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Mega와 ARKit/ARCore 기능 비교

EasyAR Mega는 Apple의 ARKit 및 Google의 ARCore와 연관성을 가지면서도 차별점이 있습니다. 이들 간의 관계와 각각의 장점을 이해하는 것은 개발자가 Mega의 작동 방식을 숙지하는 데 중요합니다. 간단히 말해, Mega는 ARKit/ARCore의 모션 추적 능력을 최대한 활용하면서도 ARKit/ARCore가 충족시키지 못하는 대규모 공간 위치 인식 요구를 확장합니다.

핵심 관계

  • ARKit/ARCore (기반층):

    • 이들은 기기 운영 체제(iOS/Android)가 제공하는 AR 개발 프레임워크입니다.
    • 핵심 책임은: 기기 수준의 환경 인식 및 추적입니다. 예를 들어, 기기 카메라와 IMU를 활용한 동시적 위치 추정 및 맵핑(SLAM), 평면 감지, 조명 추정, 이미지/객체 인식 등이 있습니다.
    • 이들은 상위 애플리케이션에 안정적이고 낮은 지연의 6DoF 포즈 데이터 스트림을 제공합니다.
  • EasyAR Mega (애플리케이션/플랫폼층):

    • 이것은 초대규모 공간 컴퓨팅 플랫폼입니다.
    • 핵심 책임은: 사전 구축된 고정밀 3차원 데이터와 결합하여, 고급 시각적 위치 인식 기술을 통해 도시 규모, 센티미터급의 지속적 위치 인식을 구현하는 것입니다. ARKit/ARCore가 제공하는 기저 6DoF 데이터를 활용하여 융합 모션 추적을 수행합니다.
    • Mega는 ARKit/ARCore를 대체하지 않습니다. 오히려 물리적 세계에서 기기의 초기 모션 데이터를 얻기 위해 이들을 활용한 다음, Mega 맵과의 매칭을 통해 이 데이터를 통일되고 고정밀 좌표계에 "고정"시킵니다.

기능 비교 및 Mega의 장점

ARKit/ARCore 역시 ARWorldMap(ARKit), Cloud Anchors/Geospatial API(ARCore)와 같은 일정 수준의 공간 인식 및 위치 인식 능력을 제공합니다. 이러한 기능들은 Mega가 제공하는 초대규모 공간 위치 인식 능력과 일부 유사점이 있지만 근본적인 차이가 있습니다. 다음은 양자 간의 상세한 기술적 비교입니다.

기능 특성 ARWorldMap Cloud Anchors/Geospatial API EasyAR Mega
위치 인식 범위 주변 환경 스캔 및 위치 인식 가능 주변 환경 스캔 및 위치 인식 가능 도시 규모 공간 환경 스캔 및 위치 인식 가능
위치 인식 특성 환경 변화 대응 가능 환경 변화 대응 가능 환경 변화, 주야간 변화 대응 가능
맵 구축 기기 측에서 수집 및 구축, LAN을 통한 공유 기기 측에서 수집 및 구축, Google 클라우드 엔드포인트 호스팅을 통한 공유 전용 기기에서 수집 및 클라우드 구축, 클라우드 위치 인식 서비스를 통한 모든 기기 측의 공유
실-가상 오클루전 LiDAR 스캔 Mesh를 통한 기하학적 오클루전 Depth API를 통한 깊이 기반 오클루전 LOD, 디테일이 풍부한 3D 모델 제공, 정밀 기하학적 오클루전 구현
크로스 디바이스 경험 iOS 기기 간 공유 및 경험만 지원 Google 클라우드 엔드포인트를 통한 Android 및 iOS 기기 간 공유 및 경험 통일된 클라우드 위치 인식 서비스를 통해 거의 모든 기기(Android, iOS, XR 헤드셋) 간 공유 및 경험
기술 의존성 ARKit 지원 기기에서만 실행 가능, 일부 기능은 추가 하드웨어 또는 소프트웨어 요구사항 있음(LiDAR 등) ARKit, ARCore 지원 기기에서 실행 가능 다양한 기기와 광범위하게 호환, 기기가 ARKit 또는 ARCore를 갖출 것을 강제하지 않음

ARKit/ARCore와 동시 사용

EasyAR Mega를 통합할 때, 일반적으로 ARKit 또는 ARCore의 인터페이스를 직접 호출할 필요가 없습니다. 이것은 매우 중요한 개념입니다:

  • Mega 애플리케이션은 실행 중인 단말 기기에 따라 자동으로 사용 가능한 ARKit/ARCore의 6DoF 데이터 스트림을 획득합니다.
  • 위치 인식 서비스 관리, 포즈 데이터 획득을 위해 통일된 MegaTracker API만 사용하면 됩니다. 내부적으로 ARKit/ARCore의 원시 데이터를 융합 계산하여 최종적으로 통일되고 고정밀이며 지속적으로 추적되는 공간 위치 인식 결과를 제공합니다.
  • 이러한 설계는 개발 프로세스를 크게 단순화합니다. 다른 플랫폼을 위해 두 세트의 코드를 작성하고 유지 관리할 필요가 없으며, ARKit/ARCore의 복잡한 API를 깊이 이해할 필요도 없습니다. 애플리케이션 로직을 구축하기 위해 EasyAR Mega의 기능 사용에만 집중하면 됩니다.

예외 상황: Mega 위치 인식을 사용하면서도 ARKit의 People Occlusion과 같은 ARKit/ARCore의 특정 기능을 추가로 활용하고 싶다면, 애플리케이션에서 네이티브 API를 혼합 호출해야 할 수 있습니다.


EasyAR Mega는 ARKit/ARCore와 경쟁하거나 이를 대체하기 위한 것이 아니라, 상호 보완 및 시너지를 이루기 위한 것입니다. ARKit/ARCore는 "기기가 환경 내에서 어떻게 움직이는가"라는 문제를 해결하는 반면, EasyAR Mega는 "모든 기기가 동일한 거대한 공간에서 정확히 위치를 인식하는 방법"이라는 문제를 해결합니다. 양자를 결합함으로써, 대규모 공간 공유 및 지속적 위치 인식 능력을 갖춘 전례 없는 증강 현실 애플리케이션을 구축할 수 있습니다.