iOS가 Android와 차별화되는 뚜렷한 장점 중 하나는 Apple 기기의 독점 기능인 LiDAR 기술이 통합되어 있다는 점입니다. 이 기술은 모바일 기반 증강 현실 경험의 기능을 향상시키는 데 중요한 역할을 하지만, 다른 많은 Apple 전용 기술과 마찬가지로 안드로이드에서도 대체할 수 있는 옵션이 존재합니다. ToF(Time-of-Flight)로 알려진 이 기능은 고급 삼성 스마트폰에서 찾아볼 수 있습니다.
이 기술과 관련된 다양한 약어를 파헤쳐 휴대폰 심도 감지의 복잡성을 이해하는 것은 새로운 기기를 찾는 개발자, 호기심이 많은 일반인 또는 둘 다에 관계없이 시간을 투자할 만한 가치가 있는 일입니다.
ToF란 무엇인가요?
비행 시간’의 줄임말로, 빛이나 소리의 속도를 이용해 두 지점 사이의 거리를 계산하는 것을 의미합니다.
ToF(“비행 시간”) 센서는 빛 또는 음파 형태의 방사선이 장치에서 멀리 이동하여 목표물이나 표면에 부딪힌 후 다시 장치로 돌아오는 데 필요한 기간을 측정하는 방법을 활용합니다. 이 기간을 반으로 나누어 얻은 결과는 장치와 대상 또는 표면 사이의 거리에 관한 정보를 제공합니다.
모든 라이다 시스템은 비행 시간(ToF)의 한 형태로 분류되지만, 모든 ToF 시스템이 라이다로 간주되는 것은 아닙니다. 간단하게 설명하기 위해 “ToF”를 언급할 때는 LiDAR 기술을 제외한 광학 거리 측정을 포함하는 것으로 이해해야 합니다.
LiDAR(빛 감지 및 거리 측정)와 광학 비-LiDAR 비행 시간(ToF) 기술 모두 빛을 활용하여 거리를 측정하고 3차원(3D) 지도를 생성하지만, 이 두 기술 간에는 몇 가지 차이점이 있습니다.
라이다란 무엇인가요?
빛 감지 및 거리 측정의 약자인 라이다는 레이저 또는 레이저 어레이를 사용하여 앞서 언급한 방정식에서 목표 영역을 비춥니다.
여러 LiDAR 판독값을 활용하면 소위 ‘포인트 클라우드’를 생성할 수 있으며, 이를 통해 물체의 3차원 모델과 광범위한 지역을 포괄하는 지형도를 생성할 수 있습니다.
이 기술은 1960년대에 시작되었기 때문에 모바일 장치에서 LiDAR의 활용은 비교적 최근의 발전입니다. 그럼에도 불구하고 수몰 지역 지도 작성부터 항공 감시를 통한 고고학 유적지 탐지에 이르기까지 스마트폰의 영역을 넘어선 광범위한 응용 분야가 있습니다.
LiDAR와 ToF는 어떻게 다른가요?
LiDAR(빛 감지 및 거리 측정)은 펄스 레이저를 사용하여 3차원 지도 또는 이미지 생성의 기초가 되는 포인트 클라우드를 생성한다는 점에서 다른 ToF(Time-of-Flight) 기술과 구별됩니다. 이와 대조적으로 ToF 애플리케이션은 일반적으로 표준 RGB 카메라로 빛을 감지하여 ‘심도 맵’을 생성하는 데 의존합니다.
비행 시간(ToF) 기술의 두드러진 특징 중 하나는 빛 감지 및 거리 측정(LiDAR)과 비교할 때 보다 저렴한 가격의 소형 기기로 접근이 가능하여 활용도가 높다는 점입니다. 반대로 LiDAR의 핵심 요건은 포인트 클라우드 해석과 관련된 복잡성과 달리 컴퓨팅 시스템에서 판독할 수 있는 단순성에 있습니다.
Google이 Android 디바이스용으로 만든 깊이 API 는 ToF 지원 디바이스에서 가장 잘 작동하며 깊이 맵을 생성하고 “특징점”을 인식하는 방식으로 작동합니다. 이러한 특징점(종종 서로 다른 빛의 강도 사이의 장벽)은 환경의 여러 평면을 식별하는 데 사용됩니다. 이렇게 하면 기본적으로 저해상도 포인트 클라우드가 생성됩니다.
ToF와 LiDAR가 모바일 AR에서 작동하는 방식
심도 맵과 포인트 클라우드에 큰 관심과 유용성을 느끼는 사람들이 존재한다는 것은 잘 알려져 있습니다. 특히 이러한 기술은 스마트폰과 같은 모바일 기기가 다양한 기능을 수행할 수 있도록 하는 효과적인 수단으로 활용되고 있습니다. 예를 들어, 뎁스 맵은 이러한 기기에서 카메라 렌즈의 초점을 적절히 맞추는 데 중요한 역할을 합니다. 또한 LiDAR 기술은 얼굴 인식을 통해 Apple 기기의 화면 잠금을 해제하는 데 기초가 되는 것으로 알려져 있습니다. 또한 이 기능은 이제 최신 세대의 안드로이드 기반 스마트폰에도 통합되었다는 점도 언급해야 합니다.
데이터의 컨텍스트화는 대부분의 증강 현실(AR) 애플리케이션에서 중요한 측면이며, 이를 위해서는 여러 소스의 정보를 통합해야 합니다. 이와 관련하여 ToF(비행 시간 거리 측정) 및 LiDAR(광 감지 및 거리 측정) 기술은 모두 휴대폰의 가속도계, 자이로스코프, GPS와 같은 다른 모바일 장치 센서의 데이터에 의존하여 장치의 방향과 동작을 파악할 수 있습니다.
동시 위치 파악 및 매핑(SLaM)으로 알려진 사전 정의된 공간 프레임워크 내에서 디바이스의 위치를 파악하는 프로세스는 유형 환경 내에 가상 객체를 배치하는 모바일 디바이스의 증강 현실 애플리케이션 배포에 필수적인 기반 역할을 합니다.
잠시 떨어져 있어도 경험이 지속되는 현상과 유형의 실체 뒤에 위치한 것처럼 보이는 디지털 오브젝트의 배치는 디자이너에게 고유한 과제를 제시합니다.
LiDAR 및 ToF(비행 시간) 기반 시스템 모두에서 디지털 오브젝트 배치의 중요한 측면은 디지털 오브젝트를 특정 물리적 위치에 부착하기 위한 기준 역할을 하는 “앵커”의 활용입니다.
포켓몬 고와 같은 증강 현실 앱 내에서 디지털 물체의 위치 파악 및 추적은 LiDAR 포인트 클라우드에서 얻은 실제 좌표에 가상 아이템을 부착하거나 심도 지도의 특징점을 활용하는 “지오태깅”이라는 고유한 방법을 통해 이루어집니다.
LiDAR가 ToF보다 나은가요?
LiDAR(광 감지 및 거리 측정)은 일반적으로 ToF(Time of Flight)에 비해 더 정확하고 빠른 기술로 간주됩니다. 그럼에도 불구하고 두 기술의 효율성 측면에서 두 기술 간의 격차는 활용되는 기술이 더 발전함에 따라 증가하는 경향이 있습니다.
ToF(Time-of-Flight)와 Google의 DeepAPI의 한계 중 하나는 흰 벽과 같이 넓고 질감이 낮은 영역을 처리하는 데 어려움을 겪는다는 점입니다. 따라서 이러한 기술을 활용하는 앱은 특정 물리적 표면에서 디지털 자산을 정확하게 배치하는 데 어려움을 겪을 수 있습니다. 반면, 라이다 기반 애플리케이션은 이 문제에 대한 어려움이 적은 경향이 있습니다.
환경이 상대적으로 작고 복잡한 텍스처가 없는 경우 카메라를 통해 볼 때 물체가 3D 공간에서 제대로 정렬되지 않는 문제가 발생할 수 있습니다. 그러나 주변 환경이 넓고 질감이 다양한 상황에서는 이러한 제한이 발생하지 않습니다. 또한 모바일 디바이스용으로 설계된 많은 소비자 증강 현실(AR) 앱은 주로 얼굴 또는 신체 AR 필터를 사용하는데, 이러한 필터는 3차원 모델이 아닌 중첩된 이미지라는 특성으로 인해 일반적으로 이러한 유형의 정렬 문제가 발생하지 않습니다.
Apple과 Google은 왜 서로 다른 깊이 센서를 사용하나요?
Apple 는 LiDAR 호환 기기를 출시하면서 “더 많은 프로 워크플로우를 개방하고 프로 사진 및 비디오 앱을 지원하기 위해” 센서와 기타 하드웨어를 포함했다고 밝혔습니다. 또한 이 릴리스에서는 라이다 호환 iPad Pro를 “증강 현실을 위한 세계 최고의 기기”라고 부르며 Apple의 측정 앱을 선전했습니다.
구글은 뎁스 API와 관련 기기에서 라이다 기술을 활용하지 않는 이유에 대한 명확한 이유를 제시하지 않았습니다. 또한, Google은 LiDAR를 사용하지 않음으로써 안드로이드 기기의 무게와 비용 효율성을 유지하면서 접근성 높은 솔루션을 제공할 수 있습니다.
다양한 벤더가 제조하는 안드로이드 플랫폼용 애플리케이션을 개발할 때 라이다 기술을 활용하면 라이다 호환 모델에 편중되어 다른 모델에 불리하게 작용할 수 있습니다. 또한 뎁스 API는 표준 카메라만 있으면 되기 때문에 더 다양한 디바이스를 지원하며, 이전 버전과의 호환성을 제공한다는 장점이 있습니다.
실제로 구글의 Depth API는 기기에 구애받지 않기 때문에 구글의 AR 경험 구축 플랫폼 를 사용하는 개발자도 Apple 기기에서 작동하는 경험을 개발할 수 있습니다.
뎁스 센싱에 대해 알아 보셨나요?
앞선 담론은 주로 모바일 증강 현실의 맥락에서 라이다(LiDAR) 및 비행 시간(ToF) 기술을 중심으로 이루어졌습니다. 이러한 초점은 이러한 고급 AR 경험에 대해 더 많은 설명이 필요하고, 주목할 만한 즐거움과 잠재력이 있다는 사실에 기인합니다.
여기에 설명된 것과 같은 깊이 감지 기술은 복잡성을 고려하지 않고도 활용할 수 있는 수많은 일상적인 애플리케이션과 도구의 기초를 형성합니다. 비행 시간(ToF) 및 광 감지 및 거리 측정(LiDAR) 기술을 이해하면 실제 응용 분야에 대한 이해도가 높아질 것으로 기대합니다.