Greneta Optimizer 2.0

메타버스, 디지털트윈 시대가 열렸지만, 초대형 3D 데이터 파일은 병목이 되고 있습니다. 공장 설비의 정밀 3D 스캔이나 의료 3D이미지는 수백 MB~수 GB에 달해, 현재 네트워크나 디바이스로는 실시간 전송·렌더링이 어려웠습니다.

기존에는 품질을 낮춰 파일 크기를 줄이거나 로딩에 긴 시간을 들였는데, 이로 인해 현장 활용성이 떨어졌습니다. 예를 들어 긴급 원격 의료진단에 수백 MB 3D MRI 데이터를 전송하려면 지연이 발생하고, AR/VR 트레이닝에 고품질 3D 모델을 쓰고 싶어도 기기 성능 한계로 낮은 디테일로 줄여야 했습니다.

또한 기존 압축 툴은 3D 모델의 디테일을 훼손해버리는 경우가 많아 ("3D의 MP3화" 문제) 현업 전문가는 쓰기 꺼렸습니다. 즉, 3D 데이터 무게가 공간컴퓨팅 확산의 장애였습니다.

Greneta Optimizer 2.0은 압도적인 압축률과 품질 보존이라는 두 마리 토끼를 잡았습니다. AI 양자화 알고리즘을 통해 기하학적 정밀도는 유지하면서도 수GB 모델을 수MB 수준으로 수 초 내 압축하는데, 최대 99.6% 용량 감소를 실현했습니다. 이는 경쟁 솔루션 대비 단연 높은 수치로, 업계에서 통용되던 50~90% 압축을 넘어서는 성능입니다.

동시에 시각적 충실도(fidelity)를 완전 보존하여, 압축 전후의 육안상 차이가 없도록 해줍니다. 또한 사용 편의성 면에서 원클릭 프리셋 인터페이스와 모듈형 API 연계를 제공하여 비전문가도 쉽게 쓸 수 있고, 기업 워크플로에도 부드럽게 통합됩니다.

특히 메쉬 자동 복원 기능으로 3D 스캔 모델의 구멍이나 오류를 AI가 메워주는 부가가치도 제공합니다. Unreal, Unity, NVIDIA Omniverse 등 주요 플랫폼 플러그인을 지원하여 바로 적용 가능하다는 점도 차별화됩니다. 요약하면, 현존 압축도구의 품질 저하 문제를 해결하고 속도·편의성·확장성 모두 갖춘 차세대 3D 최적화 엔진입니다.

제조, 건설, 의료, 콘텐츠 등 대용량 3D 데이터를 다루는 산업 영역이 주 고객입니다. 예를 들어 자동차나 항공 제조사는 CAD 도면(디지털 트윈)을 경량화해 협업하거나, 건설사는 건물 3D 스캔을 클라우드로 공유할 때 사용할 수 있습니다.

의료영상(CT/MRI) 원본을 원격 전송해야 하는 의료 IT기업도 도입할 수 있고, 게임/영화 VFX 스튜디오가 초고해상도 3D 자산을 빠르게 처리하기 위해 도입할 수 있습니다. 또한 AR/VR 콘텐츠 제작사들이 이 기술로 모델을 최적화해 모바일 기기에서도 고품질로 구현할 수 있습니다.

이처럼 B2B 소프트웨어로서, 기업의 기존 3D 파이프라인에 솔루션 형태(라이브러리나 클라우드 API)로 판매될 것입니다. 각 산업별로 대기업과 협업하여 커스터마이징된 적용도 예상됩니다.

소프트웨어 기반 솔루션이므로 전세계 소프트웨어 시장에 진출하기 용이합니다. 이미 NVIDIA Inception 프로그램에 합류하여 글로벌 파트너십을 모색 중이며, CES 출품을 통해 해외 고객사 발굴에도 나선 상황입니다.

기술 자체는 특정 환경 제약이 없지만, 3D 데이터 표준이나 파일 형식 호환성을 지속적으로 넓혀야 하는 과제는 있습니다. 이를 해결하면, XR/메타버스가 성장하는 모든 지역에서 수요가 발생할 수 있습니다.

나아가 AI 압축 기술이므로, 영상/이미지 등 다른 데이터 타입 압축 분야로 응용을 넓힐 가능성도 있습니다. 현재는 혁신적인 전문 도구로서 산업별 틈새시장 공략부터 시작하지만, 디지털트윈 인프라가 필수화되는 미래에는 광범위한 시장으로 성장할 수 있습니다.

규제 측면에서는 특별한 제한은 없으나, 의료 등 분야 적용 시 데이터 정확성에 대한 신뢰 검증이 필요할 것입니다.

"산업 메타버스의 데이터 병목을 해결하는 열쇠"라는 호평과 함께 CES 혁신상을 수상했습니다. 심사단은 3D 데이터 처리의 현실적 문제를 정확히 짚고 솔루션을 제시한 점을 높이 평가하였고, 성능 수치(99% 압축)에 놀라움을 표했습니다. 시장 전문가들도 AR/VR 대중화를 가로막는 요소를 제거한 기술이라며 기대감을 나타냈습니다.

다만 일부에서는 이 기술이 지나치게 앞서간 솔루션일 수 있다는 언급도 있습니다. 즉 아직 많은 기업이 3D 데이터를 적극 활용하지 않는 단계에서, 얼마나 빠르게 수요를 창출할지가 변수라는 것입니다. 또한 NVIDIA나 Autodesk 등 거대 기업이 유사 기술을 자체 개발할 가능성을 경쟁 리스크로 꼽기도 합니다.

그럼에도 현재 Greneta가 보여준 성과에 대해선 "현실 세계에 한 발 들여놓은 스페이스 컴프레션 기술"로 긍정적 평가가 주류입니다. 지속적인 기술 리드와 실제 현장 적용사례가 나온다면 시장 판도를 바꿀 수 있다는 전망입니다.