A Study on Augmented Reality-based Positioning Service Using Machine Learning

머신 러닝을 이용한 증강현실 기반 측위 서비스에 관한 연구

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 environment such as the specific space where the disaster situation where the information for positioning can not be collected and the actual location location information can not be used. In this situation, using the spatial information composed of the marker information and the markers of the neighbor registered in the augmented reality environment, positioning at a specific situation or position becomes possible. At this time, it is possible to learn the operation that makes the configuration of the marker-based spatial information correspond to the actual position through the machine learning, and the optimal positioning result can be obtained by minimizing the error. In this paper, we study the positioning methods required in specific situations using machine learning for learning of augmented reality markers and spatial information.

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.