몇몇 실시 예 에서 , 발견 서버 ( 100 ) 는 패턴 분석 모듈 ( 105 ) 을 구현 할 수 있 다 . 바람직 하 게 는 , 패턴 분석 모듈 ( 105 ) 은 기계 학습 을 활용 하 여 다양 한 네트워크 화 장치 ( 110 ) 내 의 다 차원 현실 로부터 나오 는 데이터 스트림 내 의 패턴 을 인식 하 고 네트워크 화 장치 ( 110 ) 로부터 획득 한 고유 식별자 ( 예컨대 , 서비스 제공 장치 가 있 는 환경 에서 관측 되 는 특정 자산 과 관련 된 고유 식별자 ) 와 이 들 패턴 을 상관 시킨다 . 데이터 저장 모듈 ( 101 ) 내 에 구현 된 데이터베이스 는 나중 에 이용 할 수 있 도록 패턴 과 고유 식별자 를 조회 가능 형식 으로 저장 할 수 있 다 . 특히 , API 서비스 ( 106 ) 는 요청 에 따라 데이터 스트림 의 패턴 을 전달 하 기 위해 제 3 자 서비스 와 통합 될 수 있 다 . 따라서 , API ( 106 ) 는 다수 의 서비스 제공 장치 에 의해 획득 되 고 잠재 적 으로 는 다수 의 차량 에 배포 되 는 합성 현실 컨텐츠 데이터 로부터 도출 되 는 합성 현실 컨텐츠 를 종합 하 고 , 종합 한 합성 현실 컨텐츠 를 외부 컴퓨팅 애플리케이션 에서 이용 가능 하 도록 만드 는 역할 을 할 수 있 다 . 몇몇 사 용례 에서 , API ( 106 ) 의 서비스 를 받 는 이런 외부 컴퓨팅 애플리케이션 은 ( 예컨대 , 차내 의미 매핑 모듈 로서 ) 차량 내 에 구현 될 수 있 다 . 다른 사용 례 에서 , API ( 106 ) 의 서비스 를 받 는 이런 외부 컴퓨팅 애플리케이션 은 ( 예컨대 , 클라우드 기반 의미 매핑 서비스 로서 ) 어떤 특정 차량 과 도 독립 적 으로 구현 될 수 있 다 . 또 다른 사용 례 에서 , API ( 106 ) 는 네트워크 화 장치 ( 110 ) 가 서버 ( 100 ) 에 저장 된 자신 의 정보 를 검토 및 분석 하 는 데 계기판 을 이용 할 수 있 도록 동작 할 수 있 다 . 그 후 , ( 몇몇 실시 예 에서 는 API 모듈 ( 106 ) 에 의해 실행 될 수 있 는 ) 통지 서비스 가 네트워크 화 장치 들 사이 의 메시징 을 관리 하 여 트리거 에 기초 하 여 이벤트 를 발송 할 수 있 다 .