방 입력 · 정규화
어떤 GLB든 받아 가로(긴 변)를 7.2로, 바닥을 0으로 맞춰요. 스캐너와 같은 자라 좌표가 호환돼요.
GLB · DRACO 300→9MB가로 7.2
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가구 검출
이름표(Sofa…) 또는 모양·크기로 가구만 골라내고 벽·바닥·천장은 제외해요.
최대 22개게이트 3%~92%
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좌표
가구마다 정점 상자(AABB)의 중심이 위치. 스크린샷·AI 없이 산수로 끝, 오차 0.
AABB 중심오차 0
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세그멘테이션
한 가구가 여러 조각이면 마커가 겹쳐요. 같은 자리는 하나로 합쳐 ‘한 사물=한 마커’.
평면 0.42m같은 이름 1.0m
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레이캐스트
보이지 않는 광선을 쏴 처음 맞는 면을 읽어요. 마커를 표면에 앉히고, 카메라가 설 트인 곳도 찾죠.
위→아래 1발3×3=9점 · ±0.4m
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이름
방을 네 모서리 4컷 찍어 AI에 딱 1번. 작거나 가린 ‘약한 마커’만 512² 십자선으로 정밀 확인.
4컷 · 1콜정밀 512²
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번호 · 동선
입장 시점에서 가까움+직진으로 한 바퀴(걷는 순서=외우는 순서). 겹친 마커는 황금각으로 흩뿌려요.
−dist + turn×0.7최대 16황금각 137.5°
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카메라
번호를 누르면 28방향을 따져 가장 트인 자리로 0.9초 활공(휙 안 돌게 연속성 우선).
28방향0.9초 활공
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학습 · 저장
각 위치에 학습 개념을 묶어 저장(장소법). 다시 들어오면 같은 자리에서 회상 단서가 재현돼요.
entityId내 서재 저장