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id: P-REINFORCE-AUTO-4349BD
category: "10_Wiki/💡 Topics/Graphics & Performance"
confidence_score: 0.90
tags: [auto-reinforced]
last_reinforced: 2026-04-20
github_commit: "[P-Reinforce] Continuous Worker - Geometry Merging"
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# [[Geometry Merging|Geometry Merging]]

## 📌 한 줄 통찰 (The Karpathy Summary)
> **Geometry Merging(지오메트리 병합)**은 Three.js 등의 3D 렌더링 환경에서 정적(static)인 여러 개의 기하학적 데이터를 단일 `BufferGeometry`로 합치는 최적화 기법입니다. 이는 여러 개의 메쉬를 개별적으로 그릴 때 발생하는 **드로우 콜(Draw call)을 단 1회로 줄여주어** CPU 오버헤드를 크게 감소시킵니다. 하지만 개별 객체의 독립적인 이동이나 실시간 상호작용이 제한되며, 객체가 반복될 경우 메모리 사용량이 극심하게 증가한다는 뚜렷한 한계를 가집니다.

## 📖 구조화된 지식 (Synthesized Content)
*   **원리 및 렌더링 최적화 효과:** 
    `BufferGeometryUtils.mergeGeometries`와 같은 유틸리티를 사용하여 로드 타임에 여러 메쉬를 하나로 병합하는 방식입니다 [1, 2]. 이 방식은 독립적인 수많은 드로우 콜을 단 하나의 드로우 콜로 결합하므로, **드로우 콜 병목 현상을 완화하는 궁극적인 해결책**을 제공합니다 [3, 4]. 움직임이 필요 없는 정적 씬이나 다수의 부품이 조립된 CAD 렌더링 모델 등에서 높은 프레임 레이트를 유지하는 데 탁월한 효과를 발휘합니다 [4]. 

*   **메모리 소모 및 상호작용의 한계:** 
    병합된 지오메트리는 병합 전 개별 객체의 기하학적 데이터를 모두 고스란히 복제하여 메모리에 저장합니다. 따라서 수천 개의 동일한 객체(예: 의자)를 렌더링할 때 단일 기하 데이터만 참조하는 인스턴싱(Instancing)과 달리, **메모리(RAM 및 VRAM) 소모가 기하급수적으로 증가**하는 치명적인 단점이 있습니다 [3, 5, 6]. 또한 모든 데이터가 하나로 합쳐져 있으므로, **개별 객체의 위치, 회전, 색상을 실시간으로 변경하거나 개별적인 피킹(Picking) 등 상호작용을 구현하기가 매우 까다롭습니다** [6-8].

*   **시야 절두체 컬링(Frustum Culling) 비효율성:** 
    모든 객체가 하나의 거대한 메쉬로 병합되면 전체가 **단일 바운딩 볼륨(Bounding volume)으로 취급**됩니다. 이로 인해 합쳐진 덩어리의 극히 일부만 카메라 시야(Frustum)에 들어오더라도 화면에 보이지 않는 나머지 전체 영역까지 모두 렌더링 연산을 수행하게 되어, 결과적으로 GPU 성능의 비효율을 초래할 수 있습니다 [4].

*   **실무적 대안 및 하이브리드 전략:** 
    절두체 컬링의 문제를 완화하기 위해 공간적 인접성에 따라 메쉬를 나누어 병합하는 **'타일형 병합(Tiled merging)'** 전략이 권장됩니다 [4]. 또한, 메모리와 유연성 문제를 해결하기 위해 동적인 장면이 아니고 모델 크기가 작을 때(< 1GB)에만 병합을 적용하거나 [9], 정적인 저폴리곤 객체는 병합(Merging)하고 동적이거나 고폴리곤인 객체는 `InstancedMesh` 혹은 `BatchedMesh`를 사용하는 **하이브리드 시스템**이 대안으로 활용되기도 합니다 [10, 11].

## ⚠️ 모순 및 업데이트 (Contradictions & RL Update)
- **과거 데이터와의 충돌:** 자동화 엔진에 의해 매핑된 지식으로, 추후 정밀 검증 필요.
- **정책 변화:** Graphics & Performance 분야의 자동 자산화 수행.

## 🔗 지식 연결 (Graph)
- **Related Topics:** [[Draw Call|Draw Call]], [[InstancedMesh|InstancedMesh]], [[BatchedMesh|BatchedMesh]], [[Frustum Culling|Frustum Culling]], [[BufferGeometry|BufferGeometry]]
- **Projects/Contexts:** [[IFCjs (Fragment)|IFC.js Fragment]], CAD Rendering Optimization
- **Contradictions/Notes:** 지오메트리 병합은 드로우 콜을 크게 줄여 렌더링 속도를 높이는 장점이 있지만, 단일 바운딩 박스로 묶이게 되어 시야 절두체 컬링 효율성이 떨어지고 메모리 사용량이 극도로 높아져 하드웨어 자원을 쉽게 고갈시킬 수 있다는 트레이드오프(Trade-off)가 존재합니다 [3, 4].

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*Last updated: 2026-04-19*
- Raw Source: 00_Raw/2026-04-20/Geometry Merging.md
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