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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학위논문
- 저자정보
- 발행연도
- 2020
- 저작권
- 한림대학교 논문은 저작권에 의해 보호받습니다.
이용수1
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기술의 발달로 인해 사람들이 보편적으로 이용하는 모바일 기기에도 소형화된 고성능 센서를 탑재하여 이전에는 진행할 수 없었던 많은 프로젝트를 진행할 수 있게 되었다. 비 마커 기반 증강현실은 그 중 대표적인 예 중 하나이다. 이는 단순히 게임과 같은 유희의 목적을 넘어서 길 안내나 건설 현장을 보조할 수 있는 발전 가능성이 큰 분야이다. 모바일 기기에 탑재된 GNSS 및 IMU 센서는 별도의 마커 없이 물체를 증강하기 위한 데이터를 제공할 수 있다. 그러나 GNSS 센서는 회절 및 반사가 잘되지 않는 특성 때문에 직진성이 강한 신호를 교란할 수 있는 고층 건물이 많은 도시 내부에서는 큰 오차가 유발된다. 강력한 추가 센서를 탑재하여 오차를 줄일 수 있지만, 이는 큰 비용이 소모된다.
본 논문은 사용자 주변에서 관측될 수 있는 환경에서 특징점을 추출하여 점 구름을 구성해 GNSS 신호의 오차를 바로잡는 방법을 제안한다. 최초 물체를 등록할 때 사용자 주변 넓은 범위의 점 구름을 수집하여 GIS 데이터베이스에 등록한다. 이후 사용자가 증강을 원할 때 현재 관측된 점 구름과 사용자의 GNSS 신호 근방의 과거 등록된 점 구름을 비교하여 일치할 경우 물체를 증강한다. GNSS 신호 단일로 물체를 증강하는 방법과 본 논문의 방법을 비교하였으며, 제안된 방법은 전자보다 최대 90%, 평균 82%의 평균 오차 감소율을 보였다.
본 논문은 사용자 주변에서 관측될 수 있는 환경에서 특징점을 추출하여 점 구름을 구성해 GNSS 신호의 오차를 바로잡는 방법을 제안한다. 최초 물체를 등록할 때 사용자 주변 넓은 범위의 점 구름을 수집하여 GIS 데이터베이스에 등록한다. 이후 사용자가 증강을 원할 때 현재 관측된 점 구름과 사용자의 GNSS 신호 근방의 과거 등록된 점 구름을 비교하여 일치할 경우 물체를 증강한다. GNSS 신호 단일로 물체를 증강하는 방법과 본 논문의 방법을 비교하였으며, 제안된 방법은 전자보다 최대 90%, 평균 82%의 평균 오차 감소율을 보였다.
목차
제1장 서론 1제2장 관련 연구 31. 개요 32. 신호 자체의 오차를 줄이기 53. 컴퓨터 비전과 GIS 데이터를 이용하여 보정 하기 6제3장 실험 설계 81. 개요 112. 사용자의 GNSS 좌표 추출 133. GIS 데이터베이스에 데이터 저장 154. 새로운 데이터와 기존 데이터의 유사성 비교 185. 최종 좌표 계산 및 물체 증강 22제4장 결과 및 분석 231. 실험 환경 232. 최적의 오차허용 범위 도출 243. 제안 방법의 성능 실험 28제5장 결론 및 향후 연구 35제6장 참고 문헌 37초록 39Abstract 41
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