도구를 고르고 방향을 탐색하기
Unity Sprite Generator, Nano Banana, 그 밖의 허용된 이미지 도구 또는 직접 그린 스케치로 후보를 만듭니다. 어느 도구를 쓰든 캐릭터, 수집물, 장애물, 아이콘에 같은 팔레트와 시점을 먼저 정하고, 원하지 않는 요소는 프롬프트나 수정으로 제한합니다.
Unity 6.6 / 2D / Generative AI
Unity 2D 게임의 구조를 직접 만들며 익히고, 생성형 AI로 이미지와 사운드를 제작하거나 코딩을 보조받은 뒤 그 결과를 스스로 검증하는 프로젝트 기반 수업입니다.
Course overview
이 강의에서는 Unity 6.6을 활용해 2D 게임을 기획하고 구현한 뒤 테스트하고 빌드하는 전 과정을 배웁니다. 게임 개발이나 프로그래밍 경험이 없는 학생도 따라올 수 있도록 Unity Editor의 기본 사용법과 Scene, GameObject, Component, Transform, Prefab 같은 핵심 개념부터 단계적으로 다룹니다. 이후 C# Script, Input System, Rigidbody2D, Collider2D, Trigger, Tilemap, Sprite Animation, UI, Audio, 게임 상태 관리를 익힙니다. 이를 바탕으로 캐릭터 이동과 충돌, 수집물, 점수, 성공과 실패, 재시작 기능을 갖춘 작은 2D 게임을 제작합니다. 매주 교수자의 설명과 완료 기준이 있는 실습을 함께 진행하며, 교시별 구성은 각 주차의 수업 계획에 따릅니다.
1주차 OT에서 Unity CLI와 MCP를 설치하고, 이후 학기 동안 같은 연결을 제작 도구로 함께 사용합니다. Unity Assistant의 Ask, Plan, Agent와 MCP 요청은 코드를 이해하고 작업 계획을 검토하며, 범위를 제한해 기능 구현을 보조받는 경로입니다. 수업 후반부에는 Unity Sprite Generator, Nano Banana, 그 밖의 허용된 이미지 도구 또는 수작업으로 캐릭터, 오브젝트, UI, 효과음의 임시 에셋 후보를 만들고 Unity에서 게임에 적용합니다. 생성형 AI는 게임을 대신 만드는 도구가 아니라 아이디어를 시각화하고 대안을 비교하며 반복 작업과 오류 해결을 돕는 제작 도구로 사용합니다. 학생은 생성 결과만 사용하는 데 그치지 않고 생성 목적, 사용한 도구, 프롬프트, 참조 자료, 선택 이유, 직접 수정한 부분, 테스트 결과를 기록해야 합니다. 마지막에는 자신의 전공이나 관심 분야를 반영한 짧고 완결된 2D 게임을 기획하고 제작합니다. 이 과정을 통해 게임 엔진의 기술 구조와 시청각 표현, 생성형 AI 기반 제작 방법을 함께 익힙니다.
Course goals
이 강의의 목표는 Unity의 기본 구조와 2D 게임 제작 원리를 이해하고, 자신의 아이디어를 실제로 플레이할 수 있는 콘텐츠로 구현하는 것입니다. Scene, GameObject, Component, Prefab, Script의 관계를 이해하고 복잡한 기능을 입력, 조건, 상태 변화, 결과라는 작은 단위로 나누어 설계합니다. C#의 변수, 자료형, 조건문, 함수와 MonoBehaviour의 기본 구조를 배워 캐릭터 이동, 충돌, 수집, 점수, 게임 상태에 적용합니다. Rigidbody2D와 Collider2D를 이용한 물리적 상호작용, Tilemap을 이용한 레벨 구성, Sprite Animation과 Animator를 이용한 움직임, UI와 Audio를 이용한 시청각 피드백을 하나의 게임 시스템에 통합합니다. 기능 구현을 넘어 플레이어가 목표와 상태 변화를 분명히 이해하도록 화면과 상호작용을 설계하는 능력도 기릅니다.
수업 후반부에는 생성형 AI로 캐릭터, 오브젝트, UI, 효과음의 제작 방향을 탐색하고 여러 결과 가운데 프로젝트에 적합한 것을 선택해 수정합니다. Ask, Plan, Agent의 차이를 이해하고, AI가 제안한 코드와 프로젝트 변경 사항을 실행 전에 검토하며 최소한의 권한과 범위 안에서 활용하는 습관을 기릅니다. Console, Inspector, Play Mode에서 결과를 직접 확인하고 오류와 예상 밖의 동작을 바로잡는 검증 능력도 함께 키웁니다. 생성 콘텐츠의 출처와 저작권, 개인정보, API 키 보안, AI 사용 기록의 필요성을 이해하고 책임 있는 제작 태도를 갖추는 것도 중요한 목표입니다. 마지막에는 자신의 전공과 관심사를 게임의 주제, 시각 스타일, 사운드, 상호작용에 반영하고 제작 과정과 기술 구조를 다른 사람에게 논리적으로 설명할 수 있어야 합니다.
Learning outcomes
강의를 이수한 학생은 Unity 6.6에서 2D 프로젝트를 만들고 Scene과 Project 구조를 정리하며 GameObject, Component, Transform, Prefab을 목적에 맞게 구성할 수 있습니다. C#의 기본 문법과 MonoBehaviour의 작동 방식을 이해하고, Inspector에 노출한 변수로 간단한 게임 기능을 작성하고 수정할 수 있습니다. Input System으로 플레이어의 입력을 처리하고 Rigidbody2D와 Collider2D로 이동, 충돌, 물리적 상호작용을 구현할 수 있습니다. Collision, Trigger, Layer, Prefab을 이용해 수집물, 장애물, 목표 지점을 만들고 Tilemap으로 짧은 2D 레벨을 구성할 수 있습니다. Sprite를 불러와 분할하고 Animation Clip과 Animator Controller를 만든 뒤 캐릭터의 상태와 애니메이션을 게임 로직에 연결할 수 있습니다. UI와 AudioSource로 점수, 시간, 성공과 실패, 효과음, 재시작 기능을 구현해 시작부터 종료까지 완결된 게임 흐름을 구성할 수 있습니다.
Unity Sprite Generator, Nano Banana, 허용된 외부 이미지 도구 또는 수작업으로 캐릭터, 오브젝트, UI 후보를 만들고 배경 제거, 확대, 픽셀화, 재채색, 인페인팅 같은 후처리를 할 수 있습니다. 선택한 이미지를 Unity로 가져와 스프라이트시트를 직접 수정하고 분할해 Animation Clip과 Animator Controller에 연결하며, 이미지의 일관성과 게임 화면에서의 가독성을 판단할 수 있습니다. 작업 목적에 따라 Unity Assistant의 Ask, Plan, Agent를 구분해 사용하고, AI가 제안한 코드와 변경 사항을 검토한 뒤 Console, Inspector, Play Mode에서 결과를 검증할 수 있습니다. MCP와 Unity CLI 기반 자동화의 기본 개념을 이해하고 제한된 명령을 실행한 뒤 예상 범위와 실제 변경 결과를 비교할 수 있습니다. 사용한 도구와 모델, 프롬프트, 참조 자료, 생성 결과, 선택 이유, 직접 수정한 부분, 테스트 결과를 AI 제작 로그로 정리하고 생성 콘텐츠의 출처와 권리도 확인할 수 있습니다. 마지막에는 하나의 핵심 행동과 분명한 목표, 시각적·청각적 피드백을 갖춘 짧은 2D 게임을 독립적으로 기획하고 제작합니다. 실행 파일, Unity 프로젝트, 영상, 작품 설명서를 제출하고 발표할 수 있어야 합니다.
기초 제작 → Ask → Plan → 제한 실행 → 검증 → 기록
학생이 먼저 최소 기능과 임시 에셋을 직접 만들어 AI 결과와 비교할 기준을 마련합니다.
읽기 전용 질문으로 필요한 Component와 코드 흐름, 오류 가능성을 파악합니다.
수정할 Script, GameObject, 에셋과 완료 조건을 실행 전에 확인합니다.
Agent와 MCP는 하나의 작은 작업에만 최소 권한을 부여하고, 예상한 파일 범위 안에서 사용합니다.
Console, Inspector, Play Mode에서 정상 조건과 실패 조건, 경곗값을 직접 테스트합니다.
프롬프트, 출처, 선택 근거, 직접 수정한 부분, 테스트 결과를 AI 제작 로그에 남깁니다.
Generate, select, edit, integrate, and verify.
Unity Sprite Generator, Nano Banana, 그 밖의 허용된 이미지 도구 또는 직접 그린 스케치로 후보를 만듭니다. 어느 도구를 쓰든 캐릭터, 수집물, 장애물, 아이콘에 같은 팔레트와 시점을 먼저 정하고, 원하지 않는 요소는 프롬프트나 수정으로 제한합니다.
여러 후보를 비교합니다. 생성 횟수나 화려함이 아니라 작은 게임 화면에서의 가독성, 충돌 영역과 실루엣의 일치, 다른 에셋과의 스타일 통일성을 기준으로 선택합니다.
배경 제거, 확대, 픽셀화, 재채색, 부분 수정으로 해상도와 팔레트, 일부 형태를 다듬습니다. Unity 후처리를 써도 되고 외부 편집 도구를 써도 됩니다. 원본과 직접 수정한 버전은 따로 보관합니다.
선택한 파일을 Unity로 가져와 Sprite Editor에서 분할하고 idle·move·hit Animation Clip과 Animator Controller에 연결합니다. 프레임의 일관성을 직접 다듬은 뒤 Prefab, Collider2D, Sorting Layer와 함께 실제 장면에서 검증합니다.
주 3시간: 교수자 설명 + 완료 기준이 있는 제작 실습
AI 사용량이 아니라 기술 이해, 선택과 검증을 평가합니다.
세부 시험 방식과 평가 기준은 수업 진행 상황과 학생의 기초 학습 수준을 검토한 뒤 정해 공지합니다.
Small scope, visible evidence, explainable decisions.
기말 프로젝트는 하나의 핵심 행동과 작은 맵을 갖추고, 시작부터 플레이, 성공 또는 실패, 재시작까지 3~5분 안에 완결되는 2D 버티컬 슬라이스로 제한합니다.
중간 빌드, 플레이테스트, 수정 전후 화면, 코드 변경 내역, AI 제작 로그를 바탕으로 학생의 판단과 반복 개선 과정을 평가합니다.
학생은 핵심 Script의 입력→조건→결과, Scene과 Component의 관계, 생성 에셋을 선택한 이유와 직접 수정한 부분을 설명할 수 있어야 합니다.
유료 크레디트나 특정 외부 모델을 필수로 요구하지 않습니다. AI를 사용하기 어려운 경우 비AI 에셋과 수동 제작 방식으로 같은 과제를 수행할 수 있습니다.
학기 전 확인 Unity AI 기능은 베타 단계이므로 접근 조건과 크레디트, 패키지 버전, CLI 명령이 바뀔 수 있습니다. 개강 전에 실습실 계정과 공식 문서를 다시 확인합니다.