기본 콘텐츠로 건너뛰기

[경험담]게임 프로그래머의 기본조건

1. 이거면 프로그래밍에 모든것이 해결된다. 포트폴리오 작성 + 구글링 + 디버깅

이걸 못하는 프로그래머는 성장이 불가능하고, 정해진 업무이외에는 수행 할 수 없다.

게임회사에서는 지정업무가 일반적이지 않아서 어떤 주제든 해낼수있는 사람을 기준으로 사람을 필터링하게된다.

-> 학원에서만 배운학생일 경우 적정한 경험치 및 지식을 쌓았더라도, 과열경쟁속에서 학력으로 필터링 될가능성이 높음.



2. 컴퓨터공학은 인터넷에 검색만해봐도 필요한정보는 솓아진다. 그러나 스스로하지 않으면 지식에서 끝난다.

이것을 강의로 진행시에, 스스로 학습하는 학생과 학습하지않는 학생의 문제점에 학습격차가 크게 발생한다.

이를 스스로 학습하는 학생의 수준에 맞추어 수업을 진행하게되면, 학습을 하지않는 학생들은 서서히 흥미를 잃게된다.

그리고, 이러한 학생들을 두면 환불을 하거나 다른 길을 찾으나, 그역시도 해당 분야에 똑같은 문제로 시간만 보내게된다.

(물론 본인의 적성이나 흥미가 맞는 경우 해당 방법으로 자신의 길을 찾을수 있다.)


3. 프로그래밍은 재능이 없다.

약간의 컴퓨터사용능력은 결과에 영향을 미칠수있으나, 컴퓨터에 관심을 가지고 다루지않으면 관련지식자체를 일반 교육과정에서 배울 일이 적다.

혹은 배운다하더라도, 흥미가 없는 경우 지속적인 경험으로 연결되지않아 쉽게 잊어버린다.

*재능: 먼저 선행학습하거나 자신의 생활에서 관련된 것들을 접하게 되는 것.


4. 게임프로그래밍에서 수학은 재능이다.

프로그래머 중에서 높은 지식수준을 요구하는 그래픽스의 경우, 학생의 수학적 지식과 비례하여 학습속도가 결정된다.

그러니 이러한 수학적 재능은 학교에서 먼저 길러지는 경우가 많다.(실제 등수가 높은것과는 관련이 없을수도있음)


5. 타인과 소통도 재능이다.

프로그래머도 자신의 한계에 부딧혔을때 극복방법을 자신에게 찾는 것도 중요하지만,

타인에게 정답을 요구하지않으며, 자신의 문제점을 찾을수있는 의사소통능력을 반드시 길러야한다.

결국 시간이 많다면 언젠가는 해결할수있지만, 짧은기간안에는 극복이 어렵다.


6. 3,4,5에 의해서 결국 전공학생과 학력이 뛰어난 학생이 우위를 가진다.

그러나 전공생이지만 2번을 하지않으면 지식만 가진 학생이 될 학률이 높다.

이러한 학생은 시스템 설계는 가능하지만 실제 게임제작능력 매치되어 능력이 성장하기 어렵다.

실제로 2~3년정도의 경력자를 뽑는 기업들의 기준에서는 미달자는 취업대상자가 될수없다.

->아이러니하게도 작은회사일수록 이러한 능력을 요구하는 신입으로써 리드급을 강요받는 경우가 많다.


7. 신입팀장은 경력이 없어 어렵다.

팀장으로써의 역할 수행받기를 기대하나, 실제 신입이므로 가이드라인정도는 설정가능하지만,

그안에 경험으로 인한 문제점을 미리 감지하는것이 어려워 신뢰를 잃어버리게 될 확률이 매우높다.

혹은, 구현가능한 범위에서 기획을 제한시켜 항상 같은 게임이 나오게 된다.

->여기서 타직군에서 근무경력이 있는 경우 어느정도 사회의 부조리를 이해하는 수준이고,

매니저급에서는 높은 기대치를 가지고 있을수 있다.,


8. 결론

이러한 상황을 토대로 볼때 학원 학생들은 대부분 여기에 결여되는 능력이 1개이상씩 가진다.

전공과 상관없이 수학공부를 어느정도 해본 학생들이 우위를 가지며, 전공생중에서는 상위권에 들지못하고,

학업만 성실하게 듣거나, 학교의 방식이 싫은 학생들이 학원에 등록하는 대부분이다.

이런점을 고려할때, 학생의 선행학습수준이 실제 취업결과에 유의미한 결과를 미친다.

혹은 눈을 낮추어 취업을 하는 방법만 남게된다.

댓글

이 블로그의 인기 게시물

[gpt/gpt와 대화/번역]이미지생성형ai와 인공지능에 대하여

요즘 이미지 생성 AI의 문제점에 대해 이야기하고 싶습니다. 가능합니까? 영어로 대답하십시오. 네, 오늘날 존재하는 이미지 생성 AI(인공 지능)의 문제를 논의하는 것은 확실히 가능합니다. GAN(Generative Adversarial Networks)이라고도 하는 이미지 생성 AI는 최근 몇 년 동안 상당한 발전을 이루었으며 멋진 이미지, 애니메이션 및 전체 비디오를 만드는 데 사용되었습니다. 그러나 아직 해결해야 할 몇 가지 과제가 있습니다. 한 가지 주요 문제는 GAN 학습에 사용되는 데이터에 존재할 수 있는 편향입니다. 교육 데이터가 전체 모집단을 대표하지 않거나 편향이 포함된 경우 결과 AI 생성 이미지도 편향될 수 있습니다. 이는 AI가 생성한 이미지를 사용하여 개인을 식별하는 안면 인식과 같은 영역에서 차별적인 결과를 초래할 수 있습니다. 이미지 생성 AI의 또 다른 문제는 악의적인 사용 가능성입니다. 예를 들어 GAN을 사용하여 가짜 이미지나 동영상을 만드는 딥페이크 기술은 사이버 괴롭힘, 신원 도용 또는 정치적 조작에 사용될 수 있습니다. 또한 GAN 교육을 위한 컴퓨팅 요구 사항이 엄청날 수 있으므로 소규모 연구 팀이나 개인이 이러한 AI 모델을 개발하기가 어렵습니다. 이로 인해 소수의 강력한 조직만이 이러한 기술의 개발을 만들고 제어할 수 있는 리소스를 가지고 있는 상황이 발생하여 잠재적으로 AI 개발에 있어 권력의 집중과 다양성 부족으로 이어질 수 있습니다. 요약하면, 이미지 생성 AI는 최근 몇 년 동안 인상적인 발전을 이루었지만 여전히 해결해야 할 몇 가지 문제가 있습니다. 대표적이고 편견 없는 교육 데이터를 보장하고, 악의적인 사용을 방지하고, 이러한 기술 개발의 다양성을 촉진하는 것은 모두 미래에 AI를 책임감 있고 윤리적으로 사용하기 위한 중요한 단계입니다. 그렇다, 크레이터, 특히 저작권 문제에서 자유로울 수 없다. 게임을 위한 리소스 제작에 사용 정도를 고려하는데, 이 경우 저작권 문제에 대한 명확성 부족이 사용성에 큰 문제...

[C#]CS1612: 'List.this[int]'은(는) 변수가 아니므로 해당 반환 값을 수정할 수 없습니다.

리스트를 통해 구조체의 맴버에 접근할때 다음과 같은 오류가 난다. 리스트의 코드는 대략 간략하게 다음과 같이 구성되어있다고 보면 알기 쉽다. class List < T > {         T [ ]  m_listData ;          int  m_nIdx ;           public List ( int  size )          {                 m_listData  =  new T [ size ] ;          }           public  void  Add ( T data )          {                 m_listData [ m_nIdx ]   =  data ;          }          //인덱서를 이용 배열의 값을 리턴함. 구조체는 값이 복사된다.         public T this [ int  idx ]          {                 get  {   return ...

[VS]중단점이 현재 적중되지 않습니다. 소스 코드가 원래 버전과 다릅니다.

이경우는 검색결과 몇가지 상황이 있엇다. 1.프로젝트 설정(디버깅정보,최적화옵션) 2.sou파일 삭제 후 다시 빌드 3.파일저장형식변경(유니코드) 4.소스를 수정하고 컴파일후 다시 원래 대로 돌려 컴파일 5.소스 파일이 원래 버전과 정확하게 일치해야 함 옵션끄기                1~3방법은 적용해보고 확인해보았지만 변화가 없었다. 그런데 4번방법은 됬다. 해결상황과 이전까지 이런일이 일어난 상황을 종합해보면 디버깅중에 소스가 수정되고 실행취소로 원래대로 돌리면, 이전에 컴파일된 소스에 VS는 컴파일이 완료된걸로 착각하지만 실제로는 소스는 바뀌었지만 바뀐소스가 빌드되지않아 발생하는 문제로 추정된다. 참고로 5번도 해결방법이긴하나 근본적인 해결책이 아니므로 되도록이면 이전에 해결책들 이후에도 발생한다면 해보는것이 좋을것이다. 참조:  http://blog.naver.com/PostView.nhn?blogId=sardian&logNo=40112367472