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koriweb 5ba5a55c78 feat: Wiki 지식 자산 업데이트 - UX Scenarios, Frontend, Game Design, Topics 추가 [2026-05-08]

2026-05-08 19:52:07 +09:00

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장갑 및 사거리 데이터 (Armor and Range Stats)

📌 한 줄 통찰 (The Karpathy Summary)

WARNO의 장갑 및 사거리 데이터는 실제 물리적 제원(RHA 등)을 게임 내 역학에 맞춰 스케일링한 수치 체계이다 [1]. 장갑 시스템은 부위별 방호력 점수와 탄종별 관통력 산식을 기반으로 피해량과 도탄 여부를 엄격하게 결정한다 [2], [3], [4]. 사거리는 단순한 사격 가능 거리를 넘어, 거리 비례 명중률 곡선 및 관통력 증감 시스템과 결합하여 전술적 기동의 핵심 변수로 작용한다 [5], [6], [4].

📖 구조화된 지식 (Synthesized Content)

장갑 점수(Armor Value)와 방호 모델링: 게임은 실제 전차의 RHA(균질압연강판) 수치를 그대로 쓰지 않고, 엔진의 연산 부하를 줄이며 물리적으로 정확한 결과를 내기 위해 스케일링된 '장갑 점수'를 사용한다 [1], [4]. 복잡한 입사각 계산을 단순화하기 위해 경사 장갑에 의한 방호 효과가 장갑 수치 데이터 자체에 사전에 반영되어 있다 [4]. 차량의 장갑은 전면, 측면, 후면, 상면(약함/강함)으로 엄격히 구분되며, 일반적으로 전면 장갑이 가장 두껍게 설정된다 [2], [1].
관통 및 피해량(Damage) 산식: 공격자의 최종 관통력(AP)과 방어자의 장갑 수치가 동일할 때 관통 확률은 50%이며, 관통력이 장갑보다 약 55mm 높을 경우 100% 관통이 보장된다 [1]. 반면 장갑 수치가 관통력보다 월등히 높으면 도탄(Ricochet)이 발생하여 피해를 주지 못한다 [1]. 장갑을 관통했을 때 차량에 입히는 피해량 산식은 Damage Percentage = (AP Value - Armor) / 2 + 1 로 계산된다 [3], [4].
탄종별 거리-관통력 역학: 철갑탄(AP)과 같은 운동에너지(KE) 탄자는 탄속과 질량의 영향을 받아 거리가 멀어질수록 관통력이 감소하는 데이터 곡선을 가진다 [4]. 구체적으로는 타겟에 100m 가까워질 때마다 관통력이 1씩 증가하고, 포탄이 350m를 비행할 때마다 관통력이 1씩 감소하도록 설계되어 있다 [7], [5]. 반면 대전차 고폭탄(HEAT)이나 대전차 미사일(ATGM) 같은 화학(CE) 탄자는 성형작약 원리를 이용하므로 사거리에 관계없이 고정적인 관통력 수치를 유지한다 [8], [9], [4].
사거리(Range) 시스템: 전차 주포의 기본 유효 사거리(Baseline tank range)는 1925m로 설정되어 있다 [10]. 이 사거리 데이터는 센서 및 기술 탑재 여부에 따라 변동하는데, 레이저 거리측정기(Laser Rangefinder)가 탑재되면 2100m, 자동 사격 통제 컴퓨터(Automatic Fire Control Computer)가 장착되면 최고 2275m로 사거리가 연장된다 [11]. 더불어 명중률은 타겟과의 거리가 가까워질수록 비선형적 곡선을 그리며 상승하며, 특히 최대 사거리의 마지막 25% 구간에서 기하급수적으로 급상승한다 [6].

🔗 지식 연결 (Graph)

Related Topics: NDF (Neutral Data Format), 탄도학 및 명중률 알고리즘 (Ballistics and Accuracy Algorithms), 데이터 기반 밸런싱 (Data-Driven Balancing)
Projects/Contexts: Iriszoom 엔진의 물리적 가시화
Contradictions/Notes: 운동에너지(KE) 탄자는 거리에 비례하여 관통력이 실시간으로 변동하지만, 화학(CE) 탄자인 HEAT와 ATGM은 거리에 무관하게 일정한 관통력을 지니므로, 상대하는 장갑의 두께와 종류에 따라 최적의 교전 거리를 다르게 조절해야 하는 전술적 차이가 발생한다 [8], [4].

Last updated: 2026-04-28

🤖 LLM 활용 힌트 (How to Use This Knowledge)

언제 이 지식을 쓰는가:

(TODO)

언제 쓰면 안 되는가:

(TODO)

🧪 검증 상태 (Validation)

정보 상태: needs_review
출처 신뢰도: A
검토 이유: (P-Reinforce Phase 1 자동 정규화. 본문 검증 필요.)

🧬 중복 검사 (Duplicate Check)

기존 유사 문서: (TODO: 인덱서 클러스터 리포트 참조)
처리 방식: UPDATE (자동 정규화)
처리 이유: Phase 1 정규화 — 옛 템플릿/누락 필드 보강.

⚠️ 모순 및 업데이트 (Contradictions & Updates)

과거 데이터와의 충돌: 없음
정책 변화: 없음

🕓 변경 이력 (Changelog)

날짜	변경 내용	처리 방식	신뢰도
2026-05-08	P-Reinforce Phase 1 정규화 (frontmatter + 헤더 표준화)	UPDATE	A

💻 코드 패턴 (Code Patterns)

패턴 1: (TODO: 이 프로젝트 컨벤션 반영한 구조 스켈레톤)

# TODO

🤔 의사결정 기준 (Decision Criteria)

선택 A를 써야 할 때:

(TODO)

선택 B를 써야 할 때:

(TODO)

기본값:

(TODO)

❌ 안티패턴 (Anti-Patterns)

[안티패턴]: (TODO: 무엇을 하면 안 되는가 + 이유 + 대신 무엇을)

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