서버 파이프라인의 결과를 팀이 검토하는 내부 콘솔 화면입니다. 촬영 앱과 사용자용 모바일 웹 뷰어는 후속 과업이라 여기에 없습니다.
스토리보드란?
스토리보드는 아직 만들지 않은 화면을 실제 모습에 가깝게 미리 그려 보는 문서입니다. 역할별로 화면을 담고, 스캔이 들어와 1차 평면도로 나가기까지의 순서대로 배치했습니다.
마지막까지 보시면 오차가 어디서 생겼는지 화면에서 어떻게 읽히는지 그려지실 것입니다.
복구할 수 없는 스캔을 붙잡고 있지 않는 것이 이 역할의 목적입니다. 반려는 결론이 아니라 재촬영 구간과 함께 나갑니다.
ARKit·ARCore 번들 수신
RGB · 포즈 · intrinsic
통과 · 부분 사용 · 반려
지표 6종을 임계값과 대조
어디를 다시 찍어야 하는지
구간 단위로 지목
여섯 단계 순차 실행
단계별 소요시간 기록
단계마다 파일로 저장
실패해도 그 지점까지 남음
| 스캔 번호 | 공간 | 기기 · 깊이 센서 | 프레임 | 촬영 길이 | 게이트 판정 |
|---|---|---|---|---|---|
| SCAN-2609-0184 | 거실+주방 | iPhone 13 · 깊이 센서 없음 | 842장 | 3분 12초 | 통과 |
| SCAN-2609-0185 | 복도 | Galaxy S23 · 깊이 센서 없음 | 517장 | 1분 48초 | 반려 |
| SCAN-2609-0183 | 욕실 | iPhone 15 Pro · LiDAR 있음 | 394장 | 1분 26초 | 부분 사용 |
| SCAN-2609-0182 | 침실 2 | Galaxy S22 · 깊이 센서 없음 | 676장 | 2분 41초 | 통과 |
| SCAN-2609-0186 | 다용도실 | iPhone 13 · 깊이 센서 없음 | 288장 | 1분 09초 | 분석 대기 |
ARKit·ARCore 번들이 서버로 들어오는 지점입니다(R2). 기기 칸에 깊이 센서 유무를 그대로 적어, 센서 없는 기기도 같은 줄에서 처리된다는 것(R3)이 목록에서 바로 보입니다. 운영자는 여기서 기기 유형과 게이트 판정으로 걸러 상세로 들어갑니다.
게이트 판정은 네 값만 가집니다 — 통과 · 부분 사용 · 반려 · 분석 대기. 반려된 스캔은 파이프라인에 들어가지 않고, 부분 사용은 지정된 구간만 잘라 들어갑니다. 판정을 바꿀 수 있는 사람은 운영자뿐이고 바꾼 이력은 실행 기록에 남습니다. 오른쪽 반려율은 임계값을 손볼 때마다 같이 움직이는 숫자라, 게이트가 너무 빡빡한지 느슨한지를 이 한 칸으로 봅니다.
| 지표 | 이 스캔 | 임계값 | |
|---|---|---|---|
| 무텍스처 벽면 면적 비율 | 61% | 40% 이하 | 초과 |
| 트래킹 소실 | 3회 · 누적 8.4초 | 2회 · 3.0초 이하 | 초과 |
| 프레임 간 시야 중첩률 | 48% | 55% 이상 | 초과 |
| 평균 블러 지수 | 0.27 | 0.35 이하 | 정상 |
| 최대 회전 각속도 | 112°/s | 90°/s 이하 | 경계 |
| 루프 클로저 성립 | 없음 | 1회 이상 권장 | 경계 |
제안서 역제안 3(촬영 품질 게이트)을 증명하는 화면입니다. 반려만 던지면 쓸모가 없으므로 지표별 실측값과 임계값, 그리고 궤적 어느 구간이 나빴는지를 함께 냅니다. 운영자는 여기서 전체 반려와 부분 사용 중 하나를 고릅니다.
지표 6종 중 하나라도 임계를 넘으면 반려입니다. 이 스캔은 무텍스처 벽면 61%(임계 40%), 트래킹 소실 3회·8.4초(임계 2회·3.0초), 시야 중첩률 48%(임계 55%) 세 항목이 걸렸습니다. 궤적 막대의 붉은 구간 0.0–4.2m가 재촬영 대상이고, 그 뒤는 살아 있어 부분 사용으로 내릴 수 있습니다. 임계값은 코드가 아니라 gate_thresholds.yaml에 있습니다.
이 제안의 대표 화면입니다. 깊이 센서 없는 842프레임이 3D geometry까지 가는 경로(R1·R3)가 서버에서 여섯 단계로 끊겨 돌아가고(R6), MoGe-2와 MapAnything이 각각 2단계와 4단계에 들어갑니다(R7).
각 단계는 끝날 때 산출물을 파일로 떨굽니다 — 깊이 맵, 정제 포즈, 융합 포인트클라우드까지 전부 남습니다. 남기지 않으면 어느 단계가 틀렸는지 되짚을 수 없습니다. 상태는 완료·진행 중·대기·실패 네 가지이고, 실패한 실행도 그 지점까지의 산출물과 함께 보존됩니다(오른쪽 큐의 GPU 메모리 부족 건). 재시도는 운영자만 걸 수 있습니다.
공고가 핵심이라고 적은 오차의 단계별 분리·진단이 이 흐름 전체입니다. 검토자는 숫자를 보고 다음에 어디를 고칠지 정합니다.
최종 오차를 네 조각으로
막대 길이의 합이 총 오차
가장 큰 기여 단계 확인
다음 회차 작업 대상 결정
벽별 등급으로 도면 읽기
치수와 근거를 함께 확인
믿을 수 없는 벽만 표시
현장 재측정 대상으로 회신
공간별 개선 · 후퇴 확인
무엇을 바꿔 그리 됐는지
| 단일 프레임 기하 | 깊이 상대오차 0.061 · 평면 법선 오차 4.8° | 양호 |
| 카메라 포즈 | 궤적 오차 8.7cm · 스케일 드리프트 1.9%/10m | 병목 |
| 정합 · 융합 | 정렬 후 잔차 2.4cm · 중첩 영역 불일치 3.1cm | 양호 |
| 구조 추출 | 벽 평면 적합 RMS 1.6cm · 직각 편차 중앙값 1.1° | 양호 |
공고가 핵심이라고 적은 그것입니다 — 단일 프레임 geometry 오차(R8)와 multi-frame alignment·fusion 오차(R9)를 따로 재서 보여 줍니다. 24공간의 벽 길이 오차 중앙값 11.4cm가 네 조각으로 갈라집니다.
네 조각은 서로 다른 기준으로 독립 측정됩니다. 단일 프레임은 기준 깊이 대비 상대오차와 평면 법선 각도, 포즈는 오프라인 기준 궤적 대비 궤적 오차와 스케일 드리프트, 정합·융합은 정렬 후 잔차와 중첩 영역 불일치, 구조 추출은 평면 적합 RMS와 직각 편차입니다. 결론은 하나입니다 — 포즈가 54%라 단안 모델을 바꿔도 총 오차는 별로 줄지 않습니다.
주요 벽 구조와 치수를 뽑아(R4) 검토 가능한 1차 평면도로 내보내는(R5) 화면입니다. 벽마다 신뢰·주의·재측정 등급이 붙어, 치수 12개를 전부 의심하는 대신 한 개만 다시 재면 됩니다. 하단 박스가 1차 과업 범위(R11)를 도면 옆에 못 박습니다.
등급은 네 근거의 조합입니다 — 그 벽을 본 프레임 수, 평면 적합 잔차, 프레임 간 관측 일치도, 구간 포즈 불확실도. W1은 118프레임·잔차 1.4cm·일치도 0.93으로 신뢰, W7은 직각 잔차 6.8°가 정규화 임계 2.0°를 넘어 보정하지 않고 비직각 그대로 두어 재측정입니다. 강제로 직각을 만들면 오차가 도면에서 사라진 것처럼 보이기 때문입니다.
| 공간 | run-0042 | run-0043 | 변화 | |
|---|---|---|---|---|
| 거실+주방 84A 타입 | 13.8cm | 11.4cm | −2.4cm | 개선 |
| 침실 2 · 직사각 | 6.2cm | 5.1cm | −1.1cm | 개선 |
| 복도 · 좁은 통로 | 24.6cm | 27.9cm | +3.3cm | 후퇴 |
| 발코니 확장부 | 18.1cm | 18.1cm | 변화 없음 | 동일 |
| 다용도실 84B 타입 | 기록 없음 | 9.6cm | 이전 실행 없음 | 비교 불가 |
역제안 5를 증명합니다. 파라미터를 바꾸면 기준 데이터셋 전체가 자동으로 다시 측정되고 공간별 개선·후퇴가 표에 남습니다(R10). 45일을 네 구간으로 끊은 리포트 회차(R12)도 여기서 보입니다.
비교는 두 실행 사이에서만 성립합니다. 이번 회차는 키프레임 선택 임계를 0.35에서 0.28로 내리고 포즈 그래프에 루프 제약을 추가한 결과입니다. 24공간 중 14개 개선, 3개 후퇴 — 후퇴한 복도는 임계를 내리며 키프레임이 늘어 무텍스처 구간의 나쁜 프레임까지 들어온 탓입니다. 새 공간은 비교 불가로 두고 0으로 채우지 않습니다.