나이아가라 이펙트 디버깅 기초

 나이아가라 파티클 시스템의 효과적인 디버깅은 고품질 이펙트 제작의 핵심입니다.

 이 절에서는 나이아가라 이펙트의 문제를 식별하고 해결하는 기본적인 디버깅 방법을 살펴보겠습니다.

나이아가라 디버거 사용법

 디버거 활성화

1. 나이아가라 에디터에서 'Debug' 버튼 클릭
2. 'Debugger' 패널에서 원하는 정보 선택

 주요 디버깅 정보

• Particle Count : 현재 활성 파티클 수
• Emitter Tick Time : 이미터 업데이트 시간
• Render Time : 렌더링 소요 시간

 스택 샘플링

 특정 모듈의 성능 분석

1. 'Stack Sampling' 탭 선택
2. 문제가 의심되는 모듈 확인
3. 'Sample' 버튼으로 상세 정보 수집

실시간 모니터링 기법

 Statistics 뷰 활용

r.Niagara.ProfilerStats 1

 이 콘솔 명령어로 화면에 실시간 통계 표시

 파티클 시각화

r.Niagara.DebugDrawVerbosity 2

 파티클의 속도, 가속도 등을 시각적으로 표시

일반적인 문제 진단 및 해결

 성능 이슈

• 증상 : FPS 저하, 높은 GPU 사용률
• 진단 : 프로파일러 사용, 병목 지점 식별
• 해결

1. 파티클 수 감소
2. 복잡한 연산 최적화
3. LOD (Level of Detail) 설정 조정

 예시

[Spawn] 모듈
Rate: Math.Min(DesiredRate, MaxAllowedRate)
 
[LOD] 설정
Distance: 1000
Spawn Spacing: 2

 시각적 오류

• 증상 : 잘못된 색상, 크기, 움직임
• 진단 : 파라미터 값 확인, 모듈 순서 검토
• 해결

1. 파라미터 값 조정
2. 모듈 순서 재배치
3. 머티리얼 설정 확인

 예시

[Color over Life] 모듈
Color: Start(Red), End(Blue) // 의도한 색상인지 확인
 
[Scale] 모듈
Scale: Vector(1, 1, 1) // 스케일 값 검증

 크래시

• 증상 : 에디터 또는 게임 크래시
• 진단 : 크래시 로그 분석, 재현 조건 파악
• 해결

1. null 체크 추가
2. 예외 처리 구현
3. 리소스 정리 확인

 예시

if (NiagaraComponent && NiagaraComponent->IsValidLowLevel())
{
    NiagaraComponent->Activate(true);
}

로그 분석

 로그 활성화

log Niagara Verbose

 주요 로그 메시지

• "Failed to compile script" : 스크립트 컴파일 오류
• "Emitter deactivated due to" : 이미터 비활성화 원인

 로그 필터링

 OutputLog 창에서 'Niagara' 카테고리 선택

프로파일링 도구 활용

 언리얼 인사이트

1. Window > Developer Tools > Unreal Insights
2. 'Niagara' 트랙 확인
3. 고비용 작업 식별 및 분석

 GPU 프로파일러

Stat GPURAM

 이 명령어로 GPU 메모리 사용량 확인

효과적인 디버그 뷰 설정

 커스텀 디버그 출력

[Debug Draw] 모듈
Type: Text
Content: "Particle Count: {ParameterName}"

 시각적 디버그 정보

[Debug Draw] 모듈
Type: Vector
Start: Particles.Position
End: Particles.Position + Particles.Velocity

복잡한 시스템의 단계별 디버깅

1. 이미터 단위로 분리
2. 각 이미터 개별 테스트
3. 모듈 순서대로 문제 지점 식별
4. 점진적으로 복잡도 증가

 예시

NS_ComplexEffect
├─ NE_CoreEffect (테스트 1)
├─ NE_SecondaryEffect (테스트 2)
└─ NE_AmbientParticles (테스트 3)

성능 최적화를 위한 디버깅 전략

1. 프로파일링 결과 기반 접근
2. 고비용 모듈 식별 및 최적화
3. 파티클 수 vs 시각적 품질 균형 조정
4. GPU 시뮬레이션 전환 고려

 예시

[Emitter Update] 모듈
Max Particle Count: 10000 // 필요 이상으로 높지 않은지 확인
 
[Curl Noise] 모듈 // 고비용 모듈, 필요성 재검토
Strength: 0.5
Frequency: 1.0

팀 내 디버그 정보 공유

1. 버그 리포트 템플릿 사용

버그 제목:
재현 단계:
예상 결과:
실제 결과:
환경 정보:
첨부 파일: (스크린샷, 로그 파일)

2. 디버그 세션 녹화 및 공유
3. 문제 해결 과정 문서화

흔한 디버깅 실수와 해결 방법

1. 실수 : 전체 시스템 한 번에 디버깅

• 해결 : 개별 이미터/모듈 단위로 분리하여 접근

2. 실수 : 성능 문제를 파티클 수로만 판단

• 해결 : CPU/GPU 시간, 메모리 사용량 등 종합적 분석

3. 실수 : 디버그 정보 과다 출력으로 인한 성능 저하

• 해결 : 필요한 정보만 선별적으로 출력, 릴리스 빌드에서 제거

4. 실수 : 최적화에만 집중하여 시각적 품질 저하

• 해결 : 성능과 품질의 균형 유지, A/B 테스트 활용

실제 적용 예시 : 폭발 이펙트 디버깅

 문제 : 폭발 이펙트가 예상보다 작고, 성능 저하 발생

1. 시각적 문제 해결

[Initialize Particle] 모듈
Lifetime: 1.5 // 0.5에서 증가
Start Size: 10 // 2에서 증가

2. 성능 문제 진단

r.Niagara.ProfilerSecStats 1

 결과 : 과도한 파티클 수 확인

3. 성능 최적화

[Spawn] 모듈
Rate: 1000 // 5000에서 감소
[LOD] 설정 추가
Distance: 500
Spawn Spacing: 1.5

4. GPU 시뮬레이션 전환

[Emitter Properties]
Simulation Target: GPUCompute

5. 디버그 뷰 설정

[Debug Draw] 모듈
Type: Text
Content: "Particle Count: {Particles.NumParticles}"

6. 최종 테스트 및 팀 공유

• 다양한 환경에서 테스트
• 성능 지표 및 시각적 개선사항 문서화
• 코드 리뷰 및 팀 미팅에서 해결 과정 공유

 이러한 디버깅 과정을 통해 나이아가라 이펙트의 문제를 체계적으로 식별하고 해결할 수 있습니다. 효과적인 디버깅은 단순히 문제 해결을 넘어 시스템에 대한 깊은 이해와 최적화된 워크플로우를 제공합니다. 지속적인 모니터링과 프로파일링, 그리고 팀 내 원활한 커뮤니케이션을 통해 더욱 안정적이고 효율적인 나이아가라 파티클 시스템을 구축할 수 있습니다.