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    問
    이이스트소프트게임 클라이언트경험·이력2026년 출제

    모바일 플랫폼에서 발생할 수 있는 성능 최적화 경험에 대해 이야기해 주세요.

    답변 미리보기

    모바일 플랫폼 성능 최적화 경험은 수업 프로젝트에서 Unity 게임을 Android 빌드로 테스트하며 문제를 발견한 것입니다. PC에서 60fps로 동작하던…

    예상 답변 시간
    60~90초
    예상 꼬리질문
    3회
    난이도
    난이도 중상
    출제 빈도
    높음
    INTERVIEWER'S INTENT · 면접관의 의도

    이 질문, 네 갈래로 뜯어봅니다.

    면접관이 이 한 문장으로 확인하려는 것들. 각 갈래를 알면 답의 뼈대가 잡혀요.

    問
    01
    어떤 결의 병목을 만났는가?
    CPU·GPU·메모리·발열 중 본인이 부딪힌 결이 답에서 드러나는 흔적이 통합니다. 일반론으로만 답하면 깊이가 옅은 자리입니다.
    骨
    02
    어떻게 측정해 잡았는가?
    프로파일러·플레이 빌드·디바이스 결 같은 자리에서 본인이 골라 쓴 흔적이 답에 보입니다. 측정 없이 풀었다는 답은 검증이 옅은 자리입니다.
    語
    03
    어떤 결로 풀어 갔는가?
    드로우 콜·LOD·메모리 풀링 같은 결을 본인이 골라 쓴 흔적이 답에서 드러납니다. 도구만 늘어놓은 답은 의도가 흐릿한 자리입니다.
    本
    04
    트레이드오프를 의식했는가?
    화질·콘텐츠·발열 사이에서 본인이 무엇을 양보했는지 답에 보입니다. 매끈하게만 끝나는 답은 외워 온 결로 들리는 자리입니다.
    말로 해봐야 는다
    읽는 것과 말하는 건 다릅니다.
    이 질문, 소리 내어 답해 볼까요?
    이스트소프트 면접관 페르소나가 이 질문을 던지고, 당신의 답에 꼬리질문으로 되물어요.
    음성으로 답해보기
    경험 기반 솔직한 접근약 90초최적화 후 다른 기기에서 새로운 문제가 생긴 경험약 120초게임 외 앱에서 모바일 성능 문제를 먼저 접한 경험약 150초
    예시 답변 1
    약 90초

    경험 기반 솔직한 접근

    모바일 플랫폼 성능 최적화 경험은 수업 프로젝트에서 Unity 게임을 Android 빌드로 테스트하며 문제를 발견한 것입니다. PC에서 60fps로 동작하던 게임이 중사양 기기에서 30fps 이하로 떨어지는 현상이 있었습니다. 프로파일러로 확인하니 드로우콜 수가 너무 많은 것이 원인이었고, Static Batching과 GPU Instancing을 적용해 개선했습니다. 텍스처는 ASTC 압축 포맷으로 변환해 메모리 사용량을 줄이고 로딩 속도도 개선했습니다.

    그림자 거리를 줄이고, 먼 오브젝트는 LOD를 적용해 렌더링 부하를 단계적으로 낮추는 방식도 효과적이었습니다. 모바일 최적화는 타깃 기기 스펙을 기준으로 허용 예산을 먼저 정하는 것에서 출발합니다.

    이 결의 특징
    PC 60fps 게임이 중사양 기기에서 30fps 이하로 떨어진 구체적 성능 저하 경험이 명시되어 있습니다. 프로파일러로 드로우콜 과다를 발견했다는 진단 과정이 체계적입니다.
    이 결이 통하는 자리
    Static Batching·GPU Instancing·ASTC 압축·LOD 적용으로 단계적으로 개선한 구체적 최적화 과정이 살아 있습니다. 성능 허용 예산을 타깃 기기 스펙으로 먼저 정하는 설계 원칙이 체계적입니다.
    예시 답변 2
    약 120초

    최적화 후 다른 기기에서 새로운 문제가 생긴 경험

    특정 기기에서 성능을 최적화했는데 다른 기기에서 새 문제가 생긴 경험이 있습니다.

    드로우콜을 줄이는 배칭 최적화를 적용했는데, 저사양 기기에서는 잘 됐지만 일부 중사양 기기에서 텍스처 로드 지연이 생겼습니다. 최적화 방식이 GPU 아키텍처마다 다르게 반응한다는 걸 그때 처음 알았습니다. 타겟 기기 범위 전체를 고려하지 않으면 국소 최적화가 전체 문제가 된다는 걸 배웠습니다.

    이후로 모바일 최적화를 할 때 대표 저사양·중사양·고사양 기기를 각각 테스트하는 기준을 만들었습니다. 한 기기에서 통과한 최적화가 다른 기기에서는 문제가 될 수 있다는 걸 그 경험에서 배웠고, 지금도 기기 범위를 먼저 정의합니다. 기기 범위를 먼저 정의하는 것이 최적화 설계의 출발점이라는 걸 그때 배웠습니다.

    이 결의 특징
    저사양 기기에서 최적화된 배칭이 일부 중사양 기기에서 텍스처 로드 지연을 야기한 경험이 구체적입니다. GPU 아키텍처마다 반응이 다르다는 발견이 국소 최적화의 위험을 보여줍니다.
    이 결이 통하는 자리
    저·중·고사양 3개 기기 대표를 지정해 동시 테스트하는 기준 수립이 통합니다. 타깃 기기 범위를 먼저 정의하는 설계 원칙이 개발 효율을 높인 사례입니다.
    예시 답변 3
    약 150초

    게임 외 앱에서 모바일 성능 문제를 먼저 접한 경험

    게임이 아닌 모바일 앱 프로젝트에서 성능 문제를 처음 다룬 경험이 있습니다.

    리스트 스크롤이 버벅이는 문제를 해결하면서 뷰 재사용 패턴과 이미지 비동기 로딩을 처음 적용했습니다. 화면에 보이는 뷰만 실제로 렌더링하는 개념을 이해하고 나서, 게임 오브젝트 풀링과 같은 원리라는 게 보였습니다.

    그 경험이 게임 개발에서 오브젝트 풀과 가시 범위 밖 비활성화 같은 최적화를 이해하는 데 연결됐습니다. 도메인이 달라도 모바일 성능 문제는 같은 패턴에서 나온다는 걸 그때 배웠고, 낯선 코드에서도 병목을 빠르게 찾는 감각이 생겼습니다. 도메인이 달라도 모바일 성능 문제는 같은 패턴에서 나온다는 걸 그때 배웠고, 낯선 코드에서도 병목을 빠르게 찾는 감각이 생겼습니다.

    이 결의 특징
    뷰 재사용(화면에 보이는 뷰만 렌더링)과 비동기 로딩을 게임이 아닌 모바일 앱에서 먼저 경험했다는 경로가 흥미롭습니다. 도메인 다른 곳에서 배운 원리의 게임 적용이 명시적입니다.
    이 결이 통하는 자리
    앱의 뷰 재사용과 게임의 오브젝트 풀링, 가시 범위 밖 비활성화가 같은 원리라는 연결고리가 통합니다. 도메인 간 패턴 인식이 낯선 코드에서도 병목을 빠르게 찾는 감각으로 발전했습니다.
    !
    위 답변은 여러 풀이 중 한 가지 예시입니다. 정답이 아니며, 외워서 그대로 말하면 면접관이 다음 질문을 그 자리에서 시작하는 경우가 많습니다. 본인의 프로젝트·기준·숫자로 다시 짜는 자리로만 쓰세요.
    ✕자주 빠지는 자리

    같은 실수가 반복돼요. 이것만 피해도 절반은 갑니다.

    • ✕떨어뜨린 옵션이 1개라도 있는가? "이게 답이었어요"만으로는 의사결정이 아니라 그냥 선택입니다.
    • ✕선택 기준이 그 프로젝트에 한정되는가? "성능이 좋아서"는 일반론, "우리 트래픽이 X 패턴이라서"가 본인의 답입니다.
    • ✕결과 숫자 1개를 정확히 말할 수 있는가? P95·QPS·적중률 — 무엇이든 1개. 숫자가 없으면 직감으로 한 일처럼 들리기 쉽습니다.
    • ✕지금 다시 한다면 어떻게 할지 답할 수 있는가? "잘했다"보다 "이건 다르게 했을 것 같다"가 더 깊은 인상을 남깁니다.
    ▶이어질 꼬리질문

    진짜 면접은 두 번째 질문부터예요. 이 답 뒤에 따라올 법한 것들.

    壹그 병목을 처음 의심한 신호는 어떤 결이었나요?
    貳최적화 전후 수치가 얼마나 달라졌나요?
    參양보한 결이 있다면 어디였나요?
    이제, 직접 답해볼 차례예요.
    눈으로 읽은 답은 면접장에서 나오지 않아요. 이스트소프트 면접관과 이 질문으로 한 번 대화해 보세요.
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    01면접관의 의도02답변의 결03실수·꼬리질문04관련 질문
    말로 해봐야 는다
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