Point Cloud 콘텐츠 캡쳐 를 위해서 깊이 ( depth ) 를 획득 할 수 있 는 카메라 장비 ( 적외선 패턴 프로젝터 와 적외선 카메라 의 조합 ) 와 깊이 정보 에 대응 되 는 색상 정보 를 추출 할 수 있 는 RGB 카메라 들 의 조합 으로 구성 될 수 있 다 . 또는 레이저 펄스 를 쏘 고 반사 되 어 돌아오 는 시간 을 측정 하 여 반사체 의 위치 좌표 를 측정 하 는 레이더 시스템 을 이용 하 는 라이다 ( LiDAR ) 를 통해 깊이 정보 를 추출 할 수 있 다 . 깊이 정보 로부터 3 차원 공간 상 의 점 들 로 구성 된 지오 메트리 ( geometry ) 의 형태 를 추출 하 고 , RGB 정보 로부터 각 점 의 색상 / 반사 를 표현 하 는 속성 ( attribute ) 을 추출 할 수 있 다 . Point Cloud 콘텐츠 는 점 들 에 대한 위치 ( x , y , z ) 와 색상 ( YCbCr 또는 RGB ) 또는 반사율 ( r ) 정보 로 구성 될 수 있 다 . Point Cloud 콘텐츠 는 외부 환경 을 캡쳐 하 는 아웃 워드 - 페이 싱 ( outward - facing ) 방식 과 , 중심 객체 를 캡쳐 하 는 인 워드 - 페이 싱 ( inward - facing ) 방식 이 있 을 수 있 다 . VR / AR 환경 에서 객체 ( 예 - 캐릭터 , 선수 , 물건 , 배우 등 핵심 이 되 는 객체 ) 를 360 도 로 사용 자 가 자유 롭 게 볼 수 있 는 Point Cloud 콘텐츠 로 구성 할 경우 , 캡쳐 카메라 의 구성 은 인 워드 - 페이 싱 방식 을 사용 하 게 될 수 있 다 . 자율 주행 과 같이 자동차 에서 현재 주변 환경 을 Point Cloud 콘텐츠 로 구성 할 경우 , 캡쳐 카메라 의 구성 은 아웃 워드 - 페이 싱 방식 을 사용 하 게 될 수 있 다 . 여러 대 의 카메라 를 통해 Point Cloud 콘텐츠 가 캡쳐 될 수 있 기 때문 에 , 카메라 들 사이 의 글로벌 공간 좌표계 ( global coordinate system ) 를 설정 하 기 위해 콘텐츠 를 캡쳐 하 기 전 에 카메라 의 캘 리브레 이 션 과정 이 필요 할 수 도 있 다 .