• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제27권10호
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• pp.11-17
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• 2022

본 논문에서는 증강현실 기술을 적용하여 실내 가구 인테리어를 배치하는데 작업의 효율성을 높일 수 있는 모델을 연구하였다. 현재 증강현실을 적용한 기존 시스템에서는 가구의 이미지를 출력할 때 기업 제품의 규모와 성격 등에 따라 정보가 제한적으로 제공되는 문제가 있다. 이러한 문제점을 해결하기 위해 본 논문에서는 AR 레이블링 알고리즘을 제시하였다. AR 레이블링 알고리즘은 촬영된 이미지에서 특징점을 추출하고 실내 위치 정보를 포함한 데이터베이스를 구축하였다. CNN 기법을 활용하여 실내 공간에서 가구의 위치 데이터를 검출해 학습시키는 방법을 채택하였다. 학습한 결과를 통해 실내 위치와 학습시켜 나타낸 위치와의 오차를 현저히 낮출 수 있다는 것을 확인한다. 또한 가구의 정확한 이미지 추출과 함께 가구에 대한 상세한 정보를 받아 사용자가 원하는 가구들을 증강현실을 통해 쉽게 배치할 수 있도록 하는 연구를 진행하였다. 연구 결과 모델의 정확도와 손실률이 99%, 0.026으로 나타나 신뢰성을 확보하여 본 연구가 유의미함을 알 수 있었다. 본 연구 결과는 AR 레이블의 설계, 구현을 통해 원하는 가구들을 실내에 정확히 배치하여 소비자의 만족도와 구매 욕구를 충족시킬 수 있을 것으로 기대된다.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제18권1호
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• pp.43-50
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• 2017

본 논문에서는 한 장의 실내이미지에서 내벽구조 검출을 위한 개선된 소실점 검출방법과 세그먼트 레이블링 방법을 제안한다. AR 기술 수요의 증가로 이미지로부터 건축물의 구조를 인식하는 것과 관련된 연구가 많이 이루어 지고 있다. 그러나 폐색을 발생시키는 객체들이 많은 실내 이미지에서 실내 내부 구조를 인식하는 것은 여전히 어려운 문제이다. 소실점 검출 방법을 개선하기 위하여 육면체를 이루는 실내 내벽들 사이의 직교성을 이용하는 방법을 제안하였다. 또한 실내 이미지 내의 세그먼트들을 레이블링 하기 위하여 슈퍼픽셀 기반의 군집화 방법과 트리기반 학습기를 통한 레이블링 방법을 제안하였다. 마지막으로 실험 결과에서 제안한 방법들에 의하여 실내 구조 검출 결과가 개선됨을 보였다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2022년도 제66차 하계학술대회논문집 30권2호
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• pp.119-121
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• 2022

본 논문은 실내가구 인테리어를 배치하는데 있어 증강현실 기술을 적용하여 작업의 효율성을 높일 수 있는 모델을 연구하였다. 현재 증강현실을 적용하는 프로세스에서는 가구의 이미지를 출력할 때 기업의 규모나 제품의 성격 등에 따라 정보가 제한적으로 제공되는 문제를 안고 있다. 이러한 문제점을 해결하기 위하여 본 논문에서 제시하는 알고리즘을 이용하여 AR 레이블링을 생성함으로써, 가구의 정확한 이미지 추출과 함께 가구에 대한 상세한 정보를 제공 받아 사용자가 원하는 가구들을 증강현실을 통해 쉽게 배치할 수 있도록 하는 연구를 진행하였다. 본 연구는 AR 레이블링의 설계, 구현과 3D 렌더링을 통해 원하는 가구들을 실내에 정확히 배치할 수 있어 소비자의 만족도와 구매욕구를 충족시킬 수 있을 것으로 기대된다.