feat: complete wikification of War Commander batch 1&2 and final grey dot cleanup

10_Wiki/Topics/AI/Threejs 성능 최적화.md

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 id: P-REINFORCE-AUTO-965BAB
-category: "[[10_Wiki/💡 Topics/AI]]"
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 last_reinforced: 2026-04-20
@@ -39,11 +39,11 @@ github_commit: "[P-Reinforce] Continuous Worker - Threejs 성능 최적화"
 - **정책 변화:** AI 분야의 자동 자산화 수행.
 
 ## 🔗 지식 연결 (Graph)
-- **Related Topics:** [[InstancedMesh]], [[BatchedMesh]], [[WebGPU]], [[드로우 콜 (Draw Call)]], [[LOD (Level of Detail)]]
-- **Projects/Contexts:** [[Utsubo의 WebGPU 도입 (Segments.ai 등)]], [[InstancedMesh2 라이브러리]], [[Three.js r171 WebGPURenderer]]
+- **Related Topics:** [[InstancedMesh]], BatchedMesh, [[WebGPU]], 드로우 콜 (Draw Call), LOD (Level of Detail)
+- **Projects/Contexts:** Utsubo의 WebGPU 도입 (Segments.ai 등), InstancedMesh2 라이브러리, Three.js r171 WebGPURenderer
 - **Contradictions/Notes:** 드로우 콜을 줄이기 위해 `InstancedMesh`나 `BatchedMesh`를 도입하더라도 항상 성능이 향상되는 것은 아니다. `InstancedMesh`는 개별 컬링의 부재와 오버드로우로 인해 오히려 개별 렌더링보다 GPU FPS를 떨어뜨릴 수 있다는 점이 지적된다 [27, 30, 38]. 또한 `BatchedMesh`의 경우에도 천만 개 이상의 많은 폴리곤과 지오메트리를 처리할 때는 내부적인 다중 그리기(multi-draw) 버퍼 업로드 및 패킹 오버헤드로 인해 CPU 점유율이 40~60%까지 치솟고 프레임이 급감하는 현상이 보고되어, 상황에 따른 벤치마킹이 필수적이다 [39-43].
 
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 *Last updated: 2026-04-19*
-- Raw Source: [[00_Raw/2026-04-20/Three.js 성능 최적화.md]]
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