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논문 기본 정보

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저자정보
김현수 (전남대학교) 용한빛 (전남대학교) 김명진 (전남대학교)
저널정보
한국디지털콘텐츠학회 디지털콘텐츠학회논문지 디지털콘텐츠학회논문지 제25권 제10호
발행연도
2024.10
수록면
3,005 - 3,011 (7page)
DOI
10.9728/dcs.2024.25.10.3005

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가상 현실을 현실 세계의 햅틱 장치 위에 정밀하게 정합하는 것은 몰입감 있는 시·촉각 혼합 현실을 제공하는 데 매우 중요하다. 기존의 방법들은 추가적인 장비가 필요하여 시스템의 부피가 크고 사용성에 제한사항이 있다. 본 논문에서는 추가적인 외부 장비를 사용하지 않고 머리 착용형 디스플레이(HMD)와 햅틱 장치에서 제공하는 정보를 활용한 심층 신경망 기반의 가상현실 정합 방법을 제안한다. 햅틱 장치를 기준으로 나누어진 6개의 구역에서 각각 하나씩 벡터를 추출한 뒤, 제안하는 네트워크 모델을 활용해 햅틱 장치의 base의 6 자유도를 추정한다. 실험 결과 위치에 대한 최대 거리오차는 15.4 mm, 최대 회전 오차가 5.17 °였다. 제안하는 방법은 가상현실 정합을 위해 추가적인 장비를 사용하지 않고 햅틱 장치의 6 자유도를 추정할 수 있으며 시각과 촉각이 결합된 다 양한 혼합 현실 기반 응용 프로그램 개발에 활용될 수 있다.
#햅틱 #증강현실 #가상현실 #정합 #딥러닝 #Haptic #Augmented Reality #Virtual Reality #Alignment #Deep Learning

목차

요약
Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 딥러닝 기반 가상현실 정합 방법
Ⅲ. 데이터 수집 및 학습 데이터 생성
Ⅳ. 네트워크 모델 성능 평가 실험
Ⅴ. 결론
참고문헌

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