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건축 디자이너가 주목해야 할 공간 플랫폼 ( 혁신과 실전 사례 ) 건축 설계는 이제 단순한 2D 도면 작성에서 벗어나, 3D 모델링을 넘어 현실 공간 자체를 디지털화하는 ‘공간 중심 설계’ 시대로 접어들고 있습니다. 특히 공간 컴퓨팅 플랫폼은 건축 디자이너에게 새로운 작업 방식과 협업 패러다임을 제시하며, 설계, 시뮬레이션, 클라이언트 피칭, 공간 데이터 분석까지 아우를 수 있는 차세대 설계 환경으로 부상하고 있습니다. 건축 디자이너에게도 AI를 접목한 공간 컴퓨팅이 필수로 자리잡고 있는데요.이제 건축 디자이너는 단순히 건물의 외형이나 구조를 설계하는 데 그치지 않고, 공간의 맥락, 사용자 경험, 물리적 상호작용까지 고려한 설계를 해야 합니다. 이때 필요한 것이 바로 공간 컴퓨팅 기반의 플랫폼입니다. 본 글에서는 공간 컴퓨팅 플랫폼의 정의와 필요성, 대표 툴 소개, 실.. 2025. 4. 2.
일본 vs 중국 공간 컴퓨팅 플랫폼 경쟁 ( 전략, 비교, 전망 ) 2025년 현재, 공간 컴퓨팅은 AR, VR, MR을 넘어 현실과 디지털 세계를 연결하는 차세대 컴퓨팅 플랫폼으로 주목받고 있습니다. 특히 아시아에서는 일본과 중국이 그 중에서도 독자적인 생태계 구축을 시도하며 글로벌 무대에서 영향력을 확대하고 있습니다. 두 국가는 각기 다른 산업적 배경과 기술 전략을 통해 공간 컴퓨팅을 구현하고 있으며, 하드웨어, 소프트웨어, 인프라, 규제 측면에서 서로 다른 방식으로 접근하고 있습니다. 이 글에서는 일본과 중국의 공간 컴퓨팅 플랫폼 전략을 비교 분석하며, 어떤 방향성이 더 유리한지, 앞으로의 경쟁 구도는 어떻게 펼쳐질지 살펴봅니다. 이를 통해 우리나라도 발전에 도움을 받을 수 있습니다. 1. 일본의 공간 컴퓨팅 플랫폼 전략1) 정밀 제조 기반 하드웨어 기술일본은 소니.. 2025. 4. 2.
2025년 공간 컴퓨팅 플랫폼의 미래 (정의, 구성, 방향성) 공간 컴퓨팅(Spatial Computing)은 현실 공간과 디지털 정보를 융합해 사용자가 물리적 환경 속에서 컴퓨터와 상호작용할 수 있도록 해주는 기술입니다. AR(증강현실), VR(가상현실), MR(혼합현실), 센서 기반 인식, 공간 매핑, AI 기반 처리 기술 등을 아우르며, 단순한 3D 그래픽 표현을 넘어 인간의 일상에 몰입적이고 실시간적인 컴퓨팅 경험을 제공합니다. 특히 2025년은 공간 컴퓨팅 플랫폼이 상업적, 산업적으로 본격 확산되는 해가 될 것으로 전망되며, 애플, 메타, 구글, 마이크로소프트를 중심으로 기술 경쟁이 치열해지고 있습니다. 이 글에서는 2025년 기준 공간 컴퓨팅 플랫폼의 기술 현황과 주요 기업, 미래 확산 방향까지 종합적으로 분석합니다.1. 공간 컴퓨팅 플랫폼이란? 정의와 .. 2025. 4. 1.
기존 영상 편집 툴과 실시간 AI 생성 툴의 차이점(비교 정리) 영상 콘텐츠의 시대라 불리는 지금, 수많은 창작자와 마케터, 기업들이 매일같이 다양한 목적의 영상을 제작하고 있습니다. 이 과정에서 선택해야 할 가장 중요한 기술적 요소 중 하나는 바로 ‘어떤 툴을 사용할 것인가’입니다. 수작업 중심의 기존 영상 편집 툴은 여전히 막강한 기능을 자랑하지만, 최근 생성형 AI 기술을 바탕으로 실시간 영상 생성 툴들이 빠르게 등장하며 영상 제작의 방식을 근본적으로 변화시키고 있습니다. 이 글에서는 두 가지 방식의 차이를 깊이 있게 분석하고, 어떤 상황에서 어떤 툴을 활용해야 효율적일지를 구체적으로 살펴봅니다. 1. 개념 비교: 영상 편집 vs 실시간 생성기존 영상 편집 툴이란?Adobe Premiere Pro, Final Cut Pro, DaVinci Resolve 등은 전.. 2025. 3. 31.
실시간 비디오 생성 AI 알고리즘 원리 분석 (구조, 기술, 분석) 실시간 비디오 생성 기술은 인공지능 기술 중에서도 가장 복잡하고 고도화된 영역에 속합니다. 정적인 이미지를 생성하던 단계를 지나, 이제는 시간 축을 기반으로 움직이는 ‘영상’을 실시간으로 생성하는 시대가 열렸습니다. 이 글에서는 실시간 비디오 생성 AI의 주요 알고리즘 원리를 구조적으로 분석하고, 어떤 기술 요소들이 결합되어 이 놀라운 기술을 가능하게 하는지를 자세히 살펴보겠습니다. 1. 생성형 AI 기반의 실시간 비디오 생성 구조실시간 영상 생성의 핵심은 프레임 단위의 시각적 연속성을 유지하면서, 입력(텍스트, 이미지 등)에 따라 장면을 자연스럽게 생성하는 것입니다. 이를 위해 다양한 생성형 딥러닝 알고리즘이 사용됩니다.1) GAN (Generative Adversarial Network)GAN은 이미.. 2025. 3. 31.
실시간 영상 생성, 글로벌 트렌드와 국내 기술 격차(Sora, Open AI) 생성형 AI의 진화는 영상 콘텐츠 제작에 있어 혁명적인 변화를 이끌고 있습니다. 과거 수작업 중심의 영상 편집이 당연시되던 시대에서, 이제는 AI가 실시간으로 장면을 구성하고 영상을 생성하는 시대가 도래한 것입니다. 특히 실시간 영상 생성(Real-time Video Generation)은 단순한 편의성 제공을 넘어, 콘텐츠 생산의 구조 자체를 바꾸고 있습니다. 전 세계적으로는 이 기술이 빠르게 확산되는 반면, 국내는 기술력과 활용도 면에서 아직 초기 단계에 머물러 있습니다. 본 글에서는 실시간 영상 생성 기술의 글로벌 트렌드, 한국의 현황과 기술 격차, 그리고 이를 해소하기 위한 전략까지 폭넓게 살펴봅니다. 실시간 영상 생성 기술의 글로벌 트렌드글로벌 시장에서는 텍스트 한 줄로 동적인 영상 콘텐츠를 생.. 2025. 3. 30.