교재 목차

나이아가라는 눈으로 결과가 바로 보여서 배우기 재미있지만, 원리를 모르면 파라미터 조정이 감에 의존하게 됩니다.

이 교재는 단순히 이펙트를 복제하는 방식이 아니라, 값 변경이 어떤 현상으로 이어지는지 예측할 수 있도록 구성했습니다.

기초 장에서는 파티클 시스템과 모듈 구조를 이해하고, 이후 데이터/렌더링/물리/블루프린트 연동으로 확장합니다.

각 장은 시각 자료 없이도 따라갈 수 있도록 설정 경로, 입력값, 기대 결과, 실패 복구 순서를 텍스트로 명확히 제공합니다.

또한 GPU/CPU 부담, 스폰량, 라이프타임을 성능 예산과 연결해 설명하며 실전 품질 기준을 함께 익히도록 합니다.

입문 단계에서 자주 발생하는 과도한 파티클 생성과 비결정적 결과 문제도 사례 중심으로 다룹니다.

첫 목표는 시스템 하나를 저장해 레벨에 배치하고, 생성 수·수명·표시를 구분하며 값을 조절하는 것입니다. 이후 같은 효과를 Blueprint에서 제어하고, 필요한 표현과 비용을 다듬습니다.

시작 상태와 추천 경로

일반 Niagara 입문에 C++은 필수가 아닙니다. 에셋과 레벨을 저장하는 작업이 낯설다면 언리얼 기본의 프로젝트 생성과 첫 실행을 먼저 확인합니다. 기존 프로젝트가 있다면 그대로 사용합니다.

Sprite Renderer에 템플릿의 재질이 이미 있다면 재사용합니다. 재질이 없을 때만 기본 재질에서 M_SimpleFire를 만들고 Particle Color의 RGB를 Emissive Color에, Alpha를 Opacity에 직접 연결해 저장합니다. 선택 텍스처 단계와 6장 전체를 먼저 마칠 필요는 없습니다. 현재 Niagara 시스템에 그 재질을 할당한 뒤 읽던 절로 돌아옵니다.

Blueprint에서는 같은 Niagara Component를 참조하고 외부에서 넘기는 User 매개변수의 이름·타입을 맞춥니다. 이름을 만들거나 값을 쓰는 함수만 호출해서는 효과가 바뀌지 않습니다. 값을 읽는 모듈에 연결해야 하며, 입자를 생성하는 Particle Spawn 단계에서만 읽은 값은 이미 살아 있는 입자에 다시 반영되지 않습니다.

기준 값 하나와 변경 값 하나를 정하고 예상부터 적어 봅니다. 예시: 이 User 값은 어느 컴포넌트의 어느 단계에서 읽힐까요? 값을 바꾸면 새 입자와 기존 입자 중 어느 쪽이 달라질까요? 예상과 다르면 이름·타입·모듈 연결·같은 값을 나중에 덮어쓰는 모듈을 확인하고 기준 값으로 돌아갑니다.

Blueprint의 Is Active는 살아 있는 입자 수나 화면 가시성과 같지 않고, Deactivate도 모든 입자를 즉시 삭제한다는 뜻은 아닙니다. 생성 수·수명·표시·비용을 나누어 살피고, 화면에 보인다는 이유만으로 성능 비용도 적다고 판단하지 않습니다.

7장의 충돌은 게임의 명중·피해 판정을 대신하지 않습니다. CPU query(월드 충돌 조회)와 GPU의 화면 깊이·카메라 주변 거리 필드는 관측 범위와 지원 조건이 다르므로 목표와 환경에 맞는 경로를 고릅니다. 네이티브 DI(데이터 인터페이스)는 C++ 모듈과 CPU/GPU 실행 계약을 알아야 하는 선택 심화이며, 해당 절은 완성 구현을 제공하지 않습니다. CPU 함수를 GPU 코드로 자동 변환하지도 않습니다.

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장별 목차

나이아가라 트랙은 시스템 구조, 이미터 책임, 렌더링 비용, 게임 연동 기준으로 마무리 점검합니다.