몇몇 실시 예 에서 , 발견 프레임워크 는 자신 의 위치 및 타임스탬프 와 , 화상 데이터 , 문자 데이터 , 음성 데이터 , 영상 데이터 또는 다른 형태 의 메타데이터 의 몇몇 조합 을 포함 할 수 있 는 임의 의 페이로드 ( payload ) 를 발견 서버 ( 예컨대 , 서버 100 ) 에 의해 구현 되 는 백 엔드 발견 서비스 에 보 고 하 는 초기 네트워크 화 장치 를 필수 적 으로 포함 한다 . 추가 네트워크 화 장치 도 자신 의 위치 및 타임스탬프 를 백 엔드 발견 서버 에 보 고 한다 . 서버 ( 100 ) 에 의해 실행 되 는 알고리즘 은 네트워크 화 장치 로부터 보 고 되 는 임의 의 페이로드 와 더불 어 , 시간 및 공간 적 다 차원 현실 을 통한 네트워크 화 장치 의 이동 을 분석 하 여 공간 및 시간 적 데이터 스트림 을 그룹 화 하 는 역할 을 할 수 있 다 . 예컨대 , 라이다 가 탐지 한 자전거 전용 도로 를 스마트폰 카메라 영상 자료 상 에 중첩 투영 시키 는 것 을 다룬 이전 단락 의 시나리오 에서 는 , 해당 영상 자료 가 ( 예컨대 , 1 초 정도 ) 지체 되 는 경우 가 있 을 수 있 다 . 이런 상황 에서 , 최적 변환 은 라이다 자료 에 추가 로 지연 을 적용 하 는 것 과 같 은 시간 적 변환 요소 를 포함 하 여 , 표시 된 현실 이 일관 성 있 게 보이 도록 도울 수 있 다 . 공유 합성 현실 컨텐츠 가 자체 합성 현실 컨텐츠 에 비해 지체 되 는 경우 도 있 을 수 있 다 . 이런 상황 에서 는 , 자체 합성 현실 컨텐츠 와 공유 합성 현실 컨텐츠 를 시간 적 으로 정렬 시키 기 위해 자체 합성 현실 컨텐츠 에 지연 을 적용 하 는 것 이 바람직 할 수 있 다 . 합성 현실 컨텐츠 가 셋 이상 의 소스 ( 자체 소스 이 든 공유 소스 이 든 무관 ) 로부터 제공 될 수 도 있 는데 , 이런 경우 에 는 이 들 합성 현실 컨텐츠 를 시간 적 으로 정렬 하 기 위해 해당 합성 현실 컨텐츠 를 소비 하 는 장치 가 소스 별 로 다양 한 타이밍 오프셋 을 적용 할 수 있 다 .