카메라를 비추면, 실공간 건물 위에 건물정보가 증강됩니다
지도를 열고 검색해 눈앞의 건물과 대조하는 과정 없이, 화면에 보이는 건물 위에 바로 정보를 얹습니다.
눈앞의 건물과 지도를 대조해야 하는 정보의 단절
3단계를 거쳐야 하는 확인
눈앞 건물의 정보를 즉시 확인할 수 없어 지도앱 실행, 검색, 대조의 3단계가 필요합니다.
배달의 라스트 미터
건물 앞에 도착한 뒤 출입구와 호수를 찾는 구간이 배달 시간을 잠식합니다.
내비 안내 이후의 공백
도착 안내가 끝난 뒤 목적지 건물을 눈으로 식별하는 단계는 지원되지 않습니다.
카메라로 비추면 즉시 증강되는 건물정보 인터페이스
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비추면 즉시 증강
검색과 대기 단계를 제거했습니다. 온디바이스 연산으로 지연 없이 표시됩니다.
- 2
다중 건물 동시 라벨링
시야 안에 있는 여러 건물의 보이는 앞면에 동시에 라벨을 붙입니다.
- 3
시야 기반 라벨 정합
거리, 각도, 이동, 회전, 건물 중첩 같은 변수에도 건물 위에 정확히 정합합니다. 라벨을 누르면 건물정보가 열립니다.
디바이스와 앱을 가리지 않는 건물정보 레이어
배달 · 물류
라이더가 건물 앞에서 출입구와 정차 지점을 찾는 시간을 줄입니다.
모빌리티 · 내비
도착 안내 이후 목적지 건물을 화면 위에서 바로 식별합니다.
배달로봇 · AI 에이전트
사람이 아닌 소프트웨어와 로봇이 건물을 특정할 때 호출하는 정보 API로 이어집니다.
궁극적인 목표는 AI 글래스의 실공간 정보 레이어입니다
AI 글래스 하드웨어 경쟁은 이미 본격화됐지만, 그 위에 올릴 실공간 정보 레이어는 아직 비어 있습니다.
스마트폰 초기의 지도와 메신저가 그랬듯, 첫 레이어를 선점하는 쪽이 표준이 됩니다.
ScanPang은 스마트폰과 차량에서 먼저 검증하고 글래스로 확장하는 순서를 밟습니다.
다양한 디바이스에 호환가능하도록 설계
스마트폰에서 차량 화면으로, 다시 AI 글래스로 옮겨가도
"지금 보는 건물"에 답하는 구조는 동일합니다.글래스가 감당할 수 있는 연산량
공간맵도 신경망도 쓰지 않는 선형 연산이라, 전력과 발열이 빠듯한 웨어러블에도 연동가능합니다.
시야기반 건물정보 증강 서비스
검색도 조작도 없이 바라보는 것만으로 정보가 증강되는 방식은
AI 글래스에서 가장 자연스럽게 맞아떨어집니다.