ARKit·ARCore 스캔에서 벽 구조와 치수를 뽑아 1차 평면도를 만들고, 남은 오차가 어느 단계에서 생겼는지까지 갈라 드립니다
LiDAR 없는 일반 스마트폰의 RGB·camera pose·intrinsic 만으로 실내 3D geometry를 세웁니다.
주요 벽면을 찾아 중심선과 길이를 뽑고, 검토 가능한 1차 평면도로 내보냅니다.
단일 프레임 geometry 오차와 multi-frame alignment·fusion 오차를 따로 재서 진단합니다.
레이저 실측 치수를 정답으로 둔 기준 데이터셋을 먼저 만들어야 개선이 느낌이 아니게 됩니다.
복구 불가능한 스캔을 통과시키는 것이 제품에서 가장 큰 사고입니다. 입구에서 반려합니다.
촬영 앱·사용자 보정·CAD 로 이어지려면 1차 과업이 그 입력 규격을 만들어 두어야 합니다.
파이프라인을 여섯 단계로 끊고 단계마다 지표를 붙입니다. 최종 치수 오차 하나가 아니라, 그 오차가 단일 프레임·카메라 포즈·정합/융합·구조 추출에서 각각 몇 cm씩 들어왔는지가 표로 남습니다.
고칠 곳을 추측이 아니라 숫자로 지목
트래킹 소실 구간, 프레임 블러, 회전 각속도, 시야 중첩률, 무텍스처 벽면 비율을 입력 번들에서 계산해 통과·부분 사용·반려로 나누고, 반려한 스캔은 다시 찍어야 할 구간까지 짚어 줍니다.
평균 정확도가 아니라 출고 정확도가 오름
벽마다 관측 프레임 수, 평면 적합 잔차, 프레임 간 관측 일치도, 구간 포즈 불확실도를 근거로 신뢰·주의·재측정 세 등급을 붙입니다. 이것이 검토 가능한 평면도의 실제 뜻입니다.
치수 전부가 아니라 몇 개만 다시 재면 됨
요구사항 청취 및 비즈니스 목표 상세 협의
상세 과업 범위 확정 및 공식 계약 체결
개발 관점에서의 기술적 타당성 도출
UI/UX 설계 및 시스템 아키텍처 상세 정의
확정된 기획안에 대한 최종 리뷰 및 승인
공유된 일정으로 투명한 집중 개발
단위/통합 테스트 및 버그 수정, 안정성 검증
최종 운영 환경 배포 및 안정화 지원
기존 두 모델 실험을 그대로 재현하고, 레이저 실측을 정답으로 둔 기준 데이터셋과 평가 하네스를 세웁니다.
지금 오차가 단일 프레임·포즈·정합·구조 중 어디서 얼마씩 생기는지 첫 리포트로 드리고, 목표치를 함께 정합니다.
가장 크게 잡힌 오차 항목부터 손대고, 바꿀 때마다 기준 데이터셋 전체를 다시 측정해 개선인지 후퇴인지 남깁니다.
벽별 신뢰도가 붙은 1차 평면도, 배치 실행 서버, 재현 절차와 최종 오차 리포트를 그대로 넘겨 드립니다.
클라이언트가 가장 힘들어하는 '소통의 부재'와 '진척도 확인 불가능'을 해결하기 위해, 모든 협업 과정을 시스템화했습니다.
"우리는 단순한 외주사가 아닙니다.
성공을 위해 커뮤니케이션의 중요성을
아는 팀입니다."
저희 제안이 마음에 드셨다면,
미팅에서 뵙기를 기대하겠습니다.