AR에서 효율적인 마커 검색을 위한 온톨로지 기반의 POI 표현에 대한 연구

A Study on Ontology-based POI Representation for Efficient Marker Search.

증강현실은 현실세계를 기반으로 가상세계를 결합한 기술이다. 이 기술에서 마커를 인식하고, 마커를 구분하기 위한 POI데이터가 필요로 하다. POI 데이터는 누구든 쉽게 등록하여 이용할 수 있고, 기존의 증강현실 플랫폼에서 많은 데이터들이 축적되어 있기 때문에 POI 데이터를 접근하기 위한 표준을 제공해야할 필요성이 있다. 이에 따라 본 논문에서는 연관관계 제공과 정보 공유의 패러다임인 온톨로지를 이용하여 POI 데이터 통합을 위한 카테고리 구성 방안에 대해 제안한다. 이는 W3C의 POI 코어와 온톨로지 표현언어인 OWL의 결합으로 구성한다.

Augmented reality is a technology that combines the virtual world based on the real world. This technique requires POI data to recognize the marker and identify the marker. POI data can be easily registered and used by anyone, and there is a need to provide a standard for accessing POI data because a large amount of data is accumulated in the existing augmented reality platform. Therefore, in this paper, we propose a category composition method for POI data integration using ontology which is a paradigm of providing relationship and information sharing. It consists of a combination of the POI core of W3C and OWL, which is the expression language of the ontology.