모바일 기기 움직임에 의한 인식된 객체들의 증강 위치 변화 보정 방법

DC Field Value Language
dc.contributor.advisor노병희-
dc.contributor.author길우근-
dc.date.accessioned2022-11-29T03:01:10Z-
dc.date.available2022-11-29T03:01:10Z-
dc.date.issued2022-02-
dc.identifier.other31837-
dc.identifier.urihttps://dspace.ajou.ac.kr/handle/2018.oak/20823-
dc.description학위논문(석사)--아주대학교 일반대학원 :AI융합네트워크학과,2022. 2-
dc.description.abstract증강현실 (Augmented Reality)은 현실 세계와 가상 세계를 결합하는 기술로 4차산업혁명의 핵심기술이며 IoT (Internet of Things)와의 융합을 통해 새로운 부가가치를 창출할 기술로 인식되고 있다. 이에 모바일 기기를 이용한 AR 응용의 산업 현장에서의 정비 지원 및 모니터링과 같은 활용법이 연구되고 있으며, 이를 위해서는 카메라를 이용한 객체 인식 및 트래킹과 이를 통한 증강 위치 보정이 필요하다. 하지만 카메라를 통한 이미지 기반의 객체 인식 및 추적은 많은 컴퓨팅 자원을 필요로 한다. 따라서 기존 제한된 컴퓨팅 파워를 가지는 모바일 기기에서 이루어지던 연산 작업을 클라우드 서버에서 진행하고 결괏값을 모바일 기기로 전송하는 연구가 활발히 이루어지고 있지만, 기존 연구는 모바일 기기가 모든 카메라 이미지 프레임을 클라우드 서버로 보내고 그에 대한 결괏값을 이용하여 인식 결과를 업데이트하거나, 인식된 객체의 트래킹을 위한 이미지 기반의 트래킹 과정을 모바일 기기에서 진행하기 때문에 네트워크 및 컴퓨팅 자원 사용량이 많아진다. 그로 인해 사용자가 원활히 사용을 하지 못하거나 연속 사용시간이 짧아진다는 문제점이 생기고, 여러 대의 모바일 기기 연결이 어려워지기 때문에 확장성이 좋지 못하다는 문제점이 생긴다. 본 논문에서는 IoT 환경에서 모바일 기기에서의 원활한 객체 트래킹을 지원하기 위하여 객체 인식 작업을 클라우드 AI 서버로 오프로딩 하고 모바일 기기가 클라우드 AI 서버로부터 돌려받은 결괏값을 토대로 기기 자체의 센서를 이용한 보정을 통해 지속적인 증강 위치 보정을 진행하는 방법을 제안한다. 본 논문의 센서를 이용한 보정 방법을 사용하여 물체 인식을 하면 모바일 기기및 AI 서버의 컴퓨팅 자원 사용 감소 및 네트워크 사용량 감소로 높은 확장성을 가지는 증강 위치 보정이 가능할 것으로 기대된다.-
dc.description.tableofcontents제1장 서론 1 제2장 연구 배경 4 제1절 증강 위치 보정 방법 분류 4 제2절 자이로스코프 센서 7 제3장 자이로센서를 이용한 증강 위치 변화 보정 방법 10 제1절 시스템 개요 10 제2절 자이로 센서를 이용한 보정 구현 11 제4장 실험결과 24 제1절 실험환경 24 제2절 실험 시나리오 24 제3절 성능분석 24 제5장 결론 34 참고문헌 36-
dc.language.isokor-
dc.publisherThe Graduate School, Ajou University-
dc.rights아주대학교 논문은 저작권에 의해 보호받습니다.-
dc.title모바일 기기 움직임에 의한 인식된 객체들의 증강 위치 변화 보정 방법-
dc.title.alternativeA Method for Correcting Augmented Position Change Caused by Movement of a Mobile Device of Recognized Objects-
dc.typeThesis-
dc.contributor.affiliation아주대학교 일반대학원-
dc.contributor.department일반대학원 AI융합네트워크학과-
dc.date.awarded2022. 2-
dc.description.degreeMaster-
dc.identifier.localId1245184-
dc.identifier.uciI804:41038-000000031837-
dc.identifier.urlhttps://dcoll.ajou.ac.kr/dcollection/common/orgView/000000031837-
dc.subject.keywordAI-
dc.subject.keywordAR-
dc.subject.keywordIoT-
dc.subject.keywordOffloading-
Appears in Collections:
Graduate School of Ajou University > Department of Artificial Intelligence Convergence Network > 3. Theses(Master)
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