[G1-Sync] Manual knowledge update

10_Wiki/Topics/Graphics & Performance/WebGPU 대규모 건설 뷰어.md

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-github_commit: "[P-Reinforce] Continuous Worker - WebGPU 대규모 건설 뷰어"
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 # [[WebGPU 대규모 건설 뷰어]]
 
 ## 📌 한 줄 통찰 (The Karpathy Summary)
-> WebGPU 대규모 건설 뷰어는 WebGPU 기술을 활용하여 거대한 건축, 엔지니어링 및 건설 데이터(BIM 모델, LiDAR 포인트 클라우드 등)를 브라우저에서 실시간으로 렌더링하는 플랫폼입니다. 2026년 기준 500MB 미만의 모델이나 빠른 프로토타이핑에는 접근성이 높은 Three.js의 WebGPU가 주로 사용되며, 500MB를 초과하는 초대형 병원 캠퍼스, 공항 터미널 또는 복잡한 구조 시뮬레이션에는 강력한 제어력과 렌더 번들 기능을 갖춘 네이티브 WebGPU가 권장됩니다. 이 기술은 컴퓨트 셰이더 등을 통해 기존 WebGL 대비 드로우 콜 오버헤드를 획기적으로 줄이고 최대 100배 이상의 성능 향상을 제공합니다.
+> WebGPU 대규모 건설 뷰어는 WebGPU 기술을 활용하여 거대한 건축, 엔지니어링 및 건설 데이터(BIM 모델, LiDAR 포인트 클라우드 등)를 브라우저에서 실시간으로 렌더링하는 플랫폼입니다. 2026년 기준 500MB 미만의 모델이나 빠른 프로토타이핑에는 접근성이 높은 Three.js의 WebGPU가 주로 사용되며, 500MB를 초과하는 초대형 병원 캠퍼스, 공항 터미널 또는 복잡한 구조 시뮬레이션에는 강력한 제어력과 렌더 번들 기능을 갖춘 네이티브 WebGPU가 권장됩니다. 이 기술은 컴퓨트 셰이더 등을 통해 기존 [[WebGL]] 대비 드로우 콜 오버헤드를 획기적으로 줄이고 최대 100배 이상의 성능 향상을 제공합니다.
 
 ## 📖 구조화된 지식 (Synthesized Content)
 * **Three.js 기반 WebGPU 뷰어 (500MB 이하 모델):**
-  Three.js(r171 이상)의 `WebGPURenderer`는 대규모 건설 플랫폼 개발을 간소화합니다. TSL(Three Shader Language)을 통해 콘크리트, 반사 유리, 강철 마감 등 건축용 맞춤형 재질을 단일 코드베이스로 구현할 수 있습니다. 반복적인 요소(빔, 기둥, 볼트 등)가 많은 건축 모델의 경우 `InstancedMesh` 또는 `BatchedMesh`를 활용하여 드로우 콜을 90% 이상 줄일 수 있어 성능 확보에 유리합니다.
+  Three.js(r171 이상)의 `WebGPURenderer`는 대규모 건설 플랫폼 개발을 간소화합니다. TSL(Three Shader Language)을 통해 콘크리트, 반사 유리, 강철 마감 등 건축용 맞춤형 재질을 단일 코드베이스로 구현할 수 있습니다. 반복적인 요소(빔, 기둥, 볼트 등)가 많은 건축 모델의 경우 `[[InstancedMesh]]` 또는 `BatchedMesh`를 활용하여 드로우 콜을 90% 이상 줄일 수 있어 성능 확보에 유리합니다.
 * **네이티브 WebGPU (500MB 초과 대규모 워크로드):**
-  500MB가 넘는 거대한 BIM 모델이나 실시간 구조 응력 시뮬레이션을 다루는 경우, 네이티브 WebGPU의 저수준 제어가 필수적입니다. 스토리지 버퍼를 사용하여 수십만 개의 개별 객체 변환 행렬을 단일 버퍼로 압축하고, `GPURenderBundles` 및 간접 그리기(`drawIndexedIndirect`)를 통해 최대 100,000개 이상의 객체를 CPU-GPU 동기화 지연 없이 단일 호출로 효율적으로 렌더링합니다.
+  500MB가 넘는 거대한 BIM 모델이나 실시간 구조 응력 시뮬레이션을 다루는 경우, 네이티브 WebGPU의 저수준 제어가 필수적입니다. 스토리지 버퍼를 사용하여 수십만 개의 개별 객체 변환 행렬을 단일 버퍼로 압축하고, `[[GPURenderBundles]]` 및 간접 그리기(`drawIndexedIndirect`)를 통해 최대 100,000개 이상의 객체를 CPU-GPU 동기화 지연 없이 단일 호출로 효율적으로 렌더링합니다.
 * **컴퓨트 셰이더를 활용한 대규모 데이터 처리:**
   충돌 감지, 현장 분석, 대규모 BIM 데이터의 실시간 필터링 등 연산 집약적인 작업을 자바스크립트 메인 스레드에서 GPU로 오프로드합니다. 컴퓨트 셰이더를 통해 수백만 개의 점으로 이루어진 LiDAR 포인트 클라우드나 파티클 시스템을 렌더링할 때 CPU 연산 대비 100배~150배의 획기적인 속도 향상을 달성할 수 있습니다.