최고속과 가드레일을 맞춘 뒤에도 코너는 느리고 차체는 과하게 꺾여 보였습니다. grip과 drift의 sprite 역할을 분리하고, 코너 리듬과 near-field 표식을 고친 뒤, 다른 pseudo 3D 레이싱 게임과 화면 흐름을 비교해 physical speed와 world progression 사이에 longitudinal scale을 도입한 과정을 정리합니다.
최고속을 고치자 가드레일 충돌이 드러나고, 충돌을 고치자 차량이 화면 밖으로 밀렸습니다. Apex Seoul의 자동 주행 QA에서 이어진 실패와 수정 과정을 정리합니다.
Apex Seoul의 야간 헤드라이트가 조향과 고저차에서 어색해진 이유를 좌표계·차량 sprite 방향·빛 합성으로 나눠 추적했습니다. camera 기준 cone, 단일 회전 사다리꼴, 과도한 중심 수렴, 잘못된 lift를 버리고 실제 램프 위치에서 시작하는 두 광원 구조와 terrain별 위치 검증으로 정리한 기록입니다.
Apex Seoul의 밤 다운힐을 실제 주행 기준으로 다시 보며, 수평선에 잘리던 숲을 SVG 군집으로 교체하고, road와 roadside를 같은 어둠으로 수렴시키고, 차량 전방의 두 타원 헤드라이트와 FT86형 파워밴드를 시행착오 끝에 정리한 기록입니다.
Apex Seoul의 밤 다운힐 비주얼을 왼쪽 절벽·가드레일, 오른쪽 옹벽·수목 구조로 재정리하고, 가드레일 충돌, 저속 조향 pose, standing start 파워밴드까지 주행 로그와 자동 QA로 다시 맞췄습니다.
Apex Seoul에서 200km/h grip 주행이 너무 쉽게 느껴진 이유를 주행 로그로 분해하고, 코스 곡률을 바꾸지 않은 채 하향 코너 속도 예산·understeer·안전 여유 비용·자동 검증으로 다운힐의 선택을 만들었습니다.
Apex Seoul에 스페이스 브레이크 기반 드리프트와 카운터 스티어를 넣고, 입력을 놓았을 때의 복귀·전환을 별도 상태로 분리했습니다. 주행 로그와 자동 시나리오로 감각을 수치화하며, 스핀은 아직 구현하지 않기로 한 이유도 정리합니다.
Apex Seoul을 한 번 내려오는 다운힐 런으로 정리하고, 고속 조향과 코너 감속을 실제 주행 로그로 다시 튜닝한 뒤, FT86 기반 Raven Coupe에 NA 고회전 RPM, 기어, 토크 곡선, fuel cut 상태를 붙였습니다.
Three.js 렌더 보정 이후 ChatGPT 이미지 보정 실험을 로컬 RTX 3080 기반 ComfyUI 파이프라인으로 옮기고, FT86 spritesheet를 Phaser runtime에서 쓸 수 있도록 alpha, palette role, body color swap, edge cleanup 단계로 정리했습니다.
안산 단원구 꽃우물길에 있는 소나로커피앤베이커리를 다녀왔다. 생크림이 듬뿍 들어간 빵과 소금빵, 식물원처럼 꾸며진 공간, 넓은 메인홀과 루프탑까지 있어 가족 나들이나 근교 카페 코스로 들르기 좋은 곳이었다.
Apex Seoul의 주행 감각을 OutRun식 grip 기준으로 다시 보고, 고정 화면 비율, WebGL 전환, 속도 표시 보정, shader speed cue, 자동 handling simulation으로 핸들링 후보를 반복 비교했습니다.
