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소셜 네트워크 환경에서 GPS기반 증강현실 시스템
GPS-based Augmented Reality System for Social Network Environment 원문보기

한국정보통신학회논문지 = Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering, v.17 no.3, 2013년, pp.762 - 767  

양승의 (배재대학교 컴퓨터공학과) ,  유걸 (배재대학교 컴퓨터공학과) ,  정회경 (배재대학교 컴퓨터공학과)

초록
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최근 증강현실(Augmented Reality, AR)에 대한 연구가 활발히 진행 중이고, 소셜 네트워크 시스템(Social Network System)에 증강현실 기능의 추가 필요성이 부각되고 있다. 본 논문에서는 소셜 네트워크를 위한 GPS기반 증강현실 시스템을 제안한다. 제안한 시스템은 페이스북(facebook)에서 친구 목록을 자동으로 동기화하여 최근 체크인 좌표를 추가하고, AR을 이용하여 추가된 위치 좌표를 실제 환경에서 표현하는 시스템이다. 기존 이용자들이 사용했던 마커기반 AR 시스템은 핸드 장치 구동에 필요한 프로세싱 빈도와 저장 공간의 소모가 많다. 그러나, 위치기반 AR어플리케이션은 기존 마커기반 AR 시스템의 단점을 해결 할 수 있다. 따라서, 본 논문의 시스템은 향후 iOS 핸드 장치를 가지고 있는 사용자가 GPS기반 AR 시스템을 Wifi와 4G 네트워크에 대해 최적의 속도를 자동으로 검색하여 소셜 네트워크 서비스의 제공이 가능하다.

Abstract ▼ AI-Helper 아이콘AI-Helper

Recently, researches on augmented reality(AR) are actively being conducted, and on addition of AR in social network system has become a necessity. In this paper, we propose GPS-based AR system for social network. This proposed system adds the recent check-in coordinates by automatically synchronizin...

주제어

#위치 기반 AR 어플리케이션   #ios핸드 장치  

AI 본문요약
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문제 정의

  • 본 논문에서는 소셜 네트워크를 위한 GPS기반 증강 현실 시스템을 제안하여 언제 어디서든 접근성 있는 소셜 네트워크를 사용 할 수 있다.
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질의응답

핵심어 질문 논문에서 추출한 답변
증강현실이란 무엇인가? 증강현실은 사용자가 눈으로 보는 현실 세계가 가상 물체를 겹쳐 보여주는 기술이다.
AR 앱의 핵심은 무엇인가? AR 앱의 핵심은 위치기반의 POI 정보와 정확하고 갱신 주기가 일정해야 한다.
애플iOS 운영체제를위한 소프트웨어 개발키트(SDK) 3.0 베타버전의 새로운 기능은 어떤것이 있는가? 새로운 기능은 첫째, 사용자 토큰을 쉽게 관리할 수 있도록 향상된 사용자 세션 관리. 둘째, 미리 만들어진 UI를 통해 자주 사용하는 기능을 개발 가능하게 하는 네이티브UI 뷰(Native UI Views). 셋째, 페이스북SDK에서 애플의 iOS 환경으로 쉽게 전환할 수 있도록 최근 Objective-C 언어 지원. 넷째, 향상된 페이스북 API 지원으로 API 요청의 호출시간을 단축한다.
질의응답 정보가 도움이 되었나요?

참고문헌 (11)

  1. A. Bosch, A. Zisserman, and X. Munoz. Image classification using random forests and ferns. In ICCV, 2007 

  2. S. Branson, C. Wah, B. Babenko, F. Schroff, P. Welinder, P. Perona, and S. Belongie. Visual recognition with humans in the loop. In ECCV, 2010 

  3. S. Lazebnik, C. Schmid, and J. Ponce. Beyond bags of features: Spatial pyramid matching for recognizing natural scene categories. CVPR, 2006 

  4. C. A. Collin and P. A.Mc Mullen. Subordinate-level categorization relies on high spatial frequencies to a greater degree than basic-level categorization. Percept. Psychophys, Vol. 67 No. 2, pp.354-364, 2005 

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  5. V. Delaitre, I. Laptev, and J. Sivic. Recognizing human actions in still images: A study of bag-of-features and part-based representations. In BMVC, 2010 

  6. Facebook iOS SDK, https://developes.facebook.com/blog/post/2012/07/11/facebook-sdk-3-0-beta-for-ios/, July 2012 

  7. AR + APP + LBS The Augmented Reality attention is real-time and interactive (DAMN DIGITAL), Feb. 2012 

  8. H.Lee, R.Grosse, R.Ranganath and A. Y. Ng. Convolutional deep belief networks for scalable unsupervised learning of hierarchical representations. ICML, 2009. 

  9. ARKit http://cafe.naver.com/danbistudio/269, July 2010 

  10. P. F. Felzenszwalb, R. B. Girshick, D.McAllester, and D. Ramanan. Object detection with discriminatively trained part-based models. IEEE T. Pattern Anal., Vol. 32 No. 9, pp.1627-1645, 2010 

    상세보기 crossref

  11. A. Hauptmann, R. Yan, W. Lin, M. Christel, and H. Wactlar. Can high-level concepts fill the semantic gap in video retrieval a case study with broadcast news. IEEE TMM, Vol 9 No. 5, p.958, 2007 

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