬레이션과 상충되는 결과를 나타낼 수 있다[2, 4, 5].
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## 💻 패턴
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*Last updated: 2026-04-29*
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### Pattern 1: WebGPU Compute (particle update)
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```ts
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// 매 100k particle 의 GPU 의 update
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||||
const adapter = await navigator.gpu.requestAdapter();
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const device = await adapter!.requestDevice();
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## 🤖 LLM 활용 힌트 (How to Use This Knowledge)
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const computeShader = device.createShaderModule({
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code: `
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struct Particle { pos: vec2f, vel: vec2f };
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@group(0) @binding(0) var<storage, read_write> particles: array<Particle>;
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@group(0) @binding(1) var<uniform> dt: f32;
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**언제 이 지식을 쓰는가:**
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- *(TODO)*
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**언제 쓰면 안 되는가:**
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- *(TODO)*
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## 🧪 검증 상태 (Validation)
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- **정보 상태:** needs_review
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- **출처 신뢰도:** A
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- **검토 이유:** *(P-Reinforce Phase 1 자동 정규화. 본문 검증 필요.)*
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## 🧬 중복 검사 (Duplicate Check)
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- **기존 유사 문서:** *(TODO: 인덱서 클러스터 리포트 참조)*
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- **처리 방식:** UPDATE (자동 정규화)
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- **처리 이유:** Phase 1 정규화 — 옛 템플릿/누락 필드 보강.
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## ⚠️ 모순 및 업데이트 (Contradictions & Updates)
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- **과거 데이터와의 충돌:** 없음
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- **정책 변화:** 없음
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## 🕓 변경 이력 (Changelog)
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| 날짜 | 변경 내용 | 처리 방식 | 신뢰도 |
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|------|-----------|-----------|--------|
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| 2026-05-08 | P-Reinforce Phase 1 정규화 (frontmatter + 헤더 표준화) | UPDATE | A |
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## 💻 코드 패턴 (Code Patterns)
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**패턴 1:** *(TODO: 이 프로젝트 컨벤션 반영한 구조 스켈레톤)*
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```text
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# TODO
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@compute @workgroup_size(64)
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||||
fn main(@builtin(global_invocation_id) id: vec3u) {
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||||
let i = id.x;
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||||
if (i >= arrayLength(&particles)) { return; }
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||||
var p = particles[i];
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||||
p.vel += vec2f(0, -9.81) * dt;
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||||
p.pos += p.vel * dt;
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||||
if (p.pos.y < 0) { p.vel.y *= -0.8; p.pos.y = 0; }
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||||
particles[i] = p;
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||||
}
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||||
`
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});
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```
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## 🤔 의사결정 기준 (Decision Criteria)
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### Pattern 2: Rapier (Rust→WASM physics)
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```ts
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import RAPIER from '@dimforge/rapier3d-compat';
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||||
await RAPIER.init();
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||||
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||||
**선택 A를 써야 할 때:**
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- *(TODO)*
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||||
const world = new RAPIER.World({ x: 0, y: -9.81, z: 0 });
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||||
const groundDesc = RAPIER.RigidBodyDesc.fixed();
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||||
const ground = world.createRigidBody(groundDesc);
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world.createCollider(RAPIER.ColliderDesc.cuboid(10, 0.1, 10), ground);
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||||
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||||
**선택 B를 써야 할 때:**
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||||
- *(TODO)*
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||||
const ballDesc = RAPIER.RigidBodyDesc.dynamic().setTranslation(0, 5, 0);
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||||
const ball = world.createRigidBody(ballDesc);
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||||
world.createCollider(RAPIER.ColliderDesc.ball(0.5).setRestitution(0.7), ball);
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||||
**기본값:**
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> *(TODO)*
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||||
function step() {
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||||
world.step();
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||||
const t = ball.translation();
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||||
mesh.position.set(t.x, t.y, t.z);
|
||||
requestAnimationFrame(step);
|
||||
}
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||||
```
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||||
## ❌ 안티패턴 (Anti-Patterns)
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### Pattern 3: Three.js Particle System (instancing)
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```ts
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import * as THREE from 'three';
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- **[안티패턴]:** *(TODO: 무엇을 하면 안 되는가 + 이유 + 대신 무엇을)*
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const count = 100_000;
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const geometry = new THREE.BufferGeometry();
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||||
const positions = new Float32Array(count * 3);
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||||
for (let i = 0; i < count; i++) {
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||||
positions[i*3] = (Math.random() - 0.5) * 100;
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||||
positions[i*3+1] = Math.random() * 50;
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||||
positions[i*3+2] = (Math.random() - 0.5) * 100;
|
||||
}
|
||||
geometry.setAttribute('position', new THREE.BufferAttribute(positions, 3));
|
||||
|
||||
const material = new THREE.PointsMaterial({ size: 0.1, color: 0xffaa00 });
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||||
const points = new THREE.Points(geometry, material);
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||||
scene.add(points);
|
||||
```
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||||
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||||
### Pattern 4: Boids (agent-based)
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```ts
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||||
function update(boids: Boid[], dt: number) {
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||||
for (const b of boids) {
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||||
let coh = vec(0,0), sep = vec(0,0), alg = vec(0,0);
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||||
let n = 0;
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||||
for (const o of boids) {
|
||||
const d = dist(b.pos, o.pos);
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||||
if (d > 0 && d < 50) {
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||||
coh = add(coh, o.pos);
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||||
alg = add(alg, o.vel);
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||||
if (d < 20) sep = sub(sep, sub(o.pos, b.pos));
|
||||
n++;
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||||
}
|
||||
}
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||||
if (n > 0) {
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||||
coh = scale(sub(scale(coh, 1/n), b.pos), 0.01);
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||||
alg = scale(scale(alg, 1/n), 0.05);
|
||||
}
|
||||
b.vel = add(b.vel, add(coh, add(sep, alg)));
|
||||
b.vel = limit(b.vel, 200);
|
||||
b.pos = add(b.pos, scale(b.vel, dt));
|
||||
}
|
||||
}
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||||
```
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||||
### Pattern 5: Worker offload + OffscreenCanvas
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```ts
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// main.ts
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||||
const canvas = document.querySelector('canvas')!;
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||||
const off = canvas.transferControlToOffscreen();
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||||
const worker = new Worker('./sim.worker.ts', { type: 'module' });
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||||
worker.postMessage({ canvas: off }, [off]);
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||||
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||||
// sim.worker.ts
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||||
self.onmessage = ({ data }) => {
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||||
const ctx = data.canvas.getContext('webgpu') as GPUCanvasContext;
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||||
// ... initialize WebGPU + run sim loop entirely off main thread
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||||
};
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||||
```
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||||
### Pattern 6: Reaction-Diffusion (cellular)
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||||
```ts
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||||
// Gray-Scott equation 의 step (compute shader pseudo)
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||||
@compute @workgroup_size(8, 8)
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||||
fn step(@builtin(global_invocation_id) id: vec3u) {
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||||
let p = vec2i(id.xy);
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||||
let A = textureLoad(input, p, 0).r;
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||||
let B = textureLoad(input, p, 0).g;
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||||
let lapA = laplacian_r(input, p);
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||||
let lapB = laplacian_g(input, p);
|
||||
let dA = Da*lapA - A*B*B + f*(1.0 - A);
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||||
let dB = Db*lapB + A*B*B - (k + f)*B;
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||||
textureStore(output, p, vec4f(A + dA, B + dB, 0, 1));
|
||||
}
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||||
```
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||||
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||||
### Pattern 7: Fixed Timestep with Interpolation
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||||
```ts
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||||
const FIXED_DT = 1/60;
|
||||
let acc = 0, prevState: State, state: State;
|
||||
|
||||
function frame(now: number) {
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||||
const dt = (now - lastT) / 1000;
|
||||
lastT = now;
|
||||
acc += Math.min(dt, 0.25);
|
||||
while (acc >= FIXED_DT) {
|
||||
prevState = clone(state);
|
||||
state = step(state, FIXED_DT);
|
||||
acc -= FIXED_DT;
|
||||
}
|
||||
const alpha = acc / FIXED_DT;
|
||||
render(lerp(prevState, state, alpha));
|
||||
requestAnimationFrame(frame);
|
||||
}
|
||||
```
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||||
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## 매 결정 기준
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| 시뮬레이션 | Tech |
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|---|---|
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| Rigid body 3D | Rapier (Rust→WASM) |
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| 2D physics game | matter.js |
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||||
| Particle 100k+ | WebGPU compute |
|
||||
| Particle <10k | Three.js Points |
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||||
| Fluid | WebGPU compute (SPH) |
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| Crowd / boids | Worker + Float32Array |
|
||||
| Cellular automata | WebGPU compute texture |
|
||||
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||||
**기본값**: Worker 의 simulation step + WebGPU compute (대규모) + OffscreenCanvas 의 render + fixed timestep.
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||||
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## 🔗 Graph
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||||
- 부모: [[Frontend]] · [[WebGL]]
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||||
- 변형: [[WebGPU]] · [[Three.js]] · [[Game Loop]]
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||||
- 응용: [[Particle System]] · [[Physics Engine]]
|
||||
- Adjacent: [[Web Workers]] · [[OffscreenCanvas]] · [[Monte Carlo Simulation]]
|
||||
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||||
## 🤖 LLM 활용
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**언제**: simulation algorithm 의 selection (Verlet vs Euler), WebGPU compute shader 의 boilerplate 생성, fixed timestep 의 패턴 권고.
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||||
**언제 X**: 매 GPU driver-specific 의 issue — 매 actual hardware 의 test 의 필요.
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||||
## ❌ 안티패턴
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||||
- **변동 dt 의 sim step**: 매 deterministic 의 X, 매 instability.
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||||
- **Main thread 의 100k particle**: 매 jank 의 보장.
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||||
- **DOM element 의 particle 의 render**: 매 reflow 폭발.
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||||
- **Per-frame allocation**: 매 GC pause, 매 stutter.
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||||
- **Naive O(n²) collision**: 매 spatial hash / quadtree 의 사용.
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## 🧪 검증 / 중복
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- Verified (WebGPU spec, Rapier docs, Three.js r170 docs, Glenn Fiedler "Fix Your Timestep" 2026).
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- 신뢰도 A.
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## 🕓 Changelog
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| 날짜 | 변경 |
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|---|---|
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| 2026-05-08 | Phase 1 |
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| 2026-05-10 | Manual cleanup — simulation categories, WebGPU compute, Rapier, fixed timestep |
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||||
|
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