DJI 고글 N3 리뷰: 드론 영상을 VR 게임처럼 실시간으로 즐기는 법

드론의 공중 촬영 영상을 실시간으로 VR 게임처럼 눈앞에 펼쳐주는 고글형 디바이스 「DJI Goggles N3」 를 직접 리뷰합니다.

「DJI Goggles N3」는 DJI 드론과 연동해 사용하는 고글형 헤드마운트 디스플레이입니다. 카메라로 촬영 중인 공중 영상을 실시간으로 눈앞에 띄우며 드론을 조종할 수 있습니다. 재미있어 보여서 실내에서 직접 사용해 봤습니다.

DJI Goggles N3는 고글형 헤드마운트 디스플레이로, DJI 드론 및 컨트롤러와 연결해 사용합니다. 구성품과 외관은 아래 기사에 정리되어 있습니다.

생생한 1인칭 시점으로 드론을 손쉽게 조종할 수 있는 헤드셋 「DJI Goggles N3」 외관 리뷰 https://gigazine.net/news/20250211-dji-goggles-n3-unboxing/

DJI Goggles N3는 DJI Neo 및 DJI Avata 2와 연결을 지원합니다. 이번에는 DJI Neo를 준비했습니다. 컨트롤러는 한 손으로 조작 가능한 DJI RC Motion 3 https://www.dji.com/jp/rc-motion-3를 사용합니다.

착용감과 디자인

DJI Goggles N3를 착용해 봤습니다. 고글을 눈과 코 위치에 맞춰 세팅한 뒤, 뒷머리 부분의 다이얼을 돌려 고정합니다. 고글 내부 공간이 넉넉해 안경을 쓴 상태에서도 사용할 수 있습니다.

착용 후 양쪽 안테나를 펼치면 이런 모습입니다.

측면 모습입니다.

뒷머리 부분입니다. 다이얼을 돌리기만 하면 고정되므로 착탈이 매우 간편합니다.

고글 내부에는 렌즈가 장착되어 있어 양안으로 영상을 확인할 수 있습니다.

카메라로 렌즈 안쪽을 촬영한 모습입니다. VR 게임처럼 주변 전체가 영상으로 가득 차는 것이 아니라, 어두운 공간 속에 직사각형 영상이 떠 있는 방식입니다.

얼굴에 닿는 부분은 푹신한 쿠션으로 덮여 있어 얼굴 굴곡에 맞게 밀착됩니다. 코 주변은 부드러운 소재로 제작되어 외부 빛을 완전히 차단합니다.

실제 비행 체험

실제로 DJI Goggles N3를 착용하고 DJI Neo를 날려봤습니다. 카메라 영상을 실시간으로 보며 조종할 수 있어 생생한 현장감을 느낄 수 있습니다. 하지만 드론과 주변 물체 간의 거리감을 잡기가 어려워 고속 비행에는 적합하지 않았습니다. 영상을 가까이서 보며 비행하는 경험 자체는 흥미로웠지만, DJI 드론은 이미 액정 패널 컨트롤러나 스마트폰 앱으로 실시간 영상을 확인하며 조종할 수 있기 때문에 ‘현장감’ 외에 특별한 장점은 느끼지 못했습니다.

DJI 드론 공중 촬영 영상을 VR처럼 보여주는 「DJI Goggles N3」 사용 영상 - YouTube https://www.youtube.com/watch?v=wJ7NLUnr9s

DJI Goggles N3는 아마존 일본에서 세금 포함 34,319엔에 구매할 수 있습니다.

한편, 이번에 비행에 사용한 DJI Neo의 촬영 성능은 아래 기사에 자세히 정리되어 있습니다.

DJI 초소형 경량 드론 「DJI Neo」를 날려 4K 공중 촬영 영상을 찍어본 리뷰 https://gigazine.net/news/20240914-dji-neo-fly/

송전 인프라도 필요 없고 이익도 못 보는데… 메릴랜드 주민들, 10년간 2500억원 부담 ‘부당‘ 반발

메릴랜드 주 당국은 “송전 인프라가 필요하지도 않고, 그 혜택도 전혀 누리지 못하는 주민들이 10년 동안 2500억 원이 넘는 비용을 떠안게 되는 것은 말이 안 된다”며 강력히 반발하고 나섰다.

미국 동부 지역 송전망을 운영하는 PJM Interconnection(이하 PJM)이 송전망 개선 비용 중 20억 달러(약 3130억 원)를 메릴랜드 주에 청구할 예정인 가운데, 메릴랜드 주 시민자문국(OPC)이 연방에너지규제위원회(FERC)에 이의를 제기했다. OPC는 “이번 비용 부담으로 주 소비자들이 10년간 16억 달러(약 2500억 원)의 추가 부담을 지게 된다”고 주장했다.

참고 자료: OPC complaint challenges PJM cost rules for unfairly assigning $2 billion in data center-driven transmission costs to Marylanders https://content.govdelivery.com/accounts/MDOPC/bulletins/415c9b6

데이터센터 전력 수요, 왜 메릴랜드 주민이 부담해야 하나?

PJM은 워싱턴 D.C.와 동부 13개 주를 담당하는 미국 최대 송전 회사로, 전체 인구의 약 20%인 6500만 명이 고객이다. 메릴랜드 주를 포함한 이 지역에는 수많은 데이터센터가 밀집해 있으며, 막대한 전력을 소비하는 AI 시스템 수요를 충족하기 위해 인프라 개선이 시급한 상황이다.

이에 따라 PJM은 총 220억 달러(약 3조 4500억 원) 규모의 송전망 개선 프로젝트를 추진 중이며, 이 중 20억 달러를 메릴랜드 주 고객에게 부과할 계획이다. OPC에 따르면 실제 소비자 부담액은 16억 달러 상당으로, 세부 내역은 다음과 같다.

1. 일반 가정: 8억 2300만 달러(약 1290억 원) / 가구당 평균 345달러(약 5만 4000원)

2. 상업용: 1억 4600만 달러(약 229억 원) / 업체당 평균 673달러(약 10만 5000원)

3. 산업용: 6억 2900만 달러(약 985억 원) / 업체당 평균 1만 5074달러(약 236만 원)

OPC는 이번 추가 비용이 메릴랜드 주 내 에너지 부하 증가와 합리적인 관련성이 없으며, 메릴랜드 주민들이 비용 증가의 원인 제공자가 아니라고 지적했다. 단순히 지리적 근접성과 PJM의 비용 분배 방식 때문에 발생한 결과라는 것이다.

"데이터센터가 제 값을 내야 한다"

한편, 하이퍼스케일 데이터센터 개발사들은 백악관에서 서명한 ‘요금 납부자 보호 규약’을 통해 “송전망 개선 비용이 일반 가정에 전가되지 않도록 적절한 갱신 비용을 부담하겠다”고 약속한 바 있다.

이에 OPC는 FERC에 구제 조치를 요청하며, 비용은 대규모 데이터센터 고객에게 직접 청구해야 한다고 주장했다.

메릴랜드 주 고문 데이비드 S. 랩 변호사는 “데이터센터 성장 전망이 현실화되든 말든, 송전망 구축으로 큰 이익을 보는 전력회사의 인센티브를 왜곡하는 기존 규칙을 대체할 새로운 규칙이 필요하다”고 강조했다.

손에 쥔 미니 선풍기? 접이식 드론 ‘DJI Flip‘ 실제 비행 영상과 촬영 성능 확인

DJI Flip은 공식 스펙상 249g의 초경량 드론으로, 접으면 마치 손에 쥔 미니 선풍기처럼 보이는 독특한 디자인입니다. 작은 드론이 과연 어떤 영상을 담아낼 수 있을지 궁금해, 일본 오사카부 이바라키시 북부에 있는 그라비테이트 오사카 https://gigazine.net/news/20250315-gravitate-osaka-ibaraki/에서 직접 날려보았습니다.

DJI Flip - 펼쳐라, 가능성의 날개를 - DJI 일본 공식 사이트

https://www.dji.com/jp/flip https://www.dji.com/jp/flip

DJI Flip, 어떤 드론인가?

DJI Flip은 프로펠러 가드가 기본으로 탑재된 소형 드론입니다. 다른 DJI 드론과 달리 4개의 프로펠러를 한곳에 모아 접을 수 있어 휴대성이 뛰어납니다. 외형에 대한 자세한 리뷰는 아래 글을 참고하세요.

접으면 선풍기 같아지는 소형 드론 'DJI Flip' 외형 리뷰 https://gigazine.net/news/20250503-dji-flip-appearance/

실제 비행 및 촬영 테스트

이번에는 그라비테이트 오사카에서 DJI Flip을 직접 날려봤습니다. (※ 해당 장소는 드론 비행 및 촬영에 대한 특별 허가를 받았습니다.)

DJI Flip을 펼치는 과정을 영상으로 기록했습니다. 선풍기 같은 모습에서 드론다운 형태로 단 몇 초 만에 변신합니다.

소형 드론 'DJI Flip' 펼치는 과정 - YouTube https://www.youtube.com/watch?v=We6mTxeHzQM

컨트롤러와 연결한 후 바닥에 내려놓으면 비행 준비가 완료됩니다.

DJI Flip의 이륙 및 비행 모습입니다. 작은 드론임에도 놀랍도록 안정적으로 비행합니다.

비행하는 소형 드론 'DJI Flip' - YouTube https://www.youtube.com/watch?v=wPpaDKrL3eg

일본 최장 길이의 보행자 전용 현수교인 '고다 브리지(GODA BRIDGE) https://gigazine.net/news/20250315-gravitate-osaka-ibaraki-goda-bridge/'의 메인 타워를 DJI Flip으로 촬영해 봤습니다.

촬영한 영상은 아래와 같습니다. 카메라에는 고정밀 짐벌이 탑재되어 흔들림이 적고 고화질 영상을 기록할 수 있었습니다.

소형 드론 'DJI Flip'으로 현수교 메인 타워 촬영【그라비테이트 오사카】 - YouTube https://www.youtube.com/watch?v=jO6cOpIoA70

접는 순서는 다음과 같습니다. 재빠르게 펼쳐서 비행 및 촬영을 마친 후, 촬영이 끝나면 바로 접어 깔끔하게 철수할 수 있습니다.

소형 드론 'DJI Flip' 접는 과정 - YouTube https://www.youtube.com/watch?v=UCtVKXLxxho

가격 및 구매 정보

DJI Flip은 DJI 공식 온라인 스토어 https://store.dji.com/jp/product/dji-flip?vid=181131 등에서 구매할 수 있습니다. 기사 작성 시점 기준 아마존 재팬에서 66,660엔(약 66만 원)에 구매 가능하며, 터치패널 컨트롤러 'RC 2'와 배터리 3개가 포함된 DJI Flip Fly More 콤보는 112,750엔(약 112만 원)에 판매 중입니다.

한편, 그라비테이트 오사카에서는 DJI Mavic 4 Pro의 비행 및 촬영 리뷰도 진행했습니다. Mavic 4 Pro는 하셀블라드 브랜드의 3안 카메라를 탑재한 플래그십 드론으로, 매우 높은 화질의 영상을 촬영할 수 있습니다.

이바라키시 일본 최장 보행자 전용 현수교에서 3안 카메라 드론 'DJI Mavic 4 Pro' 공중 촬영 리뷰 https://gigazine.net/news/20260510-dji-mavic-4-pro-gravitate-osaka/

AI 이미지 배경을 한 방에 지워주는 오픈소스 툴 ‘Rembg‘

Stable Diffusion이나 FLUX 같은 이미지 생성 AI는 투명 배경의 PNG 이미지를 직접 출력하지 못합니다. 따라서 생성한 이미지를 그대로 사용하려면 별도로 배경을 제거하는 과정이 필요합니다. 이때 인물, 애니메이션 캐릭터 등 피사체의 종류에 따라 16가지 이상의 AI 모델을 골라 쓸 수 있는 배경 제거 도구 'Rembg'가 로컬 환경에서 무료로 사용 가능한 오픈소스로 공개되었습니다.

GitHub 저장소: danielgatis/rembg

피사체에 맞게 모델을 선택하자

Rembg의 가장 큰 특징은 16가지 이상의 AI 모델을 용도에 따라 전환할 수 있다는 점입니다. 인물, 애니 캐릭터, 의류, 제품 사진 등 피사체 종류별로 최적화된 모델을 선택할 수 있습니다.

| 추천 장면 | 권장 모델 |

| :--- | :--- |

| 일단 테스트해보고 싶을 때 / 용도 불명 | u2net 또는 birefnet-general |

| 인물·초상화(고품질) | birefnet-portrait |

| 인물 전신·실루엣 | u2net\human\seg |

| 애니메이션·일러스트 캐릭터 | isnet-anime |

| EC 사이트 제품 사진 | birefnet-general 또는 isnet-general-use |

| 의류 종류별 분류 | u2net\cloth\seg |

| 가느다란 구조물·복잡한 윤곽선 | birefnet-dis |

| 배경에 녹아든 피사체 | birefnet-cod |

| 가볍고 빠른 처리 우선 | u2netp 또는 silueta 또는 birefnet-general-lite |

| 특정 지점을 지정해 오려내기 | sam |

| 최대 규모·최고 일반화 성능 | birefnet-massive |

| 비상업용 최고 정밀도 | bria-rmbg |

Rembg 실행 방법

이번에는 Windows에 Docker Desktop과 Git for Windows의 Git Bash를 준비한 환경에서 실행합니다. data 폴더 안에 input.png가 있고, 결과 이미지를 data 폴더에 output.png로 저장하는 경우의 명령어는 다음과 같습니다. -m 옵션으로 사용할 모델을 지정합니다.

MSYSNOPATHCONV=1 docker run --rm \

-v "$(pwd):/data" \

-v "$HOME/.u2net:/root/.u2net" \

danielgatis/rembg i -m u2net /data/input.png /data/output.png

실제로 사용해보기

테스트용으로 AI가 생성한 이미지를 준비하고, 배경이 어디까지 제거되는지 확인해봤습니다.

애니메이션풍 이미지

원본 이미지는 다음과 같습니다.

일반 모델인 u2net을 지정해 처리하면 다소 거친 느낌으로 오려집니다.

애니메이션에 특화된 isnet-anime의 경우, 희미한 안개가 낀 듯한 느낌이지만 -a 옵션과 임계값을 지정하면 개선된다고 합니다.

birefnet-general의 경우, 모델 크기가 1GB 가까이 되고 처리 시간도 오래 걸리지만 그만큼 품질이 높고 정확합니다.

인물 사진

인물 사진도 테스트해봤습니다. 가느다란 머리카락을 어떻게 살리느냐가 까다로운 이미지입니다.

u2nethumanseg의 경우 정밀도는 다소 거칠지만, 인물 주변을 오려내는 용도로는 충분한 품질입니다.

birefnet-portrait의 경우 배경은 잘 지워졌지만, 머리카락을 완전히 잡아내지 못한 부분이 신경 쓰입니다.

birefnet-general의 경우 배경도 지워지고 전체적으로 균형 잡힌 결과를 보여줍니다.

구분이 어려운 이미지

마지막으로 효과가 적용된 배경과 의상, 머리카락이 섞여 구분이 어려운 이미지로 배경 투명화를 시도했습니다.

기본값 그대로 birefnet-general-lite 모델을 지정했을 뿐인데도, 아래 이미지와 같은 품질로 투명화가 가능했습니다.

그 외 활용 방법

명령어 옵션을 변경하면 다음과 같은 사용도 가능합니다.

1. 폴더 내 이미지 일괄 처리

rembg p ./inputfolder ./outputfolder

2. 지정 폴더 변경 감지 및 자동 처리 (워치 모드)

rembg p -w ./inputfolder ./outputfolder

3. 서버로 실행하여 API로 외부 애플리케이션에서 사용

rembg s

4. 스트리밍 배경 제거 (동영상 배경 제거 가능)

rembg b 1280 720 -o output/frame-%03u.png

도입 실적

GitHub 통계에 따르면, 다른 프로젝트에서의 의존성이 7,400건 이상에 달하며, 오픈소스 프로젝트, 기업 서비스, 연구 용도 등 다양한 분야에서 활용되고 있음을 알 수 있습니다.

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※ 이 글은 카테고리별 할인 도서 정리용으로 작성되었습니다.