• [AR개발 Tip] Sceneform에서 바닥인식 벗어난 곳으로 Node 이동 시키기

    안녕하세요. 어반베이스 안드로이드 개발자 심재원입니다. 어반베이스에서는 ARViewer와 SpaceViewer의 개발을 담당하고 있습니다. Android AR 개발을 하시는 많은 개발자 분들이 Google의 ARCore를 사용해서 개발을 하실거라 생각합니다. 하지만 ARCore를 사용해 완성도 있는 결과를 얻기 위해서는 3D 및 OpenGL, 렌더링 등의 높은 기술력이 뒷받침 되어야 합니다. 이 때문에 Google에서는 AR 개발에 대한 진입 장벽을...


  • 유니티 스크립트 활용해 절차지향 모델링 기본요소 구성하기

    안녕하세요. 어반베이스 3D 그래픽스팀의 윤인하입니다. 어반베이스에서는 비전문가들도 손쉽게 건물 단면도를 모델링 할 수 있는 라이브 스케치(Live Sketch)라는 툴을 개발하고 있습니다. 라이브 스케치를 활용하면, 캐드나 여타 3D모델링 툴(3DsMax, Maya, Blender, SolidWorks, Raino)과는 달리 고도의 학습 없이도 빠르고 쉽게 원하는 건물 단면도를 제작 할 수 있습니다. 라이브 스케치는 기존 모델링 툴에서 제작된...


  • Sagemaker에서 PyTorch를 활용한 딥러닝 이미지 분류 모델 학습 및 배포

    안녕하세요. 어반베이스 Machine Learning 개발자 백윤아입니다. 어반베이스에서는 공간 분석 서비스인 Space 개발을 담당하고 있습니다. Space는 컴퓨터 비전 영역의 딥러닝을 활용하여 공간을 분류하고, 공간에서 사물을 검출하며 공간의 특성을 분석하는 서비스를 제공합니다. 이번 글에서는 Space의 API를 만들었던 과정에 대해 이야기 해보려고 합니다. AWS 클라우드를 활용하여 간단한 딥러닝 모델 학습부터 서버리스 API 구축까지에...


  • AWS S3 정적호스팅 SPA에 동적 메타태그 적용하기

    안녕하세요. 프론트엔드 개발자 나상권입니다. 어반베이스에서는 개발자사이트와 ARScale을 비롯한 사내 웹서비스 전반을 개발하고 관리하고 있습니다. 프레임워크의 폭풍 속에 프론트엔드 개발자들은 그야말로 하루하루가 마라톤 같습니다. 하루가 멀다하고 쏟아져 나오는 기술들은 새롭고 빠른 개발 경험과 흥미를 주는 한편 새로운 문제점을 동반하기도 합니다. 오늘은, 최근 프론트엔드 트렌드인 SPA가 가져온 골칫거리와 그것을 해결했던 이야기를 공유하려고...


  • 클라우드 환경에서 머신러닝 서비스 프로토타입 빠르게 만들어보기

    안녕하세요. 머신러닝 엔지니어 김수민입니다. 어반베이스에서 Space의 머신러닝을 이용한 기술 개발을 하고 있습니다. Space는 컴퓨터 비전 영역의 딥러닝을 활용하여 공간을 분류하고, 공간에서 사물을 검출하며 공간의 특성을 분석하는 서비스를 제공합니다. 이것은 AWS의 Sagemaker를 활용하여 학습을 위한 모델 선택부터 배포까지 관리하고 있습니다. *Source: Sagemaker 공식 데이터만 있다면 Sagemaker에서 제공하는 고성능 알고리즘을 사용하여 쉽게...