[논문]증강현실 기반 전자회로 교육 시스템 개발

오도봉; 심승환; 최한고

doi:10.3745/ktccs.2020.9.12.333

증강현실 기반 전자회로 교육 시스템 개발
Development of Augmented Reality Based Electronic Circuit Education System 원문보기

정보처리학회논문지. KIPS transactions on computer and communication systems 컴퓨터 및 통신 시스템, v.9 no.12, 2020년, pp.333 - 338

오도봉 (금오공과대학교 전자공학부) , 심승환 (코아원) , 최한고 (금오공과대학교 전자공학부)

초록
AI-Helper

본 논문은 ICT 융합기술 분야의 기초가 되는 전자회로 교육을 위한 방법으로 증강현실 기반 전자회로 교육 시스템을 제안한다. 시스템은 실제 회로를 확인할 수 있는 하드웨어 모듈과 증강현실 기술을 적용하여 전류의 흐름, 입·출력, 측정값을 확인할 수 있는 모바일 교육 콘텐츠로 구성된다. 시스템의 안정적인 동작을 목적으로 주요 성능인 이미지 인식에 대한 실험을 진행하였고, 실험 방법은 하드웨어 모듈과 모바일 기기까지의 거리를 일정 간격으로 변경하여 인식률을 측정하였다. 실험 결과 25[Cm] 이상의 거리에서는 인식률 100%를 보였고, 25[Cm] 이하부터는 인식률이 12% 저하되는 것을 확인할 수 있었으며, 이는 거리가 근접하여 촬영된 이미지 손실에서 발생하는 오류의 영향이라 할 수 있다. 향후 본 논문에서 제시하는 교육 시스템을 수업에 적용할 계획이며, 이는 수업의 효율성을 높이며 학생의 흥미유발 및 교과에 대한 이해도를 향상시킨다.

Abstract ▼ AI-Helper

This paper proposes an augmented reality-based electronic circuit education system as a way for electronic circuit education, which is the basis of ICT convergence technology field. It consists of a hardware module that can identify the actual circuit and a mobile educational content that can check the current flow, input, output, and measured value by applying augmented reality technology. An experiment was conducted on image recognition, which is the main performance, for the purpose of stable operation of the system, and as the experimental method the recognition rate was measured by changing the distance between the hardware module and the mobile device to a certain interval. As a result of the experiment, the recognition rate was 100 percent at a distance of 25[Cm] or higher, and it was confirmed that the recognition rate decreased by 12% at a distance below 25[Cm], which can be said to be the effect of an error that results in image loss taken due to close distance. In the future, we plan to apply the education system presented in this paper to classes, which increases the efficiency of classes and improve students' interest and understanding of the subject.

주제어

표/그림 (13)

그림 Fig. 1. Education Content System Diagram
그림 Fig. 2. Modeling and Assembly Drawing
그림 Fig. 3. Software Design Flow Chart
그림 Fig. 4. Image Recognition Process
그림 Fig. 5. Components and Products
그림 Fig. 6. Initial Screen
그림 Fig. 7. Theory Learning Screen
그림 Fig. 8. Practice Screen
그림 Fig. 9. AR Screen
그림 Fig. 10. Experiment Environment
그림 Fig. 11. Recognition Rate by Distance
표 Table 1. Actual Screen Ratio by Distance
표 Table 2. Image Recognition Rate by Circuit Type

AI 본문요약
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* AI 자동 식별 결과로 적합하지 않은 문장이 있을 수 있으니, 이용에 유의하시기 바랍니다.

문제 정의

있다. 따라서 본 논문에서는 실제 기본 소자 모듈을 이용하여 전자회로를 구성할 수 있는 하드웨어와 이론 및 증강 현실을 이용한 전자 회로 실습 교육 콘텐츠를 개발하였다. 교육 현장에서 이론으로 학습하는 내용을 실물 하드웨어를 사용하여 회로를 구성하는 실습이 가능하며, 교재가 없어도 앱을 활용하여 이론을 학습할 수 있다.
이는 물리적 및 공간적 제한에서 벗어 날수 있고 스스로 자기 주도학습이 가능하게 됨으로써 학습 효과를 향상 시킬 수 있다. 본 논문에서는 영상을 획득하여 특징점 추출을 통하여 증강현실을 구현함에 따라 영상의 인식률이 성능에 대한 중요한 요소이다. 이에 이미지 손실에 따른 인식률을 측정하기 위하여 거리에 따른 인식률 실험을 수행하였다.
본 논문에서는 이들의 단점을 보완하기 위해 잘못된 회로 구성 시 증강현실 앱(App., Application)에서 메시지로 알려 주고, 자석을 활용하여 납땜이 필요하지 않으며, 회로 연결이 육안으로 확인할 수 있어 회로 디버깅에 용이한 증강현실 기반 전자 회로 실습 시스템을 제안한다.
본 논문에서는 이러한 단점을 해결하고자 자석을 이용한 하드웨어 모듈을 제작하여 다양한 형태의 회로를 입체적으로 구성할 수 있으며, 증강현실(AR, Augmented Reality)을 이용하여 회로 구성과 측정 및 디버깅을 통해 흥미를 유발시켜수업의 효율성 및 학생의 이해도를 높일 수 있으며 언제든지 스스로 학습할 수 있는 교육 시스템을 제안한다.
이를 세부적으로 분석하기 위한 목적으로 거리에 따라 실제 구성된 회로와 실제 촬영된 이미지의 비율을 확인하였다. 이는 전체 이미지와 축소되는 이미지의 비율로 전체 이미지의 몇 퍼센트까지 인식이 수행되는지 확인하기 위함이다.
본 논문에서는 영상을 획득하여 특징점 추출을 통하여 증강현실을 구현함에 따라 영상의 인식률이 성능에 대한 중요한 요소이다. 이에 이미지 손실에 따른 인식률을 측정하기 위하여 거리에 따른 인식률 실험을 수행하였다. 실험 결과 60% 이상의 인식률을 가지려면 실물 이미지의 75% 이상 확보되어야 안정적인 성능을 보임을 확인할 수 있었다.
다시 말해서, 인식률이 높을 경우 증강현실 콘텐츠의 안정적 제공을 의미한다. 이의 일환으로 본 논문에서는 증강현실 앱에서 인식은 등록되어 있는 이미지의 특징점과 실제 구성된 객체에서 인식되는 이미지 영역에서 특징점을 비교하는데, 이때 감지되는 이미지 영역이 축소될 경우 특징점을 추출하여 증강현실을 구현할 수 있는지를 확인하였다. 전체 영역이 아닌 축소된 영역에서도 증강현실 기능이 구현된다면 인식률이 높다고 판단할 수 있다.

제안 방법

제작하였다. 각 소자 모듈을 연결하기 위하여 케이스를 설계 및 제작하였으며, 모듈은 제작된 PCB위에 사용되는 소자별로 부품을 마운트 하였다. 모듈의 구성은 소자가 조립된 PBA (Printed Board Assembly), 구형 자석, 전도성 접촉단자, 케이스, 나사로 구성되어 있으며 실제 구현된 모듈은 Fig.
인식률을 계산한다. 거리에 따른 인식률은 조도 조건을 실내로 고정한 후 전자 회로 중 소프트웨어 개발 툴에 업로드 된 이미지 중 인식률이 가장 낮았던 반파 정류회로를 구성하고, 측정 시작 기준 거리인 50[Cm]부터 5[Cm] 간격으로 점차 거리를 줄여 가면서 인식이 되는 거리를 측정한다. 단 증강현실 화면은 측정 후 일정 시간 동안 계속 오버랩 되어 있기 때문에 거리 간격이 줄어 들 때마다 앱을 재실행하여 측정한다.
접촉 방식과 소자의 모듈화를 적용하였다. 또한 다양한 방법으로 연결하기 위하여 기구를 다각형으로 설계하였으며, 내부에 구형 자석을 두어 자석이 회전하여 극성에 관계없이 연결되도록 설계하였다. Fig.
전체 영역이 아닌 축소된 영역에서도 증강현실 기능이 구현된다면 인식률이 높다고 판단할 수 있다. 본 논문에서 제안한 시스템의 인식률을 분석하기 위해 실제 회로를 구현하고 일정한 거리에서 앱을 실행할 수 있도록 Fig. 10과 같이 실험 환경을 구축하였으며, 전자 회로와 모바일 앱과의 거리에 따른 인식률에 대한 실험을 수행하였다.
소프트웨어 개발을 위하여 안드로이드 플랫폼에서 구동할 수 있도록 JDK(Java Development Kit)와 ADT(Android Develope Tools) 등을 사용하여 개발 환경을 구축하였다. 부가적으로 증강현실 표현 시 모바일 기기에서 카메라로 촬영된 전자 회로의 이미지를 3D로 제작하기 위한 소프트웨어와 랜더링(Rendering)을 위한 소프트웨어 프로그램을 이용하였다.
화면에는 신호 입력파형, 측정 포인트에서의 출력 파형 등을 제공하도록 설계하였고, 전류의 흐름과 각 포인트에서의 값, 측정 포인트를 안내하는 화면이 실제 화면에 오버랩 되어 제공할 수 있도록 하였다. 사용자의 편의성을 목적으로 전체 화면은 확대 및 축소가 가능하도록 기능을 제공하였으며, 전류의 흐름 ON/OFF 등의 기능도 구현하였다.
사용하였다. 소프트웨어 개발을 위하여 안드로이드 플랫폼에서 구동할 수 있도록 JDK(Java Development Kit)와 ADT(Android Develope Tools) 등을 사용하여 개발 환경을 구축하였다. 부가적으로 증강현실 표현 시 모바일 기기에서 카메라로 촬영된 전자 회로의 이미지를 3D로 제작하기 위한 소프트웨어와 랜더링(Rendering)을 위한 소프트웨어 프로그램을 이용하였다.
실습 부분은 Fig. 8과 같이 실습선택 화면, 회로학습 화면, 실습을 선택하는 실습선택 화면, 증강현실 이전 회로 이해와 구성을 확인하기 위한 회로구성 화면 등이 표시되도록 설계하였고, 실제 하드웨어 위에 증강현실을 제공하기 위한 화면이 표시되도록 개발하였다.
이론 교육이 완료되면 평가, 점수 확인 및 정답을 확인할 수 있다. 실습 학습은 선택된 학습에 사용되는 회로를 화면에 출력된 가이드라인을 따라 하드웨어 모듈을 이용하여 구성한다. 이후 실제 하드웨어 회로에서 값을 측정하거나 관찰할 수 있으며, 증강현실 앱에서 증강 현실 기반의 실습을 진행할 수 있다.
실험 수행 방법은 앱에서 거리에 따른 인식률을 단계별로 평가하여 인식률을 계산한다. 거리에 따른 인식률은 조도 조건을 실내로 고정한 후 전자 회로 중 소프트웨어 개발 툴에 업로드 된 이미지 중 인식률이 가장 낮았던 반파 정류회로를 구성하고, 측정 시작 기준 거리인 50[Cm]부터 5[Cm] 간격으로 점차 거리를 줄여 가면서 인식이 되는 거리를 측정한다.
8(c)에서 "AR RUN" 버튼을 클릭하면 카메라 모드로 진입하며, 구성해 놓은 하드웨어를 찍으면 실제 하드웨어 위에 증강현실이 구현되는 것을 확인할 수 있다. 이때 증강 현실로 측정 포인트, 입력값 등을 확인하면서 실습할 수 있도록 콘텐츠를 개발하였다.
이론 부분은 Fig. 7과 같이 학습할 이론을 선택하는 이론 선택 화면, 이론을 학습하는 이론학습 화면, 학습이 종료되면 학습종료 화면 등이 표시되도록 설계하였고, 복습 및 이해도 평가를 목적으로 문제화면, 문제종료 화면, 그리고 정답화면으로 표시되도록 개발하였다. 실행순서는 Fig.
이미지 처리는 구성된 회로의 외곽부분을 검출한 후 각 모듈의 텍스쳐(Texture), 반복되는 로고 등을 사용하여 객체를 분석하였다.
4와 같이 소프트웨어 개발 툴에 이미지를 등록하고 실제 구현된 전자 회로를 촬영하는 방식으로 소자 정보를 추출한다. 이후 등록된 이미지와 촬영된 이미지를 비교하여 동일한 경우 실제 촬영된 이미지위에 3D로 제작된 증강현실을 오버랩(Overlap) 하여 보여주도록 구현하였다. 마커 리스(Markerless) 방식을 적용하기 위한 방법으로 본 논문에서는 서동희(2015)가 제안한 방법[9]에서 적용한 소프트웨어를 사용하여 이미지의 특징점을 추출하였다.
단 증강현실 화면은 측정 후 일정 시간 동안 계속 오버랩 되어 있기 때문에 거리 간격이 줄어 들 때마다 앱을 재실행하여 측정한다. 인식률은 Equation (1)과 같이 계산하였고, 거리에 따라 10회의 실험을 진행하였다.
증강현실은 이미지 전체 인식 및 실제 화면에 오버랩 되는 증강현실 3D 이미지를 위하여 각 모듈별로 이미지를 제작한다. 소프트웨어가 구성된 전자 회로를 촬영하여 인식하는 순서는 Fig.
하드웨어 모듈은 다양한 값을 가지는 저항과 콘덴서, 다이오드, 트랜지스터, 연산증폭기, 발진회로, 전원회로, 부저, 발광다이오드 모듈과 이를 연결할 수 있는 십자선, 일자선, 점퍼 선과 각종 전원 및 신호를 입력할 수 있는 교류/직류 전원 입력모듈, 전류 측정을 위한 테스트 포인트 모듈 등은 PCB (Printed Circuit Board)로 제작하였으며 총 66개의 모듈로 구성된다.
하드웨어와 소프트웨어의 개발을 목적으로 다양한 소프트웨어를 사용하여 개발 환경을 구축하였고, 하드웨어 설계 및 개발을 위한 전자캐드 소프트웨어와 기구 개발을 위한 기구 설계 소프트웨어를 사용하였다. 소프트웨어 개발을 위하여 안드로이드 플랫폼에서 구동할 수 있도록 JDK(Java Development Kit)와 ADT(Android Develope Tools) 등을 사용하여 개발 환경을 구축하였다.
하드웨어의 경우 회로 접촉 불량에 대한 실습 오류의 최소화와 잘못된 회로 구성 시 빠른 수정을 목적으로 구형 자석 블록 접촉 방식과 소자의 모듈화를 적용하였다. 또한 다양한 방법으로 연결하기 위하여 기구를 다각형으로 설계하였으며, 내부에 구형 자석을 두어 자석이 회전하여 극성에 관계없이 연결되도록 설계하였다.
9와 같다. 화면에는 신호 입력파형, 측정 포인트에서의 출력 파형 등을 제공하도록 설계하였고, 전류의 흐름과 각 포인트에서의 값, 측정 포인트를 안내하는 화면이 실제 화면에 오버랩 되어 제공할 수 있도록 하였다. 사용자의 편의성을 목적으로 전체 화면은 확대 및 축소가 가능하도록 기능을 제공하였으며, 전류의 흐름 ON/OFF 등의 기능도 구현하였다.

대상 데이터

각 소자 모듈을 연결하기 위하여 케이스를 설계 및 제작하였으며, 모듈은 제작된 PCB위에 사용되는 소자별로 부품을 마운트 하였다. 모듈의 구성은 소자가 조립된 PBA (Printed Board Assembly), 구형 자석, 전도성 접촉단자, 케이스, 나사로 구성되어 있으며 실제 구현된 모듈은 Fig. 5와 같다.
하드웨어는 전자 회로에 사용되는 소자, 배선을 PCB로 구성하여 제작하였다. 각 소자 모듈을 연결하기 위하여 케이스를 설계 및 제작하였으며, 모듈은 제작된 PCB위에 사용되는 소자별로 부품을 마운트 하였다.

이론/모형

이후 등록된 이미지와 촬영된 이미지를 비교하여 동일한 경우 실제 촬영된 이미지위에 3D로 제작된 증강현실을 오버랩(Overlap) 하여 보여주도록 구현하였다. 마커 리스(Markerless) 방식을 적용하기 위한 방법으로 본 논문에서는 서동희(2015)가 제안한 방법[9]에서 적용한 소프트웨어를 사용하여 이미지의 특징점을 추출하였다.

성능/효과

또 거리가 가까워지면 촬영되는 부분이 줄어들면서 특징점을 추출하고 이미지와 비교하여 증강현실로 표현하는데 시간 지연이 발생하는 것을 확인하였다. 또한 실제 구성된 회로 이미지의 약 75%(8개의 모듈 중 6개)이상 모바일 화면에 나타나야 비교할 특징점을 추출할 수 있음을 알 수 있었다.
또 거리가 가까워지면 촬영되는 부분이 줄어들면서 특징점을 추출하고 이미지와 비교하여 증강현실로 표현하는데 시간 지연이 발생하는 것을 확인하였다. 또한 실제 구성된 회로 이미지의 약 75%(8개의 모듈 중 6개)이상 모바일 화면에 나타나야 비교할 특징점을 추출할 수 있음을 알 수 있었다. 즉, 증강현실 앱에서 60% 이상의 인식률을 가지려면 실물 이미지의 75% 이상 확보되어야 안정적으로 앱을 사용할 수 있음을 확인할 수 있었다.
반파정류 회로의 경우 모듈과 카메라의 거리가 45[Cm]일 때 표현하고자 하는 증강현실 이미지 전체가 확보 되었으며, 15∼35[Cm] 구간에서는 증강현실 이미지는 나타나지만 표현하고자 하는 화면의 일부가 나타나지 않아 전체 회로의 확인이 어려우며, 10[Cm] 이하에서는 인식되지 않음을 확인하였다. 또 거리가 가까워지면 촬영되는 부분이 줄어들면서 특징점을 추출하고 이미지와 비교하여 증강현실로 표현하는데 시간 지연이 발생하는 것을 확인하였다.
본 논문에서 개발한 시스템은 증강현실 기술을 이용함에 따라 주요 성능 지표가 모바일 앱에서 인식하는 인식률이 가장 중요한 설계요소라 할 수 있다. 다시 말해서, 인식률이 높을 경우 증강현실 콘텐츠의 안정적 제공을 의미한다.
이에 이미지 손실에 따른 인식률을 측정하기 위하여 거리에 따른 인식률 실험을 수행하였다. 실험 결과 60% 이상의 인식률을 가지려면 실물 이미지의 75% 이상 확보되어야 안정적인 성능을 보임을 확인할 수 있었다. 인식 실험 결과 이미지의 가림 등 이미지의 손실이 있는 경우 특징점 추출에 실패하여 인식 성능에 영향을 미침을 알 수 있다.
또한 실제 구성된 회로 이미지의 약 75%(8개의 모듈 중 6개)이상 모바일 화면에 나타나야 비교할 특징점을 추출할 수 있음을 알 수 있었다. 즉, 증강현실 앱에서 60% 이상의 인식률을 가지려면 실물 이미지의 75% 이상 확보되어야 안정적으로 앱을 사용할 수 있음을 확인할 수 있었다.

후속연구

인식 실험 결과 이미지의 가림 등 이미지의 손실이 있는 경우 특징점 추출에 실패하여 인식 성능에 영향을 미침을 알 수 있다. 이러한 결과에 따라 다양한 환경에도 강인한 특징점 추출이 가능하도록 연구를 지속적으로 수행할 예정이다.
향후 증강현실을 이용한 전자 회로 교육 콘텐츠를 실물을 조작할 수 있으며, 증강현실 기술을 이용한 코딩 교육, 전기· 전자·자동차 등 공학계열에 사용되는 전문 교과 분야로 범위를 확장할 수 있는 콘텐츠를 개발하여 매우 효과적인 교육용 콘텐츠로 활용할 계획이다.

참고문헌 (9)

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상세보기
W. T. Beom, J. Y. Kim, and N. J. Kim, "Realistic Education Content Policy Trends and Case Analysis Using VR·AR," National IT Industry Promotion Agency, Issue Report 2019-15, p.3, 2019.
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J. H. Ryu, I. H. Jo, H. O. Huh, J. H. KIM, B. K. Kye, and B. S. Ko, "Research report on Augmented Reality-based Next Generation's Experiential Learning Model," Korea Education and Research Information Service, 2006.
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원문보기 상세보기
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B. J. Park, "Enhanced understanding of electronic circuits using Easy Breadboard System," The 43th National Education Materials Exhibition Practical Education Field Manual, 2012.
D. H. Suh, "A Study on the Effectiveness of the Image Recognition Technique of Augmented Reality Contents," Cartoon and Animation Studies, pp.337-356, 2015.

저자의 다른 논문 :

표제어: PCR

동의어: Packet Collision Rate

용어 설명 출처 목록 (6)

용어 설명: PCR은 세균 특이성이 있는 primer를 이용하여 적은 수의 세균이 있을지라도 쉽게 검출할 수 있는 유용한 방법이며, 이를 이용하여 구강 내 치면세균막이나 타액에서 직접 세균을 검출할 수 있게 되었다[8].

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