지연 숨기기(Latency Hiding)

선형 보간 (Linear Interpolation)

1. 개념

선형 보간은 두 점 사이의 값을 직선적으로 계산하는 기법입니다. 이를 통해 연속적인 움직임이나 상태를 부드럽게 보여줄 수 있습니다. 특히, 네트워크 기반 애플리케이션에서 서버와 클라이언트 간 데이터 전송이 불규칙하거나 느릴 때, 중간 상태를 계산해 끊김 없는 시각적 경험을 제공합니다.

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2. 공식

선형 보간은 두 값 AA와 BB 사이에서 tt (0과 1 사이의 값)에 따라 중간 값을 계산합니다.

Lerp(A,B,t)=A+(B−A)×tLerp(A, B, t) = A + (B - A) \times t

• AA: 시작 값
• BB: 끝 값
• tt: 보간 계수(0일 때 AA, 1일 때 BB)

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3. 예제

캐릭터의 위치가 서버에서 A=(10,10)A = (10, 10), B=(20,20)B = (20, 20)로 업데이트된 경우, 클라이언트는 tt 값을 사용해 중간 위치를 계산합니다.

function lerp(start, end, t) {
  return start + (end - start) * t;
}

// 예제: X, Y 좌표를 선형 보간
let startX = 10, startY = 10;
let endX = 20, endY = 20;
let t = 0.5; // 중간 지점

let currentX = lerp(startX, endX, t);
let currentY = lerp(startY, endY, t);
console.log(`현재 위치: (${currentX}, ${currentY})`); // (15, 15)

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4. 장점

• 부드러운 움직임: 네트워크 데이터가 지연되거나 누락된 경우에도 자연스러운 이동을 보장.
• 간단한 계산: 계산이 직선적이므로 구현이 쉽고 성능에 큰 영향을 주지 않음.

5. 단점

• 직선적인 결과: 두 점 사이의 경로가 직선으로 고정되어 비자연스러울 수 있음.
• 미래 데이터 필요: 목표 값 BB를 미리 알고 있어야 작동 가능.

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추측항법 (Dead Reckoning)

1. 개념

추측항법은 현재 상태와 물리적 속성을 기반으로 미래 상태를 예측하는 기법입니다. 이는 네트워크 지연으로 인해 서버의 최신 상태를 즉시 받을 수 없는 상황에서 사용됩니다. 클라이언트는 이전 데이터와 현재 데이터를 바탕으로 객체의 위치나 상태를 예측해 사용자에게 보여줍니다.

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2. 작동 방식

1. 초기 상태: 클라이언트는 서버에서 마지막으로 받은 객체 상태(위치, 속도, 가속도 등)를 저장.
2. 예측: 이 데이터를 바탕으로 객체가 다음에 위치할 것으로 예상되는 값을 계산.
3. 보정: 서버가 새 데이터를 보내면 클라이언트는 예측된 상태를 실제 상태와 비교하여 오차를 수정.

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3. 예제

아래는 일정 속도로 움직이는 객체의 위치를 예측하는 간단한 추측항법 구현입니다.

class Player {
  constructor(x, y, velocityX, velocityY) {
    this.x = x; // 현재 위치
    this.y = y;
    this.velocityX = velocityX; // 속도
    this.velocityY = velocityY;
    this.lastUpdate = Date.now(); // 마지막 업데이트 시간
  }

  // 다음 위치를 예측
  predictPosition() {
    const now = Date.now();
    const deltaTime = (now - this.lastUpdate) / 1000; // 초 단위 시간 경과
    this.lastUpdate = now;

    this.x += this.velocityX * deltaTime;
    this.y += this.velocityY * deltaTime;

    return { x: this.x, y: this.y };
  }

  // 서버 데이터를 받아 보정
  correctPosition(serverX, serverY) {
    this.x = serverX;
    this.y = serverY;
  }
}

// 사용 예
const player = new Player(10, 10, 2, 3); // 초기 위치와 속도
console.log(player.predictPosition()); // 예측된 위치 출력
player.correctPosition(12, 14); // 서버 데이터로 보정
console.log(player);

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4. 장점

• 실시간 반응성: 서버 응답을 기다리지 않고 사용자 입력에 즉시 반응.
• 적용 범위가 넓음: 캐릭터 움직임, 물체 충돌, 궤적 예측 등 다양한 시뮬레이션에서 활용 가능.

5. 단점

• 보정 오차: 서버 데이터와 클라이언트 예측 간의 차이로 인해 "워프"(갑작스러운 위치 이동)가 발생할 수 있음.
• 복잡성 증가: 속도, 가속도 등을 고려한 예측 알고리즘이 복잡해질 수 있음.

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선형 보간 vs 추측항법

 

특징	선형 보간 (Linear Interpolation)	추측항법 (Dead Reckoning)
핵심 개념	현재와 미래 값을 연결해 중간 값을 계산	현재 데이터를 바탕으로 미래 상태를 예측
필요한 데이터	시작 값과 목표 값	현재 위치, 속도, 가속도 등 동적 데이터
복잡성	비교적 간단	상대적으로 복잡
적용 분야	부드러운 움직임 구현 (애니메이션, 상태 전환)	멀티플레이어 게임, 네트워크 상태 동기화
주요 문제	직선적 움직임으로 비자연스러울 수 있음	보정 오차로 인해 비정상적인 상태 발생 가능