펄사가 11월 11일 서울 동대문 GGX에서 무선 게이밍 마우스 ‘P1 슈퍼캘리버(P1 SUPERCALIBER)’를 공개하는 미디어데이를 개최했다. 이날 펄사는 신제품의 개발 배경과 주요 기능을 소개하며, DPI와 폴링레이트, 무게 등을 중심으로 다뤄온 게이밍 마우스의 성능 기준에 ‘센서 위치’라는 화두를 꺼냈다.

행사에는 제품 개발에 참여한 김선준 DGIST 교수와 이병주 연세대학교 교수가 참석해 센서 위치와 사용자의 조작 특성 사이의 관계를 연구한 과정과 이를 제품에 적용하기까지의 기술적 배경을 설명했다. 발표 이후에는 연구진과의 질의응답이 이어졌으며, 별도로 마련된 체험존에서는 참석자들이 P1 슈퍼캘리버를 직접 사용하고 관련 소프트웨어를 살펴볼 수 있었다.

센서 위치에 따라 달라지는 조준, 두 센서로 기준점을 바꾸는 ‘옴니퓨전’

김선준 DGIST 교수는 P1의 개발은 마우스 센서의 위치가 사용자의 조작에 어떤 영향을 주는지 살피는 데서 출발했다고 말하면서 게이밍 마우스가 DPI와 폴링레이트, 무게, 지연시간 등을 중심으로 발전해 왔으며, 센서의 추적 성능은 이미 사람의 실제 움직임을 충분히 처리할 수 있는 수준에 도달했다고 진단했다. 연구진은 목표 지점까지 커서를 빠르고 정확하게 이동시키는 과정에서 센서 위치가 만드는 차이에 주목했다.

김 교수에 따르면 마우스를 움직일 때는 팔꿈치와 손목, 손가락을 중심으로 한 회전이 함께 작용한다. 같은 동작이라도 센서가 앞쪽에 있는지 뒤쪽에 있는지에 따라 센서가 이동하는 거리와 커서의 궤적이 달라지는 이유다. 마우스를 잡는 위치와 그립에 따라서도 손과 센서의 상대적인 관계가 바뀌기 때문에, 이러한 차이를 DPI 조절만으로 모두 설명하기는 어렵다고 덧붙였다.

이러한 관계를 살핀 연구가 김선준 교수와 이병주 연세대학교 교수가 2020년 ACM CHI에서 발표한 ‘Optimal Sensor Position for a Computer Mouse’다. 연구진은 참가자들이 동일한 외형의 마우스를 사용하면서 센서 위치만 바꾸는 통제 실험을 진행했다. 펄사는 당시 원본 데이터를 바탕으로 재산출한 결과, 중앙에 센서를 뒀을 때보다 각 사용자에게 적합한 위치로 조정했을 때 포인팅 성능이 평균 4%, 최대 9.6% 향상됐다고 소개했다.

펄사는 이러한 연구 결과를 바탕으로, 사용자가 자신에게 맞는 센서 위치를 설정할 수 있는 ‘옴니퓨전(OmniFusion)’을 P1에 적용했다. 마우스 앞뒤에 46mm 간격으로 배치한 두 센서의 움직임 정보를 결합해, 사용자가 지정한 지점에 센서가 있는 것처럼 입력을 구현하는 기술이다. 물리 센서를 직접 옮기지 않아도 소프트웨어에서 커서 움직임의 기준점을 바꿀 수 있다.

가상 센서 위치를 지정할 수 있는 범위는 가로 55.2mm, 세로 110.4mm로, 앞뒤뿐 아니라 좌우 방향까지 조절할 수 있다. 펄사는 팜·클로·핑거팁 등 마우스를 잡는 방식과 손의 움직임이 사용자마다 다르다는 점을 고려해, 각자에게 맞는 위치를 설정하도록 설계했다고 전했다.  센서를 물리적으로 이동시키거나 두 센서 중 하나를 선택하는 기존 방식과 달리, P1은 두 신호를 함께 활용해 가상 위치를 구현한다는 점을 강조했다. 필요에 따라 하나의 센서만 사용하는 단일 센서 모드도 제공한다.

5분간의 클릭 테스트로 찾는 나에게 맞는 센서 위치, ‘인텐트엔진’

옴니퓨전으로 센서 위치를 자유롭게 바꿀 수 있다면, 자신에게 맞는 위치를 찾는 일도 중요해진다. 이병주 연세대학교 교수는 사용자가 여러 설정을 일일이 비교해야 하는 부담을 줄이기 위해 ‘인텐트엔진(IntentEngine)’을 개발했다고 밝혔다. 클릭 테스트에서 얻은 사용자의 조작 결과를 AI가 분석해 적합한 센서 위치를 추천하는 기능이다.

사용 방법은 펄사 웹 드라이버에서 위치 찾기를 실행한 뒤, 화면에 나타나는 원형 표적을 빠르고 정확하게 클릭하는 것이다. AI는 특정 센서 위치에서 사용자가 테스트를 수행한 결과를 살펴보고, 다음에 시험할 위치를 정한다. 이 교수는 이처럼 사용자의 반응을 확인하며 탐색을 이어가는 과정에 ‘사용자 참여형 베이지안 최적화’ 기술을 적용했다며, 한 세트당 8번의 클릭으로 약 24세트를 진행하는 데 5분가량 소요된다고 소개했다.

테스트 결과는 센서 위치별 적합도를 등고선처럼 나타낸 화면으로 제공된다. 인텐트엔진은 적합도가 높다고 판단한 지점을 추천하고, 사용자는 해당 위치와 주변 영역을 확인한 뒤 설정을 적용할 수 있다. 추천값은 사용자가 수락할 때 반영된다.

이 교수는 추천 지점의 의미를 설명하며, 이를 언제나 최고의 성능을 내는 고정된 좌표로 받아들여서는 안 된다고 강조했다. 같은 사용자도 컨디션이나 그립, 마우스 패드에 따라 조작 특성이 달라질 수 있어, 매번 정확히 같은 위치가 선택되는 것은 아니라는 것이다. 인텐트엔진은 자신에게 맞는 영역을 빠르게 찾도록 돕는 역할이며, 이후에는 추천 지점을 바탕으로 위치를 조금씩 조절해 설정을 다듬을 수 있다고 덧붙였다.

질의응답에서는 표적을 클릭하는 테스트로 움직이는 대상을 계속 따라가는 추적 조준까지 평가할 수 있는지에 대한 질문도 이어졌다. 연구진은 현재 테스트가 목표 지점으로 커서를 옮겨 클릭하는 기본적인 포인팅 성능을 측정하는 방식이라고 답했다. 아울러 실제 게임 환경에 가까운 테스트를 요청하는 의견을 받고 있으며, 게임별 감도와 조작 특성을 반영할 방안을 검토하고 있다고 전했다.

마우스를 들어 올리는 순간까지 감지, 추적 동작과 커서 떨림을 다루는 듀얼 센서

두 센서의 정보는 마우스를 들어 올릴 때의 동작을 제어하는 데도 쓰인다. ‘키네틱LOD(KineticLOD)’는 앞뒤 센서가 각각 바닥을 추적하는 상태를 확인해 커서 입력을 멈추거나 이어가는 기술이다. 김선준 교수는 사용자가 마우스를 들어 올릴 때 수평을 유지하기보다 앞이나 뒤를 먼저 드는 경우가 많다며, 이러한 움직임의 특성을 활용했다고 밝혔다.

‘패스트 스톱(Fast stop)’ 모드는 두 센서 중 하나라도 바닥 추적을 잃으면 입력을 중단한다. 마우스가 기울어지며 한쪽이 들리는 순간에 반응하는 방식으로, 마우스를 들어 위치를 옮길 때 의도하지 않은 커서 움직임을 줄이도록 했다. 김 교수는 중앙의 센서 하나가 일정 높이까지 올라가기를 기다리는 방식보다 들어 올리는 동작을 빠르게 감지할 수 있다고 전했다.

반대로 ‘스테이블(Stable)’ 모드는 한쪽 센서가 추적을 유지하고 있으면 그 정보를 활용해 커서 움직임을 이어간다. 표면 상태로 인해 한 센서가 움직임을 제대로 읽지 못하더라도 다른 센서의 신호로 보완하는 방식이다. 김 교수는 두 센서의 추적 상태를 함께 확인함으로써, 입력을 빠르게 끊는 동작과 추적을 안정적으로 유지하는 동작을 선택할 수 있다고 덧붙였다.

두 신호를 결합하는 원리는 커서 떨림을 줄이는 ‘액티브 지터 리덕션(Active Jitter Reduction)’에도 적용됐다. 김 교수에 따르면 센서가 내부적으로 움직임을 읽는 주기와 PC에 데이터를 전달하는 주기가 맞아떨어지지 않으면, 각 보고에 담기는 이동량에 차이가 생길 수 있다. P1은 두 센서에서 얻은 신호를 합성해 이러한 변동을 완화하고, 보다 안정적인 커서 궤적을 구현하도록 설계됐다.

연구진은 이 기능이 지터를 완전히 없애는 것은 아니며, 설정한 가상 센서 위치에 따라 감소 효과가 달라진다고 설명했다. 측정에서는 가상 위치가 두 물리 센서의 가운데에 가까울수록 지터 감소가 더 크게 나타났다고 밝혔다.

직접 쥐어 보고 설정까지, 체험존에서 확인한 센서 위치 탐색 과정

발표와 질의응답 이후에는 별도로 마련된 체험존에서 P1 슈퍼캘리버를 사용해 보는 시간이 이어졌다. 참석자들은 마우스의 그립감과 버튼 조작을 살펴보고, PC에서 웹 드라이버를 실행해 자신의 손 움직임에 맞는 센서 위치를 찾는 과정을 직접 진행했다.

한국어를 지원하는 웹 드라이버에서는 에임 방식과 센서 위치 탐색 조건을 선택할 수 있었다. 평면의 표적을 클릭하는 ‘데스크톱 포인팅(2D)’과 1인칭 시점에서 표적을 겨냥하는 ‘인게임 에임(3D)’ 메뉴를 제공하며, 탐색 방향은 앞뒤와 좌우 중 하나를 고르거나 두 방향을 함께 조정하도록 설정할 수 있었다.

테스트 길이는 ‘아주 빠름’ 12세트, ‘빠름’ 24세트, ‘정밀’ 32세트로 나뉘고, 탐색 범위는 기본 영역과 전체 영역 중 선택할 수 있었다. 설정을 마치고 테스트를 시작하면 화면에 나타나는 원형 표적을 빠르고 정확하게 클릭하는 과정이 이어졌다. 인텐트엔진은 각 세트에 적용된 가상 센서 위치에서 사용자의 조작 결과를 분석하고, 이를 다음 위치 탐색에 반영한다.

테스트 화면 상단에는 세트 진행 상황이, 하단에는 마우스 이미지와 함께 현재 적용 중인 가상 센서 위치가 표시됐다. 사용자는 위치를 나타내는 점과 X·Y 좌표로 움직임의 기준점을 확인하고, 위치가 달라질 때마다 직접 마우스를 조작하며 테스트를 이어갈 수 있었다.

일반형과 국내 생산 eS 모델 준비, 오는 12월부터 순차 출시 목표

P1 슈퍼캘리버는 일반 모델과 e스포츠 선수 및 대회 환경을 고려한 eS 모델로 출시될 예정이다. 두 모델은 핵심 기능과 120×63.5×38mm의 크기가 동일하지만, 일반 모델은 57g±2g의 무게에 Link 2 동글을 제공하고, eS 모델은 61g±2g의 무게에 LCD 디스플레이 동글을 제공한다. 생산 국가는 각각 중국과 한국으로 계획하고 있다.

공통 사양으로는 XS-2 센서 2개를 탑재해 최대 42,000 DPI와 800 IPS, 70g 가속도 및 8kHz 폴링레이트를 지원한다. 메인 버튼에는 펄사 옵티컬 스위치, 휠에는 TTC 옵티컬 엔코더가 적용된다. 300mAh 배터리의 사용 시간은 폴링레이트 1kHz에서 83시간, 2kHz에서 78시간, 4kHz에서 28시간, 8kHz에서 15시간으로 제시됐다. 김선준 교수는 최신 저전력 설계 제품과 비교해 사용 시간이 다소 짧다는 점을 인정하면서도, 양산 전까지 추가 조정이 가능하다고 설명했다.

연구진은 이번 듀얼 센서 기술을 향후 다양한 형태의 마우스로 확대할 계획이다. 김 교수는 마우스의 외형과 파지 방식에 따라 적합한 센서 위치가 달라지는 만큼, 제품별 특성에 맞춰 사용자에게 최적화된 센서 위치를 찾는 데 활용할 수 있을 것으로 전망했다. 펄사는 P1 슈퍼캘리버를 2026년 12월부터 2027년 1월 사이 출시할 예정이며, 세부 사양과 일정은 양산 준비 과정에서 변경될 수 있다고 밝혔다.