취준생은 모르는 실무 100%: 왜 3D 스캔 데이터 활용 능력이 필수일까? [Reality Scan 리얼리티 스캔 편]

안녕하세요, 지난 라이다 편에 이어

3D 스캔 2편 - Reality Scan : 리얼리티 스캔에 대해 알아볼 시간입니다!

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취준생은 모르는 실무 100%: 왜 3D 스캔 데이터 활용 능력이 필수일까? [LIDAR 라이다 편]

취준생은 모르는 실무 100%: 왜 3D 스캔 데이터 활용 능력이 필수일까? [LIDAR 라이다 편]

 

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라이다를 통해 3D 스캔을 촬영하였다면, 이 포인트 데이터를 매쉬로 전환시켜줄 프로그램이 필요하겠죠? 이 때 사용되는 것이 리얼리티 스캔입니다. (라이다-하드웨어, 리얼리티 스캔-소프트웨어) 따라서 리얼리티 스캔은 다양한 3D 스캐너의 GPS 포인트를 매쉬로 전환시켜 주는 역할을 하는 것을 알 수 있죠.

이 뿐만이 아닙니다. 리얼리티 스캔 자체에서 3D 스캐너의 역할도 해내어 간단한 프랍 정도는 리얼리티 스캔 내에서 스캔-매쉬화가 한번에 가능합니다. 다시 한 번 각 역할에 대해 자세히 알아볼까요?

 

1. 포인트 클라우드를 정교한 매쉬(Mesh)로 전환

라이다 센서가 수집한 데이터는 엄밀히 말하면 점들의 집합인 포인트 클라우드(Point Cloud) 형태입니다. 하지만 우리가 3D 툴에서 리깅을 하거나 라이팅을 주려면, 이 점들을 연결해 면을 만드는 매쉬화 과정이 필수적입니다.

• 정밀한 폴리곤 생성: 리얼리티스캔은 수만 개의 포인트 데이터를 분석하여 가장 효율적인 폴리곤 구조를 계산해냅니다. 단순히 면을 채우는 것을 넘어, 사물의 굴곡을 따라 최적화된 토폴로지를 구성하려는 시도를 합니다.
• GPS와 위치 데이터의 정합: 각 포인트가 가진 GPS 및 공간 좌표를 활용해, 거대한 환경 스캔 데이터도 조각 모음 하듯 정교하게 이어 붙입니다. 이는 대규모 지형이나 건축물을 스캔할 때 오차를 최소화하는 핵심 기술입니다. GPS를 통해 드론, 라이다, 카메라로 찍은 모든 정보들이 정확한 위치에서 합쳐질 수 있게 됩니다.
• 텍스처 프로젝션: 매쉬가 형성되면 함께 촬영된 고해상도 사진 정보를 그 위에 입힙니다. 리얼리티스캔은 사진의 왜곡을 보정하여 매쉬의 각 면에 정확한 색상 정보를 매핑(Mapping)합니다.

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2. 올인원 솔루션: 스마트폰을 강력한 3D 스캐너로

개인 작업자들이 라이다를 사용할 때의 가장 큰 한계점은 '가격'입니다. 평균적으로 수천만원대의 비싼 장비를 구비해야 할 수 있는 작업이죠. 하지만 라이다를 사용해야할 만큼의 큰 배경 프로젝트보다는 프랍 위주의 작업을 진행하는 개인작업자들을 위한 솔루션이 있습니다. 바로 리얼리티 스캔이죠. 리얼리티스캔의 진정한 무서움은 별도의 고가 장비 없이 스마트폰 하나만으로 스캔부터 매쉬 생성까지 한 번에 끝낼 수 있다는 점에 있습니다.

• 실시간 AR 가이드: 앱을 실행하고 사물을 비추면, 현재 어느 부분이 충분히 스캔되었는지 실시간으로 색상이 변하며 표시됩니다. 마치 게임을 하듯 사물 주변을 돌며 촬영하기만 하면 데이터 수집이 완료됩니다.
• 클라우드 컴퓨팅의 힘: 모바일 기기의 사양 한계를 극복하기 위해, 리얼리티스캔은 수집된 데이터를 클라우드로 전송해 처리합니다. 덕분에 아티스트는 무거운 워크스테이션 없이 현장에서 즉시 결과물을 확인하고 수정할 수 있습니다.
• 프랍(Prop) 제작의 혁명: 작은 소품, 복잡한 질감의 바위, 나무 밑동 같은 프랍들은 이제 수동 모델링보다 리얼리티스캔이 훨씬 빠르고 사실적입니다. 이렇게 만들어진 데이터는 퀙셀 메가스캔(Quixel Megascans) 라이브러리와도 완벽하게 호환되어 언리얼 엔진으로 즉시 전송 가능합니다.

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리얼리티스캔 사용하기

모바일 리얼리티 스캔 사용 가이드

 

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하지만, 이렇게 완벽해보이는 리얼리티 스캔에도 한계점이 있습니다.

라이다 센서와 리얼리티스캔은 모두 빛을 매개체로 정보를 수집합니다. 이 때문에 두 기술이 공통적으로 취약한 지점이 존재하는데요, 실무 아티스트라면 반드시 알아두어야 할 한계점들입니다. 지난번 라이다에도 언급된 공통점이 많으니 다시 한 번 복습해볼까요?

1. 투명함과 반짝임은 독 : 유리와 반사체

가장 큰 적은 유리, 거울, 그리고 광택이 심한 금속입니다.

• 라이다의 한계: 레이저가 유리를 그대로 통과하거나(굴절), 거울에 반사되어 엉뚱한 좌표값을 찍게 됩니다. 결과물에 구멍이 뚫리거나 고스트 데이터가 생기는 주원인입니다.
• 리얼리티스캔의 한계: 사진 기반의 알고리즘은 표면의 특징점을 찾아야 하는데, 반사체는 주변 환경을 비추기 때문에 소프트웨어가 물체 자체의 질감을 인식하지 못하고 혼란에 빠집니다.

2. 극단적인 조명 환경 : 너무 밝거나 너무 어둡거나

• 직사광선과 그림자: 너무 강한 햇빛 아래서는 라이다 레이저 신호가 간섭을 받을 수 있고, 리얼리티스캔에서는 강한 대비의 그림자가 매쉬의 텍스처에 그대로 베이킹(Baking)되어 나중에 조명을 수정하기가 매우 까다로워집니다. 
• 저조도 환경: 라이다는 스스로 빛을 쏘기 때문에 어둠 속에서도 형태는 잡지만, 리얼리티스캔이 입혀야 할 사진 정보가 노이즈로 가득 차게 되어 결국 전체적인 퀄리티가 급격히 떨어집니다.

3. 미세한 디테일과 복잡한 구조 : 털, 그물, 나뭇잎

• 해상도의 한계: 아이폰 등 모바일 기기에 탑재된 라이다는 전문가용 장비에 비해 포인트의 밀도가 낮습니다. 머리카락, 얇은 나뭇가지, 그물망 같은 미세한 구조는 라이다가 인식하기엔 너무 얇아 매쉬화 과정에서 뭉툭하게 덩어리지는 현상이 발생합니다.

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💡 아티스트를 위한 한계 극복 팁

이런 한계를 만났을 때 포기하기엔 이릅니다. 현장에서는 다음과 같은 편법(?)이 동원되기도 합니다.

1. 스캐닝 스프레이 활용 : 반사가 심한 물체에 일시적으로 하얀 가루를 뿌려 무광 상태로 만든 뒤 스캔합니다. (최근에는 일정 시간 뒤 스스로 증발하는 제품도 많습니다. 다만 잘 증발하는지 반드시 체크! 저도 알고싶지 않았습니다..)
2. 흐린 날 촬영 : 그림자가 거의 없는 흐린 날은 포토그래메트리를 위한 최적의 스튜디오가 됩니다.
3. 수동 보정 : 스캔 데이터는 가이드로만 활용하고, 뭉쳐진 디테일은 마야(Maya)나 블렌더(Blender)에서 다시 다듬는 작업이 병행되어야 상업적 퀄리티를 확보할 수 있습니다.

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기술은 하루가 다르게 발전하고 있지만, 물리적인 빛의 성질을 이해하는 것은 여전히 아티스트의 몫입니다. 개인적인 생각으로는 리얼리티 스캔에도 AI가 탑재되어 뭉개지고 누락된 곳의 정보값은 AI가 추론하며 서포트하는 기능이 도입되길 희망하고 있습니다.

 

리얼리티스캔의 한계를 명확히 알고 이를 보완할 줄 안다면, 여러분은 단순한 스캐너를 넘어 현실을 디지털로 재창조하는 진정한 그래픽 아티스트가 될 것입니다. AI가 열심히 창궐하는 시대인 만큼 디지털의 기술도 무궁무진하게 발전하고 있습니다. 제 브리핑을 읽어주시는 아티스트분들이 아는 것이 힘인 것을 몸소 깨달을 때까지 디지털 뉴스를 브리핑 하겠습니다. 다음 3편 3D 스캔 데이터에서 뵙겠습니다!

 

 

 

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전 세계 그래픽 뉴스를 단 하나의 브리핑으로 렌더_RenderBrief