현대 비디오 게임은 어쌔신 크리드와 같은 AAA 타이틀에서 기대되는 시각적 품질과 선명도를 구현하기 위해 고해상도 물리 기반 렌더링(PBR) 텍스처에 크게 의존한다. 이러한 고해상도 에셋은 디스크 및 GPU 메모리 사용량의 상당 부분(디스크 용량의 약 60%)을 차지하며, 4K 텍스처에 대한 수요 증가로 전체 게임 용량이 빠르게 커지고 있다. 널리 사용되는 텍스처 압축 포맷은 이러한 규모에서 더 이상 충분하지 않다. 각 텍스처 레이어를 독립적으로 처리하기 때문에 머티리얼 채널 간에 존재하는 상관관계를 활용하지 못하기 때문이다. 이 한계를 해결하기 위해, 머신 러닝을 활용해 채널 간 구조를 분석하고 실시간으로 완전한 PBR 머티리얼을 재구성하는 뉴럴 머티리얼 텍스처 압축 기술을 개발했다. 이를 통해 시각적..