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Unity AI Assistant 설치부터 Agent 사용까지｜14일 무료 체험으로 여름 바다 만들기 Unity AI Assistant 설치부터 Agent 사용까지｜14일 무료 체험으로 여름 바다 만들기 최근 Unity Editor 안에서 직접 프로젝트를 분석하고 Scene까지 수정해주는 Unity AI Assistant를 사용해봤다.ChatGPT처럼 질문에 답변만 해주는 기능인 줄 알았는데, 실제로는 C# 스크립트 작성, 오브젝트 배치, Terrain 수정, 에셋 검색 등 Unity 프로젝트 내부 작업까지 수행할 수 있었다. 마침 Unity Summer Challenge 2026도 진행 중이었다. 챌린지 기간은 2026년 6월 11일부터 7월 24일까지이며, 여름 콘셉트의 이미지나 영상을 제작해 SNS에 공유한 뒤 제출하는 방식이다. 챌린지에서 AI 사용이 필수인 것은 아니다. 하지만 Unity AI를.. 2026. 7. 10.

QR 코드로 조작하는 Unity 크레인 게임 만들기 QR 코드로 조작하는 Unity 크레인 게임 만들기전시장에서 체험형 콘텐츠를 볼 때마다 드는 생각이 있다.좋은 콘텐츠일수록 관람객이 참여하기까지의 과정이 짧아야 한다는 것이다.앱을 설치하거나, 회원가입을 하거나, 별도의 장비를 받아야 한다면 그 순간 참여 장벽이 생긴다. 전시장에서는 사람들이 계속 이동하고, 콘텐츠 앞에 오래 머물지 않을 수도 있다. 그래서 “바로 해볼 수 있는가”가 꽤 중요하다고 생각했다. 삼성 코엑스 스마트테크코리아에서 인형뽑기 형태의 체험형 콘텐츠를 본 적이 있다. 현장에 놓인 콘텐츠를 관람객이 직접 조작하는 방식이 인상적이었다. 그걸 보면서 나도 Unity로 비슷한 구조를 한번 만들어보고 싶어졌다. 단순히 키보드로 움직이는 크레인 게임이 아니라, 전시장에 Unity 콘텐츠를 띄워두.. 2026. 7. 6.

Zxing QR 생성 Unity에서 QR 코드 생성을 위해 ZXing.Net 라이브러리를 사용했습니다.ZXing.Net은 Java 기반 오픈소스 바코드/QR 코드 라이브러리인 ZXing을 .NET 환경에서 사용할 수 있도록 포팅한 라이브러리입니다. Unity에서는 QR 코드 생성, 바코드/QR 코드 인식 등에 사용할 수 있습니다.[참고 링크]ZXing.Net GitHubhttps://github.com/micjahn/ZXing.NetZXing.Net NuGethttps://www.nuget.org/packages/ZXing.Net/ZXing 원본 프로젝트https://github.com/zxing/zxing[첨부파일]ZXing.Net.Bindings.0.16.11.0.zipUnity 프로젝트에서 사용할 경우 압축파일 안의 D.. 2026. 6. 19.

스마트테크코리아 2026 방문 후기 스마트테크코리아 2026 방문 후기KMF 2026을 보러 갔다가 AI, 로봇, 스마트글래스까지 둘러보고 온 기록2026년 6월 11일, 코엑스에서 열린 스마트테크코리아 2026에 다녀왔다.처음 관심을 가진 건 대한민국 가상융합산업대전 KMF 2026이었다.XR이나 메타버스, 실감형 콘텐츠 쪽을 한번 둘러보고 싶었고, 요즘 AI 관련 기술도 빠르게 바뀌고 있다 보니 현장에서 직접 볼 필요가 있겠다는 생각이 들었다. 신청할 때는 KMF만 생각하고 있었는데, 막상 확인해보니 KMF 2026은 코엑스에서 열린 스마트테크코리아 2026 안에 포함된 동시 개최 행사 중 하나였다. 현장은 1층과 3층, A/B/C/D홀까지 이어져 있었고, 생각보다 훨씬 넓었다. AI, 로봇, 스마트팩토리, 보안, 리테일, 가상융합산업.. 2026. 6. 12.

Unity URP Full Screen Pass와 Fullscreen Shader Graph로 화면 전체 Depth View 구현하기 Unity URP Full Screen Pass와 Fullscreen Shader Graph로 화면 전체 Depth View 구현하기 오브젝트 머티리얼을 건드리지 않고 카메라 전체 화면을 Depth Camera처럼 만드는 방법 이번 글에서는 Unity URP 환경에서 카메라가 보는 최종 화면 전체를 Depth View처럼 출력하는 방법을 정리한다.내가 만들고 싶었던 건 오브젝트별 머티리얼을 바꾸는 방식이 아니었다.예를 들면 큐브 하나, 벽 하나, 바닥 하나에 각각 특수 셰이더를 붙이는 방식이 아니라,카메라가 렌더링한 최종 결과 화면 전체를 한 번에 Depth Camera처럼 보이게 만드는 방식이 목표였다.결론부터 말하면 이 방식으로 해결했다.URP의 Full Screen Pass Renderer Feat.. 2026. 4. 26.

Unity에서 Python TTS 서버 호출하기: FastAPI로 Qwen3-TTS 서버 만들기 Unity에서 Python TTS 서버 호출하기: FastAPI로 Qwen3-TTS 서버 만들기 Unity 프로젝트에서 TTS 기능을 붙이려면 몇 가지 방법이 있다.Unity 안에서 직접 모델을 돌릴 수도 있지만, Python 기반 TTS 모델은 보통 의존성도 많고 GPU 환경도 필요해서 Unity에 바로 넣기 부담스럽다.그래서 이번에는 구조를 이렇게 잡았다.Unity ↓ HTTP 요청Python FastAPI 서버 ↓Qwen3-TTS ↓WAV 파일 생성 Unity는 텍스트만 서버로 보내고, 실제 TTS 처리는 Python 서버가 담당하는 방식이다.처음부터 TTS 모델까지 한 번에 붙이면 문제가 생겼을 때 원인을 찾기 어렵다.그래서 먼저 HTTP 서버가 잘 뜨는지 확인하고, 그다음 Unity와 통신이 되.. 2026. 4. 24.

React와 MediaPipe로 웹캠 기반 의류 오버레이 프로토타입 만들어보기 React와 MediaPipe로 웹캠 기반 의류 오버레이 프로토타입 만들어보기 한 줄 요약React, Vite, TypeScript, MediaPipe Pose Landmarker를 이용해 웹캠 화면에서 사람의 상체 뼈대를 추적하고, 어깨와 골반 좌표를 기준으로 상의 PNG 이미지를 오버레이하는 프로토타입을 만들어봤다. 이번 구현은 정식 가상 피팅 서비스가 아니라, 웹에서 body tracking 기반 의류 오버레이가 어떤 구조로 동작하는지 직접 확인해보는 목적의 실험형 프로젝트에 가깝다. 전체 구현 흐름은 카메라 입력, 인체 좌표 추정, 좌표 기반 의류 배치, 웹 화면 합성 순서로 정리할 수 있다.들어가며웹에서 AR 피팅이나 body tracking 이야기를 들으면 보통 되게 복잡한 기술처럼 느껴진다... 2026. 4. 23.

Qwen3-TTS 최종 선택은 무엇이었나 Qwen3-TTS 최종 선택은 무엇이었나faster-qwen3-tts까지 비교한 뒤, 결국 1.7B를 남겼다여기까지 테스트를 진행하면서 흐름은 꽤 분명해졌다.처음에는 Qwen3-TTS 1.7B CustomVoice를 Windows 로컬에 설치하고, Web UI를 띄우고, 한국어 음성을 생성하는 것까지 확인했다. 그 과정만 놓고 보면 “실행은 된다”는 결론은 이미 나와 있었다. 문제는 그 다음이었다. 품질은 나쁘지 않았지만 속도가 걸렸다. Web UI 기준으로는 약 15초 정도가 걸렸고, Python 직접 호출 기준으로 다시 재도 1.7B가 약 10초, 0.6B는 오히려 약 13초 수준이었다. 즉 병목은 Web UI가 아니라 원본 qwen3 경로 자체였다. 그래서 마지막 질문은 결국 하나로 좁혀졌다. 이 .. 2026. 4. 2.

Qwen3-TTS는 실시간으로 붙일 수 있을까 Qwen3-TTS는 실시간으로 붙일 수 있을까1.7B와 0.6B를 직접 돌려보고 속도를 다시 봤다3편까지 오면 Qwen3-TTS가 최소한 Windows 로컬에서 실행되고, 한국어 음성도 실제로 생성된다는 건 확인된다.문제는 그다음이다. 설치가 되고, UI가 뜨고, 소리가 나온다고 해서 바로 실사용 가능한 건 아니다. 특히 내가 이걸 본 이유가 단순 데모 감상이 아니라 연동 가능성, 그중에서도 Unity 같은 쪽과의 연결 가능성을 보려는 데 있었다면, 결국 제일 먼저 걸리는 건 속도다. 실제로 문서 흐름도 여기서 완전히 바뀐다. 3편까지는 “된다”를 확인하는 과정이었다면, 4편부터는 “이 속도로는 괜찮은가”를 따져보기 시작한다. 처음 Web UI에서 한국어를 생성했을 때 체감 시간은 약 15초였다.그 정도.. 2026. 4. 2.

Qwen3-TTS 한국어 음성은 실제로 어땠나 Qwen3-TTS 한국어 음성은 실제로 어땠나Web UI에서 직접 돌려본 첫 테스트 기록2편에서 flash_attention_2 문제를 우회하고 나서야 Qwen3-TTS Web UI를 정상적으로 띄울 수 있었다.거기까지 갔으면 다음은 당연히 하나다. 그래서 실제로 소리가 어떻게 나오느냐. 설치가 되는 것과 실행이 되는 것은 다르고, 실행이 되는 것과 “쓸 만하다”는 또 다르다. 그래서 이번에는 브라우저에 뜬 Web UI에서 직접 한국어 문장을 넣고, 화자를 바꿔 보고, 실제 생성 결과를 확인해봤다. 문서 흐름상 이 단계부터 비로소 “설치 성공”이 아니라 로컬 테스트 성공이라고 말할 수 있는 구간으로 들어간다. 이번 글은 그 첫 테스트 기록이다.Web UI가 어떻게 보였는지, 어떤 문장으로 시험했는지, 한.. 2026. 4. 2.

Qwen3-TTS Web UI가 바로 안 뜬 이유 Qwen3-TTS Web UI가 바로 안 뜬 이유 Windows에서 flash_attention_2 문제를 직접 잡아본 기록1편에서 설치 자체는 생각보다 깔끔하게 끝났다.conda 환경을 만들고, PyTorch CUDA를 잡고, qwen-tts도 설치했고, Hugging Face 로그인 준비까지 끝냈다. 여기까지만 보면 이제 qwen-tts-demo만 실행하면 바로 브라우저가 뜰 것 같았다. 실제로 나도 그렇게 생각했다. 그런데 문제는 그 다음부터였다. 설치는 끝났는데 실행이 안 됐다. 정확히 말하면, Web UI를 띄우는 단계에서 로그는 나오는데 정상적으로 이어지지 않았고, 처음 봤을 때는 원인이 딱 보이지 않았다. 이번 글은 그 과정을 정리한 기록이다.어떤 명령으로 실행했고, 어떤 경고가 떴고, 왜 .. 2026. 4. 2.

Windows에서 Qwen3-TTS 로컬 설치 시작 Windows에서 Qwen3-TTS 로컬 설치 시작RTX 4080 환경에서 Qwen3-TTS를 직접 올려봤다이번에 Qwen3-TTS를 로컬에서 직접 올려본 이유는 단순했다.이제는 모델 소개만 보는 단계가 아니라, 실제로 내 환경에서 돌아가는지, 설치부터 실행까지 어느 정도 손이 가는지, 나중에 Unity 같은 쪽에 붙일 수 있을 정도로 관리 가능한지를 봐야 했다. 그래서 제일 먼저 한 일은 성능 비교가 아니라, 아주 기본적인 것부터 밟는 거였다. Windows에서 설치가 되느냐, CUDA가 제대로 잡히느냐, 모델 다운로드까지 무리 없이 이어지느냐. 이걸 먼저 확인하고 싶었다.이번 테스트 환경은 아래와 같다.OS: Windows셸: Anaconda PromptGPU: NVIDIA GeForce RTX 40.. 2026. 4. 2.

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