딥러닝을 이용한 증강현실 기반 음료정보 시각화 및 공유 시스템

최종인; 이정현; 강동완; 서상현

doi:10.9728/dcs.2020.21.3.445

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자료유형: 학술저널

저자정보: 최종인 (중앙대학교) 이정현 (중앙대학교) 강동완 (서울과학기술대학교) 서상현 (중앙대학교)

저널정보: 한국디지털콘텐츠학회 디지털콘텐츠학회논문지 디지털콘텐츠학회논문지 제21권 제3호

발행연도: 2020.3

수록면: 445 - 452 (8page)

DOI: 10.9728/dcs.2020.21.3.445

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본 논문에서는 이미지 인식기술을 이용하여 시중의 음료·주류 상품을 검색하고, 상품의 정보를 증강현실 시스템을 이용해 시각화 하는 시스템을 소개한다. 또한 사용자들이 웹기반 모바일 플랫폼을 이용하여 제품의 맛 정보를 등록 및 공유할 수 있는 시스템의 설계 및 개발 내용을 소개하고 있다. 이미지 인식을 위하여 음료 이미지의 데이터셋 구축 및 확장기술을 통해 학습데이터를 생성하고 CNN(Convolution Neural Network)학습을 진행하였다. 증강현실 시각화를 위해서는 UDT(User Define Target) 마커인식 방법을 사용하여 제품인식 후에 즉각적인 마커의 등록을 통해 증강현실 시스템이 동작하도록 설계하였다. 마지막으로 다중선형 회귀 모델로 개발한 제품 추천기술을 적용한 소비자 친화적인 공유시스템을 제안하였다. 제안된 연구는 소비자가 카메라를 통해 제품의 정보를 쉽게 얻을 수 있도록 하고, 더 나아가 정보검색 및 공유시장에 새로운 사업 전략으로서 응용 될 수 있을 것이다.

#영상인식 #증강현실 #딥러닝 #상품검색 #정보공유시스템 #Image Recognition #Augmented Realty #Deep Learning #Product Search #Share system

참고문헌 (17)

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B. Collins / 2008 / Towards scalable dataset construction : An active learning approach / European conference on computer vision :86~98

M. Y. C. Yim / 2019 / I am not satisfied with my body, so I like augmented reality (AR) : Consumer responses to AR-based product presentations / Journal of Business Research 100:581~589

M. Hirzer / 2008 / Marker detection for augmented reality applications / Seminar/Project Image Analysis Graz :1~2

Y. Jia / 2014 / Caffe: Convolutio nal architecture for fast feature embedding / Proceedings of the 22nd ACM international conference on Multimedia :675~678

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