현재 우리 주변에서는 다양한 증강현실 기술들이 사용되고 있다. 스마트폰을 이용한 게임이나 앱을 통해 증강현실 기술들을 쉽게 접할 수 있으며, 이러한 증강현실 기술들은 최근 우리의 일상생활과 밀접하게 연관되어 있고, 다양한 형태로 사용되고 있다. 증강현실 기술은 일상생활에서 사용되는 기술과 더불어 국방 분야에서도 다양한 형태로 사용되고 있다. 국방용 증강현실 기술은 다양한 센서를 통해 물체를 인식하고 영상을 처리함으로써 국방 분야(군사작전, 훈련 등)에 많은 도움을 주고 있다. 대체로 일반적인 증강현실 기술은 하나의 증강현실 ...
현재 우리 주변에서는 다양한 증강현실 기술들이 사용되고 있다. 스마트폰을 이용한 게임이나 앱을 통해 증강현실 기술들을 쉽게 접할 수 있으며, 이러한 증강현실 기술들은 최근 우리의 일상생활과 밀접하게 연관되어 있고, 다양한 형태로 사용되고 있다. 증강현실 기술은 일상생활에서 사용되는 기술과 더불어 국방 분야에서도 다양한 형태로 사용되고 있다. 국방용 증강현실 기술은 다양한 센서를 통해 물체를 인식하고 영상을 처리함으로써 국방 분야(군사작전, 훈련 등)에 많은 도움을 주고 있다. 대체로 일반적인 증강현실 기술은 하나의 증강현실알고리즘을 이용하여 기술을 구현하고 있다. 하지만 국방 분야에서는 예측 불가능하고 다양한 상황이 존재하기 때문에 기존 증강현실 알고리즘 기술보다 더욱 정교하고 효율적인 증강현실 알고리즘을 구현하는 것이 필요하다. 따라서 이 논문에서는 국방 분야에서의 다양한 상황에 맞게 적용될 수 있는 주요 증강현실 알고리즘들을 비교 및 분석하였다. 본 연구는 증강현실의 주요 알고리즘인 SIFT(Scale-Invariant Feature Transform), SURF(Speeded-Up Robust Feature), ORB(Oriented FAST and Rotated BRIEF), BRISK(Binary Robust Invariant Scalable Keypoints)의 에러율, 요구시간, 정확도의 성능 비교 및 분석을 하였다. 분석 결과 국방 분야에서 많은 시간이 소요되지만 정확한 영상처리를 위해서는 SIFT 알고리즘을 사용하는 것이 효과적이고, 다소 정확도 부분에서는 떨어지지만 신속한 영상처리를 위해서는 ORB 알고리즘을 사용해야 한다는 것을 알 수 있었다. 이러한 성능 비교 및 분석을 통해 국방 분야에 적용될 수 있는 예측 불가능하고 다양한 상황에서 어떠한 증강현실 알고리즘이 최적으로 적응될 수 있는지 확인하였고, 이러한 내용을 바탕으로 상황별 QoS(Quality of Service : 중요도에 따라 처리되는 기술 및 사용자에게 제공되는 품질)에 따른 국방용 하이브리드 증강현실 알고리즘 기술로 HAR(Hybrid Augmented Reality) 알고리즘을 제안하였다. 향후 국방용으로 사용되는 증강현실 알고리즘 기술을 향상시키기 위해서는 detector와 descriptor를 각기 다른 알고리즘으로 사용하여 보다 최적의 성능 분석을 하는 것이 필요하며, 이 논문에서 분석한 주요 증강현실 알고리즘(SIFT, SURF, ORB, BRISK)외에 최근 개발되는 증강현실 알고리즘들을 분석한다면 더욱 우수한 국방용 증강현실 적응 알고리즘을 발견할 수 있을 것이다.
현재 우리 주변에서는 다양한 증강현실 기술들이 사용되고 있다. 스마트폰을 이용한 게임이나 앱을 통해 증강현실 기술들을 쉽게 접할 수 있으며, 이러한 증강현실 기술들은 최근 우리의 일상생활과 밀접하게 연관되어 있고, 다양한 형태로 사용되고 있다. 증강현실 기술은 일상생활에서 사용되는 기술과 더불어 국방 분야에서도 다양한 형태로 사용되고 있다. 국방용 증강현실 기술은 다양한 센서를 통해 물체를 인식하고 영상을 처리함으로써 국방 분야(군사작전, 훈련 등)에 많은 도움을 주고 있다. 대체로 일반적인 증강현실 기술은 하나의 증강현실 알고리즘을 이용하여 기술을 구현하고 있다. 하지만 국방 분야에서는 예측 불가능하고 다양한 상황이 존재하기 때문에 기존 증강현실 알고리즘 기술보다 더욱 정교하고 효율적인 증강현실 알고리즘을 구현하는 것이 필요하다. 따라서 이 논문에서는 국방 분야에서의 다양한 상황에 맞게 적용될 수 있는 주요 증강현실 알고리즘들을 비교 및 분석하였다. 본 연구는 증강현실의 주요 알고리즘인 SIFT(Scale-Invariant Feature Transform), SURF(Speeded-Up Robust Feature), ORB(Oriented FAST and Rotated BRIEF), BRISK(Binary Robust Invariant Scalable Keypoints)의 에러율, 요구시간, 정확도의 성능 비교 및 분석을 하였다. 분석 결과 국방 분야에서 많은 시간이 소요되지만 정확한 영상처리를 위해서는 SIFT 알고리즘을 사용하는 것이 효과적이고, 다소 정확도 부분에서는 떨어지지만 신속한 영상처리를 위해서는 ORB 알고리즘을 사용해야 한다는 것을 알 수 있었다. 이러한 성능 비교 및 분석을 통해 국방 분야에 적용될 수 있는 예측 불가능하고 다양한 상황에서 어떠한 증강현실 알고리즘이 최적으로 적응될 수 있는지 확인하였고, 이러한 내용을 바탕으로 상황별 QoS(Quality of Service : 중요도에 따라 처리되는 기술 및 사용자에게 제공되는 품질)에 따른 국방용 하이브리드 증강현실 알고리즘 기술로 HAR(Hybrid Augmented Reality) 알고리즘을 제안하였다. 향후 국방용으로 사용되는 증강현실 알고리즘 기술을 향상시키기 위해서는 detector와 descriptor를 각기 다른 알고리즘으로 사용하여 보다 최적의 성능 분석을 하는 것이 필요하며, 이 논문에서 분석한 주요 증강현실 알고리즘(SIFT, SURF, ORB, BRISK)외에 최근 개발되는 증강현실 알고리즘들을 분석한다면 더욱 우수한 국방용 증강현실 적응 알고리즘을 발견할 수 있을 것이다.
Currently, various AR(augmented reality) technologies are used around us. You can easily access AR technologies through games or applications using smartphones, and these AR technologies are closely related to our daily lives and are used in various forms. AR technology is used in va...
Currently, various AR(augmented reality) technologies are used around us. You can easily access AR technologies through games or applications using smartphones, and these AR technologies are closely related to our daily lives and are used in various forms. AR technology is used in various forms in the defense field in addition to the technology used in everyday life. The AR technology for defense is helping the defense field(military operations, training etc.) by recognizing objects through various sensors and processing images. Generally, AR technology is implemented using a single AR algorithm. However, in the defense sector, there are various situations that are unpredictable and it is necessary to implement a more sophisticated and efficient AR algorithm than the existing AR algorithm technology. Therefore, in this paper, the main AR algorithms that can be applied to various situations in the defense field are compared and analyzed. In this study, the error rate, required time of the main algorithms of AR, such as SIFT(Scale-Invariant Feature Transform), SURF(Speeded-Up Robust Feature), ORB(Oriented FAST and Rotated BRIEF), BRISK(Binary Robust Invariant Scalable Keypoints), Accuracy performance was compared and analyzed. As a result of the analysis, it was found that it takes a lot of time in the defense field, but it is effective to use the SIFT algorithm for accurate image processing, and it is inferior to accuracy, but the ORB algorithm must be used for rapid image processing. Through this performance comparison and analysis, it was confirmed which AR algorithm can be optimally applied in unpredictable and various situations that can be applied to the defense field, and based on this, it is processed according to QoS (Quality of Service) We proposed a HAR(hybrid augmented reality) algorithm for defense algorithm according to the technology and quality provided to users. In order to improve the AR algorithm technology used for defense in the future, it is necessary to use the detector and descriptor as different algorithms to perform more optimal performance analysis, and if we analyze the recently developed AR algorithms(SIFT, SURF, ORB, BRISK) in addition to the main AR algorithms analyzed in this paper, we will find better AR adaptation algorithms for defense.
Currently, various AR(augmented reality) technologies are used around us. You can easily access AR technologies through games or applications using smartphones, and these AR technologies are closely related to our daily lives and are used in various forms. AR technology is used in various forms in the defense field in addition to the technology used in everyday life. The AR technology for defense is helping the defense field(military operations, training etc.) by recognizing objects through various sensors and processing images. Generally, AR technology is implemented using a single AR algorithm. However, in the defense sector, there are various situations that are unpredictable and it is necessary to implement a more sophisticated and efficient AR algorithm than the existing AR algorithm technology. Therefore, in this paper, the main AR algorithms that can be applied to various situations in the defense field are compared and analyzed. In this study, the error rate, required time of the main algorithms of AR, such as SIFT(Scale-Invariant Feature Transform), SURF(Speeded-Up Robust Feature), ORB(Oriented FAST and Rotated BRIEF), BRISK(Binary Robust Invariant Scalable Keypoints), Accuracy performance was compared and analyzed. As a result of the analysis, it was found that it takes a lot of time in the defense field, but it is effective to use the SIFT algorithm for accurate image processing, and it is inferior to accuracy, but the ORB algorithm must be used for rapid image processing. Through this performance comparison and analysis, it was confirmed which AR algorithm can be optimally applied in unpredictable and various situations that can be applied to the defense field, and based on this, it is processed according to QoS (Quality of Service) We proposed a HAR(hybrid augmented reality) algorithm for defense algorithm according to the technology and quality provided to users. In order to improve the AR algorithm technology used for defense in the future, it is necessary to use the detector and descriptor as different algorithms to perform more optimal performance analysis, and if we analyze the recently developed AR algorithms(SIFT, SURF, ORB, BRISK) in addition to the main AR algorithms analyzed in this paper, we will find better AR adaptation algorithms for defense.
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