Case Study · LG ThinQ
LG ThinQ WebGL 엔진 — MAU 150만 규모 웹 3D
LG ThinQ는 스마트홈 가전을 제어·시각화하는 LG전자의 플랫폼입니다. 프로덕트 메이커는 ThinQ의 웹 3D 엔진 구축에 참여했고, webOS TV·안드로이드/iOS 앱·PC 브라우저에서 월간 활성 사용자 150만 명 규모로 안정 운영되었습니다.
MAU 150만월간 활성 사용자
3 플랫폼webOS TV · 모바일 앱 · PC
webOS저사양 TV 구동
NDA기술 스택 비공개

Challenge — 직면한 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.
- 대규모 트래픽: 월간 활성 사용자 150만 명, 세션 폭주 시에도 안정.
- 다수 3D 에셋: 수십~수백 종 가전 모델을 동시에 로드·캐싱.
- 장기 운영: 제품 라인업 추가에 따라 에셋·씬이 지속적으로 확장.
Solution — 해결 방식
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.
Result — 결과
- MAU 150만 규모 서비스에서 장기간 안정 구동.
- webOS TV 에서 씬에 따라 20~40fps 범위로 구동 (TV 하드웨어 제약 하에서 사용 가능한 체감 품질 확보).
- 제품 라인업 확장 시 에셋 추가 비용만 발생, 엔진 재설계 불필요.
- 모바일 초기 로딩을 경량 번들·지연 로딩 전략으로 단축.
- 이 프로젝트에서의 대규모 WebGL 운영 경험이 이후 프로덕트 메이커 WebGL 프로젝트 설계의 바탕이 됨.
Tech Stack — 기술 스택
🔒 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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