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영어

In recent automation control education related to smart factories, banana sockets are utilized in electrical circuit courses to enhance practical learning. Although these sockets, as static models, are relatively easy to detect, repeated input and computation of their position data combined with the degree of software optimization can increase PC resource usage, causing FPS drops and computational overhead. To address this issue, this study parses DXF files to extract module based socket coordinates, colors, and tags, then stores the parsed data in memory as a cached table. During runtime, the system directly references this table for Raycasting, enabling real time socket detection without repeated file loading. Based on color classification, sockets are grouped and materials are automatically generated. Each group’s position, rotation, and scale are used to build transformation matrix arrays, which are rendered using a single draw call GPU instancing technique. This integrated approach significantly reduces draw calls and demonstrates notable improvements in FPS and resource efficiency compared to conventional collider based methods.

한국어

최근 스마트팩토리 관련 자동화 제어 교육 중 전기 회로 교과에서 실습의 편의를 위해 바나나 소켓을 사용하고 있다. 바나나 소켓은 정적 모델로 탐지가 비교적 간단하게 이루어지지만, 소켓 위치 데이터의 반복적 입력 및 계산과 소프 트웨어 최적화 여부에 따라 PC 리소스 소모가 증가하여 FPS 저하와 연산 부담이 발생한다. 이러한 문제를 해결하기 위해 본 연구에서는 바나나 소켓의 좌표 데이터를 DXF 파일 파싱을 통해 모듈별 소켓 좌표, 색상, 태그 등 데이터를 추출한 뒤 캐시 테이블로 메모리에 저장하고, Raycast 시 해당 테이블을 직접 참조하여 파일 재입력 없이 실시간으로 소켓을 탐지하며 색상 정보를 기준으로 소켓을 그룹화해 재질을 자동 생성한 후 각 그룹의 위치, 회전, 스케일 정보를 행렬 배열로 구성하여 단일 드로우콜 GPU Instancing으로 렌더링한다. 이러한 통합 절차를 통해 드로우콜 수를 대폭 감소시키고, 기존 Collider 기반 방식 대비 FPS와 PC 리소스 사용 효율이 현저히 향상됨을 보이고자 한다.