Booil Jung

실시간 레이 트레이싱과 물리 기반 렌더링 통합

현대 컴퓨터 그래픽스는 ‘사실성(Photorealism)’이라는 궁극적 목표를 향한 오랜 여정 속에서 패러다임의 전환을 맞이하고 있다. 과거 3D 그래픽이 제한된 연산 능력 하에서 현실을 모방하기 위해 다양한 ‘기법(trick)’과 ‘근사(approximation)’에 의존했던 시대는 저물고 있다. 그 자리를 빛과 물질의 물리적 상호작용을 수학적 모델과 시뮬레이션에 근거하여 재현하는 새로운 시대가 채우고 있으며, 이 혁명의 중심에는 실시간 레이 트레이싱(Real-time Ray Tracing)과 물리 기반 렌더링(Physically Based Rendering, PBR)이라는 두 개의 강력한 기둥이 서 있다.1 이 두 기술은 단순히 그래픽 품질을 향상시키는 것을 넘어, 3D 콘텐츠를 제작하고 경험하는 방식 자체를 근본적으로 바꾸고 있다.

실시간 레이 트레이싱과 PBR은 독립적인 기술이 아니라, 상호보완적인 관계 속에서 시너지를 창출하며 시각적 사실주의의 비약적 발전을 견인한다. PBR이 ‘특정 지점에서 물질이 빛과 어떻게 상호작용할 것인가(shading a point)’에 대한 해답, 즉 재질의 물리적 속성을 정의하는 정교한 셰이딩 모델(Shading Model)이라면, 레이 트레이싱은 ‘그 지점에 어떤 빛이, 어떤 경로를 통해 도달하는가(transport of light)’를 계산하는 물리적으로 정확한 빛 전송 모델(Light Transport Model)이다.4 PBR이 제공하는 일관되고 예측 가능한 재질 모델은 레이 트레이싱이 계산한 복잡하고 미묘한 빛의 정보를 의미 있는 시각 정보로 변환하는 데 필수적이며, 반대로 레이 트레이싱이 제공하는 정확한 빛 정보는 PBR 재질 모델의 잠재력을 최대한으로 이끌어내는 핵심 입력값이 된다.

이 두 기술의 동시 부상은 우연이 아닌 필연적인 기술 공진화(co-evolution)의 결과라 할 수 있다. 전통적인 퐁(Phong) 셰이딩 모델과 같은 비물리적 접근법은 아티스트가 특정 조명 환경에 맞춰 재질의 속성을 수동으로 조절해야 하는 비일관적이고 비효율적인 워크플로우를 강요했다.3 PBR은 재질을 Albedo, Roughness, Metallic과 같은 물리적 속성으로 정의함으로써, 재질과 조명을 분리하고 어떤 조명 환경에서도 일관된 결과를 보장하는 개념적 돌파구를 마련했다.6 그러나 전통적인 래스터화(Rasterization) 파이프라인이 제공하는 빛 정보는 그림자 맵(Shadow Maps), 환경 맵(Environment Maps), 스크린 스페이스 반사(SSR) 등 물리적 정확성이 떨어지는 기법에 의존했다.1 PBR이라는 완벽한 캔버스가 준비되었음에도, 부정확한 물감(빛)이 칠해지는 한계가 있었던 것이다. 실시간 레이 트레이싱은 바로 이 문제를 해결한다. 물리적으로 정확한 그림자, 화면 밖 객체까지 포함하는 반사, 그리고 간접 조명(Global Illumination)과 같은 고품질의 빛 정보를 계산하여 PBR 캔버스에 제공함으로써, 비로소 두 기술의 진정한 잠재력이 발현되게 하였다.

본 보고서는 현대 실시간 그래픽스의 핵심을 이루는 이 두 기술에 대한 종합적이고 심층적인 분석을 제공하는 것을 목표로 한다. 제1부에서는 실시간 레이 트레이싱의 기본 원리부터 실시간 구현을 가능하게 하는 핵심 최적화 기법까지를 다룬다. 제2부에서는 물리 기반 렌더링의 이론적 토대가 되는 렌더링 방정식과 BRDF 모델을 상세히 분석하고, 실제 제작 환경에서 사용되는 워크플로우를 비교한다. 제3부에서는 이러한 이론들이 현실 세계에서 구현될 수 있도록 하는 전용 하드웨어 아키텍처와 표준 그래픽스 API, 그리고 이 모든 요소가 통합된 현대 렌더링 파이프라인의 구조를 살펴본다. 마지막으로 제4부에서는 게임, 영화, 건축 등 다양한 산업 분야에서의 최신 응용 사례를 분석하고, AI 기술과 융합하여 렌더링의 미래를 열어가고 있는 차세대 기술 동향을 조망할 것이다.

실시간 레이 트레이싱의 원리를 이해하기 위해서는 전통적인 렌더링 방식인 래스터화(Rasterization)와의 근본적인 차이점을 먼저 인식해야 한다. 래스터화는 3D 공간에 존재하는 정점(vertex)들의 집합인 기하학적 모델을 2D 화면의 픽셀 그리드로 투영(projection)하는 ‘객체 중심(object-order)’ 방식이다.2 즉, “이 삼각형은 화면의 어떤 픽셀들을 덮는가?”라는 질문에 답하는 과정이다. 이 방식은 매우 빠르다는 장점이 있어 수십 년간 실시간 그래픽스의 표준으로 자리 잡았으나, 빛의 간접적인 효과, 예컨대 부드러운 그림자, 여러 번 반사되는 거울상, 간접 조명 등을 물리적으로 정확하게 표현하는 데에는 본질적인 한계를 가진다. 이러한 효과들은 그림자 맵핑이나 환경 맵과 같은 별도의 기법을 통해 근사적으로 흉내 낼 수밖에 없었다.1

반면, 레이 트레이싱은 정반대의 접근법을 취한다. 이는 화면의 각 픽셀에서부터 가상의 광선(ray)을 3D 공간으로 쏘아 보내, 그 광선이 어떤 객체와 부딪히고, 그 표면에서 어떻게 반사되고 굴절되는지를 추적하는 ‘이미지 중심(image-order)’ 방식이다.1 즉, “이 픽셀에는 어떤 빛이 들어와야 하는가?”라는 질문에 답하는 과정이다. 실제 세계에서는 광원에서 출발한 빛이 객체에 부딪혀 우리 눈으로 들어오지만, 모든 방향으로 흩어지는 무수한 빛 중에서 오직 우리 눈으로 들어오는 극소수의 빛만을 계산하는 것은 극도로 비효율적이다. 따라서 레이 트레이싱은 계산 효율을 위해 이 과정을 역으로 시뮬레이션한다. 카메라(시점)에서 광선을 발사하여 빛의 경로를 역추적하는 것이다.1 이 방식은 빛의 물리적 움직임을 직접 모방하기 때문에 극도로 사실적인 조명, 그림자, 반사, 굴절 효과를 만들어낼 수 있지만, 그 대가로 막대한 연산 비용을 요구한다.2

이러한 광선 추적 과정은 본질적으로 재귀적인(recursive) 알고리즘을 통해 구현된다.

• 1차 광선 (Primary Ray): 알고리즘의 시작은 카메라(시점)에서 각 픽셀의 중심을 통과하는 1차 광선을 발사하는 것이다. 이 광선은 해당 픽셀이 3D 씬의 어떤 부분을 바라보고 있는지를 결정한다. 만약 1차 광선이 씬 내의 어떤 객체와도 교차하지 않는다면, 해당 픽셀은 배경색으로 칠해진다. 만약 객체와 교차한다면, 그 교차점이 해당 픽셀에 그려질 표면이 된다.8
• 그림자 광선 (Shadow Ray): 1차 광선이 객체와 교차한 지점(p1)이 빛을 직접 받는지, 아니면 그림자 속에 있는지를 판별하기 위해, 해당 교차점에서 씬에 존재하는 모든 광원을 향해 그림자 광선을 발사한다. 만약 이 그림자 광선이 광원으로 향하는 도중에 다른 불투명한 객체에 의해 가로막힌다면, 교차점 p1은 그림자 속에 있다고 판단되어 해당 광원으로부터의 직접 조명 계산에서 제외된다. 가로막히지 않았다면 직접광을 받는 것으로 간주한다. 이 과정을 통해 픽셀 단위의 정확한 그림자가 생성되며, 광원의 크기가 클 경우 여러 지점에서 그림자 광선을 샘플링하여 부드러운 반그림자(penumbra) 효과까지 자연스럽게 시뮬레이션할 수 있다.2
• 반사 및 굴절 광선 (Reflection & Refraction Ray): 교차점 p1의 재질 속성이 반사(예: 거울, 금속)나 굴절(예: 유리, 물) 특성을 가지고 있다면, 새로운 2차 광선이 생성되어 경로 추적을 계속한다. 반사 광선은 표면의 법선(normal)을 기준으로 입사각과 동일한 반사각으로 발사된다. 굴절 광선은 물질의 굴절률에 따라 스넬의 법칙(Snell’s Law)을 만족하는 방향으로 굴절되어 물질 내부를 통과한다.1
• 재귀적 추적 (Recursive Tracing): 이렇게 생성된 2차 광선(반사 또는 굴절 광선)은 다시 1차 광선처럼 씬을 진행하다가 또 다른 객체와 교차할 수 있다. 이 새로운 교차점에서는 다시 그림자 광선, 그리고 재질에 따라 또 다른 3차 반사/굴절 광선이 생성된다. 이 과정은 광선이 추적 깊이(bounce count)로 설정된 최대 반사 횟수에 도달하거나, 어떤 객체와도 만나지 않고 씬 밖으로 벗어날 때까지 재귀적으로 반복된다. 이 재귀적 추적을 통해 거울 속에 비친 또 다른 거울의 모습이나, 방 안에서 빛이 벽과 천장, 바닥 사이를 여러 번 반사하며 공간 전체를 은은하게 밝히는 간접 조명, 즉 전역 조명(Global Illumination) 현상이 자연스럽게 시뮬레이션된다.8 최종적으로 각 픽셀의 색상은 이 모든 재귀적 경로를 통해 수집된 빛의 정보를 종합하여 결정된다.

레이 트레이싱의 재귀적 알고리즘이 제공하는 시각적 사실성은 막대한 계산 비용이라는 장벽에 부딪힌다. 씬에 수백만 개의 삼각형이 존재하고, 각 픽셀에서 발사된 광선이 여러 번 반사된다고 가정하면, 프레임 하나를 렌더링하는 데 필요한 광선-삼각형 교차 테스트의 횟수는 천문학적으로 증가한다. 이러한 ‘무차별 대입(brute-force)’ 방식으로는 실시간 렌더링이 불가능하며, 이를 해결하기 위해 두 가지 핵심적인 최적화 기술, 즉 가속 구조(Acceleration Structure)와 노이즈 제거(Denoising)가 필수적으로 요구된다.10

가속 구조는 씬의 모든 삼각형과 모든 광선의 교차 여부를 일일이 검사하는 대신, 불필요한 계산을 대량으로 건너뛸 수 있게 해주는 공간 자료 구조(spatial data structure)다.12 수많은 가속 구조 중에서도 현대 실시간 레이 트레이싱에서는 경계 볼륨 계층(Bounding Volume Hierarchy, BVH)이 가장 널리 사용된다.

BVH는 단순히 연산을 건너뛰는 차원을 넘어, ‘광선이 특정 공간 영역을 통과할 확률은 0’이라는 강력한 명제를 통해 방대한 양의 기하학적 데이터를 효율적으로 기각(cull)하는 일종의 확률적 필터링 엔진으로 작동한다. 무차별 대입 방식에서 광선 하나와 N개의 삼각형 간의 교차 판정은 $O(N)$의 시간 복잡도를 가진다. 화면의 픽셀 수가 P개라면 1차 광선 연산만으로도 $O(P \times N)$이라는 막대한 연산이 필요하다.8 BVH는 이 문제를 다음과 같이 해결한다.

1. 계층 구조 생성: BVH는 씬의 기하학적 객체들을 그룹으로 묶고, 각 그룹을 완전히 감싸는 단순한 형태의 경계 볼륨(주로 축 정렬 경계 상자, Axis-Aligned Bounding Box, AABB)을 생성한다. 그런 다음, 이 경계 볼륨들을 다시 더 큰 상위 그룹으로 묶어 더 큰 경계 볼륨을 만드는 과정을 재귀적으로 반복한다. 이 과정은 씬의 모든 객체를 포함하는 단 하나의 최상위 경계 볼륨(루트 노드)이 생성될 때까지 계속된다. 결과적으로, 씬 전체는 하나의 거대한 트리(tree) 구조로 조직화된다. 이 트리의 리프 노드(leaf node)는 실제 렌더링될 삼각형과 같은 기본 기하 요소에 대응된다.13 이러한 구조는 정적인 씬에 강점을 보이는 KD-Tree와 달리, 일부 노드만 업데이트하면 되므로 동적인 객체가 많은 실시간 환경에 더 적합하다는 장점을 가진다.14
2. 광선 순회 (Ray Traversal): 광선이 씬으로 발사되면, 먼저 트리의 루트 노드, 즉 씬 전체를 감싸는 가장 큰 경계 볼륨과 교차하는지 검사한다. 만약 광선이 이 최상위 볼륨과 교차하지 않는다면, 그 광선은 씬의 어떤 객체와도 교차하지 않는다는 것이 확실하므로 더 이상의 계산 없이 즉시 종료된다. 만약 교차한다면, 해당 노드의 자식 노드들(더 작은 경계 볼륨들)에 대해 다시 교차 검사를 재귀적으로 수행한다. 이 과정에서 광선이 특정 자식 노드의 경계 볼륨과 교차하지 않는다고 판명되면, 그 노드가 포함하는 모든 하위 트리(수천, 수만 개의 삼각형)와의 교차 테스트 전체를 생략할 수 있다. 오직 광선이 통과하는 경로상의 경계 볼륨들만을 따라 트리를 순회하여, 최종적으로 리프 노드에 도달했을 때에만 해당 노드에 포함된 소수의 삼각형들과 정밀한 교차 테스트를 수행한다.13

이러한 방식을 통해, BVH는 레이 트레이싱의 연산 복잡도를 씬의 객체 수에 비례하는 $O(N)$ 스케일에서, 객체 수의 로그에 비례하는 $O(\log N)$ 스케일로 극적으로 감소시킨다. 이것이 막대한 연산량을 가진 레이 트레이싱을 실시간의 영역으로 끌어온 첫 번째 핵심 돌파구이다.

BVH를 통해 연산 속도를 비약적으로 향상시켰다 하더라도, 실시간(예: 16.6ms 이내)이라는 엄격한 시간 제약 하에서 각 픽셀에 대해 충분한 수의 광선을 추적하는 것은 여전히 불가능하다. 영화와 같은 오프라인 렌더링에서는 픽셀당 수백, 수천 개의 광선 샘플을 사용하여 노이즈 없는 깨끗한 이미지를 얻지만, 실시간 환경에서는 프레임당 픽셀별로 고작 1개에서 8개 정도의 광선만을 추적할 수 있다.15 몬테카를로 적분에 기반한 레이 트레이싱의 특성상, 이처럼 부족한 샘플 수는 이미지에 심각한 무작위 오차, 즉 반점 형태의 노이즈(noise)를 필연적으로 발생시킨다.11

따라서 현대의 실시간 레이 트레이싱은 ‘고품질 렌더링’과 ‘노이즈 제거’라는 두 개의 분리된 단계로 구성된 것이 아니라, 의도적으로 ‘저품질(노이즈가 많은) 렌더링’을 빠르게 생성한 후 이를 ‘지능적으로 복원’하는 단일하고 통합된 프로세스로 이해해야 한다. 여기서 노이즈는 기술적 결함이나 버그가 아니라, 실시간이라는 제약 조건을 만족하기 위한 타협의 필연적 결과물이다. 그러므로 노이즈 제거 기술의 성능이 곧 실시간 레이 트레이싱의 최종적인 시각적 품질과 실용성을 결정짓는다고 할 수 있다.16

초기의 노이즈 제거기는 단순히 주변 픽셀의 색상을 평균 내어 이미지를 흐릿하게 만드는 방식이었지만, 현대의 노이즈 제거기는 훨씬 더 정교한 접근법을 사용한다. 특히 AI 및 심층 학습(Deep Learning) 기반의 노이즈 제거기는 이 분야에 혁신을 가져왔다. NVIDIA의 DLSS(Deep Learning Super Sampling)에 포함된 Ray Reconstruction과 같은 기술이 대표적인 예이다.17 이러한 AI 기반 노이즈 제거기는 다음과 같은 방식으로 작동한다.

1. 다중 정보 입력 (G-Buffer 활용): 노이즈가 낀 컬러 이미지뿐만 아니라, 렌더링 과정에서 생성된 추가적인 데이터, 즉 깊이(depth), 표면 법선(normal), 재질 ID, 모션 벡터(motion vector) 등의 정보가 담긴 G-Buffer를 함께 입력으로 받는다.11
2. 지능적 재구성 (Intelligent Reconstruction): 신경망은 수많은 ‘노이즈 낀 이미지’와 ‘깨끗한 정답 이미지(ground truth)’ 쌍을 학습하여, G-Buffer 정보를 토대로 이미지의 구조적 특징(예: 객체의 경계선, 표면의 질감)을 파악한다. 이를 통해 노이즈와 실제 이미지 디테일을 구분하여, 경계선이나 텍스처는 선명하게 보존하면서 평탄한 영역의 노이즈만 선택적으로 제거하는 고도의 재구성 작업을 수행한다.
3. 시간적 일관성 (Temporal Coherency): 이전 프레임의 노이즈 제거 결과와 현재 프레임의 모션 벡터를 활용하여, 시간적 축적(temporal accumulation)을 통해 프레임 간의 깜빡임(flickering) 현상을 억제하고 안정적인 결과물을 생성한다.

이러한 지능형 노이즈 제거 기술은 실시간 레이 트레이싱 파이프라인의 필수불가결한 마지막 단계로서, 적은 수의 광선 샘플만으로도 시각적으로 만족스러운 고품질 이미지를 생성할 수 있게 해주는 핵심 열쇠이다. 이는 렌더링의 패러다임을 순수한 ‘생성(generation)’에서 ‘생성 후 지능적 복원(generation and intelligent reconstruction)’으로 전환시킨 중요한 변화이다.

물리 기반 렌더링(PBR)은 컴퓨터 그래픽스에서 사실적인 이미지를 생성하기 위한 현대적인 셰이딩(shading) 접근법이다. PBR의 핵심 철학은 아티스트의 주관적인 감각이나 특정 조명 환경에 맞춰진 임시방편적인(ad-hoc) 값들을 배제하고, 대신 빛이 실제 세계의 물리 법칙에 따라 물질의 표면과 어떻게 상호작용하는지를 수학적으로 모델링하는 데 있다.3 이 접근법을 통해 생성된 재질은 어떤 조명 환경에 놓이더라도 일관되고 예측 가능하며 사실적인 결과를 보여준다. 이는 아티스트의 작업 효율을 높이고, 다양한 환경과 플랫폼에서 에셋의 시각적 일관성을 유지하는 데 결정적인 역할을 한다.6

PBR의 이론적 토대는 몇 가지 핵심적인 물리 원칙과 수학적 모델에 근거한다.

• 마이크로파셋 이론 (Microfacet Theory): PBR의 가장 근간이 되는 이론으로, 거시적으로는 매끄럽거나 거칠게 보이는 표면이 미시적으로는 수많은 미세한 거울면(microfacet)들의 집합으로 이루어져 있다고 가정한다.21 표면의 거칠기(Roughness)라는 속성은 이 마이크로파셋들의 방향(법선 벡터)이 얼마나 불규칙하게 분포하는지를 통계적으로 나타낸다. 표면이 거울처럼 매끄러울수록 마이크로파셋들은 거의 동일한 방향으로 정렬되어 있어, 입사된 빛을 한 방향으로 강하게 반사(정반사, Specular Reflection)한다. 반면, 표면이 석고처럼 거칠수록 마이크로파셋들의 방향은 무작위로 분포하여, 입사된 빛을 모든 방향으로 흩뿌린다(난반사, Diffuse Reflection에 가까운 흐릿한 반사).4

• 에너지 보존 법칙 (Energy Conservation): 표면에서 반사되거나 투과되는 빛 에너지의 총량은 표면에 입사되는 빛 에너지의 총량을 절대 초과할 수 없다는 기본적인 물리 법칙이다.21 PBR 셰이딩 모델은 이 법칙을 엄격하게 준수한다. 예를 들어, 빛이 표면에 입사했을 때 일부는 표면 아래로 흡수되어 난반사를 일으키고 나머지는 표면에서 직접 반사되어 정반사를 일으킨다. 이때 흡수되는 빛의 비율이 높아지면(즉, 난반사광이 강해지면) 표면에서 반사되는 빛의 비율(정반사광)은 그만큼 줄어들어야 한다. 마찬가지로, 표면의 거칠기가 증가하여 정반사 하이라이트가 더 넓고 흐릿하게 퍼진다면, 그 밝기는 에너지 총량을 보존하기 위해 반드시 감소해야 한다.21

• 렌더링 방정식 (The Rendering Equation): 1986년 제임스 카지야(James Kajiya)에 의해 정립된 렌더링 방정식은 특정 지점($p$)에서 특정 방향($\omega_o$)으로 반사되어 나가는 빛의 양, 즉 복사휘도(Radiance)를 계산하기 위한 물리적 모델이다.23 이 방정식은 현대의 모든 물리 기반 렌더러가 궁극적으로 풀고자 하는 문제의 수학적 표현이다. 방정식은 해당 지점에서 스스로 방출하는 빛과, 주변 반구(hemisphere) 내의 모든 방향에서 들어오는 빛이 표면의 재질 특성에 따라 반사된 양의 총합으로 정의된다.3 \(L_o(p, \omega_o) = L_e(p, \omega_o) + \int_{\Omega} f_r(p, \omega_i, \omega_o) L_i(p, \omega_i) (n \cdot \omega_i) d\omega_i\) 여기서 각 항의 의미는 다음과 같다.

  • $L_o(p, \omega_o)$: 지점 $p$에서 나가는 방향 $\omega_o$으로의 반사광(Outgoing Radiance)
  • $L_e(p, \omega_o)$: 지점 $p$에서 스스로 방출하는 빛(Emitted Radiance). 광원이 아닌 대부분의 물체에서는 0이다.
  • $\int_{\Omega}$: 법선 $n$을 중심으로 한 반구 $\Omega$ 내의 모든 방향에 대한 적분.
  • $f_r(p, \omega_i, \omega_o)$: 양방향 반사 분포 함수 (BRDF). 물질의 고유한 광학적 특성을 나타낸다.
  • $L_i(p, \omega_i)$: 들어오는 방향 $\omega_i$에서의 입사광(Incoming Radiance).
  • $(n \cdot \omega_i)$: 입사광이 표면에 비스듬히 닿을수록 에너지가 분산되는 효과를 나타내는 코사인 항(램버트의 코사인 법칙).

• 양방향 반사 분포 함수 (BRDF, Bidirectional Reflectance Distribution Function): BRDF는 렌더링 방정식의 핵심 요소로, 특정 지점에 특정 방향($\omega_i$)으로 들어온 빛이 다른 특정 방향($\omega_o$)으로 얼마나 반사되는지를 나타내는 함수다.21 즉, 재질이 빛에 어떻게 반응하는지를 물리적으로 정의한다. 실시간 PBR에서 가장 널리 사용되는 모델은 마이크로파셋 이론에 기반한

  Cook-Torrance BRDF이다. 이 모델은 빛의 상호작용을 크게 두 부분, 즉 난반사와 정반사로 나누어 계산한다.3 \(f_r = k_d f_{lambert} + k_s f_{cook-torrance}\)

  • $k_d$와 $k_s$는 에너지 보존 법칙에 따라 결정되는 난반사와 정반사의 비율($k_d + k_s = 1$)이다.

  • $f_{lambert} = \frac{c}{\pi}$: 램버시안(Lambertian) 모델로, 빛이 모든 방향으로 균일하게 흩어지는 이상적인 난반사를 나타낸다. 여기서 $c$는 표면의 고유 색상, 즉 알베도(Albedo)이다.3

  • $f_{cook-torrance} = \frac{DFG}{4(\omega_o \cdot n)(\omega_i \cdot n)}$: Cook-Torrance 정반사 모델은 세 가지 주요 함수(D, F, G)의 곱으로 구성된다.

    1. D (Normal Distribution Function, NDF): 마이크로파셋 법선 분포 함수. 표면의 거칠기(Roughness) 값에 따라 마이크로파셋들의 법선이 시선 방향($\omega_o$)과 광원 방향($\omega_i$)의 중간 벡터(halfway vector, $h$)에 얼마나 정렬되어 있는지를 통계적으로 모델링한다. Trowbridge-Reitz GGX 모델이 사실적인 결과와 효율적인 계산으로 널리 사용된다.3

    2. G (Geometry Function): 기하학적 감쇠 함수. 미세한 마이크로파셋들 사이에서 발생하는 자체적인 가려짐(shadowing)과 차폐(masking) 현상을 모델링한다. 거친 표면일수록 이러한 현상이 심해져 반사되는 빛의 양이 줄어드는 효과를 나타낸다. Schlick-GGX 근사식이 널리 쓰인다.3

    3. F (Fresnel Equation): 프레넬 방정식. 빛이 서로 다른 굴절률을 가진 매질의 경계면(예: 공기와 물체 표면)에 닿았을 때, 반사되는 빛과 굴절(흡수)되는 빛의 비율을 입사각에 따라 계산한다. 비금속(Dielectric) 물질은 수직으로 바라볼 때 반사율이 매우 낮지만(약 4%), 스치는 각도(grazing angle)로 갈수록 반사율이 100%에 가까워진다. 반면, 금속(Metal)은 모든 각도에서 높은 반사율을 보이며, 반사광이 고유의 색상을 띤다. 실시간 계산을 위해 보통 Fresnel-Schlick 근사식을 사용한다.3 \(F(v, h) = F_0 + (1 - F_0)(1 - (v \cdot h))^5\) 여기서 $F_0$는 표면을 수직으로 바라봤을 때($0^\circ$ 입사각)의 기본 반사율을 의미한다.

PBR의 복잡한 물리 이론은 아티스트가 실제 작업에서 사용할 수 있는 직관적인 파라미터와 워크플로우로 구체화된다. 아티스트는 물리 방정식을 직접 다루는 대신, 재질의 물리적 속성을 나타내는 몇 가지 핵심적인 텍스처 맵(Texture Map)을 제작하여 렌더링 엔진에 제공한다.22

• 핵심 PBR 파라미터:
  • 알베도 / 베이스 컬러 (Albedo / Base Color): 물질 표면의 순수한 고유 색상을 나타낸다. 이 텍스처에는 그림자나 하이라이트 같은 조명 정보가 완전히 배제되어야 한다. 금속성(Metallic) 워크플로우에서는 금속 재질의 반사 색상 정보도 이 맵에 포함된다.4
  • 금속성 (Metallic): 해당 표면이 금속인지 비금속(유전체)인지를 결정하는 흑백 맵이다. 1(흰색)은 100% 금속, 0(검은색)은 100% 비금속을 의미한다. 이 값은 프레넬 방정식의 $F_0$ 값을 결정하는 데 핵심적인 역할을 한다. 비금속의 $F_0$는 약 0.04의 고정된 회색조 값을 사용하는 반면, 금속의 $F_0$는 베이스 컬러 맵에서 직접 색상 값을 가져온다.4
  • 거칠기 (Roughness): 표면이 미시적으로 얼마나 거친지를 나타내는 흑백 맵이다. 0(검은색)은 거울처럼 완벽하게 매끄러운 표면을, 1(흰색)은 석고처럼 매우 거친 표면을 의미한다. 이 값은 마이크로파셋 법선 분포(NDF)를 제어하여 정반사 하이라이트의 크기와 선명도를 결정한다.4
  • 법선 (Normal Map): 표면의 미세한 요철이나 디테일을 법선 벡터의 방향 변화로 저장하는 RGB 텍스처이다. 실제 지오메트리를 추가하지 않고도 표면에 복잡한 디테일과 깊이감을 부여하는 매우 효율적인 기법이다.26
  • 앰비언트 오클루전 (Ambient Occlusion, AO): 간접광이 주변 지오메트리에 의해 얼마나 차폐되는지를 미리 계산해 놓은 흑백 맵이다. 구석이나 틈새를 더 어둡게 표현하여 이미지의 깊이감과 사실감을 향상시킨다.26

이러한 파라미터들을 조합하여 재질을 제작하는 방식에는 크게 두 가지 워크플로우가 존재한다.

• Metallic/Roughness 워크플로우 (실사 지향): 현재 대부분의 게임 엔진과 3D 툴에서 표준으로 사용되는 방식이다. Base Color, Metallic, Roughness 세 가지 주요 맵을 사용한다. 이 워크플로우의 가장 큰 장점은 물리적으로 매우 직관적이라는 점이다. 아티스트는 “이 물질은 금속인가, 아닌가?” 그리고 “표면은 얼마나 거친가?”라는 간단한 질문에 답함으로써 대부분의 재질을 손쉽게 표현할 수 있다. 또한, 금속과 비금속의 데이터를 명확히 분리하여 처리하므로 에너지 보존 법칙을 위반할 여지가 적고, 텍스처 메모리 사용 측면에서도 더 효율적이다.4
• Specular/Glossiness 워크플로우 (비실사 지향): 과거에 주로 사용되던 방식으로, Diffuse, Specular, Glossiness 맵을 사용한다. Diffuse 맵은 비금속의 색상을, Specular 맵은 정반사의 색상과 강도를 직접 정의한다. Glossiness는 Roughness와 반대되는 개념으로, 표면의 매끄러운 정도를 나타낸다. 이 방식은 아티스트가 정반사의 색상과 강도를 직접 제어할 수 있어 비실사적이거나 예술적인 표현에 더 큰 자유도를 제공하지만, 물리 법칙을 쉽게 위반할 수 있다는 단점이 있다. 예를 들어, 금속 재질의 Diffuse 값을 검은색으로 처리하지 않거나, 비금속에 유색 Specular 값을 부여하면 에너지 보존 법칙에 위배되는 비현실적인 결과가 나올 수 있다.4

구분 항목	Metallic/Roughness 워크플로우	Specular/Glossiness 워크플로우
주요 텍스처 맵	Base Color, Metallic, Roughness	Diffuse, Specular, Glossiness
물리적 직관성	높음 (금속성/비금속성, 거칠기 정도로 재질 정의)	낮음 (정반사 색상/강도를 직접 제어)
아티스트 자유도	상대적으로 낮음 (물리 법칙 내에서 제어)	높음 (물리 법칙을 벗어난 비현실적 표현 가능)
에너지 보존	시스템이 자동으로 보장하기 용이함	아티스트가 실수로 위반하기 쉬움
금속 표현 방식	Metallic 맵(흑백)으로 금속/비금속 구분, Base Color 맵에 금속 색상 포함	Diffuse 맵의 금속 부분은 검정색 처리, Specular 맵(컬러)에 금속 색상 지정
주요 사용처	언리얼 엔진, 유니티 등 현대 게임 엔진의 표준	일부 구형 엔진 또는 특정 비실사 스타일
장점	배우기 쉽고 일관성 있는 결과물, 메모리 효율성	비실사적/예술적 표현의 유연성
단점	비실사적 표현이 상대적으로 어려움	워크플로우가 복잡하고 오류 발생 가능성 높음

PBR의 가장 심오한 기여는 단순히 사실적인 이미지를 생성하는 기술을 넘어, 아티스트와 엔지니어, 그리고 다양한 소프트웨어 도구들 사이에 ‘물리’라는 공통의 언어(common language)를 정립했다는 점에 있다. 과거에는 “더 반짝이게”와 같은 아티스트의 주관적인 요구를 엔지니어가 ‘Specular Exponent’와 같은 추상적인 셰이더 파라미터로 변환하는 과정에서 수많은 비효율과 오해가 발생했다. PBR은 ‘거칠기’, ‘금속성’과 같이 현실 세계의 물리적 속성에 기반한 명확한 용어를 도입함으로써 이러한 소통의 장벽을 허물었다.4

이 공통 언어는 아티스트와 렌더링 엔진 사이에 일종의 ‘계약(contract)’을 형성한다. 아티스트는 현실의 물리 법칙에 부합하는 PBR 텍스처 맵을 제작할 책임을 지고, 렌더링 엔진은 어떤 조명 환경이 주어지더라도 이 맵을 기반으로 물리적으로 일관된 결과를 렌더링할 것을 보장한다.6 이러한 표준화는 제작 파이프라인 전체에 혁신적인 변화를 가져왔다. Substance Painter나 D5 Render와 같은 툴들이 PBR을 표준으로 채택하면서 툴 간의 에셋 호환성이 극대화되었고 7, 한 프로젝트에서 제작된 PBR 에셋은 다른 프로젝트나 다른 렌더러에서도 거의 수정 없이 재사용할 수 있게 되어 제작 효율성이 비약적으로 향상되었다. 이는 복잡한 셰이더 코딩 지식 없이도 누구나 물리 법칙에 대한 기본적인 이해만으로 고품질의 재질을 제작할 수 있게 하는 기술의 민주화에 기여했으며, PBR을 단순한 렌더링 기술이 아닌, 현대 3D 콘텐츠 제작 문화를 바꾼 핵심적인 패러다임으로 자리매김하게 만들었다.7

레이 트레이싱과 PBR이라는 정교한 이론이 실시간으로 구현되기까지는 이를 뒷받침하는 하드웨어의 발전, 표준화된 소프트웨어 인터페이스(API)의 등장, 그리고 이 모든 것을 효율적으로 통합하는 렌더링 파이프라인의 재설계가 필수적이었다. 이 장에서는 이론이 현실 세계의 애플리케이션으로 구현되는 과정의 핵심 요소들을 심층적으로 분석한다.

실시간 레이 트레이싱의 막대한 연산 요구량을 기존의 범용 셰이더 코어(CUDA 코어 등)만으로 처리하는 것은 비효율적이다. 이에 GPU 제조사들은 레이 트레이싱의 특정 병목 구간을 전담하여 처리하는 전용 하드웨어 유닛을 GPU 아키텍처에 통합하기 시작했다.

• NVIDIA RTX 아키텍처:

  NVIDIA는 2018년 Turing 아키텍처를 통해 세계 최초로 실시간 레이 트레이싱을 위한 전용 하드웨어를 선보이며 시장을 개척했다.27 RTX 아키텍처의 핵심은 두 종류의 전문화된 코어에 있다.

  • RT 코어 (Ray Tracing Core): RT 코어는 레이 트레이싱 연산에서 가장 계산 집약적인 두 가지 작업, 즉 BVH 순회(traversal)와 광선-삼각형 교차 테스트(ray-triangle intersection test)를 가속하기 위해 특별히 설계된 하드웨어 유닛이다.28 범용 연산을 수행하는 셰이더 코어가 다른 셰이딩 작업을 처리하는 동안, RT 코어는 이 두 가지 특정 작업을 독립적이고 병렬적으로 수행한다. 이를 통해 GPU 전체의 파이프라인 효율을 극대화하고, 소프트웨어만으로 처리할 때보다 수십 배 빠른 레이 트레이싱 성능을 달성한다.29 이후 등장한 2세대 Ampere 아키텍처의 RT 코어는 성능을 더욱 향상시켜, 레이 트레이싱 연산과 셰이딩 또는 노이즈 제거 연산을 동시에 실행할 수 있는 기능을 추가하고, 특히 모션 블러(motion blur)와 같이 시간에 따라 변화하는 광선 경로 계산을 가속하는 기능을 포함했다.29

  • 텐서 코어 (Tensor Core): 텐서 코어는 본래 딥러닝 모델의 학습과 추론에 사용되는 행렬 연산을 가속하기 위해 설계된 전용 하드웨어다.28 실시간 레이 트레이싱 파이프라인에서는 주로

    DLSS(Deep Learning Super Sampling) 기술을 실행하는 데 결정적인 역할을 한다. DLSS는 저해상도로 렌더링된 노이즈 낀 이미지를 입력받아, 텐서 코어의 AI 연산 능력을 활용하여 고해상도의 깨끗한 이미지로 지능적으로 업스케일링하고 재구성(reconstruction)한다.17 이를 통해 네이티브 해상도로 레이 트레이싱을 수행할 때의 막대한 성능 부담 없이도 높은 프레임률을 확보할 수 있게 해준다.30 3세대 Ampere 아키텍처에 탑재된 텐서 코어는 FP32 연산을 가속하는 TF32 정밀도와, 모델의 가중치를 압축하여 처리량을 두 배로 늘리는 희소성(Sparsity) 가속 기능 등을 도입하여 AI 추론 성능을 한층 더 끌어올렸다.31

• AMD RDNA 아키텍처:

  AMD는 RDNA 2 아키텍처부터 하드웨어 가속 레이 트레이싱을 지원하기 시작했다. NVIDIA와는 다소 다른 접근법을 취하는데, 이는 두 회사의 GPU 설계 철학의 차이를 반영한다.

  • 레이 액셀러레이터 (Ray Accelerator, RA): RDNA 아키텍처에서는 각 컴퓨트 유닛(Compute Unit, CU) 내부에 레이 트레이싱 연산을 위한 고정 함수 하드웨어인 레이 액셀러레이터가 통합되어 있다.33 RA는 NVIDIA의 RT 코어와 마찬가지로 BVH 순회 및 광선-도형 교차 테스트 연산을 하드웨어 수준에서 가속하는 역할을 한다.33 RA가 범용 연산 유닛인 CU 내에 긴밀하게 통합되어 있다는 점은, 기존의 셰이더 연산과 레이 트레이싱 연산을 보다 유연하게 스케줄링할 수 있는 잠재력을 제공한다. RDNA 아키텍처가 3, 4세대로 발전함에 따라 RA의 성능 또한 지속적으로 향상되고 있다.36
  • 인피니티 캐시 (Infinity Cache): RDNA 2 아키텍처에서 도입된 혁신적인 기술로, GPU 다이(die) 위에 대용량의 L3 캐시를 통합한 것이다.33 레이 트레이싱은 BVH 노드와 삼각형 데이터에 대한 무작위적인 메모리 접근을 빈번하게 유발하며, 이는 GPU와 VRAM 간의 메모리 대역폭을 병목 지점으로 만든다. 인피니티 캐시는 이러한 데이터들을 GPU 코어와 매우 가까운 위치에 캐싱함으로써, VRAM까지 접근하는 횟수를 줄여 메모리 지연 시간(latency)을 획기적으로 단축하고 유효 대역폭을 증폭시키는 역할을 한다. 이를 통해 AMD는 상대적으로 좁은 메모리 버스(예: 256-bit)를 사용하면서도, 넓은 버스를 가진 경쟁 제품에 필적하는 메모리 성능을 확보하여 레이 트레이싱 성능을 효율적으로 끌어올린다.33

이러한 하드웨어 아키텍처의 차이는 두 회사의 근본적인 설계 철학의 차이를 보여준다. NVIDIA는 레이 트레이싱과 AI라는 명확한 병목 지점을 해결하기 위해 고도로 전문화된 별도의 유닛(RT 코어, 텐서 코어)을 추가하는 ‘전문가 분업’ 방식을 채택했다. 이는 특정 작업에서 최고의 효율을 보장하지만, 다이 면적과 설계 복잡성을 증가시킨다. 반면, AMD는 기존의 강력한 범용 컴퓨팅 유닛(CU)에 전용 가속 기능(RA)을 통합하고, 메모리 시스템(인피니티 캐시)이라는 보다 근본적인 병목을 해결하는 ‘내부 역량 강화’ 방식을 선택했다. 이 접근법은 초기에는 전문화된 하드웨어에 비해 성능이 뒤처질 수 있으나, 범용 컴퓨팅과의 유연한 통합이라는 장점을 가질 수 있다.

전용 하드웨어의 등장은 개발자들이 이를 쉽고 일관된 방식으로 활용할 수 있도록 하는 표준화된 소프트웨어 인터페이스, 즉 그래픽스 API(Application Programming Interface)의 발전을 촉진했다. 표준 API는 하드웨어의 복잡성을 추상화하는 중요한 계층을 제공함으로써, 개발자들이 특정 벤더의 하드웨어 구조에 얽매이지 않고 혁신적인 렌더링 기술 개발에 집중할 수 있는 토대를 마련했다.

• Microsoft DirectX Raytracing (DXR): Microsoft가 DirectX 12 Ultimate API의 일부로 발표한 DXR은 PC 게임 환경에서 레이 트레이싱을 위한 사실상의 표준이다.39 DXR은 하드웨어 가속 레이 트레이싱을 위한 일관된 프로그래밍 모델을 제공하여, NVIDIA와 AMD, Intel의 GPU가 모두 동일한 코드를 통해 레이 트레이싱을 실행할 수 있게 한다.40 DXR의 핵심 구성 요소는 다음과 같다.
  • 가속 구조 (Acceleration Structure): BVH와 같은 공간 자료 구조를 GPU 상에서 생성하고 관리하기 위한 API 객체. DXR은 상위 레벨(Top-Level)과 하위 레벨(Bottom-Level) 가속 구조로 나누어, 정적인 지오메트리는 한 번만 빌드하고 동적인 객체만 매 프레임 업데이트하는 효율적인 관리를 지원한다.40
  • DispatchRays: CPU가 GPU에 레이 트레이싱 작업을 시작하도록 지시하는 핵심 커맨드. 렌더링할 픽셀의 그리드 크기를 지정하면, 각 픽셀에 대해 Ray Generation 셰이더가 실행된다.40
  • 레이 트레이싱 파이프라인 상태 (Raytracing Pipeline State): 기존의 그래픽스/컴퓨트 파이프라인 상태와 유사하게, 레이 트레이싱에 사용될 모든 셰이더들의 조합과 설정을 정의하는 객체다.40
  • 새로운 HLSL 셰이더 타입: 레이 트레이싱의 재귀적 특성을 프로그래밍하기 위해 새로운 셰이더 스테이지들이 도입되었다. Ray Generation (광선 생성), Intersection (사용자 정의 교차), Any-Hit (투명 객체 처리 등), Closest-Hit (교차점 셰이딩), Miss (광선이 아무것에도 맞지 않았을 때) 셰이더들이 유기적으로 호출되며 광선의 경로를 따라 셰이딩을 수행한다.40
• Vulkan Ray Tracing: Khronos Group이 주도하는 개방형, 크로스플랫폼 그래픽스 API인 Vulkan 역시 레이 트레이싱을 위한 공식 확장 기능을 표준으로 채택했다.42 Vulkan Ray Tracing은 DXR과 개념적으로 매우 유사한 기능들을 제공하며, Windows뿐만 아니라 Linux, Android 등 다양한 운영체제에서 하드웨어 가속 레이 트레이싱을 가능하게 한다.43 Vulkan의 가장 큰 목표는 특정 기업이나 플랫폼에 종속되지 않는 개방형 생태계를 구축하는 것이다. 이를 위해 DXR과의 높은 상호 운용성을 염두에 두고 설계되었으며, HLSL 셰이더 코드를 SPIR-V로 컴파일하여 Vulkan에서 직접 사용할 수 있도록 지원하는 등 개발자들의 코드 이식성을 높이기 위한 노력을 포함하고 있다.42

이러한 표준 API의 등장은 단순한 기술적 진보를 넘어, 그래픽스 생태계 전체에 중요한 의미를 가진다. API는 하드웨어의 철학적 차이를 개발자로부터 숨겨주는 ‘추상화 계층’ 역할을 함으로써, 개발 비용을 절감하고 기술 채택을 가속화한다. 동시에, 모든 하드웨어 벤더가 ‘누가 더 표준 API를 효율적으로 구현하고 가속하는가’를 놓고 경쟁하게 만드는 ‘공정한 플랫폼’ 역할을 수행하며, 이는 하드웨어와 소프트웨어 양쪽 모두의 건전한 혁신을 촉진하는 원동력이 된다.

현대의 실시간 렌더링 엔진은 순수한 레이 트레이싱만으로 전체 화면을 그리는 대신, 전통적인 래스터화의 속도와 레이 트레이싱의 품질을 결합한 하이브리드 렌더링(Hybrid Rendering) 파이프라인을 채택하는 것이 일반적이다. 이는 각 기술의 장점을 극대화하고 단점을 보완하기 위한 전략적인 선택이다.

하이브리드 렌더링 파이프라인은 일반적으로 다음과 같은 단계로 구성된다.

1. 지오메트리 패스 / G-Buffer 생성 (래스터화): 렌더링의 첫 단계에서는 전통적인 래스터화 방식을 사용하여 씬의 기본 지오메트리 정보를 빠르게 렌더링한다. 이 과정에서 화면의 각 픽셀에 대한 깊이(depth), 표면 법선(normal), 알베도(albedo), 거칠기(roughness), 금속성(metallic) 등 셰이딩에 필요한 주요 정보들을 여러 개의 텍스처, 즉 G-Buffer(Geometry Buffer)에 저장한다. 이 단계를 통해 씬의 가시성(visibility) 판정이 효율적으로 완료된다.44
2. 레이 트레이싱 패스 (선택적 및 제한적): 다음 단계에서는 G-Buffer에 저장된 정보를 기반으로, 래스터화만으로는 표현하기 어렵거나 부정확한 특정 효과들을 계산하기 위해 레이 트레이싱을 사용한다. 모든 픽셀에 대해 광선을 쏘는 것이 아니라, 필요한 곳에서만 선택적으로 광선을 추적한다.
   • 레이 트레이스드 반사 (Ray-Traced Reflections): G-Buffer에서 반사율이 높은 재질(예: 거울, 물, 광택 금속)로 식별된 픽셀에서만 반사 광선을 추적하여, 화면 공간 반사(SSR)의 한계인 화면 밖 객체까지 정확하게 반사시킨다.41
   • 레이 트레이스드 그림자 (Ray-Traced Shadows): 그림자 맵의 해상도 문제나 에일리어싱(aliasing) 현상 없이, 물리적으로 정확하고 부드러운 그림자를 생성하기 위해 광원 방향으로 그림자 광선을 추적한다.
   • 레이 트레이스드 앰비언트 오클루전 (RTAO) / 전역 조명 (RTGI): 간접 조명의 사실감을 높이기 위해, 픽셀 주변으로 여러 방향의 광선을 짧게 추적하여 주변 환경에 의한 차폐나 빛 반사 효과를 계산한다.
3. 셰이딩 및 조명 합성: 이 단계에서는 1단계에서 생성된 G-Buffer 정보와 2단계에서 계산된 레이 트레이싱 조명 정보(반사, 그림자 등)를 모두 입력으로 받아 최종 셰이딩을 수행한다. PBR 셰이더는 이 모든 정보를 종합하여 렌더링 방정식의 근사해를 구하고, 각 픽셀의 최종 색상을 결정한다. 이로써 래스터화의 빠른 가시성 판정과 레이 트레이싱의 고품질 조명 효과가 하나의 이미지로 통합된다.5
4. 후처리 (Post-Processing): 마지막으로, 합성된 이미지를 화면에 표시하기 전에 다양한 후처리 효과를 적용한다. 가장 중요한 단계는 레이 트레이싱 과정에서 발생한 노이즈를 제거하는 노이즈 제거(Denoising)이다. 이 외에도 톤 매핑(Tone Mapping), 색 보정(Color Grading), 블룸(Bloom), 모션 블러(Motion Blur) 등의 효과가 적용되어 최종 이미지의 완성도를 높인다.44

이러한 하이브리드 접근법은 현재 실시간 그래픽스에서 성능과 품질 사이의 최적의 균형점을 제공하며, 대부분의 최신 게임 엔진과 렌더링 애플리케이션의 표준 파이프라인으로 자리 잡고 있다.

실시간 레이 트레이싱과 PBR의 결합은 이론과 하드웨어의 영역을 넘어, 다양한 산업 분야에서 실질적인 혁신을 일으키고 있다. 게임의 시각적 경험을 한 차원 끌어올리는 것부터 영화 제작의 워크플로우를 바꾸고, 건축 설계의 방식을 혁신하는 데 이르기까지 그 영향력은 광범위하다. 동시에, AI 기술과의 융합은 렌더링의 미래를 향한 새로운 가능성을 열어가고 있다.

게임 산업은 실시간 렌더링 기술의 가장 큰 수혜자이자 가장 강력한 기술 발전의 추동력이다. 최신 AAA급 게임들은 실시간 레이 트레이싱을 적극적으로 도입하여 이전에는 불가능했던 수준의 몰입감과 시각적 사실성을 구현하고 있다.

• 사례 1: <사이버펑크 2077> RT: Overdrive Mode (Path Tracing): CD Projekt Red의 <사이버펑크 2077>은 ‘RT: Overdrive’ 모드를 통해 실시간 패스 트레이싱(Path Tracing)을 주요 게임에 본격적으로 도입한 기술적 이정표를 세웠다.46 전통적인 하이브리드 레이 트레이싱이 반사, 그림자 등 특정 효과에만 제한적으로 광선을 사용하는 반면, 패스 트레이싱은 장면의 거의 모든 조명을 단일하고 통합된 알고리즘으로 처리한다. 각 픽셀에서 발사된 광선이 여러 번 반사(bounce)되며 빛의 경로를 추적하여 직접광, 간접광, 그림자, 반사를 모두 한 번에 계산한다. 그 결과, 네온사인이 젖은 아스팔트에 복잡하게 반사되고, 그 빛이 다시 주변 건물과 안개에 은은하게 퍼져나가는 등 극도로 사실적이고 물리적으로 일관된 조명 환경이 구현된다. 하지만 이는 막대한 연산량을 요구하여, NVIDIA의 최상위 GPU인 RTX 4090조차 4K 해상도에서는 DLSS와 프레임 생성(Frame Generation) 기술의 도움이 필수적이다.46 반면, 현재 세대의 AMD GPU에서는 아직 플레이 가능한 프레임률을 확보하기 어려운 실정으로, 이는 두 회사의 레이 트레이싱 하드웨어 아키텍처 성숙도 차이를 명확히 보여주는 사례이기도 하다.46

GPU 모델	해상도	래스터 (Ultra)	레이 트레이싱 (Medium)	패스 트레이싱 (Overdrive)	패스 트레이싱 + DLSS 3 (Quality + FG)
NVIDIA RTX 4090	1920x1080	고성능	고성능	61 FPS	매우 높음
	2560x1440	고성능	고성능	플레이 가능	고성능
	3840x2160	60+ FPS	36 FPS	20 FPS	73 FPS
AMD RX 7900 XTX	1920x1080	고성능	49.7 FPS	14.5 FPS	N/A
	2560x1440	고성능	플레이 어려움	8.8 FPS	N/A
	3840x2160	50-60 FPS	17 FPS	4.3 FPS	N/A

<사이버펑크 2077: 팬텀 리버티> 벤치마크 데이터 기반 46

위 표는 렌더링 기술의 발전에 따른 성능 부하를 정량적으로 보여준다. 래스터라이제이션에서 레이 트레이싱, 그리고 패스 트레이싱으로 전환될수록 성능 저하가 극심해지며, 특히 패스 트레이싱 환경에서는 하드웨어 벤더 간의 성능 격차가 크게 벌어진다. 동시에, RTX 4090이 4K 패스 트레이싱에서 20 FPS에 불과한 성능을 DLSS 3 기술을 통해 73 FPS까지 끌어올리는 모습은, 현재의 최첨단 실시간 렌더링이 순수한 하드웨어 성능뿐만 아니라 AI 기반 업스케일링 및 재구성 기술에 의해 지탱되고 있음을 명확히 증명한다.

• 사례 2: <앨런 웨이크 2> Northlight Engine: Remedy Entertainment가 자체 개발한 Northlight 엔진을 기반으로 한 <앨런 웨이크 2>는 또 다른 기술적 성취를 보여준다. 이 게임은 완전한 동적 전역 조명을 위해 패스 트레이싱을 적극적으로 활용하면서, 동시에 메시 셰이더(Mesh Shaders)를 이용한 최신 GPU 기반 렌더링 파이프라인을 도입했다.50 메시 셰이더는 GPU가 지오메트리를 처리하는 방식을 더욱 유연하고 효율적으로 만들어, 극도로 복잡하고 디테일한 환경을 높은 성능으로 렌더링할 수 있게 한다. Northlight 엔진은 여기에 NVIDIA와의 긴밀한 협력을 통해 DLSS 3.5의 핵심 기능인

  Ray Reconstruction을 통합했다. 이는 기존의 노이즈 제거기를 대체하는 AI 기반 기술로, 더 많은 데이터를 학습하여 레이 트레이싱된 조명과 반사의 품질을 한층 더 높여준다.18 <앨런 웨이크 2>가 보여주는 압도적인 그래픽 품질과 그에 상응하는 높은 시스템 요구사양은 차세대 그래픽 기술의 현주소와 미래의 하드웨어가 감당해야 할 과제를 동시에 보여준다.52

전통적으로 영화 및 시각 효과(VFX) 산업은 프레임당 수 시간의 렌더링 시간을 감수하며 최고의 품질을 추구하는 오프라인 렌더링의 영역이었다. 하지만 실시간 레이 트레이싱 기술의 발전은 이 두 세계의 경계를 허물고 있다.

• Weta Digital - Manuka & Gazebo: <아바타>, <반지의 제왕=""> 등으로 유명한 Weta Digital은 최종 결과물을 위한 자체 개발 물리 기반 스펙트럼 렌더러 **Manuka**와, 아티스트의 실시간 피드백 및 프리뷰를 위한 GPU 기반 렌더러 **Gazebo**를 함께 사용하는 파이프라인을 구축했다.54 두 렌더러는 동일한 PBR 셰이딩 모델을 공유하여, 아티스트가 Gazebo에서 실시간으로 작업한 결과물이 최종 Manuka 렌더링에서도 시각적으로 일관되게 나타나도록 보장한다. 특히 Manuka는 **'shade-before-hit'**라는 독특한 아키텍처를 채택하고 있다. 이는 전통적인 'shade-on-hit'(광선이 표면에 닿을 때마다 셰이딩) 방식과 달리, 렌더링 시작 전에 모든 지오메트리를 미리 셰이딩하여 그 결과를 압축된 데이터로 저장해두는 방식이다. 이 접근법은 렌더링 중 발생하는 방대한 텍스처 데이터의 무작위 접근을 최소화하여 I/O 병목 현상을 해결하고, 셰이딩 연산을 극도로 효율화한다. 이는 실시간 기술의 핵심 철학인 '효율성'과 '데이터 지역성'이 오프라인 프로덕션 렌더링에도 깊은 영향을 미치고 있음을 보여주는 중요한 사례다.55
• Pixar - RenderMan XPU: Pixar의 차세대 렌더러인 RenderMan XPU는 CPU와 GPU를 동시에 활용하는 하이브리드 렌더링 엔진이다.57 이 아키텍처는 두 프로세서의 장점을 전략적으로 결합한다. 아티스트가 재질의 외관을 만들고 조명을 배치하는 인터랙티브한 룩 개발(look development) 단계에서는 GPU의 빠른 연산 속도를 활용해 즉각적인 시각적 피드백을 제공한다. 반면, 수백 기가바이트에 달하는 데이터를 처리해야 하는 최종 프레임 렌더링 단계에서는 방대한 시스템 메모리를 활용할 수 있는 CPU를 사용하거나, CPU와 GPU를 함께 사용하여 렌더링을 가속한다. XPU는 실시간 기술이 제공하는 ‘빠른 반복 작업’의 장점과 오프라인 렌더링이 요구하는 ‘최고 품질 및 대용량 데이터 처리’ 능력을 하나의 통합된 렌더러 안에서 구현하려는 시도이며, 이는 미래의 콘텐츠 제작 파이프라인이 나아갈 방향을 제시한다.57

건축 시각화 및 제품 디자인 분야에서 실시간 레이 트레이싱과 PBR은 단순한 시각화 도구를 넘어, 디자인 프로세스 자체를 혁신하는 게임 체인저로 부상했다.

• D5 Render 사례: D5 Render와 같은 실시간 렌더링 솔루션은 방대한 PBR 재질 라이브러리와 GPU 가속 실시간 레이 트레이싱 기술을 결합하여, 건축가와 디자이너가 설계 과정에서 즉각적으로 사진과 같은 품질의 결과물을 확인할 수 있게 해준다.20 과거 V-Ray나 Corona와 같은 전통적인 CPU 기반 오프라인 렌더러를 사용할 경우, 디자인을 일부 수정한 후 렌더링 결과를 확인하기까지 수십 분에서 수 시간이 소요되었다. 이러한 지연은 창의적인 흐름을 방해하고 반복적인 디자인 개선을 어렵게 만들었다. D5 Render와 같은 실시간 솔루션은 이러한 작업을 수 초에서 수 분 내에 완료함으로써, 렌더링을 디자인 프로세스의 마지막 ‘결과 확인’ 단계에서, 디자인과 동시에 이루어지는 ‘실시간 상호작용 도구’로 변화시켰다. 이를 통해 디자이너는 재질, 조명, 공간 구성을 실시간으로 변경하며 고객과 소통하고 더 나은 디자인 결정을 신속하게 내릴 수 있게 되었다.61

노이즈 제거에서 시작된 AI와 렌더링의 융합은 이제 파이프라인의 더 근본적인 영역으로 확장되며, 미래 렌더링 기술의 패러다임을 바꾸고 있다. 이는 순수한 물리 시뮬레이션의 연산 능력 경쟁을 넘어, 데이터를 기반으로 빛과 물질의 상호작용을 ‘이해’하고 ‘추론’하는 지능형 시스템으로의 진화를 의미한다.

• 샘플링의 혁신: NVIDIA ReSTIR:

  ReSTIR(Reservoir-based Spatiotemporal Importance Resampling)는 수백만 개의 동적 광원이 존재하는 극도로 복잡한 장면의 직접 조명을 실시간으로 렌더링하기 위해 개발된 혁신적인 샘플링 알고리즘이다.15 전통적인 몬테카를로 방법은 각 픽셀에 대해 무작위로 몇 개의 광원을 샘플링하여 조명을 계산하므로, 광원 수가 많아지면 중요한 광원을 놓쳐 노이즈가 발생하기 쉽다. ReSTIR는 이 문제를 ‘시공간적 재사용’이라는 아이디어로 해결한다.

  • 작동 원리: 각 픽셀은 ‘저수지(reservoir)’라는 작은 데이터 구조를 가진다. 이 저수지에는 해당 픽셀의 조명에 가장 크게 기여할 것으로 보이는 ‘최고의 광원 샘플’ 하나가 저장된다. 현재 픽셀은 새로운 광원 후보를 샘플링하고, 이를 저수지에 이미 저장된 샘플과 비교하여 더 나은 샘플을 유지한다. ReSTIR의 핵심은 이 과정을 현재 픽셀의 정보만으로 수행하는 것이 아니라, 이전 프레임의 동일 위치 픽셀과 현재 프레임의 이웃 픽셀들의 저수지에 저장된 ‘검증된 좋은 샘플’들을 자신의 후보로 가져와 재사용(resampling)한다는 점이다.15 이를 통해 픽셀당 단 하나의 광선만 추적하더라도, 시공간적으로 수많은 샘플을 활용하는 것과 같은 효과를 얻어 노이즈를 극적으로 줄일 수 있다. ReSTIR는 직접 조명(DI)에서 시작하여 현재는 간접 조명(GI)과 패스 트레이싱(PT)으로 그 적용 범위가 확장되고 있으며, 지능형 샘플링의 미래를 보여주는 대표적인 기술이다.15

• 빛의 장을 학습하다: 실시간 신경 래디언스 캐싱 (NRC):

  NRC(Neural Radiance Caching)는 씬의 복잡한 전역 조명(간접광)을 실시간으로 학습하고 근사하는 작은 신경망을 사용하는 기술이다.35 패스 트레이싱에서 간접광을 계산하려면 광선이 여러 번 반사되는 긴 경로를 추적해야 하는데, 이는 실시간 환경에서 매우 비용이 높다. NRC는 이 과정을 직접 시뮬레이션하는 대신, 첫 번째 또는 두 번째 반사 지점에서 추적을 멈추고, 그 지점의 위치, 법선, 재질 정보 등을 신경망에 입력하여 ‘이 지점에서 특정 방향으로 들어오는 간접광은 무엇인가?’를 질의(query)하는 방식으로 간접 조명을 즉시 얻는다.68

  • 온라인 학습 및 스트리밍 아키텍처: NRC의 가장 큰 혁신은 특정 씬에 대해 미리 신경망을 훈련(pre-training)할 필요가 없다는 점이다. 대신, 렌더링을 하는 동안 온라인 자가 학습(online self-training)을 통해 실시간으로 신경망을 씬에 적응시킨다. 렌더러는 매 프레임 소수의 광선에 대해서만 긴 경로 추적을 수행하고, 그 결과를 ‘정답 데이터’로 삼아 신경망의 가중치를 지속적으로 업데이트한다. 이를 통해 완전히 동적인 씬과 조명 변화에도 실시간으로 대응할 수 있다.35 이 신경망은 현대 GPU의 병렬 처리 아키텍처에 최적화된 스트리밍 방식으로 구현되어, 전체 렌더링 시간에 단 몇 밀리초의 오버헤드만을 추가하면서도 전역 조명의 품질을 크게 향상시킨다.35

이러한 기술들의 등장은 렌더링 기술의 발전 궤적이 ‘명시적 물리 시뮬레이션’에서 ‘학습 기반 추론’으로 이동하는 거대한 패러다임의 전환을 보여준다. 순수한 패스 트레이싱이 렌더링 방정식을 물리 법칙에 따라 명시적으로 푸는 1단계라면, ReSTIR는 과거의 경험(저장된 샘플)을 바탕으로 더 나은 시뮬레이션 경로를 선택하는 2단계, 즉 ‘더 똑똑한 시뮬레이션’에 해당한다. NRC는 여기서 한 걸음 더 나아가, 복잡한 다중 반사 현상을 직접 시뮬레이션하는 대신 신경망이라는 대리 모델(surrogate model)을 통해 그 결과를 ‘추론’하는 3단계로 진입한다. 이 궤적의 최종 목적지는 렌더링 파이프라인의 상당 부분을 거대한 신경망 모델로 대체하는 ‘신경 렌더러(Neural Renderer)’가 될 수 있으며 72, 이는 컴퓨터 그래픽스가 물리학과 통계학의 영역을 넘어 기계 학습과 정보 이론의 영역으로 그 중심축을 이동하고 있음을 시사하는 심오한 변화다.

본 보고서는 현대 컴퓨터 그래픽스의 두 가지 핵심 기술인 실시간 레이 트레이싱과 물리 기반 렌더링(PBR)에 대한 심층적인 분석을 제공했다. 분석을 통해, 레이 트레이싱이 빛의 경로를 물리적으로 정확하게 시뮬레이션하는 ‘빛 전송 모델’로서, PBR이 물질과 빛의 상호작용을 정의하는 ‘셰이딩 모델’로서 기능하며, 이 둘의 시너지적 결합이 오늘날 우리가 경험하는 시각적 사실주의의 비약적 발전을 이끌었음을 확인했다. 전용 하드웨어(RT 코어, 레이 액셀러레이터)의 등장은 이러한 계산 집약적인 기술들을 실시간 영역으로 가져왔고, 표준화된 API(DXR, Vulkan RT)는 개발자들이 하드웨어의 복잡성에서 벗어나 창의적인 애플리케이션 개발에 집중할 수 있는 견고한 토대를 마련했다. 그 결과, 게임, 영화, 건축, 제품 디자인 등 산업 전반에 걸쳐 제작 워크플로우의 혁신과 시각적 품질의 상향 평준화가 이루어지고 있다.

미래의 실시간 그래픽스는 현재의 성과를 바탕으로 세 가지 핵심 동력을 통해 더욱 가속화된 발전을 이룰 것으로 전망된다.

1. 완전한 실시간 패스 트레이싱의 보편화: 현재는 <사이버펑크 2077>과 같은 일부 최첨단 게임에서만 제한적으로 구현되는 완전한 실시간 패스 트레이싱이 미래에는 표준 렌더링 방식으로 자리 잡을 것이다. GPU 하드웨어의 지속적인 성능 향상과 더불어, ReSTIR와 같은 지능형 샘플링 알고리즘의 발전은 패스 트레이싱의 연산 비용을 점차 감당 가능한 수준으로 낮출 것이다.73 이는 반사, 그림자, 전역 조명 등을 별개의 효과로 계산하던 현재의 하이브리드 파이프라인을, 모든 빛의 상호작용이 단일하고 통합된 물리 모델 내에서 일관되게 처리되는 방식으로 전환시킬 것이다.
2. AI 기반 생성형 파이프라인으로의 전환: AI의 역할은 노이즈 제거, 업스케일링, 샘플링 최적화와 같은 렌더링 가속 도구에 머무르지 않을 것이다. SIGGRAPH 등에서 발표되는 최신 연구들은 텍스트 프롬프트나 2D 이미지로부터 3D 모델, PBR 텍스처, 재질을 자동으로 생성하고, 신경망을 이용해 장면의 조명과 구성을 지능적으로 제어하는 생성형 AI 기술의 부상을 예고하고 있다.17 미래의 3D 콘텐츠 제작은 아티스트가 모든 요소를 수동으로 제작하는 방식에서, AI와 협업하여 창의적인 아이디어를 신속하게 시각화하고 다듬는 생성형 파이프라인으로 진화할 것이다.
3. 클라우드와 이기종 컴퓨팅의 확산: 렌더링에 요구되는 연산량은 계속해서 증가할 것이며, 이를 로컬 디바이스만으로 감당하기는 점점 더 어려워질 것이다. Pixar의 RenderMan XPU와 같은 하이브리드 CPU+GPU 렌더링 아키텍처는 클라우드 환경으로 확장되어, 더욱 강력한 이기종 컴퓨팅 모델의 기반이 될 것이다.57 사용자의 로컬 디바이스는 실시간 상호작용과 입력 처리를 담당하고, 패스 트레이싱과 같은 대규모 렌더링 연산은 클라우드에 위치한 수많은 CPU 및 GPU 클러스터에서 병렬로 처리된 후 스트리밍되는 방식이 보편화될 수 있다.

결론적으로, 미래의 실시간 그래픽스는 단순히 ‘더 빠르고 더 사실적인’ 것을 넘어, ‘더 지능적이고 더 상호작용적인’ 방향으로 진화할 것이다. 물리 법칙에 대한 깊은 이해를 바탕으로 한 시뮬레이션 기술과, 방대한 데이터로부터 복잡한 패턴을 학습하고 추론하는 AI 기술이 완벽하게 통합된 차세대 렌더링 엔진은 현실과 가상의 경계를 궁극적으로 허물 것이다. 이는 우리가 디지털 세계를 경험하고 창조하는 방식을 근본적으로 바꾸며, 지금까지 상상하지 못했던 새로운 창의적 가능성의 시대를 열어줄 것이다.

1. 언리얼 엔진의 레이 트레이싱 기술 완전 정복: 현실적인 그래픽의 비밀 - 재능넷, 8월 14, 2025에 액세스, https://www.jaenung.net/tree/23466
2. 리얼타임 레이 트레이싱이 무엇인가요? - Unreal Engine, 8월 14, 2025에 액세스, https://www.unrealengine.com/ko/explainers/ray-tracing/what-is-real-time-ray-tracing
3. [번역강좌] 1. 이론 - 물리 기반 렌더링(Physically Based Rendering), 8월 14, 2025에 액세스, https://mawile.tistory.com/354
4. 물리 기반 렌더링 - 나무위키, 8월 14, 2025에 액세스, https://namu.wiki/w/%EB%AC%BC%EB%A6%AC%20%EA%B8%B0%EB%B0%98%20%EB%A0%8C%EB%8D%94%EB%A7%81
5. PBR이랑 레이 트레이싱 차이점 좀 설명해 줄 사람? : r/gamedev - Reddit, 8월 14, 2025에 액세스, https://www.reddit.com/r/gamedev/comments/8cpvu2/can_someone_explain_the_difference_between_pbr/?tl=ko
6. PBR(물리 기반 렌더링)이란? - Adobe Substance 3D, 8월 14, 2025에 액세스, https://www.adobe.com/kr/products/substance3d/discover/pbr.html
7. 물리 기반 렌더링(PBR): 디지털 재질의 사실성 - Render Farm, 8월 14, 2025에 액세스, https://garagefarm.net/ko-blog/physically-based-rendering-pbr-realism-in-digital-materials
8. 광선 추적(Ray Tracing)은 무엇인가? - (1) - dev & log - 티스토리, 8월 14, 2025에 액세스, https://woo-dev.tistory.com/241
9. 패스 트레이싱이란? - NVIDIA Technical Blog, 8월 14, 2025에 액세스, https://developer.nvidia.com/ko-kr/blog/%ED%8C%A8%EC%8A%A4-%ED%8A%B8%EB%A0%88%EC%9D%B4%EC%8B%B1%EC%9D%B4%EB%9E%80/
10. 레이 트레이싱 알고리즘의 구현 원리 - GameMakersLab, 8월 14, 2025에 액세스, https://gamemakerslab.tistory.com/79

11. 렌더링 노이즈 제거를 위한 뉴럴 네트워크 가속기 구현 -전기전자학회논문지

    Korea Science, 8월 14, 2025에 액세스, https://www.koreascience.kr/article/JAKO201708642733630.page?&lang=ko

12. 유연하고 강력한 레이 트레이싱을 제공하는 NVIDIA OptiX 8, 8월 14, 2025에 액세스, https://developer.nvidia.com/ko-kr/blog/flexible-and-powerful-ray-tracing-with-optix-8/
13. BVH(Bounding Volume Hierarchy) - 오다기리 박의 알고리즘 노트, 8월 14, 2025에 액세스, https://wjdgh283.tistory.com/entry/BVHBounding-Volume-Hierarchy
14. 레이트레이싱의 KD트리와 BVH - Hybrid3D, 8월 14, 2025에 액세스, https://blog.hybrid3d.dev/2019-03-22-raytracing-kdtree-bvh
15. Spatiotemporal reservoir resampling for real-time ray tracing with …, 8월 14, 2025에 액세스, https://research.nvidia.com/sites/default/files/pubs/2020-07_Spatiotemporal-reservoir-resampling/ReSTIR.pdf
16. 신기술 미리보기: 실시간 레이 트레이싱의 발전 - Unreal Engine, 8월 14, 2025에 액세스, https://www.unrealengine.com/ko/tech-blog/technology-sneak-peek-advances-in-real-time-ray-tracing
17. 엔비디아 젠슨 황이 말하는 AI의 미래 : SIGGRAPH 2024 - 패스트캠퍼스 미디어 -, 8월 14, 2025에 액세스, https://media.fastcampus.co.kr/insight/ai_productivity/siggraph-2024_huang_1/

18. Alan Wake 2

    NVIDIA DLSS 3.5 & Full Ray Tracing Technology Overview - YouTube, 8월 14, 2025에 액세스, https://www.youtube.com/watch?v=tiUiCzzVu8g

19. learn.microsoft.com, 8월 14, 2025에 액세스, https://learn.microsoft.com/ko-kr/azure/remote-rendering/overview/features/pbr-materials#:~:text=PBR%EC%9D%80%20%EB%AC%BC%EB%A6%AC%20%EA%B8%B0%EB%B0%98%20%EB%A0%8C%EB%8D%94%EB%A7%81,%EA%B8%B0%EC%88%A0%ED%95%9C%EB%8B%A4%EB%8A%94%20%EA%B2%83%EC%9D%84%20%EC%9D%98%EB%AF%B8%ED%95%A9%EB%8B%88%EB%8B%A4.
20. PBR이란 무엇인가: 사실적 렌더링을 위한 가이드 - D5 Render, 8월 14, 2025에 액세스, https://www.d5render.com/ko/posts/what-is-pbr-in-computer-graphics
21. PBR(물리 기반의 렌더링) 기본 정리 – OptIn의 삽질노트 – 배우고 공부 …, 8월 14, 2025에 액세스, https://bbtarzan12.github.io/PBR/
22. [Computer Graphics] Physics-Based Rendering (PBR), 8월 14, 2025에 액세스, https://www.chanwooyam.dev/series/computer-graphics/mwnkKt7DyqIOeVTa3KxS
23. Cook-Torrance BRDF : r/gamedev - Reddit, 8월 14, 2025에 액세스, https://www.reddit.com/r/gamedev/comments/4wjfbv/cooktorrance_brdf/?tl=ko
24. ‘Dev/Theory’ 카테고리의 글 목록 - 정리용 블로그, 8월 14, 2025에 액세스, https://pjessesco.tistory.com/category/Dev/Theory
25. 렌더링 방정식 (Rendering Equation) - 정리용 블로그 - 티스토리, 8월 14, 2025에 액세스, https://pjessesco.tistory.com/50
26. [Texture] PBR Texture / PBR텍스쳐란 무엇인가? - 그래픽, 모델러, 디자이너의 일상, 8월 14, 2025에 액세스, https://caresser.tistory.com/36
27. 우리의 역사: 수년에 걸친 혁신 - NVIDIA, 8월 14, 2025에 액세스, https://www.nvidia.com/ko-kr/about-nvidia/corporate-timeline/
28. Eli5: CUDA 코어 vs 텐서 코어 vs RT 코어 : r/pcmasterrace - Reddit, 8월 14, 2025에 액세스, https://www.reddit.com/r/pcmasterrace/comments/j7dkqk/eli5_cuda_cores_vs_tensor_cores_vs_rt_cores/?tl=ko
29. NVIDIA AMPERE GA102 GPU ARCHITECTURE, 8월 14, 2025에 액세스, https://www.nvidia.com/content/PDF/nvidia-ampere-ga-102-gpu-architecture-whitepaper-v2.pdf
30. RTX란 무엇인가 3편 - GeForce RTX 튜링 아키텍처, 8월 14, 2025에 액세스, https://sausagetaste.github.io/2021/03/01/what_is_rtx_3.html
31. NVIDIA Ampere Architecture, 8월 14, 2025에 액세스, https://www.nvidia.com/en-us/data-center/ampere-architecture/
32. NVIDIA A100 Tensor Core GPU Architecture, 8월 14, 2025에 액세스, https://images.nvidia.com/aem-dam/en-zz/Solutions/data-center/nvidia-ampere-architecture-whitepaper.pdf
33. RDNA 2 - Wikipedia, 8월 14, 2025에 액세스, https://en.wikipedia.org/wiki/RDNA_2
34. A FOUNDATION FOR HIGH PERFORMING GRAPHICS - AMD RDNA™ 2 Explained., 8월 14, 2025에 액세스, https://www.amd.com/content/dam/amd/en/documents/products/graphics/workstation/rdna2-explained-radeon-pro-W6000.pdf
35. Real-time Neural Radiance Caching for Path Tracing - jan novák, 8월 14, 2025에 액세스, https://jannovak.info/publications/NRC/NRC.pdf

36. Several AMD RDNA 4 Architecture Ray Tracing Hardware Features Leaked

    TechPowerUp, 8월 14, 2025에 액세스, https://www.techpowerup.com/324767/several-amd-rdna-4-architecture-ray-tracing-hardware-features-leaked

37. RDNA 4 - Architecture for the Modern Era - SAPPHIRE Nation, 8월 14, 2025에 액세스, https://www.sapphirenation.net/rdna4
38. AMD’s RDNA2 Architecture Arrives for CAD Professionals - Cadalyst, 8월 14, 2025에 액세스, https://blog.cadalyst.com/cadalyst-cad-hardware/amds-rdna2-architecture-arrives-for-cad-professionals
39. AMD 및 Microsoft® DirectX® 12, 8월 14, 2025에 액세스, https://www.amd.com/ko/products/graphics/ecosystems/directx12.html
40. DirectX Raytracing - Wikipedia, 8월 14, 2025에 액세스, https://en.wikipedia.org/wiki/DirectX_Raytracing
41. Ray Tracing Pipeline(레이트레이싱 파이프라인) - 얌얌코딩 (게임 개발), 8월 14, 2025에 액세스, https://www.yamyamcoding.com/1c00b1ff-a61e-803e-8180-f08e6e6c36eb
42. 레이 트레이싱을 위한 Vulkan SDK, 도구, 드라이버 준비 완료, 8월 14, 2025에 액세스, https://www.khronos.org/news/kr/vulkan-sdk-kr
43. Vulkan(API) - 나무위키, 8월 14, 2025에 액세스, https://namu.wiki/w/Vulkan(API)
44. 렌더링 파이프라인 이해: 일반 렌더링과 실시간 렌더링 비교 분석 - Render Farm, 8월 14, 2025에 액세스, https://garagefarm.net/ko-blog/understanding-the-rendering-pipeline-essentials-for-traditional-and-real-time-rendering
45. PBR과 HDR의 보편화로, 모바일의 한계를 뛰어넘는 렌더링 파이프라인 구현, 8월 14, 2025에 액세스, https://illu.tistory.com/1489
46. Cyberpunk 2077: Phantom Liberty Benchmark Performance Review …, 8월 14, 2025에 액세스, https://www.techpowerup.com/review/cyberpunk-2077-phantom-liberty-benchmark-test-performance-analysis/7.html
47. Cyberpunk 2077 RT Overdrive on RTX 3050? RTX 20/30 Series/RDNA 2 Performance + Optimisation - YouTube, 8월 14, 2025에 액세스, https://www.youtube.com/watch?v=cSq2WoARtyM
48. Cyberpunk 2077 Ray Tracing: Overdrive Technology Preview on RTX 4090 - YouTube, 8월 14, 2025에 액세스, https://www.youtube.com/watch?v=I-ORt8313Og
49. Cyberpunk 2077: 7900 XTX Pathtracing performance compared to normal RT test - Reddit, 8월 14, 2025에 액세스, https://www.reddit.com/r/Amd/comments/12juvhs/cyberpunk_2077_7900_xtx_pathtracing_performance/
50. How Northlight makes Alan Wake 2 shine - Remedy Entertainment, 8월 14, 2025에 액세스, https://www.remedygames.com/article/how-northlight-makes-alan-wake-2-shine
51. Inside Alan Wake 2: How Remedy Delivered A Visual Masterpiece - YouTube, 8월 14, 2025에 액세스, https://www.youtube.com/watch?v=ZTW7bDdHC6g
52. Alan Wake 2 Performance Benchmark Review - 30 GPUs Tested - Conclusion, 8월 14, 2025에 액세스, https://www.techpowerup.com/review/alan-wake-2-performance-benchmark/9.html
53. Alan Wake II Performance And Visuals: Bring Your Biggest GPU - Hot Hardware, 8월 14, 2025에 액세스, https://hothardware.com/reviews/alan-wake-ii-performance-review
54. Manuka: Weta Digital’s new renderer - fxguide, 8월 14, 2025에 액세스, https://www.fxguide.com/fxfeatured/manuka-weta-digitals-new-renderer/
55. Weta Digital – Manuka Raytracer and Gazebo GPU renderers – pipeline - pIXELsHAM, 8월 14, 2025에 액세스, https://www.pixelsham.com/2019/03/29/weta-digital-manuka-and-gazebo-renderers/
56. Manuka: A batch-shading architecture for spectral path tracing in …, 8월 14, 2025에 액세스, https://jo.dreggn.org/home/2018_manuka.pdf
57. RenderMan XPU: A Hybrid CPU+GPU Renderer for Interactive and …, 8월 14, 2025에 액세스, https://graphics.pixar.com/library/RenderManXPU/paper.pdf
58. Learn More about Pixar’s RenderMan XPU in This Paper - 80 Level, 8월 14, 2025에 액세스, https://80.lv/articles/learn-more-about-technology-behind-pixar-s-renderman-xpu
59. Pixar RenderMan lookdev and XPU - fxguide, 8월 14, 2025에 액세스, https://www.fxguide.com/fxfeatured/pixar-renderman-lookdev-and-xpu/
60. 6 Architectural Styles Explained: With Modern Rendering Tips, 8월 14, 2025에 액세스, https://www.d5render.com/posts/6-architectural-styles-modern-rendering-virtual-tour-tips
61. Beyond Rendering: BIG Unlocks D5’s Potential as an All-in-One Design Suite, 8월 14, 2025에 액세스, https://www.d5render.com/posts/case-study-big
62. D5 Render at London Creates 2025: Enhancing the Architectural Design Process Through Real-Time Visualization, 8월 14, 2025에 액세스, https://www.d5render.com/posts/d5-architectural-design-process-london-creates-2025

63. ReSTIR

    NVIDIA Real-Time Graphics Research, 8월 14, 2025에 액세스, https://research.nvidia.com/labs/rtr/tag/restir/

64. Rendering Millions of Dynamic Lights in Real-Time

    NVIDIA Technical Blog, 8월 14, 2025에 액세스, https://developer.nvidia.com/blog/rendering-millions-of-dynamics-lights-in-realtime/

65. Get Started with Neural Rendering Using NVIDIA RTX Kit, 8월 14, 2025에 액세스, https://developer.nvidia.com/blog/get-started-with-neural-rendering-using-nvidia-rtx-kit/
66. Understanding The Math Behind ReSTIR DI - A Graphics Guy’s Note, 8월 14, 2025에 액세스, https://agraphicsguynotes.com/posts/understanding_the_math_behind_restir_di/
67. Real-time Neural Radiance Caching for Path Tracing, 8월 14, 2025에 액세스, https://neuralfields.cs.brown.edu/paper_210.html
68. Real-Time Radiance Caching for Volume Path Tracing using 3D Gaussian Splatting - arXiv, 8월 14, 2025에 액세스, https://arxiv.org/html/2507.19718v2
69. Real-time Neural Radiance Caching for Path Tracing - Research at NVIDIA, 8월 14, 2025에 액세스, https://research.nvidia.com/publication/2021-06_real-time-neural-radiance-caching-path-tracing
70. [2106.12372] Real-time Neural Radiance Caching for Path Tracing - arXiv, 8월 14, 2025에 액세스, https://arxiv.org/abs/2106.12372

71. Real-time Neural Radiance Caching for Path Tracing

    Request PDF - ResearchGate, 8월 14, 2025에 액세스, https://www.researchgate.net/publication/353071691_Real-time_Neural_Radiance_Caching_for_Path_Tracing

72. [2402.00028] Neural Rendering and Its Hardware Acceleration: A Review - arXiv, 8월 14, 2025에 액세스, https://arxiv.org/abs/2402.00028
73. NVIDIA RTX 패스 트레이싱 개요 - YouTube, 8월 14, 2025에 액세스, https://www.youtube.com/watch?v=MRoGrAdwZ4M
74. Tech Focus: Cyberpunk 2077 RT Overdrive - How Is Path Tracing Possible on a Triple-A Game? - YouTube, 8월 14, 2025에 액세스, https://www.youtube.com/watch?v=vigxRma2EPA
75. SIGGRAPH에서 시뮬레이션과 생성형 AI의 최신 발전 사항을 발표하는 NVIDIA Research, 8월 14, 2025에 액세스, https://blogs.nvidia.co.kr/blog/siggraph-2024-ai-graphics-research/
76. Making Movie Magic: An Inside Look at Weta’s Blockbuster-Making Pipeline - Autodesk, 8월 14, 2025에 액세스, https://www.autodesk.com/autodesk-university/class/Making-Movie-Magic-Inside-Look-Wetas-Blockbuster-Making-Pipeline-2021