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        검색결과 3

        1.
        2021.12 KCI 등재 구독 인증기관 무료, 개인회원 유료
        위치 기반 AR 게임에서 모바일 기기의 위치를 정확하게 추정하는 것은 중요한 요소 중 하나이다. 모바일 기 기에 내장되어 있는 위치 추정 시스템이 얼마나 정확하게 위치정보를 추정하는 지가 증강되는 AR 콘텐츠의 정확도를 결정한다. 하지만 도시 환경에서는 건물, 건축물, 광고판, 표지판 등 지형지물 및 장애물에 의해서 위치 추정을 위해 필요한 신호가 반사, 굴절, 회절, 차단 등이 발생하게 되고 그로 인하여 모바일 기기의 위 치 추정 시스템으로부터 추정되는 위치에 오차가 생기게 된다. 본 논문에서는 도시 환경에서 모바일 기기의 위치 오차가 증가하는 현상에 대해서 상용 스트리트 뷰와 문자 태그를 활용하여 심플하면서도 신뢰성 있는 위치 보정 방안을 제안한다. 제안하는 위치 보정 방안은 쿼리 이미지와 스트리트 뷰 파노라마 이미지로부터 생성된 문자 태그를 대조하는 것을 통해서 매칭 스코어를 계산한고 매칭 스코어에 따라 쿼리 이미지를 촬영 한 실제 위치와 가까운 스트리트 뷰를 검색하는 것을 통해서 모바일 기기의 위치를 보정한다. 제안하는 위치 보정 방안은 위치 오차가 43.71m인 위치를 위치 오차가 4.09m인 위치로 보정하였으며 낮과 밤에 관계없이 위치를 보정할 수 있다는 장점이 있다.
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        2.
        2021.12 KCI 등재 구독 인증기관 무료, 개인회원 유료
        실제 환경과 유사한 게임 환경은 사용자의 현실감과 몰입도를 높인다. 특히 현실 세계에서 건물은 사용자에 게 현실감을 부여하는 중요한 요소이다. 위성영상, 항공영상, 360°영상 등 실제 환경 데이터는 이미 디지털화 되어 구글 스트리트뷰나 카카오 로드뷰처럼 서비스되고 있다. 또한 이미지가 아닌 3D 모델로 세상을 구성하 는 것은 이미 진행 중인 작업이다. 그러나 Google 및 기타 업체에서 수행한 작업은 주로 항공 이미지를 모 델의 텍스처로 사용된다. 항공 영상의 특성상 카메라 시점이 낮을 때 왜곡이 심하고 해상도가 높지 않다. 본 연구에서는 기존의 360° 거리 이미지 서비스에서 거리 이미지와 메타데이터를 추출하여 사용자가 이동하 고 상호작용하는 지도를 구성하여 3차원 공간에서 독립된 건물 메쉬를 생성하였다. 스트리트 뷰는 TM 좌표 를 이용하여 3차원 공간에 배치되어 사용자의 움직임에 따라 적절한 스트리트 뷰가 적용된다. 우리는 깊이 데이터를 분석하여 스트리트 뷰에 투영된 구형 화면에 깊이를 적용하고 스트리트 뷰에서 건물을 배경과 분 리하고 각 건물을 별도의 수직 평면에 투영하였다. 또한 각 건물은 사용자를 따라 초기 방향을 유지하도록 회전되어 스트리트 뷰 사이의 전환에서 건물 평면의 연속성이라는 인상을 준다. 본 연구는 기존 디지털 데이 터를 다양한 분야에서 활용할 수 있도록 재가공하여 가치를 높이는 것을 목적으로 한다.
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        3.
        2020.12 KCI 등재 구독 인증기관 무료, 개인회원 유료
        게임에서 배경은 단지 공간적 구성 요소뿐만 아니라 사용자에게 게임 속에서 몰입감을 높여주는 요소이다. 때문에 실제 도심을 모델로 한 배경의 일부 게임들이 인기를 끌고 있다. 도심을 배경으로 하는 게임의 배경은 만드는데 많은 인력과 시간을 필요로 하기 때문에 제작하기 힘들다. 한편 스트리트 뷰와 같은 서비스와 간단한 룰을 이용해서 가상의 체험을 제공해주는 게임들도 존재한다. 스트리트 뷰를 기반으로 배경에서 중요 요소인 건물을 살려 사용자의 몰입감을 높이고 실제에 기반한 맵을 만들 수 있다면 매우 유용할 것이다. 일반적으로 게임에서 깊이 맵은 빛과 그림자 셰이딩 또는 높이 맵으로 지형을 구성하는데 활용된다. 우리는 이 깊이 맵을 스트리트 뷰에 적용하고자 한다. 우리는 이 연구에서 수치지도를 이용해 간단하고 저비용의 깊이 추정 알고리즘을 실험하고자 한다. 건물에 대한 위치 및 메타데이터는 수치지도로 부터 획득하여 깊이 추정을 진행하였다. 스트리트 뷰에 깊이 정보를 더하여 배경 요소에 중요한 건물을 강조하고 또한 건물과 지면, 하늘을 분리하였다. 디지털 지도와 메타 데이터를 기반으로 한 스트리트 뷰 연구는 다양한 방법으로 활용 될 수 있다.
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