이 질문 뒤에 면접관이 확인하려는 것은 따로 있습니다.
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.
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.
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.
답변에서 흔히 빠지는 것들 — 빠져 있으면 꼬리질문이 깊어집니다.
이 질문에 이어 이스트소프트 게임 클라이언트 면접관이 던질 가능성이 높은 후속 질문.
이 페이지의 질문·답변·꼬리질문은 유사 직군 채용 시장의 공개된 면접 후기·커뮤니티 게시물을 분석해 구성한 학습 자료입니다. 특정 회사가 실제로 이 질문을 출제했다는 것을 보장하지 않으며, 모든 예시는 우문현답이 직접 작성한 창작물입니다. 해당 회사의 공식 입장과는 무관합니다. 회사 측의 정정 요청이 있을 경우 24시간 이내에 응답·수정합니다.