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e-Training는 체험형, 실습 위주의 교육 훈련으로 기존 e-Learning의 이론형 교육에서 벗어나 학습자에게 실제적 학습, 능동적 학습을 촉진하고 학습적 효과를 향상시킨다. 체험형 훈련 시스템의 대표적인 예로 증강현실을 들 수 있다. 특히 증강현실 시스템이 구축된 환경에서 자동차 정비 훈련자는 자동차 부품의 위치나 정비 순서를 증강 정보를 통해 바로 획득하기 때문에 효과적인 트레이닝을 경험 할 수 있다. 이러한 증강현실 시스템에서 영상 추적(tracking) 기술은 핵심이다. 어떠한 트래킹 기술을 이용하느냐에 따라 증강현실 시스템의 성능이 결정된다. 트래킹 기술은 인식률 및 속도가 중요한데, 이를 위해서는 자동차 정비 e-Training의 특성을 파악하여 그에 적합한 트래킹 기술을 적용해야 한다. 그러므로 본 논문에서는 자동차 정비 e-Training 증강현실 시스템에 맞는 알고리즘 및 트래킹 기술을 고안하여 적용하였다. 실험 결과 실제 자동차 정비에 필요한 엔진 장비를 실시간 인식 및 다각도에서도 인식률을 잃지 않았다.
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참고문헌 (8)
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니케이 커뮤니케이션 편집부 / 2010 / 스마트폰과 웹의 혁명, 증강현실의 모든 것 / 멘토르
김정택 / 2011 / 현실을 보다 강하게, 증강현실 / 포항공대신문
C. Schmid / 1997 / Local grayvalue invariants for image retrieval / IEEE Transactions on Pattern Analysisand Machine Intelligence 19:530~534
김현오 / 2010 / ICA-SIFT를 이용한 물체인식 / 한국정보기술학회논문지 8(4):115~125
엄기열 / 2010 / 증강현실 환경하에서 비마커 기반 객체 인식 및 추적 기술 동향 / 정보과학회지 :54~66
김정택 / 2011 / 현실을 보다 강하게, 증강현실 / 포항공대신문
C. Schmid / 1997 / Local grayvalue invariants for image retrieval / IEEE Transactions on Pattern Analysisand Machine Intelligence 19:530~534
김현오 / 2010 / ICA-SIFT를 이용한 물체인식 / 한국정보기술학회논문지 8(4):115~125
엄기열 / 2010 / 증강현실 환경하에서 비마커 기반 객체 인식 및 추적 기술 동향 / 정보과학회지 :54~66
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