[논문]증강현실 기반의 공간 상호작용을 위한 깊이 카메라 적용

윤경담; 우운택

[국내논문] 증강현실 기반의 공간 상호작용을 위한 깊이 카메라 적용
Introducing Depth Camera for Spatial Interaction in Augmented Reality 원문보기

한국HCI학회 2009년도 학술대회, 2009 Feb. 09, 2009년, pp.62 - 67

윤경담 (광주과학기술원 U-VR 연구실) , 우운택 (광주과학기술원 U-VR 연구실)

초록
AI-Helper

기존의 증강현실 기반 상호작용 기법은 상호작용 주체의 원활한 추적을 위해 마커 기반의 패들이나 데이터 글러브 등의 부가적인 입력장치에 의존하거나 제한적인 3차원 입력만을 허용하는 경우가 많았다. 본 논문에서는 대상 개체 주변 공간의 물리적 점유를 감지하여 사용자의 입력을 해석하는 비접촉식 수동형 공간 상호작용 기법을 제안한다. 제안된 방법은 깊이 카메라로 구성한 증강현실 환경에 가상의 공간 센서를 배치하여 사용자의 입력을 공간적으로 해석한다. 그 결과, 부가적인 입력장치의 착용이 필요하지 않으며, 입력 형태에 대한 제약을 최소화하고, 증강된 영상 내의 상호작용 객체 간에 정확한 거리감을 제시한다. 향후 이러한 기법은 미니어쳐 AR 시스템과 같은 동적 콘텐츠 전시 플랫폼의 인터페이스에 적용될 것으로 기대된다.

Abstract ▼ AI-Helper

Many interaction methods for augmented reality has attempted to reduce difficulties in tracking of interaction subjects by either allowing a limited set of three dimensional input or relying on auxiliary devices such as data gloves and paddles with fiducial markers. We propose Spatial Interaction (SPINT), a noncontact passive method that observes an occupancy state of the spaces around target virtual objects for interpreting user input. A depth-sensing camera is introduced for constructing the virtual space sensors, and then manipulating the augmented space for interaction. The proposed method does not require any wearable device for tracking user input, and allow versatile interaction types. The depth perception anomaly caused by an incorrect occlusion between real and virtual objects is also minimized for more precise interaction. The exhibits of dynamic contents such as Miniature AR System (MINARS) could benefit from this fluid 3D user interface.

AI 본문요약
AI-Helper

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

문제 정의

본 논문에서는 상호작용 대상 개체 주변의 공간에 대한 물리적인 점유를 감지하여 사용자의 입력을 해석하는 비접촉식 수동형 공간 상호작용 기법을 제안한다. 제안된 방법은 증강현실 환경 속에 배치된 가상의 공간 센서를 통해 사용자의 입력을 공간적으로 해석하며, 이를 위해 적외선 기반의 깊이 카메라를 활용한다.
제안된 기법의 비접촉식 수동적인 특성을 확인하고, 기존의 마커 기반 접촉식 능동형 기법과 성능을 비교하기 위한 실험을 수행하였다. 우선 그림 3의 환경에서 40 mm 크기의 마커가 부착된 패들을 추적하여 각 프레임 간의 마커 위치에 따른 방향 벡터를 계산한다.

제안 방법

본 논문에서는 상호작용 대상 개체 주변의 공간에 대한 물리적인 점유를 감지하여 사용자의 입력을 해석하는 비접촉식 수동형 공간 상호작용 기법을 제안한다. 제안된 방법은 증강현실 환경 속에 배치된 가상의 공간 센서를 통해 사용자의 입력을 공간적으로 해석하며, 이를 위해 적외선 기반의 깊이 카메라를 활용한다. 그 결과, 사용자에게 부가적인 입력장치의 착용을 요구하지 않으며, 상호작용 입력 형태에 대한 제약을 최소화한다.
를 구성한다. 각 단위들은 소속되어 있는 공간 센서들이 전달해주는 점유 정보를 바탕으로 상호작용 주체의 행동에 대한 개별적인 해석을 시도한다. 방향 추출기(direction extractor) U_DE, 선택 지연기(delayed selector) U_DS, 경로 인식기(path detector) U_PD 등의 단위들이 고안되었다.
공간 센서의 점유 상태는 깊이 지도 D 상의 각 점 p_screen 에서 증강공간 S 의 모든 공간 센서 c 에 대한 선분-메쉬 충돌 검사를 수행함으로써 확인한다. 효율성을 위해 공간 내부의 객체들은 k-D Tree로 정렬한다.
가상 객체가 실제 물체의 전면에 위치한 것과 같은 시각적 표현의 오류로 인해 발생하는 부정확한 거리감 문제를 해결한다. 가상 객체의 영상버퍼 F 에 기록된 픽셀 조각의 깊이 d_object 와 깊이 지도상 동일 지점에서 획득한 깊이 d_scene 을 비교한다.
그리고 동일한 상황에서 5×5×5 형태로 배치된 15 mm 크기의 공간 센서를 이용하는 방향 추출기 UDE 를 이용해 계산된 벡터와 비교한다.
상호작용 주체의 종류에 의한 제약을 최소화하고 사용자가 원하는 형태의 입력을 지원하기 위해서는 범용적인 공간 해석이 가능해야 하며, 다양한 형태의 입력에 대해서도 동일한 공간 점유 형상을 유지한다는 것을 전제로 한다. 이를 확인하기 위해 그림 5의 환경에서 동일한 부피의 물체 표면을 4가지 서로 다른 물리적 특성의 재질로 변경하며 공간 점유도 검사를 실시하였다.
증강현실 기반 상호작용에서 가상 객체와 실제 객체 간의 차폐 현상과 이에 의거한 거리감(depth perception)은 사용성에 큰 영향을 미치는 요소이다 [10]. 깊이-거리 보정의 유무에 따른 거리감의 차이를 비교하기 위하여 그림 8의 환경에서 마커 전방 300 mm 지점에 가상 객체를 증강하고, 그 주변에서 움직이는 실제 객체를 통해 차폐 현상이 발생하는 위치를 측정하였다. 보정된 환경에서는 그림 9(a)처럼 299 mm 지점에서 차폐가 발생하여 정확한 거리감을 제공하였지만, 보정되지 않은 환경에서는 그림 9(b)처럼 훨씬 더 전방의 388 mm 지점이 되어서야 차폐가 일어났다.
본 논문에서는 깊이 카메라 기반의 공간 상호작용 기법을 제안하였으며, 실험을 통해 비접촉식 수동형 인터페이스의 성능과 상호작용 입력의 유연성, 보정에 의한 사실적인 차폐 표현 능력을 확인하였다. 향후에는 이러한 공간 상호작용 기법을 미니어쳐 AR 시스템 등의 상용 플랫폼에 적용하여 직접적인 사용성 평가를 진행할 계획이다.

이론/모형

+β 의 계수 α 와 β 를 추정한다. 실시간으로 수행되는 본 추정 과정에는 적절한 크기(n = 500) 이상으로 수집한 표본에 대해 최소 제곱법을 활용한다.

성능/효과

제안된 방법은 증강현실 환경 속에 배치된 가상의 공간 센서를 통해 사용자의 입력을 공간적으로 해석하며, 이를 위해 적외선 기반의 깊이 카메라를 활용한다. 그 결과, 사용자에게 부가적인 입력장치의 착용을 요구하지 않으며, 상호작용 입력 형태에 대한 제약을 최소화한다. 획득한 깊이 정보는 증강된 영상 내의 가상 및 실제 객체 간 정확한 거리감 부여를 위해 활용된다.
실험 결과, X축, Y축, Z축 방향에 대한 상관관계는 각각 0.7467, 0.6422, 0.5074로 높은 수준이었으며, 방향 전환 등의 전반적인 경향을 유사하게 추정해냈다는 것을 그림 4에서 확인하였다.
보정된 환경에서는 그림 9(a)처럼 299 mm 지점에서 차폐가 발생하여 정확한 거리감을 제공하였지만, 보정되지 않은 환경에서는 그림 9(b)처럼 훨씬 더 전방의 388 mm 지점이 되어서야 차폐가 일어났다. 즉, 보정이 된 환경에서는 증강현실 공간 좌표계에 의거하여 실제 객체와 가상 객체 간의 정확하고 사실적인 차폐 현상을 표현할 수 있다는 것을 확인하였다.

후속연구

본 논문에서는 깊이 카메라 기반의 공간 상호작용 기법을 제안하였으며, 실험을 통해 비접촉식 수동형 인터페이스의 성능과 상호작용 입력의 유연성, 보정에 의한 사실적인 차폐 표현 능력을 확인하였다. 향후에는 이러한 공간 상호작용 기법을 미니어쳐 AR 시스템 등의 상용 플랫폼에 적용하여 직접적인 사용성 평가를 진행할 계획이다.

질의응답

핵심어	질문	논문에서 추출한 답변
	기존 증강현실 환경 기반 상호작용에서 대다수를 차지하는 기법은?	기존 증강현실 환경 기반 상호작용의 대다수를 차지하는 능동형 기법은 상호작용 주체 추적 과정의 난이도에 크게 의존적이었다. 또한, 손과 같이 자유도가 높은 주체의 정확한 추적이 가능하더라도 실제 그 정보를 모두 활용하지 않는다면 비효율적인 상호작용이 되어버린다.
	능동형 기법은 무엇에 크게 의존적이었는가?	기존 증강현실 환경 기반 상호작용의 대다수를 차지하는 능동형 기법은 상호작용 주체 추적 과정의 난이도에 크게 의존적이었다. 또한, 손과 같이 자유도가 높은 주체의 정확한 추적이 가능하더라도 실제 그 정보를 모두 활용하지 않는다면 비효율적인 상호작용이 되어버린다.
	상호작용의 의미를 최종 결정하는 개체를 기준으로 추적이 수행된다면, 주체에 부과되었던 제약이 감소하는 효과를 얻게 되는 사례는 무엇인가?	즉, 상호작용의 의미를 최종 결정하는 개체를 기준으로 추적이 수행된다면, 주체에 부과되었던 제약이 감소하는 효과를 얻게 된다. 예를 들어, 손끝을 정밀하게 추적하여 가상 건물과의 충돌을 검사하는 것은 어렵지만, 가상 건물 주변에서 발생한 임의의 물리적인 접촉을 확인하는 것은 상대적으로 쉬운 일이다. 특히 상호작용의 정밀도에 대한 요구가 높지 않을 경우 수동형 기법의 유용성은 더욱 높아진다.

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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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