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머신 러닝을 이용한 증강현실 기반 측위 서비스에 관한 연구
A Study on Augmented Reality-based Positioning Service Using Machine Learning 원문보기

한국정보통신학회 2017년도 추계학술대회, 2017 Oct. 25, 2017년, pp.313 - 315  

윤창표 (경기과학기술대학교) ,  이해준 (경민대학교) ,  황치곤 (경민대학교)

초록
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최근 머신 러닝을 이용한 적용 분야가 광범위하게 확대되고 있다. 또한 스마트 기기의 보급과 더불어 위치 기반 서비스를 이용한 응용 서비스 역시 다양하게 요구되고 있다. 그러나 측위를 위한 정보를 수집할 수 없는 재난 상황과 실내용 위치 측위 정보를 사용할 수 없는 특정 공간과 같은 실내 환경에서는 측위를 통한 응용 서비스의 제공이 어렵다. 이러한 상황에서 증강현실 환경에 등록된 주변의 마커 정보와 마커들이 구성된 공간 정보를 이용하면 특정 상황 또는 위치에서의 측위 및 응용 서비스의 제공이 가능하게 된다. 이때 마커 기반 공간 정보의 구성과 실제 위치가 대응되도록 하는 연산을 머신 러닝을 통해 학습하고 오차를 최소화하면 최적의 측위 결과를 얻을 수 있다. 본 논문은 증강현실의 마커들과 공간 정보의 학습을 위해 머신 러닝을 이용하여 특정 상황에서 요구되는 측위 방법에 대해 연구하였다.

Abstract AI-Helper 아이콘AI-Helper

Recently, application fields using machine learning have been widely expanded. In addition to the spread of smart devices, application services using location-based services are also in demand. However, it is difficult to provide the application service through the positioning in the indoor environm...

AI 본문요약
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문제 정의

  • 본 논문에서는 위치 측위를 위해 AR 환경을 기반으로 AR 마커 정보를 수집하여 학습 기반의 이미지 맵을 생성하였으며, 관련 연구의 실내 측위 기법과 달리 측위 인프라의 변화에 덜 민감하게 사용자의 위치를 측위할 수 있는 향상된 위치기반 측위 기법을 제안한다.
  • 학습 메커니즘은 Input X를 Input Y로 매칭 시키도록 학습하는데 그 목적이 있다. 이는 그림 2에서 처럼 Input X와 Hidden Layer의 연산 결과가 Input Y가 되도록 하는 것을 말한다.
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