수조 개의 3D 타일 데이터, Implicit Tiling으로 효율적인 공간 관리 및 스트리밍 실현

핵심 기술: 본 글은 전 세계 수조 개에 달하는 3D 타일 데이터를 효율적으로 관리하고 스트리밍하기 위한 Implicit Tiling 기반의 공간 데이터 구조를 제시합니다. 기존 Explicit Tiling 방식의 한계를 극복하고, Z-Order 기반 비트맵 자료구조와 서브트리 개념을 활용하여 대규모 3D 모델에 대한 랜덤 액세스 및 공간 기반 탐색/분석을 가능하게 하는 새로운 접근 방식을 소개합니다.

기술적 세부사항:
* 기존 Explicit Tiling의 한계점:
* 데이터의 비구조성: 모델 메타데이터의 공간적 연관성 활용 불가, 복합 공간 분석 및 속성 기반 검색 불가능.
* 비효율적 탐색: 카메라 뷰 변경 시 쿼드트리 최상위부터 순차 탐색, 랜덤 접근 불가로 인한 성능 저하.
* 부분 수정 불가: 단일 모델 수정 시 전체 재빌드 필요, 유지보수 및 업데이트 속도 저하.
* Implicit Tiling 개선 방식:
* 미리 그리드 분할: 지구 전체를 균일한 그리드로 분할하고, 3D 모델을 해당 그리드(타일)에 배치.
* 타일 식별: {Level},{X},{Y} 구조를 통한 고유 식별.
* 정밀도와 성능 트레이드오프: RTC 좌표계와 21레벨 쿼드트리 분할 적용.
* Z-Order 기반 비트맵 자료구조: 지구 전체를 1차원 비트맵으로 표현하여 효율적인 공간 인덱싱.
* 서브트리 개념: 희소 데이터 관리 및 탐색 효율성 증대.
* 구조 설계 고민: 그리드 분할 범위 (대한민국 vs 동적 범위 vs 지구 전체) 및 타일 식별 방식에 대한 고찰.

개발 임팩트:
* 대규모 3D 모델 데이터의 효율적인 관리 및 스트리밍.
* 공간 기반의 질의(Query) 및 분석 기능 구현 가능.
* 데이터 탐색 및 렌더링 성능 획기적 향상.
* 데이터 유지보수 및 업데이트 용이성 증대.