BTS의 광화문 콘서트 전날, 네이버지도 거리뷰에 3차원 전광판이 생겼습니다.
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광장에 가상의 전광판을 세우고 콘서트 홍보 영상을 띄워, 마치 현장을 미리 걷는 듯한 경험을 제공하고자 했습니다.
초창기 거리뷰는 평면 이미지를 단순히 이어붙인 것에 불과했지만, 네이버랩스의 기술로 완성된 지금의 '거리뷰3D'는 정밀한 위치값을 기반으로 건물과 거리를 3차원으로 재구성합니다. 이 새로운 공간에서는 할 수 있는 일이 참 많습니다. 이번 3차원 전광판도 그런 시도 중 하나입니다.
공간 자체를 인터페이스로 만들려면
어떤 기술로 만들어졌는지 좀 더 소개해 드리겠습니다. 가장 먼저 할 일은 데이터를 3차원으로 수집하는 것입니다. 네이버랩스에서 개발한 파노라믹 매핑 시스템 'P1'이 도로를 달리며 거리를 스캔합니다. 카메라와 라이다(LiDAR) 센서를 활용해 거리의 파노라마 이미지와 공간의 형태·깊이 정보를 포함한 포인트 클라우드를 동시에 수집합니다.
파라노믹 매핑 시스템, P1
수집된 데이터는 정합 과정을 거쳐 현실을 3차원으로 재현한 거리뷰3D 공간으로 재구성됩니다. 이 과정에서 건물 입면, 도로 경계, 간판 위치 등은 3차원 좌표값을 가지게 됩니다. 마침내 가상 콘텐츠를 실제 공간의 정확한 위치에 배치할 수 있게 되었습니다.
건물 외벽의 곡면이나 모서리 각도에 맞춰 자연스럽게 정렬되고, 사용자의 시점 변화에 따라 원근과 깊이가 반영되기도 합니다. 단순히 화면 위에 얹은 이미지가 아니라, 실제 공간에 존재하는 오브젝트가 된 것이죠.
P1 데이터의 쓸모
이번 시도도 재미있었지만, P1이 수집한 거리뷰3D 데이터는 훨씬 더 다양한 방식으로 활용되고 있습니다.
예를 들어, 이 데이터는 AI의 훌륭한 교재가 됩니다. AI가 이를 학습하면 실제로 촬영하지 않은 새로운 각도의 3D 장면까지 만들어낼 수 있는데, 이를 ‘노블 뷰 신세시스(NVS)’라고 합니다. 이 기술은 현재 네이버지도의 ‘플라잉뷰3D’에 그대로 적용되어 있습니다.
서비스뿐만 아니라 학술 연구에서도 빛을 발합니다. 카이스트와 공동으로 진행한 ‘서울월드모델’ 연구에도 이 거리뷰3D 데이터가 활용되며, 더 큰 스케일에서 현실을 이해하는 연구로 확장되고 있습니다.
나아가 네이버랩스에서 연구하는 로봇의 길 찾기에도 활용됩니다. 데이터가 그만큼 정밀하고 다양한 정보를 품고 있기에 가능한 일입니다. 사람을 위한 지도가, 이제는 기계를 위한 지도로도 쓰이는 셈입니다.
이렇게 할 수 있는 일이 많은 이유는 단순합니다. 우리가 실제로 살아가는 세상이 3차원이기 때문입니다.