Case Study · LG ThinQ
LG ThinQ · MAU 150만 규모 서비스의 WebGL 엔진 핵심 개발
LG ThinQ는 스마트홈 가전을 제어·시각화하는 LG전자의 플랫폼입니다. 저희는 MAU 150만 규모 LG ThinQ 서비스의 WebGL 엔진 핵심 개발에 참여했습니다.
서비스 MAU 150만WebGL 엔진 핵심 개발
3 플랫폼webOS TV · 모바일 앱 · PC
webOS저사양 TV 구동
NDA기술 스택 비공개
문제
LG ThinQ는 가전의 상태를 3D로 시각화하고 사용자가 각 기기를 선택·제어할 수 있는 경험을 제공해야 했습니다. 이를 위한 기술 과제는 다음과 같았습니다.
- 멀티 플랫폼: webOS TV, 안드로이드·iOS 모바일 앱, PC 브라우저 동시 지원.
- 저사양 TV: webOS TV는 PC 대비 메모리·GPU가 크게 제한됨.
- 서비스 규모: MAU 150만 규모 서비스에 적용되는 엔진의 안정적인 동작이 필요했습니다.
- 다수 3D 에셋: 수십~수백 종 가전 모델을 동시에 로드·캐싱.
- 장기 운영: 제품 라인업 추가에 따라 에셋·씬이 지속적으로 확장.
구현
각 플랫폼 제약을 명시적으로 프로파일링하고, 엔진 아키텍처·에셋·런타임 전략을 분리해 관리했습니다.
플랫폼 프로파일
TV·모바일·PC별 텍스처 해상도·섀도우 품질·후처리 강도를 구성으로 분리.
DrawCall 최소화
머티리얼 병합·인스턴싱으로 DrawCall 을 대폭 절감.
에셋 파이프라인
경량 3D 포맷·로드 전략·캐시 계층으로 파일·메모리 풋프린트 최적화.
지연 로딩·캐싱
뷰포트·사용자 행동 기반 지연 로딩, 재방문 시 캐시 재활용.
모듈형 씬 구성
신규 가전 추가 시 에셋만 등록하면 자동으로 엔진에 편입.
프레임 예산 관리
무거운 연산을 여러 프레임에 걸쳐 분산해 버벅임 제거.
구현 결과
- MAU 150만 규모 LG ThinQ 서비스의 WebGL 엔진 핵심 개발에 참여했습니다.
- 이 프로젝트에서의 대규모 WebGL 운영 경험이 이후 프로덕트 메이커 WebGL 프로젝트 설계의 바탕이 됨.
기술 구성
🔒 CLASSIFIED · NDA
렌더링 : ███████ · ████████
에셋 : ████ · █████ · █████
프론트엔드 : █████ · █████
플랫폼 : webOS TV · Android · iOS · PC
배포 : ███ · ███
LG ThinQ 엔진의 구체 기술 스택·아키텍처·최적화 디테일은 계약상 비공개 입니다.
대형 가전 플랫폼의 운영 노하우 보호 목적. 이 프로젝트를 통해 축적된 경험이 이후 프로덕트 메이커 WebGL 프로젝트의 설계 기반이 되었습니다.
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