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title: Beamo로 30분 이내에 디지털 트윈 캡처하기
description: Beamo를 사용하여 어떤 시설이든 360° 디지털 트윈을 30분 이내에 캡처하는 방법을 알아보세요. LiDAR도, 수동 편집도 필요 없습니다. 단지 걷고 촬영하기만 하면 됩니다.
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[Beamo Blog](https://www.beamo.ai/ko/blog)

# [Beamo로 30분 이내에 디지털 트윈 캡처하기](https://www.beamo.ai/ko/blog/beamo-announces-grafana-integration-transforming-real-time-iot-data-visualization-0-0)

 작성자: [비모 팀](https://www.beamo.ai/ko/blog/author/비모-팀) | 2025. 4. 22 오전 12:35:53

## 🧭 소걔

**시설 관리자 여로분, 이제 30분이면 시설을 디지털화할 수 있습니다.**

점검, 현장 확인, 문서화 등 일상 업무에 필수적인 작업들. 그러나 팀이 분산되고, 현장이 다양화되는 지금, PDF, 사진, 수기 체크리스트만으로는 부족합니다.  
Beamo는 어떤 장소든지 빠르게 360° 디지털 트윈으로 변환합니다. LiDAR도, 전문 지식도 필요 없습니다. 단지 "걷고, 촬영하고, 공유"하면 됩니다.

스마트폰, 360° 카메라, 그리고 Beamo 앱만 있으면 누구나 쉽게 시작할 수 있습니다.

*💬 촬영 속도도 매우 중요합니다. 기존 솔루션은 시간당 약 700㎡ 정도로 일반적인 공장의 생산 구역 12개를 커버하는 수준입니다. Beamo는 시간당 최대 4,000㎡\*를 캡처할 수 있어, 여러 개의 조립 라인을 포함한 전체 공장 플로어도 1시간 이내에 스캔할 수 있습니다. 산업 현장에서 사용 가능한 가장 빠른 도구 중 하나입니다.*

 

*💬 기존 도구는 사용 가능한 3D 뷰를 생성하는 데 몇 시간에서 하루 이상 걸릴 수 있습니다. Beamo는 업로드 후 30분 이내에 자동으로 3D 뷰를 생성하며, 수작업 편집이 필요하지 않습니다.*

 

### **Capture - 캡처 – 간단한 5단계 **

### **🚶 1단계: 장비 준비하기**

다음 항목이 필요합니다:

- **Beamo 스타터 키트** (삼각대 포함)
- **Beamo 앱이 설치된 스마트폰**└︎ *iOS 사용 가능, Android는 2025년 3분기 출시 예정*
-  **360° 카메라** (추천: RICOH THETA Z1)

## **🚀 2단계: Beamo 앱 실행 및 로그인**

- Beamo 앱을 실행
- 로그인
- 사이트와 층 선택
- "새 Survey 만들기"를 클릭

## **📏 3단계: 촬영장비 및 현재위치 설정**

- 카메라 높이 입력
- 스마트폰을 Wi-Fi로 360° 카메라에 연결
- 카메라 렌즈 방향과 360렌즈 방향을 정렬
  
  └︎ *Beamo 삼각대를 사용할 경우 자동 정렬됩니다*
- *도면에 현재 위치를 클릭하여 입력*

### **🎥 4단계: 걸으며 캡처하기**

- 촬영 지점 간 2~10m 간격으로 이동
- 각 위치에서 촬영 버튼을 탭(혹은 리모트로 촬영)
- LiDAR처럼 1.5m 고정 간격은 필요 없음
- 필요한 위치만 촬영하는 **부분 캡처 지원**

### **⏱️ 5단계: 업로드 및 수 분 내 3D 뷰 확인**

- "가져오기 / 업로드"를 클릭
- 몇 분 내 **Beamo 포털**에서 3D 뷰 자동 생성
- 수동 편집 또는 스티칭 불필요

## **💡 Beamo는 왜 더 빠르고 스마트한가요?**

Beamo의 속도와 유연성은 정밀한 실내 측위 기술에 기반합니다.

### **📍 정밀도는 품질을 좌우합니다**

디지털 트윈은 단순한 이미지 수집이 아닙니다. **어디서** 이미지를 찍는지가 품질과 신뢰도를 결정합니다.

많은 솔루션이 GPS를 사용할 수 없는 환경에서 SLAM이나 IMU 기반 추정에 의존하는 반면, Beamo는 복잡한 환경에서도 높은 정확도를 구현하는 **Advanced V-SLAM** 기술을 채택했습니다.

- GPS가 없는 실내에서도 정확한 위치 정렬
- 최소 드리프트로 정밀한 3D 재구성
- 대규모 시설에서도 안정적인 장거리 측위

**정확한 위치 측정 = 고품질 디지털 트윈**

## **🤔 기존 도구와 Beamo의 차이점은?**

*The following comparison is based on internal benchmarks and may vary depending on environment, site complexity, and hardware setup.*

 💬  *Build speed is just as important as capture speed. When generating a 3D view from 400 scan points, traditional systems can take anywhere from 6 to 48 hours — or even longer in large facilities. Beamo completes the same process in just* ***5 to 10 minutes****, thanks to its fully automated backend.*

| **항목** | **기존 도구** (LiDAR 스캐너, 영상 기반) | **Beamo** |
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|  전체 시간 (촬영+구성) | 6~48시간 이상 | 약 35~40분 (4,000㎡ 기준) |
| 촬영 간격 | 유동적 (2~10m) | 고정 (약 1.5m) |
| 촬영 속도 | 최대 4,000㎡/h | 약 700~3,000㎡/h |
| 부분 촬영 | 가능 (필요 구간만) | 전체 재촬영 필요 |
| 촬영 제한 | 1,000 포인트 이상 가능 | 200스캔 또는 20분 제한 |
| 후처리 | 필요 없음 (자동 맵핑) | 수동 편집 필요 |
| 네트워크 | 오프라인 캡처 지원 | 상시 연결 필요할 수 있음 |
| 장비 | 스마트폰 + 360° 카메라 | 고가의 전용 하드웨어 |

\*비교는 내부 벤치마크를 기반으로 하며, 환경, 사이트 복잡도, 하드웨어 구성에 따라 달라질 수 있습니다.

Beamo는 **속도, 단순성, 확장성**을 위해 설계되었으며, **정확성이나 제어력을 희생하지 않습니다.**

**✅ 자동 캡처** Beamo는 이미지, 방향, 위치를 자동으로 매핑합니다 — 수동 입력이 필요 없습니다.

**✅ 실시간 촬영 위치 확인 가능** 실시간으로 촬영 위치를 확인하여 중복 촬영이나 누락을 방지할 수 있습니다.

**✅ 유연한 촬영 간격** 캡처의 정밀도 요구에 따라 2~10m 간격으로 자유롭게 촬영할 수 있습니다.

**✅ 부분 업데이트** 사이트 전체를 다시 촬영하지 않고도 필요한 구역만 다시 캡처하여 3D 뷰의 해당 부분만 교체할 수 있습니다.

**✅ 무제한 캡처 — 사이트 크기 제한 없음**Beamo는 한 세션에서 1,000개 이상의 포인트를 캡처할 수 있습니다.  
200개 스캔 또는 20분 영상으로 제한되는 기존 도구와 달리, Beamo는 시설 규모에 따라 자유롭게 확장됩니다.

 

**Beamo란?**

Beamo는 **비주얼 지식 대시보드(Visual Knowledge Dashboard)** 입니다.

빠른 360° 캡처, 중앙 집중형 접근, 실시간 협업 기능을 통해 **다운타임을 줄이고 더 스마트한 운영**을 가능하게 합니다.

🧭 **Beamo가 궁금하지만 아직 사용해보지 않으셨나요?**

👉 무료 데모 신청: sales@beamo.ai

**🔹 추가 팁**

디지털 트윈이 어떻게 주간 운영과 팀 협업을 지원하는지 알고 싶으신가요?

👉 시설 운영에 특화된 디지털 트윈 활용 가이드 (2025) — Beamo가 전체 운영 라이프사이클에 어떻게 기여하는지 자세히 확인해보세요.

**시작이 어려우신가요?**

👉 [Beamo 서포트](https://support.beamo.ai/hc/ko)에서 사용 방법 동영상, 설정 가이드, 자주 묻는 질문을 확인하실 수 있습니다.

📹 [YouTube](https://youtu.be/agjL8SZ6SZA?si=BdQ3Ty4lbdNolIDv) 전체 캡처 워크스루 데모 보기

 

[전체 게시물 보기](https://www.beamo.ai/ko/blog/beamo-announces-grafana-integration-transforming-real-time-iot-data-visualization-0-0)

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