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2nd/10_Wiki/Topic_Programming/Architecture/깊이_지각(Depth_perception).md
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Antigravity Agent 9148c358d0 docs(10_Wiki): 위키 전체 재구성 — Topic_* 폴더를 4개 카테고리로 통합 + 대규모 중복 제거
Topic_Agent/Topic_Blog/Topics/Topics_Biz/Topics_Meeting/Topics_Rag의 마크다운 지식 문서를
Topic_General/Topic_Programming/Topic_Graphic/Topic_Business 4개 카테고리로 재분류.

- 중복 제거: frontmatter의 status:duplicate/merged + duplicate_of/redirect_to 필드로
  자기 자신을 중복으로 선언한 리다이렉트 stub 1032개 제거, 완전 동일 내용 파일 472개 제거,
  동일 파일명·다른 내용 충돌 시 더 큰(완전한) 버전만 유지(162개 제거) — 총 1639개 중복 제거.
- 분류: 폴더 단위로 명확한 항목(AI_and_ML/Coding/Architecture 등 → Programming,
  Comfyui/Visual_Effects → Graphic, Topics_Biz/Topics_Meeting/사업 등 → Business,
  Poetic_Blog_Writing/창의성/Game_Design 등 → General)은 폴더 우선순위로,
  나머지 혼재 폴더(Topic_Agent/Topic_Blog/Topics 루트/Thinking & Reasoning/Other/UI_UX_Assets)는
  title/tags 키워드 스코어링으로 파일 단위 분류(불명확한 경우 General로 폴백).
  원본 폴더명은 "From_*" 서브폴더로 보존해 추적 가능성 유지.
- 최종 배치: Programming 2784 / General 1608 / Graphic 285 / Business 249 = 4926개 문서.
- 에이전트 운영 상태(.astra/.agent/.obsidian/sessions/memory/_company/docs/lessons/_shared/src)는
  지식 콘텐츠가 아니므로 재분류 대상에서 제외하고 원위치 유지.
- Topics/Topic_email(상위 보호 폴더 Topic_email과 파일명 100% 중복) 삭제 — 보호 폴더 자체는 미변경.
- 완전히 비게 된 Topic_Agent/Topic_Blog/Topics_Biz/Topics_Rag 폴더 제거.
2026-07-05 00:33:48 +09:00

4.4 KiB

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wiki-2026-0508-깊이-지각-depth-perception 깊이 지각(Depth perception) 10_Wiki/Topics verified self
Depth Perception
Stereopsis
입체시
none A 0.9 applied
perception
vision
vr
graphics
psychology
2026-05-10 pending
language framework
GLSL / C++ OpenGL / Vulkan / Unity

깊이 지각(Depth perception)

매 한 줄

"매 brain 의 multiple cues 의 fusion 의 3D world reconstruction.". 매 binocular (stereopsis) + monocular (parallax, perspective, occlusion) cues 의 combination, 매 VR/AR 의 design 의 foundation, 매 stereo rendering / depth map 의 graphics 의 핵심.

매 핵심

매 binocular cues

  • Stereopsis: 매 두 eye 의 disparity (~63mm IPD).
  • Convergence: 매 eye muscles 의 toe-in angle.
  • Effective range: 매 ~10m 까지.

매 monocular cues

  • Motion parallax: 매 가까운 물체 의 빠른 이동.
  • Linear perspective: 매 parallel lines 의 vanishing point.
  • Occlusion: 매 앞 의 물체 의 뒤 의 물체 가림.
  • Relative size / texture gradient / aerial perspective.
  • Accommodation: 매 lens focus 의 muscle feedback.

매 응용

  1. Stereoscopic 3D rendering (VR, 3D cinema).
  2. Depth-based effects (DOF, fog, SSAO).
  3. Computer vision depth estimation (MiDaS, Depth Anything v2).
  4. Photogrammetry / 3D reconstruction.

💻 패턴

Pattern 1 — Stereo camera setup (Unity)

public class StereoCamera : MonoBehaviour {
    public float ipd = 0.063f; // 63mm
    public Camera leftCam, rightCam;
    void LateUpdate() {
        leftCam.transform.localPosition = new Vector3(-ipd/2, 0, 0);
        rightCam.transform.localPosition = new Vector3( ipd/2, 0, 0);
    }
}

Pattern 2 — Anaglyph 3D shader (GLSL)

// Red-cyan anaglyph
vec3 left  = texture(leftEye, uv).rgb;
vec3 right = texture(rightEye, uv).rgb;
fragColor = vec4(left.r, right.g, right.b, 1.0);

Pattern 3 — Depth-from-stereo (block matching, OpenCV)

auto stereo = cv::StereoBM::create(16, 15);
cv::Mat disparity;
stereo->compute(leftGray, rightGray, disparity);
// depth = baseline * focal / disparity

Pattern 4 — Monocular depth estimation (Depth Anything v2)

from transformers import pipeline
depth = pipeline("depth-estimation", model="depth-anything/Depth-Anything-V2-Large")
result = depth(image)  # returns depth map

Pattern 5 — Vergence-accommodation conflict mitigation (varifocal HMD)

// Track gaze depth, drive lens focal distance
float gazeDepth = eyeTracker.getVergenceDistance();
varifocalLens.setFocalDistance(gazeDepth);

Pattern 6 — DOF (depth of field) post-process

float depth = texture(depthTex, uv).r;
float blur = abs(depth - focusDepth) * dofStrength;
fragColor = mix(sharpColor, blurredColor, clamp(blur, 0, 1));

매 결정 기준

상황 Approach
매 VR rendering Stereo cameras + IPD calibration
매 single image depth Depth Anything v2 / MiDaS
매 dual camera depth Stereo block matching / SGBM
매 LiDAR available Direct depth (no estimation)
매 NeRF / Gaussian Splatting Multi-view consistency loss

기본값: 매 VR 의 stereoscopic + 매 single image 의 Depth Anything v2.

🔗 Graph

🤖 LLM 활용

언제: 매 VR rendering pipeline 의 design, 매 depth cue 의 trade-off 분석, 매 monocular depth model 의 selection. 언제 X: 매 individual user 의 stereo blindness 의 diagnosis (medical), 매 hardware-specific IPD calibration.

안티패턴

  • Fixed IPD: 매 user 마다 의 IPD 의 variation (55-72mm) 무시 → eye strain.
  • Excessive parallax: 매 screen edge 의 reverse stereo → headache.
  • VAC (Vergence-Accommodation Conflict): 매 fixed-focal HMD 의 close objects 의 discomfort.
  • Monocular cue 만 의존: 매 depth ambiguity 의 cause.

🧪 검증 / 중복

  • Verified (Goldstein "Sensation and Perception", SIGGRAPH papers).
  • 신뢰도 A.

🕓 Changelog

날짜 변경
2026-05-08 Phase 1
2026-05-10 Manual cleanup — depth cues + stereo rendering + monocular depth estimation