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# 첫 번째 장면을 만들기 전
장면은 리소스를 기반으로 디지털 트윈을 표현합니다. 이러한 리소스는 3D 모델, 데이터 또는 텍스처 파일로 구성됩니다. 리소스의 크기와 복잡성, 장면의 요소(예: 조명), 컴퓨터 하드웨어는 AWS IoT TwinMaker 장면의 성능에 영향을 미칩니다. 이 항목의 정보를 사용하여 지연과 로딩 시간을 줄이고 장면의 프레임 속도를 개선할 수 있습니다.
## 로 가져오기 전에 리소스 최적화 AWS IoT TwinMaker
AWS IoT TwinMaker 를 사용하여 디지털 트윈과 실시간으로 상호 작용할 수 있습니다. 장면에 대한 최상의 경험을 위해서는 실시간 환경에서 사용할 수 있도록 리소스를 최적화하는 것이 좋습니다.
3D 모델은 성능에 상당한 영향을 줄 수 있습니다. 복잡한 모델 지오메트리와 메시는 성능을 저하시킬 수 있습니다. 예를 들어, 산업용 CAD 모델은 세부 수준이 높습니다. AWS IoT TwinMaker 장면에서 사용하기 전에 이러한 모델의 메시를 압축하고 다각형 수를 줄이는 것이 좋습니다. 에 대한 새 3D 모델을 생성하는 경우 세부 수준을 설정하고 모든 모델에서 이를 유지해야 AWS IoT TwinMaker합니다. 사용 사례의 시각화나 해석에 영향을 주지 않는 모델의 세부 정보를 제거하십시오.
모델을 압축하고 파일 크기를 줄이려면 [DRACO 3D 데이터 압축](https://google.github.io/draco/)과 같은 오픈 소스 메시 압축 도구를 사용하십시오.
최적화되지 않은 텍스처도 성능에 영향을 줄 수 있습니다. 텍스처의 투명도가 필요하지 않은 경우 PNG 형식 대신 PEG 이미지 형식을 선택하는 것이 좋습니다. [Basis Universal 텍스처 압축](https://www.khronos.org/blog/google-and-binomial-contribute-basis-universal-texture-format-to-khronos-gltf-3d-transmission-open-standard)과 같은 오픈 소스 텍스처 압축 도구를 사용하여 텍스처 파일을 압축할 수 있습니다.
## 의 성능 모범 사례 AWS IoT TwinMaker
에서 최상의 성능을 얻으려면 다음 제한 사항과 모범 사례를 AWS IoT TwinMaker참고하세요.
+ AWS IoT TwinMaker 장면 렌더링 성능은 하드웨어에 따라 다릅니다. 성능은 컴퓨터 하드웨어 구성에 따라 달라집니다.
+ AWS IoT TwinMaker안에 있는 모든 오브젝트의 총 폴리곤 수는 1백만 개 미만으로 설정하는 것이 좋습니다.
+ 장면당 총 200개의 오브젝트를 사용하는 것이 좋습니다. 장면의 오브젝트 수를 200개 이상으로 늘리면 장면 프레임 속도가 감소할 수 있습니다.
+ 장면 내의 모든 고유 3D 자산의 총 크기는 100MB를 초과하지 않는 것이 좋습니다. 그렇지 않으면 브라우저와 하드웨어에 따라 로딩 시간이 느려지거나 성능이 저하될 수 있습니다.
+ 장면에는 기본적으로 주변 조명이 있습니다. 장면에 조명을 추가하여 특정 오브젝트에 초점을 맞추거나 그림자를 드리울 수 있습니다. 장면당 하나의 조명을 사용하는 것이 좋습니다. 필요한 경우 조명을 사용하고 장면 내에서 실제 조명을 복제하지 마십시오.
## 자세히 알아보기
다음 리소스를 사용하여 장면의 성능을 향상시키는 데 사용할 수 있는 최적화 기술에 대해 자세히 알아보십시오.
+ [와 함께 사용할 수 있도록 OBJ 모델을 GMTF로 변환하고 압축하는 방법 AWS IoT TwinMaker](https://aws.amazon.com/blogs/iot/how-to-convert-and-compress-obj-models-to-glb-gltf-for-use-with-aws-iot-twinmaker/)
+ [웹 콘텐츠용 3D 모델 최적화](https://medium.com/@michael.andrew/6-things-you-havent-optimised-in-your-webvr-content-272d74d541f0)
+ [더 나은 WebGL 성능을 위한 장면 최적화](https://www.soft8soft.com/docs/manual/en/introduction/Optimizing-WebGL-performance.html)