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.
본 논문에서는 마커 인식을 이용한 깊이 영상 기반 군집로봇 대형제어 방법을 제안한다. 제안한 방법은 먼저, follower 로봇들의 입력 영상에서 마커 인식 알고리즘을 이용하여 마커를 인식 한 뒤 인식된 마커를 분석하여 등록된 ID를 찾는다. 검출된 마커의 ID가 leader로봇의 ID일 경우 해당 마커의 위치와 기울기 값을 깊이 영상 센서로부터들어오는 깊이 정보를 통해 계산 한 뒤 마커의 위치와 기울기를 이용하여 대형제어를 한다. 마지막으로 제안한 알고리즘을 실제 로봇을 이용한 대형 제어실험을 통해 응용 가능성을 증명한다.
본 논문에서는 카메라 영상으로부터 사각형 형태의 마커를 검출하고 인식하는 방법을 제안한다. 본 논문에서는 사각형 형태의 마커 검출을 위하여 입력 영상을 이진 영상으로 변환하고 객체들의 윤곽선을 추출한 다음에 윤곽선을 선분으로 근사화 한다. 근사화된 선분으로부터 기하학적 특징을 이용하여 사각형을 찾는다. 마커의 사각형 영역을 찾은 다음에는 워핑 기법을 이용하여 사각형 마커 영상으로부터 특징 벡터를 추출하고 표준 마커에 대한 특징 벡터와의 최소 거래법에 의해 마커의 종류를 인식한다. 인식 실험 결과 마커의 종류가 50개일 때에 최대 98%의 인식률을 얻을 수 있었다.
증강 현실 응용 분야에서 널리 쓰이고 있는 마커는 단순히 마커를 구분하기 위한 ID에 대한 정보만을 가지고 있기 때문에 마커의 크기를 미리 알고 있어야 하며, 한 종류의 마커만을 사용할 수 있는 제약이 있었다. 이와 같은 문제점을 해결하기 위해서 본 논문에서는 맥락정보를 포함하는 마커 디자인 및 해석 방법을 제안한다. 제안된 마커 디자인은 마커의 ID 정보 외에, 마커의 종류, 크기 및 회전 정보를 마커 내부에 2차원 바코드의 형태로 포함한다. 이와 같은 마커의 맥락 정보를 마커의 패턴에 저장함으로써 여러 종류의 마커를 사용할 수 있다. 그 외에도 마커의 크기 정보를 바탕으로 서로 다른 크기를 갖는 마커들 사이에 일관성을 유지하면서 동일한 비율로 콘텐츠를 증강하는 것이 가능하며, 가로/세로 비율이 알려져 있지 않은 직사각형의 마커들도 인식이 가능하다. 마커에 담긴 맥락 정보를 바탕으로 마커를 인식함으로써, 제안된 마커 디자인은 불특정 다수의 마커들이 존재하는 모바일 증강현실에 유용하게 쓰일 수 있다.
본 논문에서는 거동이 불편한 환자를 위하여 주변 환경에 놓여 있는 기기들에 대한 제어와 간호사를 호출하는 간단한 의사소통 등을 위한 몇 가지 사각형 형태의 마커를 제시하고 이 마커들을 카메라 영상으로부터 검출하고 인식하는 방법을 제안한다. 본 논문에서는 사각형 형태의 마커 검출을 위하여 다중 임계값을 사용하여 입력 영상을 이진 영상으로 변환하고 객체들의 윤곽선을 추출한 다음에 윤곽선을 선분으로 근사화한다. 근사화 된 선분으로부터 기하학적 특징을 이용하여 사각형을 찾는다. 마커의 사각형 영역을 찾은 다음에는 워핑 기법을 이용하여 사각형 마커 영상을 정사각형 형태로 정규화한다. 마커 영상을 정규화한 다음에는 주성분 분석을 통하여 마커 영상으로부터 특징 벡터를 추출하고 마커의 종류를 인식한다. 본 논문의 시스템은 다중 임계값을 이용하여 조명에 견고하며 워핑 기법과 주성분 분석을 이용하여 촬영 각도에 견고하다. 총 21개의 마커를 설계하여 인식 실험한 결과 최대 100%의 인식률을 얻을 수 있었고 초당 12프레임의 수행속도로 조명과 각도 변화에 견고한 인식 결과를 얻을 수 있었다.
본 논문에서는 카메라 영상으로부터 사각형 형태의 마커를 검출하고 인식하는 방법을 제안한다. 본 논문에서는 사각형 형태의 마커 검출을 위하여 입력 영상을 이진 영상으로 변환하고 객체들의 윤곽선을 추출한 다음에 윤곽선을 선분으로 근사화 한다. 근사화된 선분으로부터 기하학적 특징을 이용하여 사각형을 찾는다. 마커의 사각형 영역을 찾은 다음에는 워핑 기법을 이용하여 사각형 마커 영상을 정사각형 형태로 정규화한다. 마커 영상을 정규화한 다음에는 주성분 분석을 통하여 마커 영상으로부터 특징 벡터를 추출하고 표준 마커에 대한 특징 벡터와의 최소 거리법에 의해 마커의 종류를 인식한다 인식 실험 결과 마커의 종류가 50개일 때에 최대 98%의 인식률을 얻을 수 있었고 입력 영상에 11개의 마커가 있는 경우에 초당 11.1 프레임의 수행 속도를 얻을 수 있었다.
본 논문에서는 모바일 증강현실에서 스마트 오브젝트 인식 및 트래킹을 위한 임베디드 마커 시스템을 제안한다. 기존의 증강 현실 연구에서 주로 사용하는 마커는 임의의 패턴을 포함하고 대상 오브젝트와는 분리되어 있다. 이는 부자연스러운 시각적 장애 요인으로 작용한다. 또한 특정한 마커를 사용하기 위해 학습 과정을 거친 후 그 결과를 인식 모듈에서 일일이 등록해야 하는 번거로움이 있다. 이러한 문제점을 해결하기 위해 제안하는 임베디드 마커는 디스플레이 장치의 유무에 따라 고정형 또는 가변 형으로 분류된 스마트 오브젝트의 특성을 고려하여 오브젝트와 마커를 결합한다. 또한 통합된 학습과 인식 모듈을 통해 오브젝트의 추가 및 시스템 확장을 용이하게 한다. 제안된 시스템은 스마트 홈 테스트베드인 ubiHome 에 적용되었다. 또한 사용 성 평가를 통해 그 효용성을 분석하였다. 이러한 임베디드 마커를 사용하면 사용자는 보다 직관적으로 마커의 용도를 예측할 수 있고 대상물과의 시선을 일치시켜 자연스러운 증강현실을 경험할 수 있을 것으로 기대된다.
이동하고자 하는 경로에 자석 마커를 설치하고 마커의 자계를 인식하여 경로를 추종하는 이동 로봇의 경로 제어시스템이다. 마커설치 간격 확장에 따른 센서 배치를 제안하였다. 마커의 극성을 서로 약속된 방법으로 코드화 하여 설치하고, 경로 추적 중에도 마커의 자계 방향을 2진 코드로 인식하여 자계 경로로부터 경로 정보를 수신할 수 있도록 하였다. 소형 이동 로봇 실험 장치를 설계 제작하고 실험을 한 결과 제작된 이동 로봇은 마커로 만들어진 이동 경로를 중앙으로부터 오차 범위 이내에서 이동함을 확인하였고, 이동 경로의 일부 구간에서는 마커의 극배치를 이용한 코드를 주행 중에 정확히 인식함을 확인하였다.
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.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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