안녕하세요, 보충노트 시간이 돌아왔습니다.
1월 2주차 지브러쉬 본문에서 언급된 LIDAR 기능에 대한 보충입니다.
책상을 떠난 3D 아티스트: iPad Pro와 ZBrush가 바꾸는 우리의 작업실
책상을 떠난 3D 아티스트: iPad Pro와 ZBrush가 바꾸는 우리의 작업실
안녕하세요, 2026년 1월 2주 차 렌더브리핑입니다. 오늘은 제게도 꽤 흥미로운 뉴스를 가져왔습니다. 불과 몇 년 전 코로나 팬데믹을 겪으며 '디지털 노마드' 성질을 가진 직업이 대중들에게 유행
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제가 취업을 준비하던 시절과 현업에서 실무자로 뛰고 있는 지금, 가장 크게 체감하는 변화가 무엇인지 아시나요? 취준생 때는 모든 오브젝트를 무에서 유로 생성하는 박스 모델링 혹은 스컬핑(Sculpting)에 매진했다면, 실무에서는 이미 존재하는 현실의 데이터를 얼마나 정확하게 가져와 활용하느냐가 핵심이 되었다는 점입니다.
현실의 데이터를 디지털에 똑같이 가져와 옮긴다, 바로 3D 스캔 데이터에 대한 내용입니다.
특히 최근에는 프로젝트의 규모와 상관없이 3D 스캔 데이터를 기반으로 한 작업이 상당수 포함됩니다. 배경 모델링부터 프롭 제작까지, 밑바닥부터 만드는 대신 현실이 디지털 세상에 그대로 복제된 3D 스캔 데이터를 얼마나 정밀하게 다듬고 최적화할 수 있는가가 실무 프로세스의 중심이 되었죠.
3D 스캔 기술 역시 정말 다양하게 쏟아져나오고 있는 지금, 제가 인턴이었을 때와 지금의 실무까지 가장 많이 활용했던 라이다 (LIDAR), 리얼리티 캡처 (Reality Capture), 그리고 최종적으로 3D 스캔화 된 데이터의 모습과 작업 플로우 등을 3편에 나누어 소개드리고자 합니다. 특히 자본과 기술이 필요한 3D 기술인 만큼 학생과 취업준비생 분들이 접하기 어려운 내용이니 꼭 한 번 알고 가면 좋을 듯 하네요!
오늘은 첫번째로 이 변화의 중심에 있는 기술, 라이다(LIDAR)의 원리와 실무적 가치, 그리고 우리가 반드시 주의해야 할 기술적 한계까지 심도 있게 다뤄보겠습니다.
1. 실무의 핵심 도구, 라이다(LiDAR)란 무엇인가?
라이다는 Light Detection and Ranging의 약자로, 초당 수십만 개의 레이저 펄스를 발사해 물체에 맞고 돌아오는 시간을 측정하여 거리를 계산하는 기술입니다.
- 포인트 클라우드(Point Cloud): 레이저가 닿은 지점들이 수백만 개의 점으로 데이터화됩니다
- 실무적 이점: 사진 기반의 포토그래메트리(Photogrammetry)는 렌즈의 왜곡이나 조명 환경에 영향을 많이 받지만, 라이다는 물리적인 거리를 직접 측정하기 때문에 실제 치수와 1:1로 매칭되는 압도적인 정확도를 자랑합니다.
취준생 시절엔 '눈대중'으로 맞추던 스케일이, 실무에서는 라이다 덕분에 '수치'로 증명되는 것입니다.
2. 왜 3D 아티스트에게 라이다 능력이 필수가 되었나?
실무에서 라이다 데이터를 다룰 줄 안다는 것은 단순히 모델링 속도가 빨라지는 것 이상의 의미를 가집니다.
- 디지털 트윈과 배경 구축: 영화나 게임의 배경이 되는 실제 장소를 그대로 복제해 옵니다. 언리얼 엔진(Unreal Engine)이나 블렌더(Blender)로 스캔 데이터를 가져오면, 레이아웃을 잡는 데 드는 시간이 획기적으로 단축됩니다.
- 정교한 매치무빙(Matchmoving): 실사와 CG를 합성할 때 촬영 현장의 라이다 데이터가 있다면, 가상 카메라와 실제 카메라의 위치를 오차 없이 일치시킬 수 있습니다.
- 에셋의 리얼리티 극대화: 자연물(바위, 나무 등)이나 낡은 건축물의 디테일은 인간이 손으로 일일이 구현하기에 한계가 있습니다. 라이다는 자연스러운 세월의 흔적과 불규칙한 형태를 그대로 가져옵니다.
3. 라이다의 치명적인 한계: "빛은 모든 것을 보지 못한다"
실무에서 라이다 데이터를 처음 접하면 당황스러운 순간이 찾아옵니다. 레이저가 모든 것을 완벽하게 긁어올 것 같지만, 특정 재질에서는 힘을 쓰지 못하기 때문입니다.
1) 투과되는 유리와 액체 (Transparent)
라이다의 최대 적은 유리창, 물, 투명한 플라스틱입니다. 레이저가 물체 표면에서 반사되지 않고 그대로 통과해 버리기 때문에, 스캔 데이터상에서는 해당 부분이 텅 빈 공간으로 인식됩니다.
- 실무 팁: 건물 스캔 시 창문 부분은 데이터가 유실되거나 엉뚱한 뒷배경이 찍히는 경우가 많아, 아티스트가 수동으로 모델링을 메워줘야 합니다.
2) 반사 재질과 거울 (Reflective)
거울이나 번쩍이는 크롬 재질은 레이저를 엉뚱한 방향으로 튕겨냅니다. 이로 인해 존재하지 않는 위치에 점이 찍히는 '고스트 데이터(Ghost Data)'가 생성되어 포인트 클라우드가 지저분해집니다.
3) 빛을 흡수하는 검은색 물체 (Absorptive)
무광 검정색(Matte Black) 소재는 레이저의 빛을 흡수해 버립니다. 반사되어 돌아오는 빛이 없으니 센서는 그 자리에 물체가 없다고 판단합니다. 자동차 타이어나 검은색 소파 등이 스캔 데이터에서 구멍이 뚫린 것처럼 보이는 이유입니다.
4) 다각도 촬영 필수
아래 이미지처럼 레이저가 닿는 부분만 인식하여 포인트 클라우드로 저장되다보니 우리 눈에 보이지 않는 뒤편도 꼼꼼히 찍어야 더욱 정교한 라이다 데이터를 얻을 수 있습니다.
4. 아티스트의 역할: 데이터 정리와 하이브리드 워크플로우
결국 실무자에게 필요한 역량은 라이다가 놓친 부분을 어떻게 채울 것인가에 있습니다.
최근에는 라이다로 정확한 뼈대(Scale)를 잡고, 수천 장의 고해상도 사진을 찍는 포토그래메트리 기법을 혼합하여 텍스처와 디테일을 보완합니다. 또한, 스캔된 로우 데이터(Raw Data)는 폴리곤 수가 수천만 개에 달해 작업이 불가능하므로, 이를 효율적으로 줄이는 리토폴로지(Retopology)와 베이킹(Baking) 과정이 실무 모델러의 핵심 업무가 되었습니다.
실제 저의 실무에서도 라이다 기기와 드론 라이다, 사진 촬영 이 세 개의 데이터를 혼합하여 3D 스캔데이터를 뽑아낸 뒤 리토폴로지와 베이크 과정을 거칩니다. (세 번째 3D 스캔 노트에서 더욱 자세히 다뤄보겠습니다.)
결론: 기술은 거들 뿐, 완성은 아티스트의 손끝에서
취업 준비생 시절에는 멋진 조형물을 만드는 것에 집중했다면, 이제 실무자로서 우리는 현실의 데이터를 디지털 세상으로 얼마나 정교하게 이식하느냐를 고민해야 합니다. 라이다는 우리에게 강력한 가이드라인을 제공하지만, 그 안의 오류를 잡아내고 아름다운 결과물로 승화시키는 것은 결국 아티스트의 시각과 숙련도입니다.
3D 아티스트들의 자리를 위협하는 AI만 다루던 뉴스 중 실제로 아티스트들의 서포터 역할을 톡톡히 해내는 3D 스캔, 그 중에서도 라이다에 대해 알아보았습니다. 특히나 이 3D 스캔을 접할 기회가 상대적으로 적은 학생과 취준생 분들께 큰 도움이 되길 바라며 두번째, 리얼리티 캡처 (Reality Capture) 에서 다시 돌아오겠습니다!
라이다 가이드 영상
전 세계 그래픽 뉴스를 단 하나의 브리핑으로 렌더_RenderBrief
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