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Production 2026-02-19

75mm 스튜디오, 코레일 '대심도 철도시설 통합관리시스템 VR 시뮬레이션' 선보이다

공간 데이터 기반 실감 콘텐츠 기술로 구현한 AI 기반 통합 관제 시스템

Written by 75mm Studio

코레일 VR 시뮬레이션 이미지 01

기술이 우리 삶의 여러 영역에 깊이 관여하며 효율성과 안전성을 높이고 있습니다. 공간 데이터 기반 실감 콘텐츠 전문 기업, 75mm 스튜디오가 코레일(한국철도공사)의 '대심도 철도시설 통합관리시스템 VR 시뮬레이션' 프로젝트를 기획부터 제작 전 과정에 걸쳐 성공적으로 수행한 사례를 소개합니다.

이 VR 시뮬레이션 콘텐츠는 **'2023 국토교통기술교류회'**에서 공개되었습니다. 이는 코레일이 연구 중인 인공지능(AI) 기반 통합 관제 시스템의 핵심 연구 내용을 대중에 소개하고 이해를 돕기 위해 기획된 것으로, 75mm 스튜디오의 VR 기술이 그 중심에 있었습니다.

VR로 경험하는 대심도 철도시설 통합 관제

대심도 철도시설은 특성상 복잡한 구조와 환경을 가지고 있어, 만약의 사태 발생 시 신속하고 정확한 대응이 매우 중요합니다. 코레일이 연구 개발 중인 AI 기반 통합 관제 시스템은 이러한 상황에서 효율적인 관제 및 대응을 목표로 합니다. 75mm 스튜디오는 이 복잡한 시스템과 그 작동 방식을 직관적으로 이해할 수 있도록 VR 시뮬레이션 콘텐츠를 기획하고 제작했습니다.

코레일 VR 시뮬레이션 이미지 02

기획부터 시연까지, 원스톱 솔루션

75mm 스튜디오는 이번 '대심도 철도시설 통합관리시스템 VR 시뮬레이션' 프로젝트의 기획부터 콘텐츠 제작, 그리고 행사 현장에서의 기술 시연 지원까지 전 과정을 자체적으로 수행했습니다. 이는 당사가 보유한 정밀한 공간 데이터 처리 기술, 고품질 VR 콘텐츠 개발 역량, 그리고 시스템 통합 능력을 증명하는 사례입니다.

특히, AI 기반의 복잡한 시스템 연구 내용을 일반 대중이 쉽게 이해하고 체험할 수 있도록 시각화하는 것이 이 프로젝트의 핵심 과제였으며, 75mm 스튜디오는 이를 성공적으로 해냈습니다. VR 시뮬레이션 구현을 위한 미러링 시스템 구축 제안, 부스 디자인 제안 등의 세부적인 내용은 75mm 스튜디오가 단순히 콘텐츠를 만드는 것을 넘어, 최적의 사용자 경험을 위한 전체적인 환경 설계까지 고려했음을 보여줍니다.

산업 전반으로의 확장 가능성

75mm 스튜디오의 핵심 역량인 공간 데이터 기반 실감 콘텐츠 기술은 철도 분야뿐만 아니라, 다양한 산업군으로의 확장 가능성을 가지고 있습니다.

코레일 VR 시뮬레이션 이미지 03

다음과 같은 분야에서 새로운 가치를 창출할 수 있습니다:

  • 스마트 팩토리: 생산 라인 관리, 작업자 안전 훈련 VR/AR 콘텐츠
  • 건설 및 건축: 가상 시공 시뮬레이션, 현장 안전 교육
  • 도시 관리: 스마트 시티 솔루션, 재난 대응 시뮬레이션
  • 교육 및 훈련: 실제와 같은 환경에서의 직무 교육 및 훈련 프로그램

코레일과의 이번 협력을 통해 우리의 기술력이 공공 안전과 첨단 연구 발전에 기여할 수 있음을 입증했습니다. 앞으로도 75mm studio는 공간 데이터와 실감 기술을 융합하여 더욱 혁신적이고 실용적인 솔루션을 제공하며, 다양한 산업 분야에 긍정적인 영향을 미칠 수 있도록 노력할 것입니다.

자주 묻는 질문 (Technical FAQ)

LiDAR 스캐닝이란 무엇이며 VFX 프로세스에서 어떻게 활용되나요?
LiDAR(Light Detection and Ranging)는 레이저 펄스를 발사하여 반사되어 돌아오는 시간을 측정해 공간 정보를 획득하는 초정밀 3D 스캐닝 기술입니다. 현대 VFX(시각특수효과) 프로세스에서 LiDAR로 스캔된 정확한 지오메트리 데이터를 활용하면, CG 환경을 실제 영화 세트장과 오차 없이 일치시킬 수 있습니다. 이를 통해 정밀한 카메라 매치무브(Matchmove), 세트 익스텐션(Set Extension) 작업의 정확도를 극대화하여 후반 작업(Post-Production) 소요 시간을 획기적으로 줄여줍니다.
대용량 포인트 클라우드(Point Cloud) 데이터는 어떻게 최적화되나요?
현장에서 스캔된 원본 포인트 클라우드 데이터는 수십억 개의 점으로 이루어져 있어 Maya, Unreal Engine 등 일반적인 DCC 툴에서 다루기에 무겁습니다. 당사는 자체적인 데이터 프로세싱 파이프라인을 거쳐 노이즈를 제거하고, 정합(Registration) 프로세스를 거친 후 가벼운 폴리곤 메쉬(Polygon Mesh)로 변환(Meshing) 및 최적화(Retopology) 과정을 진행합니다.
사진측량(Photogrammetry) 기법과 LiDAR 스캐닝의 차이점은 무엇인가요?
LiDAR 스캐닝이 초정밀 레이저를 통해 공간의 '형태(뼈대)'를 밀리미터 단위로 정확하게 측정하는 데 집중한다면, 사진측량(Photogrammetry) 기법은 철저히 시각적인 '질감(텍스처)'을 현실과 똑같이 구현하는 데 목적을 둡니다. 당사는 이 두 가지 기술의 장점만을 결합하는 하이브리드 워크플로우를 사용하여 치수적으로 정확하면서도 광학적으로 완벽한 실사 품질의 디지털 에셋(Digital Twin)을 제작하고 있습니다.
3D 가우시안 스플래팅(Gaussian Splatting) 렌더링 방식의 장점은 무엇인가요?
3D 가우시안 스플래팅은 기존의 폴리곤 기반 렌더링이 가지는 '세밀함의 한계'를 돌파한 최신 인공지능 기반 뉴럴 렌더링 기술입니다. 반투명한 사물, 복잡한 식생(나무, 풀), 미세한 빛의 반사까지도 원본 사진과 구분이 안 될 정도의 초현실적인 품질로 복원해냅니다. 특히 엄청난 고해상도 품질을 무거운 하드웨어 없이 웹 기반 환경에서도 60fps 이상으로 실시간 렌더링할 수 있어 공간 아카이빙 분야의 게임 체인저로 불립니다.

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