3D 지도 기술, 확장현실을 향하다

위치 검색과 길찾기 도구였던 지도는 초정밀 실시간 정보와 지역 콘텐츠를 품은 생활 플랫폼으로 진화했다. 다음 단계에서는 공간 지능과 확장현실을 뒷받침하는 인프라가 되어야 하며, 카카오맵이 보유한 전국 단위 영상·정밀 데이터와 컴퓨터 비전 기술이 그 기반이 된다.

360도 로드뷰와 항공 영상을 촬영 단위 SfM 모델로 재구성한 뒤 전역 좌표계에서 정합·최적화해 카메라 자세와 3D 구조를 얻는다. 이 기준 좌표에 포인트 클라우드와 여러 비전 태스크의 결과를 통합해, 정확한 위치 관계를 유지하면서 서비스 데이터로 활용할 수 있는 고정밀 공간을 구축한다.

카메라 자세·이미지·포인트 클라우드를 입력으로 3D Gaussian Splat을 최적화해 촬영 이미지에 가까운 장면을 실시간 렌더링한다. 로드뷰의 제한된 시점과 동적 객체, 촬영 시기 차이를 데이터 증강·경로 병합·인페인팅으로 보완하고, 긴 구간은 분할 학습 후 시점에 따라 모델을 동적으로 불러온다.

PC에서 검증한 Spatial RoadView를 스마트폰과 AR 글래스로 옮기려면 GPS·지자기 센서만으로는 부족한 정밀한 카메라 위치 추정이 필요하다. 고정밀 지도와 영상 기반 위치 인식을 결합하면 현실 구조물에 콘텐츠를 안정적으로 정렬할 수 있고, 길 안내와 로컬 정보가 실제 공간 위에 놓이는 지도 경험으로 이어진다.