문맥 (context)
국내 연구진이 온・오프라인으로 자유롭게 소통하고 협업할 수 있는 메타버스 플랫폼을 개발했다. 기존 기술적 난제를 극복함으로써 다양한 신규 서비스 창출과 메타버스 실현 및 상용화에 큰 도움이 될 전망이다.\n\n한국전자통신연구원(ETRI)은 확장현실(XR) 형태의 메타버스 공간에서 다수의 원격 참여자가 상호작용하며 다양한 업무를 수행할 수 있는 세계 최고 수준의 XR 협업 플랫폼 기술 개발에 성공했다고 밝혔다.\n\n기존 기술로는 5명 내외 실시간 협업이 가능했는데 연구진은 최대 11명의 참여자에 대한 데이터 동기화를 통해 사용자 간 상호작용 및 원격 협업을 실시간으로 지원하는 기술을 개발했다. 유사 플랫폼 대비 2배로 늘었다.\n\nETRI가 개발한 XR 메타버스 플랫폼은 △XR 공간 구축 및 확장 △XR 공간에서의 3차원 좌표인식에 의한 대규모 참여자의 고정밀 위치인식(VPS) △개별 사용자 손동작 인식 △메타버스 공간 내 데이터 실시간 동기화 등을 통해 사용자 간 다양한 상호작용을 지원하는 소프트웨어(SW) 기술이다.\n\n이 플랫폼 활용으로 확장현실 기반 메타버스 공간을 세계 최고 성능으로 구현 가능하다. 연구진은 XR 글래스 등에 모바일용 실시간 맵 학습 기술을 더해 실시간으로 XR 공간을 정렬하고 확장할 수 있는 기술도 확보했다. 기존에는 모바일 환경에 특화된 실시간 맵 학습 기술의 부재 또는 저성능화로 인해, XR 기반으로 메타버스 공간을 확장할 시 실시간 성능이 보장되지 못했다. 가상으로 생성된 공간과 실제 공간의 오차는 2.85㎝에 불과할만큼 정밀하다.\n\nETRI는 사용자 간 상호 움직임이 0.1초 이내에 동기화되도록 플랫폼을 최적화했다. 참여 인원이 늘어도 협업 플랫폼의 연산속도가 유지되도록 조율한 것이다. 쾌적한 접속환경은 메타버스 구현의 필수 요소로 손꼽힌다.\n\n사용자의 손동작도 빠르고 정밀하게 인식한다. 단일 계층 딥러닝 추론 기법을 활용한 덕분이다. 일반적으로 접속자 수가 늘어나면 데이터 처리량이 증가해 동작 인식시간도 길어진다. ETRI 협업 플랫폼은 추적해야 하는 손동작이 많아도 0.01초 만에 인식하며 접속자 간 협업 연산속도를 0.1초로 유지하는 등 세계 최고 성능을 달성했다. 다자 참여 접속자들 간의 동기화 속도는 ETRI에서 자체적으로 구축한 5G MEC 테스트베드를 통해 검증됐다.\n\n연구진의 XR 플랫폼을 통해 시각・청각・촉각을 아우르는 협업과 의사소통이 가능해지면서 XR 기반 국산 메타버스 기술 확산의 청신호를 밝혔다.\n\n개발 기술은 지난해 12월, 경남 통영시 초등학생들을 대상으로 과학교육 시나리오에 적용, 원격 비대면 교육 시범서비스를 통해 실용성이 검증됐다. 또 연구진은 올해 10월 대전시 소재 초등학교에 20명 대상으로 추가 실증을 계획, 활용도를 높일 계획이다.\n\nETRI CG/비전 연구실의 손욱호 박사는 “세계 최고 수준의 XR 기반 메타버스 협업 플랫폼 기술을 활용해 원격 협업 기반의 교육, 제조, 오피스, 홈 등의 다양한 분야로 상용화를 촉진할 수 있도록 노력하겠다”고 밝혔다.\n\n이밖에도 ETRI는 VR・AR・XR 기술 관련 국제표준 제정을 위해서도 노력 중이다. 사용자 인터랙션 품질(QoI)의 국제표준과 관련, 전기전자공학자협회(IEEE) 워킹그룹 의장단으로 참여해 작업을 주도하고 있다.\n\n향후 ETRI는 국제표준 추진을 통한 메타버스 핵심기술의 확보로 향후 메타버스의 실질적인 생태계 발전을 위해 노력할 예정이다. 또한, 지속적인 응용 서비스 개발 및 XR 플랫폼 실증과 함께 궁극의 메타버스 실현이 가능하도록 기술력을 확보키로 했다.\n\n본 연구는 과학기술정보통신부 '5G 기반 VR・AR 디바이스 핵심기술개발사업' 일환으로 수행됐다.\n\n김영준기자 kyj85@etnews.com
지시문 (instruction)
주어진 원문을 읽고 필요한 정보를 파악하여, 원문에 근거해 질문에 답하라.
질문 (question)
XR 기반으로 메타버스 공간을 확장할 때 실시간 성능이 보장되지 못했던 이유는 무엇인가?
추론 과정 (compact_reasoning)
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1과제 해석
task_interpretationXR 기반 메타버스 공간 확장 시 실시간 성능이 보장되지 않았던 원인을 파악해야 한다.
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2정보 추출
information_extraction메타버스 공간 확장 및 실시간 성능과 관련된 기술적 한계점을 문맥에서 탐색한다.
- 기존에는 모바일 환경에 특화된 실시간 맵 학습 기술의 부재 또는 저성능화로 인해, XR 기반으로 메타버스 공간을 확장할 시 실시간 성능이 보장되지 못했다.
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3근거 선택
evidence_selection성능 저하의 직접적인 원인인 '기술의 부재 또는 저성능화'를 근거로 선택한다.
- 모바일 환경에 특화된 실시간 맵 학습 기술의 부재 또는 저성능화
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4논리 통합
logical_integration모바일 환경에 특화된 실시간 맵 학습 기술이 없거나 성능이 낮았기 때문에 XR 공간 확장 시 실시간 성능 확보가 어려웠음을 연결한다.
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5결론 도출
conclusion_formulation원인을 정리하여 질문에 대한 답변을 구성한다.
- 모바일 환경에 특화된 실시간 맵 학습 기술의 부재 또는 저성능화
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6답변 생성
answer_generation추출된 원인을 바탕으로 완성된 문장으로 답변을 작성한다.
- 모바일 환경에 특화된 실시간 맵 학습 기술의 부재 또는 저성능화
최종 답변 (final_answer)
모바일 환경에 특화된 실시간 맵 학습 기술이 부재했거나 성능이 낮았기 때문이다.
핵심 해석 (core_interpretation)
모바일 환경에 특화된 실시간 맵 학습 기술의 부재 또는 저성능화는 XR 기반 메타버스 공간 확장 시 실시간 성능 보장을 저해했다.