[논문]문자 인식에 기반한 사용자 제작의 직관적인 증강현실 마커

한세희; 최준영; 박종일

문제 정의

본 논문에서는 새로운 형태의 마커를 제안 하였다. 제안하는 마커는 알파벳으로 이루어졌기 때문에 사용자의 몰입을 방해하지 않으며, 알파벳으로 조합된 단어에 어울리는 가상 객체를 증강 시켰기 때문에 사용자는 직관적으로 어떤 객체가 증강될지 예상할 수 있다.
본 논문에서는 알파벳으로 구성된 새로운 형태의 마커를 제안한다. 제안하는 마커는 특정한 형태를 강요하지 않고 일상생활에서 흔히 접할 수 있는 알파벳으로 구성되기 때문에 사용자가 원하는 형태로 직접 알파벳을 조합하여 만들 수 있어 사용자에게 더욱 친숙한 환경을 제공한다.

가설 설정

그 다음, 인식된 단어를 구성하는 알파벳들의 중심점을 이용해서 카메라의 포즈를 구한다. 본 논문에서는 실험상의 편의를 위해 단어를 이루는 알파벳의 숫자는 4 개 이상이며 두 줄 이상으로 배치되어 있다고 가정한다.

제안 방법

각 영역을 포함하는 최소 크기의 사각형 영역을 찾은 뒤, 일정한 크기(본 논문에서는 100×100)로 맵핑하여 정규화 하였다.
본 논문에서는 제안하는 방법의 효용성 검증하기 위하여 그림 1 과 같은 간단한 단어 맞추기 증강현실 어플리케이션 구현했다. 구현한 어플리케이션은 SCRABBLE 이라는 보드게임을 기반으로 고안되었다. 사용자가 알파벳이 적힌 퍼즐조각을 조합 단어를 맞추면, 그 위에 단어와 어울리는 컨텐츠가 증강된다.
우선, 알파벳으로 이루어진 마커를 인식하기 위하여 입력 영상으로부터 알파벳을 검출하고, 알파벳 간의 기하학적 배치를 통해서 단어를 인식한다. 그 다음, 인식된 단어를 구성하는 알파벳들의 중심점을 이용해서 카메라의 포즈를 구한다. 본 논문에서는 실험상의 편의를 위해 단어를 이루는 알파벳의 숫자는 4 개 이상이며 두 줄 이상으로 배치되어 있다고 가정한다.
입력 영상으로부터 정사각형을 검출한 뒤, 정사각형 안의 도형이나 패턴을 인식함으로써 마커를 식별 한다. 그리고 정사각형의 네 꼭짓점 좌표를 이용하여 카메라 포즈를 계산한다. 그러나 마커의 사각형 틀 중 일부분이 가려지게 되면 인식이 어렵다는 제약이 있다.
본 논문에서는 제안하는 방법의 효용성 검증하기 위하여 그림 1 과 같은 간단한 단어 맞추기 증강현실 어플리케이션 구현했다. 구현한 어플리케이션은 SCRABBLE 이라는 보드게임을 기반으로 고안되었다.
그리고 마커를 인식하기 위해 간단하지만 효과적인 방법을 사용함으로써 매우 빠른 속도로 마커를 정확히 검출하는 것이 가능하다. 우선, 알파벳으로 이루어진 마커를 인식하기 위하여 입력 영상으로부터 알파벳을 검출하고, 알파벳 간의 기하학적 배치를 통해서 단어를 인식한다. 그 다음, 인식된 단어를 구성하는 알파벳들의 중심점을 이용해서 카메라의 포즈를 구한다.
이 때, 주성분 분석법 기반의 비교를 위한 데이터베이스에는 각 알파벳마다 90°씩 회전 시켜가며 네 종류의 데이터를 저장함으로써, 회전에 강인하도록 하였다.
최근에 무작위로 찍힌 점을 이용하여 만든 새로운 형태의 마커가 제안되었다[3]. 입력 영상으로부터 점을 검출하여 점 사이의 기하학적 배치에 기반을 두어 마커를 인식하고 이 점들의 좌표를 이용하여 카메라 포즈를 계산한다. 이 마커는 특정한 모양의 틀을 강요하지 않기 때문에 다양한 형태를 가질 수 있다.
각 영역을 포함하는 최소 크기의 사각형 영역을 찾은 뒤, 일정한 크기(본 논문에서는 100×100)로 맵핑하여 정규화 하였다. 정규화된 영역과 데이터베이스 사이의 주성분 분석법(principal component analysis) 기반 비교 과정을 통해 가장 비슷한 알파벳 세 개를 찾은 뒤, 이것을 해당 영역의 알파벳 후보로 지정 하였다(최소 크기의 사각형 영역: 그림 2-(e)의 파란색 사각형, 알파벳 후보: 그림 2-(e)의 각 영역 옆의 흰색 글씨). 이 때, 주성분 분석법 기반의 비교를 위한 데이터베이스에는 각 알파벳마다 90°씩 회전 시켜가며 네 종류의 데이터를 저장함으로써, 회전에 강인하도록 하였다.
제안하는 방법은 CPU Q9550(2.83 Ghz, quad core), RAM 8G, Windows7 64bit 의 실험 환경에서 320Ⅹ240pixels 의 영상크기로 수행했을 때 17ms(58.8fps)의 연산 시간이 걸린다.

성능/효과

또한, 알파벳으로 조합된 단어가 뜻하는 가상 객체를 제안하는 마커 위에 증강시킴으로써, 사용자는 마커만 보고도 어떤 가상 객체가 증강될 지 예상 할 수 있기 때문에 직관적인 상호작용이 가능하다. 그리고 마커를 인식하기 위해 간단하지만 효과적인 방법을 사용함으로써 매우 빠른 속도로 마커를 정확히 검출하는 것이 가능하다. 우선, 알파벳으로 이루어진 마커를 인식하기 위하여 입력 영상으로부터 알파벳을 검출하고, 알파벳 간의 기하학적 배치를 통해서 단어를 인식한다.
제안하는 마커는 특정한 형태를 강요하지 않고 일상생활에서 흔히 접할 수 있는 알파벳으로 구성되기 때문에 사용자가 원하는 형태로 직접 알파벳을 조합하여 만들 수 있어 사용자에게 더욱 친숙한 환경을 제공한다. 또한, 알파벳으로 조합된 단어가 뜻하는 가상 객체를 제안하는 마커 위에 증강시킴으로써, 사용자는 마커만 보고도 어떤 가상 객체가 증강될 지 예상 할 수 있기 때문에 직관적인 상호작용이 가능하다. 그리고 마커를 인식하기 위해 간단하지만 효과적인 방법을 사용함으로써 매우 빠른 속도로 마커를 정확히 검출하는 것이 가능하다.
이 마커는 특정한 모양의 틀을 강요하지 않기 때문에 다양한 형태를 가질 수 있다. 또한, 일부분이 가려지더라도 보이는 부분의 점을 이용하여 마커 인식과 카메라 포즈의 계산이 가능하다는 장점이 있다. 그러나 입력 영상의 점을 용이하게 검출하기위하여 흰 바탕에 검은색 점을 찍어서 사용하기 때문에, 여전히 마커가 사용자의 몰입을 방해할 수 있다는 한계가 있다.
본 논문에서는 새로운 형태의 마커를 제안 하였다. 제안하는 마커는 알파벳으로 이루어졌기 때문에 사용자의 몰입을 방해하지 않으며, 알파벳으로 조합된 단어에 어울리는 가상 객체를 증강 시켰기 때문에 사용자는 직관적으로 어떤 객체가 증강될지 예상할 수 있다. 또한, 사용자가 직접 마커를 제작하는 양상의 상호작용을 제공할 수 있다.

후속연구

또한, 사용자가 직접 마커를 제작하는 양상의 상호작용을 제공할 수 있다. 제안한 마커를 이용하여 구현한 어플리케이션을 유아용 영어 학습 및 놀이에 적용한다면 큰 효과를 얻을 수 있을 것으로 기대한다. 현재 알파벳으로부터 특징점을 추출하여 더욱 정교하게 카메라 포즈를 찾는 방법에 대한 연구를 수행 중이다.

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