[G1-Sync] Manual knowledge update

10_Wiki/Topics/Programming & Language/IFCjs.md

@@ -1,5 +1,5 @@
 ---
-id: P-REINFORCE-AUTO-659684
+id: [[P-Reinforce]]-AUTO-659684
 category: "10_Wiki/💡 Topics/Programming & Language"
 confidence_score: 0.90
 tags: [auto-reinforced]
@@ -13,10 +13,10 @@ github_commit: "[P-Reinforce] Continuous Worker - IFCjs"
 > IFC.js는 대규모 기하학적 환경이나 건물 모델을 효율적으로 시각화하기 위해 개발되고 있는 프로젝트입니다 [1]. 메모리 소비를 줄이고 렌더링 속도(FPS)를 높이면서도 수많은 객체 중 개별 객체를 빠르게 검색하고 구성할 수 있는 렌더링 최적화를 목표로 합니다 [2]. 최근 최적화 아키텍처를 통해 100MB 이상의 대형 모델을 모바일에서도 원활하게 로드하는 성능을 달성했습니다 [3].
 
 ## 📖 구조화된 지식 (Synthesized Content)
-- **대규모 렌더링 최적화의 과제:** 대규모 건물 모델 시각화에는 수천에서 수백만 개의 객체가 포함되기 때문에 메모리와 속도(Draw call)의 최적화가 필수적입니다 [2]. 
+- **대규모 렌더링 최적화의 과제:** 대규모 건물 모델 시각화에는 수천에서 수백만 개의 객체가 포함되기 때문에 메모리와 속도([[Draw Call]])의 최적화가 필수적입니다 [2]. 
 - **기존 방식의 한계:** 
-  - 모든 객체를 `BufferGeometry`로 병합하는 방식은 드로우 콜을 최소화하지만, 의자 2개를 렌더링할 때 의자 1개보다 두 배의 RAM을 차지할 만큼 메모리 소모가 심하다는 문제가 있습니다 [2, 4].
-  - 반대로 `InstancedMesh`를 사용하는 방식은 메모리를 적게 쓰지만, 고유 객체와 재질의 수만큼 드로우 콜이 급증하여 대형 건물 모델에 적용하기 어렵습니다 [4, 5].
+  - 모든 객체를 `[[BufferGeometry]]`로 병합하는 방식은 드로우 콜을 최소화하지만, 의자 2개를 렌더링할 때 의자 1개보다 두 배의 RAM을 차지할 만큼 메모리 소모가 심하다는 문제가 있습니다 [2, 4].
+  - 반대로 `[[InstancedMesh]]`를 사용하는 방식은 메모리를 적게 쓰지만, 고유 객체와 재질의 수만큼 드로우 콜이 급증하여 대형 건물 모델에 적용하기 어렵습니다 [4, 5].
 - **하이브리드 시스템 'Fragment' 도입:** 이러한 한계를 극복하기 위해 IFC.js 개발진은 두 가지 방식의 장점을 동일한 인터페이스 뒤에 결합한 'Fragment'라는 시스템을 설계했습니다 [5]. 
 - **객체별 렌더링 전략:** 벽이나 바닥과 같이 고유하면서도 폴리곤 수가 적은(Low-poly) 객체들은 `BufferGeometry`로 병합하여 처리하고, 가구나 문, 창문과 같이 폴리곤 수가 많고(High-poly) 반복되는 객체들은 `InstancedMesh`를 생성하여 처리합니다 [6]. 
 - **결과 및 성과:** 이 시스템은 모든 파편(Fragment)이 비슷한 수의 정점과 드로우 콜을 가지도록 균형을 맞춰 효율성을 극대화하며, Autodesk Forge의 로딩 속도에 근접하는 수준의 성능을 입증했습니다 [3, 6].