AR에 적용 가능한 마커리스 기반의 실내 위치 측정 기법

김재형; 이승호

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자료유형: 학술저널

저자정보: 김재형 (Hanbat National University) 이승호 (Hanbat National University)

저널정보: 한국전기전자학회 전기전자학회논문지 전기전자학회논문지 제25권 제2호

발행연도: 2021.6

수록면: 243 - 251 (9page)

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2021

AR에 적용 가능한 마커리스 기반의 실내 위치 측정 기법

김재형 , 이승호 전기전자학회논문지 2021.06 학술저널

AR에 적용 가능한 마커리스 기반의 실내 위치 측정 기법에 대한 연구

김재형 전자공학과 2021.01 학위논문

2019

AR 시스템을 위한 특징점을 이용한 마커리스 방식의 실내 위치 측정에 관한 연구

김재형 , 이희열 , 고태영 외 3명 대한전자공학회 학술대회 2019.06 학술대회자료

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본 논문에서는 AR에 적용 가능한 마커리스 기반의 실내 위치 측정 기법을 제안한다. 제안한 기법은 다음과 같은 독창성을 갖는다. 첫 번째는 특징점을 추출하고 이를 이용하여 지역 패치를 생성하여 전체 이미지를 학습하지 않고 주변보다 더 유용한 지역 패치만을 학습하고 사용함으로써 더 빠른 연산이 가능하도록 한다. 두 번째는 Convolution Neural Network 구조를 사용한 딥러닝을 통해 학습을 진행하여 오차율을 줄여 정확도를 향상시킨다. 세 번째는 기존의 특징점 매칭 기법과는 다르게 좌우 이동을 포함한 실내 위치 측정이 가능하도록 한다. 네 번째는 매 프레임마다 새롭게 실내 위치를 측정하기 때문에 이동중 앞쪽에서 발생한 오차가 누적되어 발생되는 것을 방지한다. 따라서 이동 거리가 길어져도 최종 도착점과 예측 실내 위치간의 오차가 증가하지 않는다는 장점을 갖는다. 본 논문에서 제안하는 AR에 적용 가능한 마커리스 기반의 실내 위치 측정기법의 소요시간과 정확도를 평가하기 위해 시행한 실험결과, 실제 실내 위치와 측정된 실내 위치의 차이가 평균 12.8㎝, 최대 21.2㎝로 측정되어서, 기존 IEEE 논문의 결과보다 우수한 실내 위치 측정 정확도를 나타내었다. 또한, 초당 20프레임으로 측정된 결과를 나타내어서 실시간으로 사용자의 실내 위치를 측정하는 것이 가능하다고 판단되었다.

#Markerless Positioning #Local Patch #AR #Indoor Positioning #Deeplearning

참고문헌 (8)

참고문헌 신청

Miyashita, Tsutomu / 2008 / An augmented reality museum guide / 2008 7th IEEE/ACM International Symposium on Mixed and Augmented Reality

M. L. Yuan / 2006 / Registration using natural features for augmented reality systems / IEEE Transactions on Visualization and Computer Graphics 12(4):569~580

X. Yan / 2020 / AP Optimization for Wi-Fi Indoor PositioningBased on RSS Feature Fuzzy Mapping and Clustering / IEEE Access 8:153599~153609

김재형 / 2018 / 쿠다를 사용하여 GPU 리소스를 분배하는 지능형 얼굴 인식 및 트래킹 시스템 / 전기전자학회논문지 22(2):281~288

Cubuk, Ekin D / 2019 / Autoaugment: Learning augmentation strategies from data / Proceedings of the IEEE conference on computer vision and pattern recognition

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