증강현실 기술이 보편화됨에 따라 마커 기반형 AR 콘텐츠들이 다양하게 적용되고 있지만, 마커 인식이 정상적으로 이루어지지 않아 콘텐츠 활용성이 저하되는 문제점이 있다. 본 논문은 증강현실 마커 이미지의 인식률을 높이고자, 이미지 보정 및 디자인 변화를 적용하였을 경우 마커의 인식률이 어느 정도 향상될 수 있는지를 실험을 통하여 분석하였다. 실험결과 이미지 보정 과정에서는 원본 마커 이미지의 대비, 채도값을 높였을 때 특징점이 더 많이 판별되었으며, 인식등급 또한 향상된 것을 확인할 수 있었다. 게다가 원본 마커 이미지에 규칙적인 패턴 디자인을 추가하였을 때에도 인식률이 향상된 것을 알 수 있었다. 결론적으로 마커 이미지를 제작하는 과정에서 이미지의 적절한 보정 및 패턴 디자인의 추가과정을 통하여 마커가 잘 인식되도록 할 수 있었다.
본 논문에서는 증강현실에서 마커에 포함된 이미지뿐만 아니라 문자 인식을 지원하기 위한 심플 프레임 마커를 제안한다. 마커 내부에 임의의 패턴 대신에 문자를 삽입하고 문자 인식 알고리즘(Optical Character Recognition)을 사용하여 인식하면 실행 전 학습과정이 필요 없을 뿐만 아니라 문자의 친숙함 때문에 시각적 장애요인도 줄일 수 있다. 따라서 기존의 마커 방식인 이미지뿐만 아니라 문자도 인식하기 위해서 제안된 심플 프레임 마커는 정의된 마커의 가로세로 비율에 따라 이미지타입의 마커(Square SFMarker)인지 문자타입의 마커(Rectangle SFMarker)인지를 구별하고 각기 다른 인식 알고리즘을 적용한다. 또한 문자 인식을 위한 전처리 과정을 줄이기 위해 디자인 단계에서 마커 테두리에 방향정보를 삽입하고, 인식 단계에서는 이 방향 정보를 추출하여 문자 인식을 빠르고 정확하게 수행한다. 마지막으로 매 프레임 문자를 인식하는 알고리즘을 수행 시 추적 속도가 저하되므로, 프레임간 변화량이 적을 때는 이전 프레임의 인식 결과 정보를 사용하여 수행 속도를 높인다.
증강현실 서비스 중 가장 많이 사용 되는 서비스는 마커기반 증강현실 서비스이다. 그러나 마커 이미지가 가림 또는 훼손 때문에 마커 이미지를 인식될 수 없는 환경에서는 증강현실 서비스를 제공해줄 수 없다는 문제점이 있다. 본 논문에서는 마커기반 증강현실에서 마커 이미지를 인식할 수 없는 상황에서도 사용자의 자세를 추정함으로써 보다 안정적으로 서비스를 제공하는 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 마커기반 증강현실 제공시 장애가 발생할 경우, 3개의 비콘과 사용자간의 통신을 통해 측정된 3차원 좌표 값을 이용하여 사용자의 자세를 추정하고 증강현실 서비스를 제공함으로써 사용자가 지속적으로 증강현실 서비스를 제공 받을 수 있도록 한다. 제안된 마커 인식과 비콘 통신을 활용한 마커기반 증강현실 기법의 시나리오에 대해 설명하고 제안된 방법을 가림 및 훼손 정도에 따라 실험한 결과를 제시한다.
본 논문에서는 박물관이나 전시공간처럼 조도가 낮은 환경에서 마커기반 증강현실 구현이 가능한 마커를 살펴보고 실용적 마커 제작 방법을 제안한다. 조도가 낮고 어두운 환경에서 일반적인 마커나, 이미지, 객체를 인식하여 증강현실을 구현하는 것은 매우 어렵다. 마커기반 증강현실의 몰입감을 저감시키지 않기 위해 제안되었던 눈에 보이지 않는 마커 방식은 제시한 어두운 환경에 적용이 가능하다. 하지만 이와 같은 상황에서 사용되는 마커는 실제 제작과 사용에 있어 제약이 있다. 따라서 기존의 보이지 않는 마커의 특징을 분석하여 제약 사항과 문제점을 개선하고 실용적인 마커 구현 방법을 제시한다. 기존의 방법과 비교하여 제안하는 방법으로 구현된 마커는 품질이 일정하고, 제작이 편의성이 향상되었다.
증강현실(Augmented Reality, AR)은 물리적 현실세계에 가상의 세계를 중첩하여 부가적인 정보나 서비스를 제공하는 것으로 대부분 스마트폰과 같이 카메라를 장착한 기기를 이용하게 된다. 스마트폰의 카메라가 마커를 인식할 경우 가상의 오브젝트가 화면에 중첩하여 보이게 되는 것이다. 카메라가 인식하는 마커를 하나 이상 사용할 수 있다. 다중 마커를 사용하는 경우 마커를 인식할 때 중첩되는 가상의 오브젝트를 동일한 것으로 사용할 수도 있고 각 마커별로 다른 가상 오브젝트를 사용할 수도 있다. 본 논문에서는 전시되어 있는 작품을 마커로 등록하여 각 이미지별로 작품의 정보가 중첩되어 나타나도록 유니티의 AR 파운데이션 프레임워크를 이용하여 구현한다. 여러 작품이 전시되므로 이를 다중 마커로 사용하고 각 작품별 정보가 각기 다르게 출력되도록 구현한다.
본 논문에서는 특정 마커를 사용하는 실감형 증강현실 시스템 상에서 카메라가 비정형적인 움직임을 하는 경우에 대하여, 다중 마커를 사용한 떨림 현상을 줄인 실시간 움직임 추적 기법을 제안하고자 한다. 카메라의 움직임을 추정하기 위하여 카메라와 마커 사이의 변환을 계산해야 한다. 이미지로부터 검출된 각 마커의 네 모서리 점들을 이용하여, 각 마커에 대한 변환을 계산한다. 마커는 서로 다른 로컬 좌표계를 가지고 있고, 마커에 대한 변환은 해당 마커의 좌표계에 의해 정의된다. 다중 마커의 로컬 좌표계로부터 최적의 카메라 움직임을 추정하기 위한 정합 알고리즘을 제안한다. 정합을 위한 방법으로 레퍼런스 마커를 사용한다. 레퍼런스 마커는 정합 과정에서 자동적으로 선택된다. 레퍼런스 마커를 기준으로 각 마커의 변환에 대해 신뢰성(confidence rate)을 기반으로 가중치를 적용함으로써 최적의 카메라 움직임을 추정할 수 있다. 또한 추정된 카메라의 움직임의 최적화를 위하여 히스토리 버퍼를 사용하여 떨림 현상을 제거하는 방법을 제안한다. 추정된 카메라의 위치에 대한 평균 필터 및 중간 필터의 개념과 유사한 보정 방법을 통해 떨림 현상을 제거한다. 실험을 통해 다른 방법들과 비교한 우리가 제안한 방법의 정확성을 확인할 수 있다.
최근 증강현실 콘텐츠는 광고나 전시 등에서 많이 사용되고 있으며, 어린이들의 동화책으로도 출판되어 판매될 만큼, 대중화되었다. 증강현실 콘텐츠는 현실과 가상을 혼합하여 새로운 예술 공간을 창조하여, 경험자의 몰입도를 높이기 때문에 전시와 광고용 콘텐츠에서 어린이 체험, 교육용 콘텐츠로 다양하게 제작되고 있다. 제작 방법이 복잡하지 않기 때문에, 대학생 과정에서도 간단한 콘텐츠를 개발할 수 있어, 무한한 개발 가능성을 짐작할 수 있다. 증강현실은 카메라로 등록해 놓은 마커를 인식하게 하여 컴퓨터 그래픽 콘텐츠를 그 카메라에 비췬 현실세계에 불러온다. 이때, 증강현실의 제작과정에서는 이미지 인식 기법을 사용하는데, 이는 매우 일반적이며 쉬운 방법이다. 자신이 만든 이미지를 사용할 수도 있기 때문에, 동화책이나 광고에 전반적으로 사용되고 있다. 제작자들이 가장 많이 사용하는 증강현실 마커등록 플랫폼은 퀄컴에서 제공하는 Vuforia이다. 남서울 대학교 가상증강현실 연계전공 학부생들이 제작하여 세종문화회관에 전시된 세 개의 AR콘텐츠는 이미지 인식기법을 사용하였다. 본 연구는 퀄컴에서 제공하는 마커 등록 방법을 학생들이 증강현실 콘텐츠 제작과정에서 사용하면서 시작되었다. 세 개의 각각 다른 이미지를 제작하면서, 마커로 사용하기 위해 Vuforia에서 제공하는 Image Target Manager에 이미지를 등록시키고, 인식률을 조사하여, 인식률을 조금 더 높이기 위해 다양한 방법으로 이미지 제작법을 변경해보았다. 인식률이 높다는 것은 증강현실 콘텐츠를 안정적으로 사용할 수 있음을 의미하기 때문에, 높은 인식률을 가지기 위해, 다양한 시도들을 적용해보았다. 기획의도에 적합한 이미지를 제작하고, 보다 높은 인식률을 위해 몇 가지 방법을 적용하여, 인식률을 비교하였다. 색의 대비, 패턴 등의 요소를 통해 비교하였으며, 그 결과 효율적인 이미지 제작 방안을 제시하였다. 본 연구는 증강현실 콘텐츠의 안정적인 콘텐츠 제작 사례를 제시하고자 한다. 연구의 목적은 이미지 인식 기법을 기반으로 하는 증강현실 콘텐츠의 활용방안과 인식기법의 효과성을 제시하여 증강현실 콘텐츠 개발자들에게 실질적인 도움을 주는 것에 있다.
최근 증강현실 기술은 산업 분야뿐만 아니라 교육 분야에서도 많은 인기를 끌고 있다. 특히 유아 교육용 콘텐츠에서 특정 장면을 인식하고 장면에 해당하는 3차원 모형이 나타나는 형태는 아이의 호기심 자극하여 높은 교육효과를 나타내고 있다. 하지만 현재 증강현실 기술을 사용한 콘텐츠에서는 해당 장면에서 같은 내용만 나오기 때문에 반복적인 이용하는 경우에는 사용자가 지루함을 느끼는 문제점이 있다. 이를 보완하기 위해 사용자의 행위를 반영하는 증강현실 콘텐츠 제작하기 위하여 사용자의 행위가 반영된 마커 이미지를 실시간으로 추출하는 기법을 구현하고 실험하였다.
기존 증강현실 콘텐츠 경우 고정된 마커를 빠르게 이동시키면 가시화에 끊김 현상이 발생하게 된다. 따라서 동적 마커를 사용할 경우에도 콘텐츠가 끊어짐 없이 사용자에게 제공되는 방법이 요구된다. 카메라에 입력된 한 장의 이미지 내에 두 개 이상의 마커가 존재할 경우 기존의 이미지 기반 마커와 SLAM(Simultaneous Localization & Mapping) 방식을 통해서는 각각의 마커를 동시에 추적할 수 없다. 본 논문은 각 마커 위에 정합된 객체들 간의 상호작용은 불가능하다는 점을 극복함은 물론, 빠르게 움직이는 마커를 실시간으로 추적하여 그 위에 원하는 객체를 정확하게 증강 가시화하는 방법론을 제안한다. 이를 위해, 주행형 로봇과 시범 콘텐츠의 가상로봇을 동기화하여, 주행형 로봇 상에 콘텐츠가 가시화되도록 하였다. 그리고 카메라 한 대로 다중 동적객체를 추적하여 서로 상호작용하는 기술을 제안하였다. 결과적으로 가상로봇과 실제로봇을 연동하여 상호작용하도록 함으로써 실시간 동적객체 추적 및 가시화 기술의 유용성을 검증하였다.
최근 딥러닝을 사용하여 스케치이미지에 있는 GUI(Graphical User Interface) 요소를 인식하여 어플리케이션 구현에 필요한 코드를 자동 생성하는 연구 등이 있다. UI/UX 디자이너는 모바일 응용 프로그램 개발 시 스토리보드를 개발자와의 의사소통을 돕는 도구로 사용하나 모호한 위젯에 대해서는 UI/UX 디자이너의 의도와 다르게 구현되는 경우가 종종 발생한다. 본 논문에서는 DNN(Deep Neural Network) 기반의 GUI 요소 식별의 정확성을 높이기 위해 심볼마커를 사용하는 자동 GUI 요소 인식 기법을 제안한다. 심볼마커의 성능평가를 위해 심볼마커의 유무에 따라 실험을 진행하여 정확도를 평가하였고, 정확도 개선을 위해 원형과 괄호형으로 나누어 심볼마커 모양에 따른 결과를 분석하였다. 심볼마커를 사용한다면 개발자에게 정확한 의사 전달이 가능해져 피드백이 줄면서 시간과 비용이 감소하고 스케치이미지의 UI 요소 오탐률을 줄이고 정확성이 향상될 것으로 기대한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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