본 논문에서는 증강현실 환경에서의 장난감 블록 타입의 가상 객체 결합을 위한 큐브형 사용자 인터페이스(CUI)를 제안한다. 가상 객체 결합에 의한 새로운 객체 생성은 다양한 증강현실 콘텐츠의 효과적 구성을 가능하게 한다. 하지만 대부분의 GUI 방식은 오랜 학습시간을 요구하거나 사용자의 행위와 제공되는 인터페이스 간에 직관성이 결여되어 있다. 증강현실 인터페이스들의 경우에도 주로 한 손 상호작용만을 지원하기 때문에 객체 간 결합의 특성을 크게 고려하지 않고 있다. 따라서, CUI 는 증강현실 환경에서 가상 장난감 블록 모델의 결합을 위한 조작도구인 감각형 큐브를 제시한다. 다수 마커, 자석, 그리고 버튼이 부착된 감각형 큐브는 가상 객체의 자유로운 회전, 결합, 그리고 버튼 입력을 지원한다. 또한 본 논문에서는 CUI 기반의 두 가지 양 손 결합 상호작용 기법을 제안한다. 첫째는 가상 객체의 3 차원 위치조정이 가능한 스크류 드라이빙 결합 방식이며 둘째는 시각적 안내를 지원하는 빠르고 직관적인 블록 조립 결합 방식이다. 제안하는 인터페이스는 교육, 오락, 그리고 디지로그북 콘텐츠 등을 구성하기 위한 저작 시스템에 적용될 수 있을 것으로 기대된다.
International Journal of Advanced Culture Technology
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제9권4호
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pp.295-301
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2021
Digital media technology is gradually developing with the development of convergence quaternary industrial technology and mobile devices. The combination of deep learning and augmented reality can provide more convenient and lively services through the interaction of 3D virtual images with the real world. We combine deep learning-based pose prediction with augmented reality technology. We predict the eight vertices of the bounding box of the object in the image. Using the predicted eight vertices(x,y), eight vertices(x,y,z) of 3D mesh, and the intrinsic parameter of the smartphone camera, we compute the external parameters of the camera through the PnP algorithm. We calculate the distance to the object and the degree of rotation of the object using the external parameter and apply to AR content. Our method provides services in a web environment, making it highly accessible to users and easy to maintain the system. As we provide augmented reality services using consumers' smartphone cameras, we can apply them to various business fields.
본 논문에서는 손을 이용한 컴퓨터 비전 기술 기반의 증강 현실 시스템을 제안한다. 입력 영상에 가상의 물체를 정합하기 위해서는 정확한 특징점 추출과 추적 기술이 중요하다. 기존의 마커를 이용한 증강현실 시스템은 매우 안정성이 있지만 마커가 없이는 증강이 불가능하고 증강된 물체를 조작하는데 제한적인 상황을 제공하는 경향이 있다. 제안한 시스템은 손의 기하학적인 특성을 고려하여 적응적 최적 타원 검출 방법을 통해 손끝점을 특징점으로 추출한다. 그리고 손바닥 중심점을 기준으로 한 최단 거리 검출 방법을 이용하여 손끝점의 움직임을 추출해 가상의 객체를 안정적으로 정합한다. 실험을 통하여 특징점 추출이 약 82.0%의 정확도를 보였고 특징점 판별과 추적 성능 평가에서는 단지 약 1.8%와 2.0%의 오류를 보였다. 또한 제안한 시스템이 가상 객체의 안정적인 증강 측면에서, 효과적으로 카메라 사영 행렬을 획득하여 마커를 이용한 시스템을 대체할 수 있음을 확인하였다.
본 논문에서는 효과적인 마커기반의 증강현실 구현을 위하여 영상 내 객체의 분포에 대한 분석과 반복 패턴을 포함하는 영상의 분류를 통한 마커영상의 평가 방법을 제안한다. 객체의 분포는 영상의 부분적 가림 현상에 따라 객체추적성능에 영향을 미치기 때문에 특징점 좌표의 분산을 이용하여 가림 현상에 취약한 마커영상을 구분할 수 있도록 하였고, 일반 영상과 반복 패턴을 포함하는 영상의 특징점 기술자 벡터의 분포가 현저하게 다르다는 사실에 기반하여 객체의 인식 및 추적에 적합한 영상을 구분할 수 있는 방법을 제안한다. 다양한 실험 결과 제안하는 마커 평가 방법이 가림 현상에 취약한 영상 및 반복 패턴 영상을 구분하는데 우수한 성능을 보이는 것을 확인하였다. 또한 마커영상에 대한 객체 추적 등의 안정성 측면에서 SURF보다 SIFT 기법이 우수한 성능을 보임을 확인할 수 있었다. 이러한 결과를 이용하여 다양한 종류의 마커영상에 대한 적합성 정보를 사용자에게 제공함으로써 효과적인 증강현실 시스템을 구현할 수 있을 것으로 판단된다.
본 논문은 주로 사용되는 AR 콘텐츠의 증강 방법을 적용하기 어려운 차량 실내공간에서도 사용할 수 있는 차량용 AR매뉴얼을 구현하고, 실공간과 가상 객체의 증강 정합도 향상을 위해 딥러닝 모델을 적용하였다. 차량 핸들의 로고를 딥러닝 학습을 통해 위치와 각도, 기울기 등과 관계없이 인식하고, 이를 중심으로 3차원 실내 공간좌표를 생성하여 실제 차량 부품 위에 정확히 가상버튼을 증강한다. 여기에 동일 학습모델을 기반으로 차량의 주요 경고등 심볼을 인식할 수 있는 기능을 함께 구현하여 차량용 AR매뉴얼로서의 기능성과 활용성을 높인다.
IEIE Transactions on Smart Processing and Computing
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제3권2호
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pp.88-95
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2014
This paper proposes a novel desktop virtual reality system. Based on the position of the user's face, the proposed system selects the most appropriate image of an object from a set of photographs taken at various angles, and simply "pastes" it onto the display at the appropriate location and scale. Using this system, the users can intuitively feel the presence of the object.
스마트한 환경에서 증강현실은 사용자와 매체간의 인터랙션을 통해서 다양한 경험의 확장을 제공한다. 위치 정보를 사용하는 방식, 마커를 사용하는 방식, 실시간 인터랙션을 활용한 마커리스 맵핑 방식등 실세계와 가상세계의 실시간으로 중간역할을 자리잡고 있다. 경험 확장의 한 요소이고, 현실세계의 정보를 증강하는 도구로써 활용되어지고 있다. 에듀테인먼트 교육적인 컨텐츠 관점에서 AR카드를 활용하였고, 마커리스방식으로 실시간 이미지 맵을 만들어 도시화 이미지 맵을 제작하였다. 3D환경에서의 입체영상을 활용한 오브젝트 제작과 증강현실을 접목한 인터랙션 교육컨텐츠 방식이다. 수동적인 관점에서 능동적이고 몰입도와 현실감 흥미를 높여주고 텐저블의 방식을 유도한다. AR카드에서 경험요소인 공간(활용), 시각(효과), 촉각(연동)을 활용하고 감각적 몰임감, 감각적 현실감, 인지적 조작성, 사회적 협력성, 인지적 융통성, 인지적 통찰성 등의 다양한 교육적 효과를 성취할수 있다. 스마트한 환경에서의 AR 마크리스 방식을 적용하여 AR카드를 활용한 이미지마크, 3D, AR 관점에서 분석하였다.
스마트폰의 보급 확산으로 다양한 콘텐츠가 등장하고 있다. 이러한 콘텐츠 중에서 위치 기반 서비스를 이용한 증강현실 응용프로그램의 필요성이 널리 대두되고 있다. 본 논문에서는 안드로이드 스마트폰을 이용한 위치정보기반 AR 시스템에서 발생하는 정합 오차를 컴퓨터 비전 기술을 이용하여 효과적으로 줄이는 방법을 제안한다. 위치정보 오차 누적 때문에 객체가 정확하게 정합되지 않는 부정합 현상 최소화를 위해 연산 속도는 유지하면서 연산량을 줄여 성능을 향상한 방법인 SURF(Speeded Up Robust Features)를 사용해 초기 특징점을 검출하고 검출된 특징점을 추적하여 모바일 환경에 적용한다. 위치정보 검색을 위해 GPS 정보를 사용하고 자세추정 및 방향 정보를 위해 자이로 센서, G-센서 등을 이용한다. 하지만 위치정보의 누적된 오차는 객체가 고정되지 않는 부정합 현상을 유발한다. 또한, 증강현실 기술은 구현하면서 많은 연산량이 필요하므로 모바일 환경에서 구현하는데 어려움이 발생한다. 제안된 방법은 모바일 환경에서 성능 저하를 최소화하고 비교적 간단하게 구현할 수 있어 기존 시스템 및 다양한 모바일 환경에서 유용하게 이용될 수 있다.
본 논문에서는 반 깜박임 선택 기법을 이용한 응시 상호작용(Gaze interaction) 방법과 이를 이용한 착용형 증강현실 시스템(Wearable Augmented Reality system)이 제안 된다. 응시 상호작용은 가장 쉽고 자연스러우며 빠른 방법이며, 광투과 HMD 기반의 착용형 AR 시스템에 매우 적합한 기법이다. 이 시스템은 사용자의 응시 좌표와 반 깜박임(Half blink)을 이식하여 사용자가 바라보고 있는 객체의 정보를 HMD에 출력한다. 이를 통해 마이더스 터치 문제(Midas touch problem)를 해결하여 사용자의 의도를 정확히 전달할 수 있게 된다. 제안된 상호작용법을 AR 주석(Annotation) 시스템에 적용, 구현하여 사용성을 평가하였고, 실험 결과를 통해 제안한 기법의 유용성을 검증하였다.
본 논문에서는 마커 기반의 가상 객체나 opengl 을 이용하여 구현된 가상 객체, 웹 카메라 영상 프레임을 통해 입력된 실물 객체의 충돌처리를 유효화시켜 사용자에게 보다 높은 현실성을 제공하는 증강현실 충돌기법을 제안한다. 증강현실 시스템은 현실의 환경에 가상의 객체를 추가하여 사용자에게 시각적 정보를 제공하는 시스템으로 객체간의 상호작용, 사용자와의 상호작용에 대하여 관심이 높아가고 있다. 그러나 본 논문에서 제안한 충돌처리는 상호작용에 있어서 가장 기본적인 문제가 되기 때문에 선결해야 할 문제이다. 따라서 제안된 시스템에서는 이 문제를 해결하여 마커를 기반으로 구현된 객체와 Opengl을 기반으로 구현된 가상 객체, 웹 카메라 영상 프레임으로부터 입렵된 실물 객체 사이에서 객체간의 충돌을 유효화 시킴으로써 현실성과 몰입도를 증대시킨다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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