실시간 물리 시뮬레이션 동기화

📌 한 줄 통찰 (The Karpathy Summary)

"결정론적 혼돈의 통제: 네트워크 레이턴시와 부동 소수점 오차 속에서도 모든 클라이언트가 동일한 물리적 상태를 공유하도록 만드는 상태 동기화 및 예측 알고리즘의 집합체."

결정론적 시뮬레이션 (Deterministic Simulation): 동일한 입력값에 대해 항상 동일한 물리 결과가 나와야 한다. 부동 소수점 연산 오차를 방지하기 위해 정수 기반 물리 엔진을 사용하거나, 고정 타임스텝(Fixed Timestep) 업데이트 방식을 채택한다.
상태 동기화 모델:
- Lockstep: 모든 클라이언트의 입력이 확인될 때까지 기다리는 방식. 레이턴시에 민감하지만 데이터 일관성이 완벽하다.
- Client-side Prediction & Reconciliation: 클라이언트가 서버 응답 전 자신의 움직임을 예측해 즉각 반영하고, 서버 패킷 도착 시 오차를 수정(Reconciliation)하는 방식. 현대 고사양 게임의 표준이다.
레이턴시 보상 (Latency Compensation): 서버가 과거 시점의 물리 상태를 보존하고 있다가, 레이턴시가 있는 클라이언트의 액션이 도착하면 해당 시점으로 시뮬레이션을 되돌려 판정하는 기법이다.

정확도 vs 대역폭: 더 정밀한 물리 동기화는 더 많은 패킷 전송을 요구한다. 델타 압축(Delta Compression)과 중요도 기반 전송(Interest Management)을 통해 대역폭 효율을 극대화해야 한다.
보간(Interpolation) vs 보정(Correction): 급격한 위치 보정은 화면의 떨림(Jitter)을 유발한다. 부드러운 전환을 위해 보간 알고리즘(Lerp, Slerp)을 적용하지만, 이는 실제 물리 위치와 시각적 위치 사이에 미세한 시간차를 발생시킨다.
물리 엔진 선택: 하이엔드 동기화가 필요하다면 복잡한 PhysX보다는 수치 안정성이 높은 하보크(Havok)나 커스텀 정수 물리 엔진을 고려해야 한다.

Last updated: 2026-05-08