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GAS와 언리얼 네트워크를 학습한 뒤, 더 깊은 이해를 위해 Epic의 Lyra 샘플 프로젝트의 일부를 직접 분석한 학습 중심 프로젝트입니다. 단순히 코드를 읽는 데 그치지 않고, 각 시스템의 설계 의도를 분석하며 설계 패턴을 이해하는 것을 목표로 했습니다. 분석한 시스템은 직접 적용하며 동작을 검증했고, 일부 기능은 직접 구현했습니다.

[1] 프로젝트 개요

제작 기간 : 2025.05.19 ~ 2025.06.20 참여 인원 : 1명 사용 엔진 : UnrealEngine5 핵심 주제 : Lyra Sample Game의 일부 시스템을 분석 후 이식/수정한 학습형 프로젝트 GitHub : https://github.com/JiMoJjing/ProjectRTS

[2] 프로젝트 요약

1. Lyra의 총기/입력/이펙트 동기화 구조 중 필요한 일부를 집중 분석해 프로젝트에 적용했습니다.
2. GameplayCue 트리거 구조를 분석하여 네트워크 비용을 최적하하는 방법을 학습했습니다.
3. 숄더뷰 환경의 피격 판정 정확도를 높이기 위해 2단계 Trace 로직을 구현했습니다.

[3] 플레이 데모

https://youtu.be/oMQ5aMWw21g

[4] 분석 및 학습한 시스템

🔫 GameplayAbility 기반 총기 구조

구조 분석

• 총기 로직이 GameplayAbility 중심으로 조직되어 있으며, 설정값 기반으로 권총/소총/샷건 등 무기 동작을 분기할 수 있는 구조를 학습
• C++와 Blueprint가 연동된 실행 경로를 추적하며, 기능 단위로 흐름을 분해해 이해

라이플의 설정

샷건의 설정

데이터 설정만으로 구현된 라이플과 샷건