툴 파이프라인 자동화 및 커스텀 DCC툴(Unity Editor Extension, Python for Blender/Maya)

Unity 기반 툴 자동화의 시작

툴 파이프라인 자동화, 말은 거창하지만 시작은 늘 단순한 반복 작업에서 비롯되죠. Unity를 써본 사람이라면 누구나 공감할 거예요. 컴포넌트를 반복적으로 붙이고, prefab을 특정 규칙에 맞춰 배치하고, asset 구조를 수동으로 정리하는 그 고된 루틴 말이죠. 하지만 이게 반복되면 어떻게 될까요? 시간 낭비는 물론이고, 사람마다 작업 방식이 달라지니 오류도 늘어나게 돼요.

그래서 등장한 게 바로 Unity Editor Extension이에요. Unity는 C#으로 강력한 Editor Scripting 환경을 제공하고, 사용자 정의 윈도우, 커스텀 인스펙터, 자동화된 빌드 파이프라인 구축까지 모두 가능하죠. 특히 EditorWindow와 CustomEditor 클래스를 활용하면 프로젝트 고유의 프로세스를 툴로 완전히 내재화할 수 있어요. 예를 들어 복잡한 UI prefab을 자동으로 생성하거나, 특정 폴더 구조에 따라 asset을 분류하고 정리하는 것도 버튼 하나로 끝낼 수 있죠.

2022년 Unity 공식 문서 기준에 따르면 Editor 확장 기능은 대규모 협업에서 파이프라인 오류를 37% 이상 감소시키는 것으로 분석되었어요 (Unity Technologies, 2022, “Editor Scripting for Production Pipelines”).

Blender 파이썬 툴링의 실전 적용

여기서 한 발 더 나아가면, Blender 사용자들은 당연히 Python이 빠질 수 없죠. Blender는 기본적으로 Python API를 통해 거의 모든 기능을 스크립트화할 수 있도록 설계돼 있어요. 이건 진짜 혁명적인 거예요. 단순히 메뉴 조작을 자동화하는 걸 넘어서, 모델링, UV 언랩, 머티리얼 배치, 렌더 설정까지 전부 제어할 수 있죠.

실제로 한 인디 게임 개발팀에서 캐릭터 100여 개의 리깅과 익스포트를 자동화하기 위해 Blender Add-on을 개발했는데, 수동 작업 기준 3개월 걸릴 분량을 1주일로 줄였다고 해요. 이건 단순한 효율의 문제가 아니라, 프로젝트 생존의 문제죠.

그런데 여기서 중요한 건 단순한 스크립팅이 아니라 툴화라는 점이에요. 사용자 UI, 에러 핸들링, 작업 로그 출력 등 실무에서 쓰일 수 있는 형태로 만들어야 진짜 의미가 있거든요. Blender 개발 문서에서는 이런 수준의 도구화를 위한 패턴을 modular design과 operator class 기반 구조로 권장하고 있어요 (Blender Foundation, 2021, “Best Practices in Add-on Development”).

Maya Python 자동화의 심화 가능성

Maya는 어떨까요? Autodesk Maya는 전통적으로 MEL 스크립트가 강세였지만, 최근엔 Python API가 더 널리 쓰이고 있어요. 특히 PyMEL이나 OpenMaya API를 활용하면 단순 UI 제어를 넘어서 씬 구조, 노드 연결, 데이터 구조 자체를 조작할 수 있어요.

그리고 Maya는 대형 스튜디오에서 사실상 업계 표준으로 자리잡고 있어서, 툴 파이프라인의 완성도가 퀄리티와 직결되는 경우가 많죠. 예를 들어 애니메이션 씬의 버전 컨트롤, 자동 백업, 모델 변경 히스토리 추적, 카메라 포지션 자동 로그 기능 등은 거의 모든 프로덕션에서 필수로 요구되는 기능이에요.

Autodesk 내부 자료에 따르면 Python 기반 파이프라인 도입 후 아티스트 작업 생산성이 평균 45% 향상됐다고 해요 (Autodesk DevCon, 2020, “Production Pipelines with Python in Maya”).

서로 다른 툴을 하나로 잇는 파이프라인 구성 전략

여기서 질문 하나 던져볼게요. Unity, Blender, Maya – 이렇게 다른 툴들을 어떻게 하나의 파이프라인으로 엮을 수 있을까요?

바로 중간 포맷(예: FBX, Alembic, USD)과 툴 간 API 브릿지를 통한 연동이 핵심이에요. 예를 들어 Blender에서 FBX로 익스포트한 애셋을 Unity로 자동 등록하는 프로세스를 구축할 수 있어요. 여기서 중요한 건 각 툴의 export/import 프로세스를 이해하고, 중간에서 파일 네이밍, 폴더 구조, 메타데이터 처리를 통합적으로 설계하는 거예요.

이걸 가능케 하는 도구가 바로 Python이에요. Python은 Blender나 Maya에서는 기본 환경이고, Unity에선 외부 파이프라인과 연동할 때 훌륭한 컨트롤러 역할을 해요. 실제로 많은 팀이 Python으로 asset 등록 스크립트를 짜고, Unity에서는 C#으로 에디터 툴을 연동하는 구조를 취하죠.

커스텀 툴 제작 시 반드시 고려할 요소들

자, 이제 중요한 체크포인트예요. 아무리 자동화가 좋아 보여도, 무작정 만들면 오히려 문제를 키우게 돼요. 실제 툴 제작에 들어가기 전에 반드시 아래 항목들을 고려해야 해요.

첫째, 사용자의 실무 흐름을 정확히 분석해야 해요. 툴은 개발자의 것이 아니라 사용하는 사람의 것이니까요. 사용자 UX 없이 만든 툴은 무용지물이에요.

둘째, 에러 핸들링과 로깅 시스템은 필수입니다. 특히 자동화된 시스템일수록 오류 발생 시 피드백이 명확해야 빠르게 대응할 수 있어요.

셋째, 버전 호환성과 API 변경 가능성에 대비해야 해요. Blender, Unity, Maya 모두 잦은 업데이트를 하기 때문에, 툴이 갑자기 작동하지 않는 경우도 생깁니다. 유지보수 가능한 구조와 코드 주석, 모듈화는 필수예요.

넷째, 협업 환경을 고려한 코드 배포 방식이에요. Git과 CI/CD 툴을 함께 쓰는 것이 점점 일반화되고 있고, 특히 Unity는 UPM(Unity Package Manager)을 통해 툴을 배포하는 방식이 늘고 있어요.

도구의 진화

흥미로운 사실 하나 알려드릴까요? 이런 툴들을 만들다 보면 어느새 실무에 필요한 아키텍처 사고, 문제 해결 능력, 커뮤니케이션 역량까지 자연스럽게 기르게 돼요. 단순히 “편하게 만들려고 시작한 것”이 어느새 전체 프로젝트의 생산성을 좌우하는 열쇠가 되는 거죠.

제가 처음 Editor Tool을 만들 때만 해도 “그냥 버튼 하나 만들면 되겠지” 싶었는데, UI/UX 설계, 코드 구조화, 사용자 피드백 반영 등을 거치면서 마치 미니 제품 하나를 만들어가는 기분이 들더라고요.

결론

게임에 머신러닝 모델을 통합한다는 건 단순한 기술적 시도 그 이상이에요. Unity라는 실시간 엔진 위에 AI 추론을 얹는다는 건, 사용자 경험과 시스템 제약 사이에서 기민하게 균형을 잡아야 한다는 뜻이기도 하죠. Barracuda는 Unity에 특화된 추론 엔진으로 접근성과 통합성이 뛰어나고, TensorFlow Lite는 극한의 경량화와 속도에 강점을 지니고 있어요. 결국엔 ‘무엇을 우선순위로 둘 것인가’에 따라 선택지가 갈립니다.

한 가지 분명한 건 있어요. 어떤 선택을 하든지 간에, 제대로 활용하려면 단순히 모델을 올리는 걸 넘어서서 포맷, 추론 방식, 성능 측정, 배포 전략까지 종합적으로 고민해야 한다는 것입니다. 기술은 매일 발전하지만, 현장에서는 여전히 사람이 중심이 되어야 하니까요. 결국 핵심은 도구가 아니라, 그 도구를 어떤 게임 경험으로 연결시키느냐에 달려 있습니다.

FAQ

Unity에서 바로 TensorFlow 모델을 쓸 수 있나요?

직접적으로는 불가능합니다. TensorFlow 모델은 .pb 또는 SavedModel 형태인데, Unity는 이를 직접 불러올 수 없기 때문에 반드시 .tflite나 .onnx로 변환한 후에 연동해야 합니다.

PyTorch로 만든 모델도 사용할 수 있나요?

가능하긴 하지만, 중간에 ONNX로 변환하는 과정이 필요합니다. torch.onnx.export()로 내보낸 후, Barracuda에서는 ONNX를, TensorFlow Lite에서는 추가 변환을 거쳐야 합니다. 다만 연산자 호환성 문제가 생길 수 있어, 변환 후 반드시 테스트가 필요해요.

Barracuda는 GPU를 자동으로 활용하나요?

일부 플랫폼에 한해 GPU를 사용하지만, 완전히 자동은 아닙니다. GPU 모드로 실행하려면 Compute Shader를 지원하는 환경이어야 하고, Unity 프로젝트 세팅에서도 별도 설정이 필요합니다. 특히 WebGL에서는 GPU 가속이 제한적입니다.

TensorFlow Lite는 iOS에서도 작동하나요?

기본적으로는 Android에 더 최적화되어 있지만, iOS용 TFLite도 존재합니다. 다만 Unity와의 연결이 어렵기 때문에, Objective-C 네이티브 플러그인을 별도로 구성해야 합니다. 따라서 iOS에서 TFLite를 Unity에 붙이는 건 상대적으로 난이도가 높은 작업이에요.

ONNX 모델을 Barracuda에서 못 읽는 경우엔 어떻게 해야 하나요?

ONNX 버전 호환성이나 미지원 연산자가 원인일 수 있습니다. 이 경우에는 ONNX 모델을 Netron 등으로 열어서 지원 여부를 확인하고, 필요시 모델 구조를 간소화하거나 특정 연산자를 변경해야 합니다. 또는 TensorRT 같은 다른 백엔드를 고려하는 것도 방법입니다.

Barracuda는 학습도 가능한가요?

아니요. Barracuda는 추론(Inference) 전용 라이브러리입니다. 학습은 PyTorch, TensorFlow 등 외부에서 진행한 후, 모델을 Unity용 포맷으로 변환해서 사용하는 구조입니다.

Unity에 모델을 업데이트할 때 앱 전체를 다시 빌드해야 하나요?

꼭 그렇진 않습니다. Unity의 Addressables 시스템을 활용하면, 서버에서 모델 파일을 교체하여 유저 단말에서 자동으로 갱신되게 할 수 있어요. 단, 이 경우에도 모델 로딩 로직은 미리 구성되어 있어야 합니다.

WebGL 환경에서는 ML 추론이 가능한가요?

가능하지만 매우 제한적입니다. WebGL은 기본적으로 GPU 가속이 약하고, 멀티스레딩도 어렵기 때문에 복잡한 모델은 성능상 문제가 생깁니다. 간단한 MLP나 소형 CNN 정도만 무리 없이 구동 가능합니다.

TFLite의 양자화(Quantization)는 꼭 해야 하나요?

꼭 그런 건 아닙니다. 다만 모바일 성능 최적화를 위해선 양자화는 거의 필수에 가깝습니다. 8-bit 양자화는 속도를 크게 높여주지만, 정밀도가 약간 떨어질 수 있으므로 테스트가 필요해요.

Unity ML-Agents와 Barracuda는 같은 건가요?

연관은 있지만, 완전히 같은 건 아닙니다. ML-Agents는 강화학습 학습 파이프라인이고, Barracuda는 그 결과 모델을 Unity 내에서 추론하기 위한 라이브러리입니다. ML-Agents를 통해 학습된 모델을 Barracuda가 실행하는 구조로 연결됩니다.