STAR-T XR은 교육, 전시, 문화, 협업 시나리오를 AI docent, AR-first interaction, operator tooling까지 연결해서 설계하는 immersive product surface입니다.
Source: xr_incheon
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단순 데모보다, 실제 운영과 확장까지 이어지는 XR 구조를 우선합니다.
학습자/현장 사용자 기준으로 이해 가능한 XR 교육·훈련 흐름을 설계합니다.
artifact scan, historical reconstruction, AI docent처럼 스토리 기반 XR 전시 경험을 만듭니다.
회의, 원격 협업, 공간형 인터랙션처럼 사람 간 흐름이 중요한 XR 경험을 다룹니다.
콘텐츠 입력, 운영 대시보드, 이벤트 로그, 분석 지표까지 운영자 surface를 같이 설계합니다.
현재 공개 가능한 XR 레퍼런스 중, 페이지 근거로 삼을 핵심 저장소들입니다.
문화, 전시, 관광, 교육 콘텐츠를 재사용 가능한 XR 경험으로 전환하는 AI-XR lifecycle engine입니다.
Unity runtime, backend/CMS contracts, builder tooling, event logging, analytics loop까지 갖춘 XR product skeleton입니다.
AR scan, VR preview, AI docent, analytics, backend services를 포함한 Unity AI-XR museum MVP입니다.
artifact scan -> recognition -> XR reconstruction 흐름이 분명한 AR-first museum MVP blueprint입니다.
인천 중심 경험 레이어를 위한 Next.js 기반 XR web surface foundation입니다.
XR 전용 웹 surface를 빠르게 구성하기 위한 별도 웹 기반 foundation으로 활용 가능한 레퍼런스입니다.
시각 자산 역시 GitHub repo에 실제로 존재하는 XR 개발본 자산만 사용합니다.
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인천 기반 XR 웹 surface에서 사용된 full demo view입니다. 이 페이지의 시각적 톤은 실제 repo 자산을 근거로 삼았습니다.
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AI docent interaction과 UI layer를 보여주는 이미지입니다. XR interaction에 AI assistance가 결합되는 화면 레퍼런스로 사용합니다.
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AR scene과 spatial storytelling 방향을 보여주는 시각 자산입니다. 공간형 경험과 현장 맥락 표현의 기준 이미지로 사용합니다.
누가, 어떤 공간에서, 어떤 장면을 경험해야 하는지 사용자와 운영자 시나리오를 먼저 고정합니다.
Unity/AR/MR 흐름과 backend contract를 묶어 빠르게 파일럿 가능한 형태로 압축합니다.
콘텐츠 운영, event logging, curator/operator workflow, analytics까지 이어서 운영 가능한 구조를 만듭니다.
