KR101658296B1 - 증강 현실을 이용한 아이템들의 시각화 - Google Patents

증강 현실을 이용한 아이템들의 시각화 Download PDF

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Abstract

다양한 예시적 실시예에서, 증강 현실을 이용한 환경에서의 아이템의 시각화를 위한 시스템 및 방법이 제공된다. 예시적인 실시예에서, 클라이언트 디바이스로부터 환경의 이미지를 포함하는 환경 이미지 데이터가 수신된다. 구매 및 환경의 표시된 위치로의 배치를 고려한 아이템의 선택이 수신된다. 선택된 아이템의 아이템 이미지는 환경에 대한 환경 이미지 데이터로부터 결정된 치수에 기초한 스케일로 스케일링된다. 스케일링된 아이템 이미지는 표시된 위치에 환경의 이미지로 증강되어 증강 현실 이미지를 생성한다.

Description

증강 현실을 이용한 아이템들의 시각화{VISUALIZATION OF ITEMS USING AUGMENTED REALITY}
우선권
본 PCT 출원은 2011년 10월 27일 출원되고 발명의 명칭이 "증강 현실을 이용한 환경에서의 아이템들의 시각화를 위한 시스템 및 방법"인 미국 특허출원 제 13,283,416 호의 출원일을 우선권 주장하며, 그 전체의 내용은 참조로서 본 명세서에 포함된다.
기술분야
본 개시는 전반적으로 이미지 프로세싱에 관한 것으로, 특정 실시예에서, 증강 현실을 이용한 환경에서의 아이템들의 시각화에 관한 것이다.
종래에, 개인이 아이템을 쇼핑할 때, 개인은 그 개인이 아이템을 위치시키고자하는 환경에 어떤 아이템이 좋아 보일지를 정신적으로 시각화해야 한다. 종종, 개인은 아이템을 적절한 치수 및 배향으로 상상하는데 어려움을 갖는다. 몇몇의 경우에, 개인은 아이템을 구매하였지만 그 아이템이 환경에 이상적으로 적합하지 않는다는 것을 깨달을 수 있다. 결과적으로, 개인은 결국 아이템을 반환하거나, 그렇지 않으면, 아이템을 처분(예를 들면, 팔거나, 교환하거나, 헐값으로 줌)할 수 있다.
첨부된 도면 중 다양한 도면은 단지 본 발명의 예시적인 실시예를 도시한 것으로 범위를 제한하는 것으로 고려되어서는 안된다.
도 1은 질의 양상들을 결정하는데 사용되는 시스템의 네트워크 아키텍처의 예시적인 실시예를 도시하는 블록도이다.
도 2는 공개 시스템의 예시적인 실시예를 도시하는 블록도이다.
도 3은 증강 현실 엔진의 예시적인 실시예를 도시하는 블록도이다.
도 4는 증강 현실을 이용한 환경에서의 아이템의 시각화를 위한 예시적인 고레벨 방법의 흐름도이다.
도 5는 증강 현실을 생성하기 위한 예시적인 고레벨 방법의 흐름도이다.
도 6a는 환경 이미지의 예의 스크린 샷이다.
도 6b는 증강 아이템 이미지를 갖는 환경 이미지의 스크린 샷이다.
도 6c는 선택된 아이템에 연관된 쇼핑 정보를 표시하는 예시적인 스크린 샷을 도시한다.
도 6d는 선택된 아이템에 대해 부가 정보를 제공하는 윈도우를 디스플레이하는 예시적인 스크린 샷을 도시한다.
도 6e는 추천을 갖는 윈도우를 표시하는 예시적인 스크린 샷을 도시한다.
도 7은 머신이 여기에서 논의되는 방법론들 중 임의의 하나 이상을 수행하도록 야기하는 명령어들의 세트가 실행될 수 있는 컴퓨팅 시스템의 예시적인 형태의 머신의 간략화된 블록도이다.
이어지는 설명은 본 발명의 예시적인 실시예를 구체화하는 시스템, 방법, 기술, 명령어 시퀀스 및 컴퓨팅 머신 프로그램 제품을 포함한다. 다음의 설명에서, 설명의 목적을 위해, 다수의 특정 세부사항은 본 발명의 다양한 실시예의 이해를 제공하기 위해 설명된다. 그러나, 본 발명의 실시예가 이들 특정 세부사항 없이도 실시될 수 있다는 것이 당업자에게는 자명할 것이다. 일반적으로, 공지된 명령어 인스턴스, 프로토콜, 구조 및 기술은 상세히 설명되지 않았다.
여기서 설명되는 바와 같이, 용어 "또는"은 포괄적 또는 배타적 의미로 해석될 수 있다. 부가적으로, 아래에 논의된 다양한 예시적인 실시예가 시장 환경에 초점을 맞춰 있지만, 실시예들은 단지 개시의 명료성을 위해 주어진 것이다. 따라서, 다양한 시스템 아키텍처를 포함하는 임의의 유형의 전자 출판물, 전자 상거래, 소셜 네트워킹, 또는 전자 비지니스 시스템 및 방법은 여기서 설명되고 예시적인 실시예의 범위 내에 있는 것으로 고려될 수 있는 시스템 및 방법의 다양한 실시예를 사용할 수 있다. 각각의 다양한 예시적인 실시예가 이하에 상세히 설명된다.
여기서 설명되는 예시적인 실시예는 증강 현실을 이용하여 환경에서의 아이템의 시각화를 위한 시스템 및 방법을 제공한다. 예시적인 실시예에서, 클라이언트 디바이스로부터 환경의 이미지를 포함하는 환경 이미지 데이터가 수신된다. 구매 및 환경의 표시된 위치로의 배치를 고려한 아이템의 선택이 수신된다. 선택된 아이템의 아이템 이미지는 환경에 대한 환경 이미지 데이터로부터 결정된 치수에 기초한 스케일로 스케일링된다. 치수는 환경에 표시된 위치의 초점까지의 계산된 거리 및 환경의 이미지에 위치된 마커에 기초하여 결정될 수 있다. 스케일링된 아이템 이미지는 표시된 위치에 환경의 이미지로 증강되어 증강 현실 이미지를 생성한다. 몇몇 실시예에서, 스케일링된 아이템은 환경 내의 표시된 위치의 배향에 정합하도록 배향될 수 있다.
본 발명의 실시예를 이용함으로써, 사용자는 아이템을 검색하고 환경의 이미지를 아이템의 이미지로 증강시킬 수 있다. 사용자가 선택된 아이템을 포함하는 환경의 증강 현실 이미지를 생성하고 볼 수 있기 때문에, 사용자는, 예를 들면, 아이템의 이미지를 수동으로 자르고 붙이거나 환경의 이미지로 스케일링할 필요없이 환경에 선택된 아이템을 가능하게 시각화할 수 있다. 따라서, 여기서 논의되는 방법론들 중 하나 이상은 사용자가 데이터 처리에 소모하는 시간에 대한 필요성을 배제시킬 수 있다. 이것은 시스템 내의 하나 이상의 디바이스에 의해 사용되는 컴퓨팅 리소스들을 줄이는 기술적 효과를 가져올 수 있다. 그러한 컴퓨팅 리소스들의 예는, 제한 없이, 프로세서 싸이클, 네트워크 트래픽, 메모리 사용, 저장 공간, 및 전력 소모를 포함한다.
도 1을 참조하면, 증강 현실을 이용하여 환경에서의 아이템의 시각화를 가능하게 할 수 있는 고레벨 클라이언트-서버-기반 네트워크 아키텍처(100)의 예시적인 실시예가 도시되어 있다. 네트워크-서버-측 기능의 예시적인 형태에서, 네트워킹된 시스템(102)은 통신 네트워크(104)(예를 들면, 인터넷, 무선 네트워크, 셀룰러 네트워크, 또는 WAN(Wide Area Network))를 통해 하나 이상의 클라이언트 디바이스(110 및 112)에 접속된다. 도 1은, 예를 들면, (예를 들면, 미국 워싱턴주 레드몬드 소재의 Microsoft? Corporation에 의해 개발된 INTERNET EXPLORER? 브라우저와 같은) 브라우저를 통해 동작하는 웹 클라이언트(106), 및 각각의 클라이언트 디바이스(110 및 112) 상에서 실행되는 프로그래밍적 클라이언트(108)를 도시한다.
클라이언트 디바이스(110 및 112)는 모바일 폰, 데스크톱 컴퓨터, 랩톱, 또는 사용자가 네트워킹된 시스템(102)에 액세스하는데 사용될 수 있는 임의의 다른 통신 디바이스를 포함할 수 있다. 몇몇 실시예에서, 클라이언트 디바이스(110)는 이미지 캡처 디바이스(113)(예를 들면, 카메라, 캠코더)를 포함하거나 그에 접속될 수 있다. 추가의 실시예에서, 클라이언트 디바이스(110)는 터치 스크린, 가속기, 마이크로폰, 및 GPS 디바이스 중 하나 이상을 포함할 수 있다. 클라이언트 디바이스(110 및 112)는 환경 내에 아이템을 시각화하는데 관심있는 개인 사용자의 디바이스일 수 있다.
API(Application Program Interface) 서버(114) 및 웹 서버(116)는 하나 이상의 애플리케이션 서버(118)에 접속되고 그에게 각각 프로그래밍적 및 웹 인터페이스를 제공한다. 애플리케이션 서버(118)는, 각각 하나 이상의 모듈, 애플리케이션 또는 엔진을 포함할 수 있고, 하드웨어, 소프트웨어, 펌웨어 또는 그들의 임의의 조합으로서 구체화될 수 있는 공개 시스템(120) 및 지불 시스템(122)을 호스팅한다. 애플리케이션 서버(118)는 하나 이상의 정보 저장 레포지토리 또는 데이터베이스(들)(126)로의 액세스를 가능하게 하는 하나 이상의 데이터베이스 서버(124)에 접속된다. 데이터베이스(126)는 또한 예시적인 실시예에 따라 네트워킹된 시스템(102)의 사용자 계정 정보를 저장할 수 있다.
예시적인 실시예에서, 공개 시스템(120)은 네트워크(예를 들면, 인터넷) 상에 콘텐츠를 공개한다. 이에 따라, 공개 시스템(120)은 네트워킹된 시스템(102)에 액세스하는 사용자에게 다수의 공개 기능 및 서비스를 제공한다. 공개 시스템(120)은 도 2와 연결하여 더 상세히 논의된다. 예시적인 실시예에서, 공개 시스템(120)은 시장 환경에 관해서 논의된다. 그러나, 공개 시스템(120)은 정보 또는 소셜 네트워킹 환경과 같은 비-시장 환경과 연관될 수 있다는 것을 유의하자.
지불 시스템(122)은 사용자에게 다수의 지불 서비스 및 기능을 제공한다. 지불 시스템(122)은 사용자가 자신의 계정에 (예를 들면, 미국 달러와 같은 상업용 통화, 또는 "포인트"와 같은 전매 통화로) 가치를 축적한 다음, 나중에 그 축적된 가치를 공개 시스템(120)을 통해 또는 그 밖에 네트워크(104) 상에서 이용가능하게 되는 제품(예를 들면, 상품 또는 서비스)으로 교환할 수 있게 한다. 지불 시스템(122)은 또한 임의의 유형 및 형태의 네트워크 기반 시장을 통한 아이템의 구매에 대해 지불 메커니즘(예를 들면, 은행 계정, PayPal™, 또는 신용카드)으로부터의 지불을 가능하게 한다.
공개 시스템(120) 및 지불 시스템(122)은 모두 네트워킹 시스템(102)의 일부를 형성하는 것으로 도 1에 도시되어 있지만, 대체 실시예에서, 지불 시스템(122)은 네트워킹된 시스템(102)이 분리되어 개별적인 지불 서비스의 일부를 형성할 수 있다는 것이 이해될 것이다. 부가적으로, 도 1의 예시적인 네트워크 아키텍처(100)는 클라이언트-서버 아키텍처를 채용하고 있지만, 당업자는 본 개시가 그러한 아키텍처에 제한되는 것이 아니라는 것을 인식할 것이다. 예시적인 네트워크 아키텍처(100)는 애플리케이션을, 예를 들면, 분산된 또는 피어-투-피어(peer-to-peer) 아키텍처 시스템에서 동일하게 잘 찾을 수 있다. 공개 시스템(120) 및 지불 시스템(122)은 또한, 네트워킹 능력을 가질 필요가 없는 개별 하드웨어 플랫폼 하에서 동작하는 스탠드얼론 시스템 또는 스탠드얼론 소프트웨어로서 구현될 수 있다.
이제, 도 2를 참조하면, 일 실시예에서, 네트워킹된 시스템(102)의 공개 시스템(120) 내에 제공되는 다수의 컴포넌트를 도시하는 예시적인 블록도가 도시되어 있다. 일 실시예에서, 공개 시스템(120)은 아이템(예를 들면, 상품 또는 서비스)이 판매를 위해 제공될 수 있는 시장 시스템이다. 대체 실시예에서, 공개 시스템(120)은 소셜 네트워킹 시스템 또는 정보 시스템이다. 공개 시스템(120)은 서버 머신들 간에 통신을 가능하게 하도록 접속된 전용 또는 공유 서버 머신들(도시 생략) 상에서 호스팅될 수 있다. 다수의 컴포넌트들은 그들 스스로 (예를 들면, 적절한 인터페이스를 통해) 통신 가능하게 서로 그리고 다양한 데이터 소스에 직접 또는 간접적으로 접속되어 정보가 컴포넌트들 간에 통과되도록 하거나 컴포넌트들이 공통 데이터를 공유하고 액세스할 수 있게 한다. 더욱이, 컴포넌트는 하나 이상의 데이터베이스 서버(124)를 통해 하나 이상의 데이터베이스(126)를 액세스할 수 있다.
일 실시예에서, 공개 시스템(120)은 다수의 공개, 리스팅(listing), 및 가격-설정 메커니즘을 제공하고, 이에 의해 판매자는 판매를 위한 상품 또는 서비스를 리스팅(또는 그에 관한 정보를 공개)할 수 있고, 구매자는 그러한 상품 또는 서비스에 관심이 있다는 것을 표현할 수 있거나 그에 대한 구매를 희망한다는 것을 나타낼 수 있으며, 가격은 상품 또는 서비스에 관련된 거래를 위해 설정될 수 있다. 이를 위해, 공개 시스템(120)은 적어도 하나의 공개 엔진(202) 및 하나 이상의 쇼핑 엔진(204)을 포함할 수 있다. 일 실시예에서, 쇼핑 엔진(204)은 경매-포맷 리스팅 및 가격 설정 메커니즘(예를 들면, 영어, 네덜란드어, 중국어, 더블(Double), 역경매 등)을 지원할 수 있다.
가격 결정 엔진(206)은 다양한 가격 리스팅 포맷을 지원한다. 그러한 하나의 포맷은 가격-고정 리스팅 포맷(예를 들면, 전통적으로 분류된 광고-유형 리스팅 또는 카탈로그 리스팅)이다. 또 다른 포맷은 바이아웃-유형(buyout-type) 리스팅을 포함한다. 바이아웃-유형 리스팅(예를 들면, 미국 캘리포니아주 산호세 소재의 eBay Inc에 의해 개발된 BIN(Buy-It-Now) 기술)이 경매-포맷 리스팅과 결합하여 제공될 수 있고, 구매자가 상품 또는 서비스를 구매하게 할 수 있으며, 이 상품 또는 서비스는 판매를 위해 경매를 통해, 아이템의 경매 시작가보다 예시적으로 더 높은 고정 가격으로 제공될 수 있다.
상점 엔진(208)은 판매자가, 유명상표이고 판매자에 의해 그리고 그를 위해 개인화될 수 있는 "가상" 상점 내에 리스팅을 그룹화하게 할 수 있다. 그러한 가상 상점은 또한 판촉, 인센티브, 및 판매자에게 특정되고 개인화된 특징들을 제공할 수 있다. 일 실시예에서, 판매자는 복수의 아이템을 가상 상점 내 Buy-It-Now 아이템으로서 제공할 수 있거나, 복수의 아이템을 경매용으로 제공할 수 있거나, 또는 그들을 조합할 수 있다.
공개 시스템(120)의 네비게이션은 네비게이션 엔진(210)에 의해 가능하게 될 수 있다. 예를 들면, 네비게이션 엔진(210)의 검색 모듈(도시 생략)은, 예를 들면, 공개 시스템(120)을 통해 공개된 리스팅 또는 다른 정보의 키워드 검색을 가능하게 할 수 있다. 추가의 예에서, 네비게이션 엔진(210)의 브라우즈 모듈(도시 생략)은 사용자가 공개 시스템(120) 내에 어떤 리스팅 또는 다른 정보가 분류될 수 있는지에 따라 다양한 카테고리, 카탈로그, 또는 데이터 구조를 브라우징하게 할 수 있다. 검색 및 브라우징 애플리케이션을 보충하기 위해 네비게이션 엔진(210) 내에 다양한 다른 네비게이션 애플리케이션이 제공될 수 있다. 일 실시예에서, 네비게이션 엔진(210)은 사용자가 공개 시스템(120)에서 아이템(예를 들면, 가상 상점, 고정 가격 또는 경매 환경의 리스팅, 소션 네트워크 또는 정보 시스템의 리스팅)을 검색하거나 브라우징하게 할 수 있다. 대체 실시예에서, 네비게이션 엔진(210)은 전체적인 네트워크(예를 들면, 네트워크(104))를 네비게이팅할 수 있다(예를 들면, 네트워크 상에서의 검색을 실행할 수 있다). 네비게이션 엔진(210)의 결과에 기초하여, 사용자는 사용자가 환경에 증강시키는데 관심있는 아이템을 선택할 수 있다.
가능한 한 매력적이고 가시적으로 알려주기 위해 네트워킹된 시스템(102)을 통해 이용가능한 정보를 리스팅하거나 포스팅하기 위해, 공개 시스템(120)은 사용자가 리스팅 내에 포함하기 위한 이미지를 업로드하고 보여지는 리스팅 내에 이미지를 통합하는 것을 가능하게 하는 이미징 엔진(212)을 포함할 수 있다. 몇몇 실시예에서, 이미징 엔진(212)은 또한 사용자로부터 이미지 데이터를 수신하고 이미지 데이터를 이용하여 증강 현실 이미지를 생성한다. 예를 들면, 이미징 엔진(212)은 사용자가 아이템을 시각화하고자 원하는 환경의 환경 이미지(예를 들면, 정지 이미지, 비디오)를 수신할 수 있다. 이미징 엔진(212)은 증강 현실 엔진(218)과 결합하여 동작함으로써 이하에 더 상세히 설명되는 바와 같이 증강 현실 이미지를 생성한다.
리스팅 엔진(214)은 공개 시스템(120) 상에서 리스팅을 관리한다. 예시적인 실시예에서, 리스팅 엔진(214)은 사용자가 아이템의 리스팅을 작성(author)하게 할 수 있다. 리스팅은 아이템의 설명과 함께 아이템의 이미지를 포함할 수 있다. 일 실시예에서, 리스팅은 사용자(예를 들면, 판매자)가 공개 시스템(120)을 통해 거래하고자 원하는 상품 또는 서비스와 관련이 있다. 이에 따라, 리스팅은 판매를 위한 상품의 이미지 및, 예를 들면, 치수, 컬러, 및 식별자(예를 들면, UPC 코드, ISBN 코드)와 같은 아이템의 설명을 포함할 수 있다. 몇몇 실시예에서, 사용자는 네트워킹된 시스템(102)으로 광고 또는 다른 형태의 공개인 리스팅을 생성할 수 있다. 리스팅 엔진(214)은 또한 다양한 관리 특징(예를 들면, 자동-재리스팅(auto-relisting), 재고 레벨 모니터 등)을 제공함으로써 사용자가 그러한 리스팅을 관리하게 할 수 있다.
메시징 엔진(216)은 메시지의 생성 및 그러한 메시지를 네트워킹된 시스템(102)의 사용자에게 전달하는 것을 담당한다. 그러한 메시지는, 예를 들면, 리스팅의 상태 및 최고 제시액(best offer)에 관하여 사용자에게 광고(예를 들면, 판매자에게 최고 제시액을 제안한 구매자에게 수용 통지를 제공)하거나 또는 추천을 제공하는 것을 포함한다. 메시징 엔진(216)은 다수의 메시지 전달 네트워크 및 플랫폼 중 임의의 것을 이용하여 메시지를 사용자에게 전달할 수 있다. 예를 들면, 메시징 엔진(22)은 전자 메일(e-mail), IM(instant message), SMS(Short Message Service), 텍스트, 팩시밀리, 또는 유선 네트워크(예를 들면, 인터넷)를 통한 보이스(예를 들면, VoIP(Voice over IP) 메시지, POTS(Plain Old Telephone Service) 네트워크, 또는 무선 네트워크(예를 들면, 모바일, 셀룰러, WiFi, WiMAX)를 전달할 수 있다.
증강 현실 엔진(218)은 환경 이미지 및 사용자에 의해 특정된 아이템에 기초하여 증강 현실의 생성을 관리한다. 증강 현실 엔진(218)은 도 3을 참조하여 이하에 더 상세하게 논의될 것이다.
공개 시스템(120)의 다양한 컴포넌트들이 다양한 개별 모듈 및 엔진과 관련하여 정의되었지만, 당업자는 많은 아이템이 다른 방식으로 결합되거나 조직될 수 있다는 것을 인식할 것이다. 대안으로, 도 2의 공개 시스템(120)의 모든 컴포넌트들이 이용되지 않을 수 있다. 더욱이, 시장 시스템(120)의 모든 컴포넌트들이 도 2에 포함되지 않을 수 있다. 일반적으로, 예시적인 실시예의 기능들과 직접적으로 연관되지 않은 컴포넌트, 프로토콜, 구조 및 기술(예를 들면, 분쟁 해결 엔진, 로열티 프로모션 엔진, 개인화 엔진 등)은 상세히 도시되거나 논의되지 않았다. 여기서 주어진 설명은 여기서 사용되는 시스템 및 방법의 이해에 있어서 독자에게 도움을 주기 위한 다양한 예시적인 실시예를 간단히 제공한다.
도 3은 증강 현실 엔진(216)의 예시적인 실시예를 도시하는 블록도이다. 예시적인 실시예에서, 증강 현실 엔진(216)은 액세스 모듈(300), 거리 모듈(302), 사이징(sizing) 모듈(304), 스케일링 모듈(306), 배향 모듈(308), 증강 모듈(310), 추천 모듈(312), 저장 모듈(314), 및 구매 모듈(316)을 포함한다. 대체 실시예에서, 증강 현실 엔진(216)의 모듈 중 하나 이상의 기능은 함께 결합될 수 있거나, 모듈 중 하나 이상은 증강 현실 엔진(216)으로부터 제거될 수 있거나, 또는 모듈 중 하나 이상(예를 들면, 이미징 엔진(214), 쇼핑 엔진(204))은 네트워킹된 시스템(102)의 외부 또는 클라이언트 디바이스(110)에 위치될 수 있다.
예시적인 실시예에서, 이미징 엔진(212)은 클라이언트 디바이스(110)로부터 환경의 환경 이미지 데이터(예를 들면, 정지 이미지, 비디오)를 수시할 수 있다. 다음에, 환경 이미지 데이터는 처리를 위해 증강 현실 엔진(216)에 제공된다. 몇몇 실시예에서, 증강 현실 엔진(216)은 또한 사용자가 환경에서 시각화하는데 관심있는 아이템에 대한 아이템 데이터 및 아이템이 환경에서 증강될 위치의 표시를 수신한다. 아이템 데이터는 네비게이션 엔진(210)의 검색 또는 브라우징 기능을 이용하여 발견된 아이템의 사용자 선택에 기초하여 네비게이션 엔진(210)에 의해 제공될 수 있다.
대안으로, 아이템 데이터는 클라이언트 디바이스(110)로부터 수신될 수 있다. 예를 들면, 사용자는 사용자가 환경으로 증강시키는데 관심있는 아이템의 이미지를 캡처할 수 있다(예를 들면, 상점에서 아이템의 사진을 찍을 수 있다). 사용자는, 몇몇의 경우에, 치수 또는 식별자(예를 들면, UPC 코드)와 같은 아이템에 관한 정보를 입력할 수 있다. 증강 현실 엔진(216)은 클라이언트 디바이스(110)로부터 아이템 데이터를 수신한다.
액세스 모듈(300)은 선택된 아이템에 대한 아이템 데이터를 액세스한다. 몇몇의 실시예에서, 환경에 증강될 아이템은 클라이언트 디바이스에서 사용자에 의해 선택될 수 있고, 선택은, 예를 들면, 네비게이션 엔진(210)에 의해 수신된다. 다른 실시예에서, 선택은 액세스 모듈(300)에 의해 수신된다. 선택에 기초하여, 액세스 모듈(300)은 선택에 대응하는 정보를 액세스할 수 있다. 선택한 것이 아이템에 대한 아이템 리스팅인 경우, 액세스 모듈(300)은 아이템 리스팅을 액세스하여 리스팅으로부터 아이템 데이터(예를 들면, 치수, 이미지)를 추출할 수 있다. 다른 예에서, 선택한 것이 사용자 입력 이름 또는 아이템의 다른 아이템 식별자(예를 들면, UPC 코드)인 경우, 액세스 모듈(300)은 아이템 식별자를 이용하여 아이템 데이터를 저장하는 (데이터베이스(126)에 저장된) 카탈로그를 액세스할 수 있다.
거리 모듈(302)은 환경의 이미지에서 초점까지의 거리를 결정한다. 초점은 아이템 이미지가 증강될 사용자 선택 영역(또한 "표시 위치"로서 지칭됨)일 수 있다. 예를 들면, 환경이 방이면, 아이템 이미지가 증강될 벽까지의 거리가 결정될 수 있다. 일 실시예에서, 거리 모듈(302)은 클라이언트 디바이스(110)의 또는 그에 접속된 이미지 캡처 디바이스의 포커스 능력을 이용하여 거리를 결정할 수 있다. 대안으로, 거리 모듈(302)은 클라이언트 디바이스(110)를 사운드 생성기로서 이용하는 에코 기술을 이용하여 거리를 결정할 수 있다. 예를 들면, 클라이언트 디바이스(110)는 벽의 방향으로 사운드를 생성하고 에코가 리턴되는 시간 양이 등록된다. 거리 모듈(302)은 이 시간 양을 이용하여 거리를 결정할 수 있다. 이에 따라, 거리는 뷰어 또는 이미지 캡처 디바이스(예를 들면, 카메라)의 시점으로부터 초점까지이다.
사이징 모듈(304)은 환경에 대한 사이징(sizing)을 결정한다. 실시예에서, 사이징 모듈(304)은 환경 이미지 데이터의 마커(공지된 표준 치수를 갖는 물체)를 이용하여 사이징을 계산할 수 있다. 예를 들면, 환경 이미지 데이터에 문이 도시되어 있다면, 사이징 모듈(304)은 문이크기의 도어(예를 들면, 36" x 80")이거나 문 손잡이가 바닥으로부터 36"에 위치되어 있다고 가정할 수 있다. 이들의 공지된 표준 치수를 이용하여, 환경에 대한 사이징이 결정될 수 있다. 또 다른 예에서, 환경이 자동자이면, 마커는 자동차의 휠 웰(wheel well)일 수 있다. 이 예에서, 사용자는 환경 이미지 데이터를 제공할 때 자동차의 유형을 특정할 수 있다.
스케일링 모듈(306)은 거리 모듈(302) 및 사이징 모듈(304) 각각에 의해 결정된 거리 및 사이징에 기초하여 아이템의 이미지를 스케일링한다. 따라서, 스케일링 모듈(306)은 선택된 아이템에 대한 아이템 데이터를 (예를 들면, 네비게이션 엔진(210)으로부터) 수신하거나 (예를 들면, 데이터베이스(126)로부터) 검색할 수 있다. 아이템 데이터는 아이템 이미지, 치수, 또는 아이템 식별자를 포함할 수 있다. 아이템 이미지 및 치수가 제공된다면, 스케일링 모듈(306)은 아이템 이미지 및 치수를 이용하여, 사이징 모듈(304)에 의해 결정된 사이징에 기초하여 환경에 대해 아이템 이미지를 스케일링한다. 대안으로, 이미지 또는 치수 중 어느 하나가 제공되지 않는다면, 아이템 식별자를 사용하여, 아이템에 대한 아이템 정보(예를 들면, 치수 및 설명) 및 이미지를 포함하는 아이템 카탈로그에서 아이템을 찾을 수 있다. 일 실시예에서, 스케일링 모듈(306)은 아이템 카탈로그로부터 아이템 정보를 찾고 검색할 수 있다.
아이템 이미지가 스케일링되면, 스케일링된 아이템 이미지는 배향 모듈(308)에 의해 환경으로 배향될 수 있다. 예를 들면, 환경 이미지가 약간의 각을 갖는 벽을 갖고 스케일링된 아이템 이미지가 벽에 위치될 예정이라면, 배향 모듈(308)은 스케일링된 아이템 이미지를 벽의 각으로 배향시킨다. 거리 모듈(302), 사이징 모듈(304), 스케일 모듈(306), 및 배향 모듈(308) 중 임의의 모듈의 기능은 아이템 이미지에 대해 적절한 사이징 및 배향을 결정할 수 있는 하나 이상의 모듈에 결합될 수 있다는 것을 유의하자. 몇몇 실시예에서, 이들 결합된 모듈은 하나 이상의 자이로스코프 또는 가속기를 포함하거나 이용할 수 있다.
증강 모듈(310)은 스케일링되고 배향된 아이템 이미지를 환경 이미지와 증강시켜 증강 현실 이미지를 생성한다. 다음에, 증강 모듈(310)은 증강 현실 이미지를 클라이언트 디바이스(110)에 제공한다.
추천 모듈(312)은 환경을 위한 대체 아이템에 대한 추천을 선택적으로 제공한다. 예를 들면, (예를 들면, 증강 모듈(310)에 의해 결정된 바와 같은) 스케일링되고 배향된 아이템 이미지가 환경 이미지상의 표시된 영역에 대해 너무 큰 것으로 나타나면, 추천 모듈(312)은 더 작고 표시된 영역에 더 적합한 하나 이상의 대체 아이템을 제안할 수 있다. 따라서, 추천 모듈(312)은 표시된 영역에 더 적합한 치수를 결정하고 하나 이상의 대체 아이템을 찾기 위한 검색을 수행할 수 있다(예를 들면, 검색을 수행하기 위한 명령어를 네비게이션 엔진(210)에 제공). 다음에, 추천 모듈(312)은 아이템 정보를 검색할 수 있고 대체 아이템을 제안한 대로 사용자에게 제공할 수 있다. 일 실시예에서, 대체 아이템은 증강 현실 이미지를 표시하고 있는 디스플레이의 한 쪽에 또는 팝업 윈도우 상에 리스팅될 수 있다.
저장 모듈(314)은 나중에 사용하기 위한 환경 이미지를 저장한다. 일 실시예에서, 환경 이미지는 네트워킹된 환경(102)의 데이터베이스(126)에 저장될 수 있다. 대안으로, 환경 이미지는 클라이언트 디바이스(110)에 저장될 수 있다. 예를 들면, 사용자는 방에 대한 환경 이미지를 기록하고 그 환경 이미지를 저장할 수 있다. 추후에, 사용자는 사용자가 저장된 환경 이미지에 증강시키는데 관심있는 아이템에 대한 아이템 이미지를 얻을 수 있다. 저장 모듈(314)은 저장된 환경 이미지를 액세스하고 검색할 수 있다.
구매 모듈(316)은 사용자가 환경에 증강된 아이템 또는 추천 모듈(312)에 의해 추천된 대체 아이템을 구매하게 할 수 있다. 일 실시예에서, 구매 모듈(316)은 선택될 때 사용자를, 예를 들면, 아이템에 대한 구매 페이지, 아이템을 파는 상정에 대한 상점 프론트, 또는 구매를 위한 아이템의 이용가능성에 대한 검색 결과를 갖는 검색 페이지에 이르게 하는 증강 현실 이미지상에 또는 그 근처에 선택을 제공한다. 또 다른 실시예에서, 선택의 활성화는 아이템의 자동 구매를 개시할 수 있다. 선택되면, 구매 모듈(316)은 구매를 가능하게 하기 위한 대응하는 액션(예를 들면, 아이템에 대한 검색을 네비게이션 엔진(210)에 전송, 쇼핑 엔진(204)을 이용하여 하나 이상의 리스팅을 제공, 상점 엔진(208)과 연관된 웹페이지를 제공)을 수행한다.
도 4는 증강 현실을 이용하여 환경에서 아이템의 시각화를 위한 예시적인 고레벨 방법(400)의 흐름도이다. 동작 402에서, 환경 이미지 데이터가 수신된다. 예시적인 실시예에서, 이미징 엔진(212)은 클라이언트 디바이스(110)로부터 환경 이미지 데이터를 수신할 수 있다. 환경 이미지 데이터는 사용자가 아이템 이미지를 증강시키기를 원하는 환경의 이미지를 포함할 수 있다.
동작 404에서, 환경에 증강될 아이템의 선택이 수신된다. 몇몇 실시예에서, 네비게이션 엔진(210)은 클라이언트 디바이스로부터 아이템의 선택을 수신한다. 다른 실시예에서, 이미징 엔진(212)은 사용자가 환경에 증강시키는데 관심있는 아이템의 이미지를 수신한다.
수신된 아이템의 선택에 기초하여, 동작 406에서 아이템 데이터가 액세스된다. 액세스 모듈(300)은 선택된 아이템에 대한 아이템 데이터를 액세스한다. 아이템 데이터는 (예를 들면, 아이템의 아이템 식별자를 이용하여) 아이템에 대한 아이템 리스팅으로부터 추출되거나, 아이템 카탈로그로부터 검색되거나, 제조자 또는 재판매자의 웹사이트로부터 검색될 수 있다.
동작 408에서, 증강 프로세싱이 수행된다. 증강 프로세싱은 환경 이미지 데이터 및 선택된 아이템을 취하고 그 아이템에 대한 아이템 이미지를 환경 이미지에 증강시키거나 병합한다. 증강 프로세싱의 동작은 도 5를 참조하여 상세히 설명될 것이다.
동작 410에서 증강의 결과가 제공된다. 그 결과는 환경에 증강된 선택된 아이템을 갖는 환경의 비디오("증강 현실 이미지"로서 지칭됨)를 포함할 수 있다. 예시적인 실시예에서, 증강 모듈(310)은 증강 현실 이미지를, 환경 이미지, 아이템선택, 또는 그들 모두를 제공한 사용자의 클라이언트 디바이스(110)에 제공한다.
동작 412에서, 수정이 수신되는지 여부에 대해 결정된다. 몇몇 실시예에서, 수정은 이미지 캡처 디바이스(113)의 이동에 기인할 수 있다. 예를 들면, 이미지 캡처 디바이스(113)가 비디오 카메라이면, 수정은 비디오 카메라에 의해 캡처된 환경 내의 이동이다. 또 다른 실시예에서, 사용자는 추천 모듈(312)에 의해 제공된 추천에 기초하여 대체 아이템을 선택할 수 있다. 수정에 기초하여, 방법 400은 새로운 아이템에 대한 아이템 데이터를 액세스하기 위해 동작 406으로 돌아가거나, 또는, 예를 들면, 환경 내의 이동에 기초하여 증강 프로세싱을 수행하기 위해 동작 408로 돌아갈 수 있다.
도 5는 증강 현실 이미지를 생성하기 위한 예시적인 고레벨 방법(동작 408)의 흐름도이다. 동작 502에서, 거리 모듈(302)에 의해 거리가 결정된다. 거리 모듈(302)은 환경 내의 초점까지의 거리를 결정한다. 초점은 아이템 이미지가 증강될 사용자 선택 영역일 수 있다. 일 실시예에서, 거리 모듈(302)은 거리를 결정하기 위해 클라이언트 디바이스(110)의 또는 그에 접속된 이미지 캡처 디바이스(113)의 능력(예를 들면, 포커스, 사운드에 기초한 에코)을 이용할 수 있다.
동작 504에서, 사이징 모듈(304)에 의해 환경에 대한 사이징이 결정된다. 예시적인 실시예에서, 사이징 모듈(304)은 환경 이미지 데이터 내의 마커를 이용하여 사이징을 계산한다. 마커의 공지된 표준 치수를 이용하여, 사이징 모듈(304)에 의해 환경에 대한 사이징이 결정될 수 있다.
아이템 이미지는 동작 506에서 스케일링된다. 스케일링 모듈(306)은 거리 모듈(302) 및 사이징 모듈(304) 각각에 의해 결정되는 거리 및 사이징에 기초하여 아이템의 이미지를 스케일링한다. 따라서, 스케일링 모듈(306)은 아이템 이미지, 치수, 또는 아이템 식별자를 포함하는 아이템 데이터를 수신하거나 검색할 수 있다. 다음에, 검색된 아이템 데이터는 결정된 거리 및 사이징 데이터와 연관되어 이용되어 아이템 이미지를 스케일링한다.
아이템 이미지가 스케일링되면, 스케일링된 아이템 이미지는, 동작 508에서, 배향 모듈(308)에 의해 환경으로 배향될 수 있다. 예를 들면, 환경 이미지가 약간의 각을 이룬 벽을 갖고 있고 스케일링된 아이템 이미지가 벽에 위치될 예정이면, 배향 모듈(308)은 스케일링된 아이템 이미지를 벽의 각으로 배향시킨다.
동작 510에서, 스케일링되고 배향된 아이템 이미지는 환경 이미지에 병합된다. 증강 모듈(310)은 환경 이미지와 스케일링되고 배향된 아이템 이미지를 증강시켜 증강 현실 이미지를 생성한다. 도 5의 동작은 더 적은 동작으로 결합될 수 있다는 것을 유의하자. 대안으로, 도 5의 동작의 일부는 선택적일 수 있다.
도 6a는 환경 이미지(600)의 예의 스크린 샷이다. 환경 이미지(600)는 이미지 캡처 디바이스(113)에 의해 캡처되거나 저장 위치(예를 들면, 데이터베이스(126))로부터 검색될 수 있다. 본 예에서, 환경 이미지(600)는 사용자가 아이템을 증강시키기 원하는 방의 이미지이다. 본 경우에, 환경 이미지(600)는 사용자가 아이템을 보고 싶어하는 위치로부터 취해진다. 예를 들면, 아이템이 평면 텔레비전이면, 환경 이미지(600)는 사용자가 평면 텔레비전을 보기 위해 소파에 자리 잡을 위치로부터 취해질 수 있다.
도 6b는 증강 아이템 이미지를 갖는 환경 이미지(600)의 스크린 샷이다. 본 예에서, 사용자가 선택한 평면 텔레비전(602)의 이미지는 환경 이미지(600)에 사용자가 지시한 위치에 배치되어 있다. 일 실시예에서, 스크린 샷을 디스플레이하는 디스플레이 상에 선택을 활성화시킴으로써 부가의 정보가 얻어질 수 있다. 예를 들면, 사용자는 스크린 샷 상의 평면 텔레비전 텔레비전(602)의 이미지를 선택하여, 구매 정보(예를 들면, 구매 장소, 온라인 상점으로의 링크, 아이템에 대한 리스팅, 가격), 아이템 정보(예를 들면, 치수, 설명), 대체 추천(예를 들면, 더 작거나 큰 아이템, 비교가능한 아이템, 더 저렴한 아이템, 더 새로운 버전의 아이템), 또는 그들의 임의의 조합을 제공하는 새로운 윈도우(예를 들면, 스크린 샷의 일부에 걸친 새로운 윈도우)를 오픈할 수 있다.
도 6c는 선택된 아이템에 관한 새로운 윈도우에 쇼핑 정보를 디스플레이하는 예시적인 스크린 샷을 도시한다. 본 예에서, 윈도우(604)는 아이템이 구매될 수 있는 다양한 시장으로의 링크와 함께 최저, 최고, 및 평균 가격을 포함하는 쇼핑 정보를 제공한다. 윈도우(604)는 사용자가 평면 패널의 이미지를 선택하거나 부가의 정보를 수신하기 위한 희망을 나타내는 몇몇의 다른 액션을 수행할 때 제공된다.
도 6d는 선택된 아이템에 대한 부가의 정보를 제공하는 윈도우(604)를 디스플레이하는 예시적인 스크린 샷을 도시한다. 본 예에서, 윈도우(604)는 선택된 아이템의 치수, 무게, 아이템 식별자, 및 제품 설명을 제공한다. 선택된 아이템에 관한 임의의 정보가 윈도우(604)에 제공될 수 있다.
도 6e는 추천을 갖는 윈도우(604)를 디스플레이하는 예시적인 스크린 샷을 도시한다. 추천은 추천 모듈(312)에 의해 제공되고 각각의 추천된 아이템의 이름 및 추천된 아이템의 이미지를 포함할 수 있다. 가격, 등급, 또는 치수 같은 다른 정보 또한 윈도우(604)에 제공될 수 있다. 추천은, 예를 들면, 사용자 지정 위치에 더 잘 맞을 수 있는 아이템, 선택된 아이템보다 더 저렴한 아이템, 선택된 아이템의 새로운 모델인 아이템, 또는 시스템의 다른 사용자에 기초하여 더 높이 랭크된 아이템일 수 있다.
도 6c 내지 도 6e의 다양한 예는 부가의 정보를 디스플레이하기 위한 윈도우(604)를 제공하는 것을 도시하고 있지만, 대체 실시예는 부가의 정보를 제공하기 위해 다른 디스플레이 메커니즘을 사용할 수 있다. 예를 들면, 부가의 정보는 환경 이미지(600)를 도시하는 디스플레이의 한 쪽에 디스플레이될 수 있다.
모듈, 컴포넌트, 및 로직
부가적으로, 여기에 기술된 실시예는 로직, 또는 다수의 모듈, 엔진, 컴포넌트, 또는 메커니즘으로서 구현될 수 있다. 모듈, 엔진, 로직, 컴포넌트, 또는 메커니즘(집합적으로 "모듈"이라 칭함)은 임의의 동작들을 수행할 수 있는 유형의 유닛으로 임의의 방식으로 구성 또는 정렬될 수 있다. 임의의 예시적 실시예에서, 하나 이상의 컴퓨터 시스템(예를 들면, 스탠드얼론, 클라이언트, 또는 서버 컴퓨터 시스템)이나 컴퓨터 시스템의 하나 이상의 컴포넌트(예를 들면, 프로세서나 프로세서 그룹)가 소프트웨어(예를 들면, 애플리케이션이나 애플리케이션 부분)나 펌웨어에 의해 여기서 기술된 임의의 동작들을 수행하도록 동작하는 모듈로서 구성될 수 있다(소프트웨어 및 펌웨어는 당업자에 의해 알려진 바와 같이 일반적으로 상호 교환 가능하게 사용될 수 있음을 유의하자).
다양한 실시예에서, 모듈은 기계적으로 또는 전자적으로 구현될 수 있다. 예를 들면, 모듈은 임의의 동작을 수행하기 위해 영구적으로 (예를 들면, 특수 목적 프로세서, ASIC(application specific integrated circuit), 또는 어레이 내에) 설정된 전용 회로나 로직을 포함할 수 있다. 모듈은 또한 임의의 동작을 수행하기 위해 소프트웨어나 펌웨어에 의해 임시로 설정되는 (예를 들면, 범용 프로세서나 다른 프로그래밍 가능한 프로세서 내에 포괄되는 것과 같은) 프로그래밍 가능한 로직이나 회로를 포함할 수도 있다. 모듈을 기계적으로 구현할지, 전용의 영구 설정 회로에서 구현할지, 아니면 임시 설정 회로(예를 들면, 소프트웨어에 의해 설정됨)에서 구현할지에 대한 결정은, 예를 들면, 비용, 시간, 에너지 사용, 및 패키지 사이즈의 고려사항들에 따라 좌우될 수 있다는 것이 이해될 것이다.
따라서, "모듈"이라는 용어는 여기에 기술된 임의의 동작들을 수행하거나 임의의 방식으로 동작시키도록 물리적으로 구성되거나, 영구적으로 설정되거나(예를 들면, 하드웨어에 내장), 임시로 설정되는(예를 들면, 프로그래밍) 개체인 유형의 개체를 포괄하는 것으로 이해되어야 한다. 모듈들이나 컴포넌트들이 임시로 설정되는(예를 들면, 프로그래밍됨) 실시예를 고려할 때, 모듈들이나 컴포넌트들 각각이 시간적으로 임의의 한 순간에 설정되거나 예시되지 않아도 된다. 예를 들면, 모듈들이나 컴포넌트들은 소프트웨어를 이용해 설정된 범용 프로세서를 포함하고, 범용 프로세서는 상이한 시간대에 상이한 개별 모듈들로서 설정될 수 있다. 그에 따라 소프트웨어는 특정 모듈을 시간상 한 시점에서 구성하고, 다른 모듈은 시간상 다른 시점에서 구성하도록 설정할 수 있다.
모듈은 다른 모듈로 정보를 제공하고 다른 모듈로부터 정보를 수신할 수 있다. 따라서, 기술된 모듈들은 통신가능하게 연결되어 있다고 간주될 수 있다. 그러한 모듈 여러 개가 동시에 존재하는 경우, 통신은 그 모듈들을 연결하는 신호 전송을 통해(예를 들면, 적절한 회로 및 버스를 통해) 행해질 수 있다. 여러 모듈이 상이한 시간대에 설정되거나 예시되는 실시예에서, 그러한 모듈들 간의 통신은 예를 들면, 그 여러 모듈들이 액세스하는 메모리 구조의 정보 저장 및 검색을 통해 수행될 수 있다. 예를 들면, 한 모듈은 동작을 수행하고 그 동작의 출력을 이 모듈이 통신 가능하게 연결된 메모리 디바이스 내에 저장할 수 있다. 다음에, 또 다른 모듈이 나중 어느 시점에 그 메모리 디바이스에 액세스하여 저장된 출력을 검색 및 처리할 수 있다. 모듈들은 또한 입력 또는 출력 디바이스들과의 통신을 개시할 수 있고, 리소스(예를 들면, 정보의 집합)에 대해 동작할 수 있다.
예시적인 머신 아키텍처 및 머신 -판독가능 매체
도 7을 참조하면, 예시적 실시예는 컴퓨터 시스템(700)의 예시적 형태인 머신으로 확장되고, 그 내에서 머신으로 하여금 여기서 논의된 방법론들 중 하나 이상을 수행하도록 하는 명령어들이 실행될 수 있다. 다른 대안적인 예시적 실시예에서, 머신은 스탠드얼론 디바이스로서 동작하거나, 다른 머신들과 연결(예를 들면, 네트워킹)될 수 있다. 네트워크 배치에 있어서, 머신은 서버-클라이언트 네트워크 환경의 서버나 클라이언트 머신의 자격으로 동작하거나, 피어-투-피어(peer-to-peer)(또는 분산형) 네트워크 환경의 피어 머신으로서 동작할 수 있다. 머신은 퍼스널 컴퓨터(PC), 태블릿 PC, 세톱박스(STB), PDA(personal digital assistant), 셀룰러 전화기, 웹 장치, 네트워크 라우터, 스위치나 브릿지, 또는 그 머신에 의해 취해질 액션을 특정하는 (순차적이거나 그렇지 않은) 명령어들을 실행할 수 있는 임의의 머신일 수 있다. 더욱이, 단 하나의 머신만이 예시되었지만, "머신"이라는 용어는 여기서 논의된 방법론들 중 어느 하나 이상을 수행하기 위한 명령어들의 집합(또는 여러 집합들)을 개별적으로나 공동으로 실행하는 머신들의 임의의 집합을 포함하는 것으로 이해되어야 한다.
예시적 컴퓨터 시스템(700)은 버스(708)를 통해 서로 통신하는 프로세서(702)(예를 들면, 중앙 처리 유닛(CPU)), 그래픽 처리 유닛(GPU), 또는 둘 모두), 주 메모리(704) 및 정적 메모리(706)를 포함할 수 있다. 컴퓨터 시스템(700)은 비디오 디스플레이 유닛(710)(예를 들면, 액정 디스플레이(LCD)나 음극선관(CRT))를 더 포함할 수 있다. 예시적 실시예에서, 컴퓨터 시스템(700)은 또 영자 숫자 입력 디바이스(712)(예를 들면, 키보드), 사용자 인터페이스(UI) 네비게이션 디바이스나 커서 제어 디바이스(714)(예를 들면, 마우스), 디스크 드라이브 유닛(716), 신호 생성 디바이스(718)(예를 들면, 스피커), 및 네트워크 인터페이스 디바이스(720) 중 하나 이상을 포함한다.
머신 -판독가능 저장 매체
디스크 드라이브 유닛(716)은 여기서 논의된 방법론들이나 기능들 중 임의의 하나 이상을 실시하거나 그에 의해 사용되는 하나 이상의 명령어 집합(724) 및 데이터 구조(예를 들면, 소프트웨어 명령어들)가 저장되어 있는 머신 판독 가능 저장 매체(722)를 포함한다. 명령어들(724)은 또한 컴퓨터 시스템(700)에 의한 실행 도중에 주 메모리(704) 내부나 프로세서(702) 내부에 전체적으로, 또는 적어도 일부가 상주할 수 있으며, 주 메모리(704)와 프로세서(702) 또한 머신 판독가능 매체를 구성한다.
머신 판독가능 저장 매체(722)는 하나의 매체로서 예시적 실시예에서 나타나고 있지만, "머신 판독가능 저장 매체"라는 용어는 하나 이상의 명령어들을 저장하는 하나의 매체나 여러 매체들(예를 들면, 중앙집중 또는 분산형 데이터베이스, 또는 관련 캐시 및 서버)을 포함할 수 있다. "머신 판독가능 매체"라는 용어는 또한, 머신에 의해 실행될 명령어를 저장하거나 인코딩하거나 운반할 수 있고 머신으로 하여금 본 발명의 실시예의 방법론들 중 임의의 하나 이상을 수행하게 하거나, 그러한 명령어에 의해 사용되거나 그 명령어와 관련된 데이터 구조를 저장하거나, 인코딩하거나, 운반할 수 있는 임의의 유형의 매체를 포함하는 것으로 간주 되어야 한다. 따라서, "머신 판독가능 저장 매체"라는 용어는 고체 상태 메모리 및 광학 및 자기 매체를 포함하지만 그에 국한되지 않는 것이라고 간주 되어야 한다. 머신 판독가능 저장 매체의 특정 예들로는 예를 들면 반도체 메모리 소자(예를 들면, EPROM(Erasable Programmable Read-Only Memory), EEPROM(Electrically Erasable Programmable Read-Only Memory), 및 플래시 메모리 소자)와, 내부의 하드 디스크 및 탈부착 가능한 디스크와 같은 자기 디스크와, 광자기 디스크, 및 CD-ROM과 DVD-ROM 디스크를 포함하는 비휘발성 메모리를 포함한다.
전송 매체
명령어들(724)은 네트워크 인터페이스 디바이스(720)를 통한 전송 매체를 이용하고 다수의 공지된 전송 프로토콜들 중 어느 하나(예를 들면, HTTP)를 활용하는 통신 네트워크(926)를 통해 또한 전송 또는 수신될 수 있다. 통신 네트워크의 예는 LAN(local area network), WAN(wide area network), 인터넷, 모바일 전화 네트워크, POTS(PlainOld Telephone) 네트워크, 및 무선 데이터 네트워크(예를 들면, WiFi 및 WiMax 네트워크)를 포함한다. "전송 매체"라는 용어는 머신에 의해 실행될 명령어들의 저장, 인코딩, 또는 운반이 가능한 임의의 무형 매체를 포함하는 것으로 간주되어야 하고, 그러한 소프트웨어의 통신을 도모하기 위한 디지털 또는 아날로그 통신 신호나 기타 무형의 매체를 포함한다.
본 발명의 주요 대상에 대한 검토는 특정한 예시적 실시예들을 참고하여 기술되었지만, 본 발명의 실시예들에 대해 보다 넓은 개념과 범위에서 벗어나지 않고 그 실시예들에 대한 다양한 변형 및 변경이 이뤄질 수 있을 것이다. 본 발명의 주요 대상에 대한 그러한 실시예들은, 여기서, 단지 편리성을 도모할 뿐, 본 출원의 범위를 사실상 둘 이상이 개시된 경우 임의의 하나의 발명이나 발명의 개념에 자발적으로 한정하도록 의도하지않고, "발명"이라는 용어를 사용하여 개별적으로나 집합적으로 참고될 수 있다.
여기서 예시된 실시예들은 당업자가 개시된 교시 내용을 실시할 수 있게 하도록 충분히 상세하게 기술된다. 다른 실시예들이 사용되고 그로부터 파생됨으로써, 본 개시 사항의 범위로부터 벗어나지 않고 구조적이고 논리적인 치환 및 변경이 이뤄질 수 있다. 따라서, 상세한 설명은 한정의 의미로 취급돼서는 안 되며, 다양한 실시예의 범위는 첨부된 청구범위 및 그 청구범위에 수반되는 균등물의 총체적 범위에 의해서만 정의된다.
또한, 여기서 서술된 리소스들, 동작들, 또는 구조들의 복수형은 단수형으로 제공될 수 있다. 또한, 다양한 리소스, 동작, 모듈, 엔진, 및 데이터 저장부들 사이의 경계는 어느 정도 임의적이며, 특정 동작은 특정한 예시적 구성의 맥락에서 예시된다. 기능에 대한 다른 지정이 고려되며 그것이 본 발명의 다양한 실시예의 범위 내에 들어올 수 있다. 일반적으로 예시적 구성상 별개의 리소스로 제시된 구조 및 기능들은 결합된 구조나 리소스로 구현될 수 있다. 마찬가지로, 하나의 리소스로 제시된 구조 및 기능은 개별 리소스들로서 구현될 수 있다. 이러한 다른 변경, 수정, 추가 및 개량은 첨부된 청구범위에 의해 나타낸 바와 같은 본 발명의 실시예들의 범위 내에 포함된다. 따라서 명세서와 도면은 한정의 의미로서가 아니라 예시적인 것으로 간주되어야 한다.

Claims (21)

  1. 클라이언트 디바이스로부터, 상기 클라이언트 디바이스에 의해 캡처된 환경의 이미지를 포함하는 환경 이미지 데이터를 수신하는 단계와,
    구매 및 상기 환경의 상기 이미지의 표시된 위치로의 배치를 고려하는 아이템에 대한 선택을 수신하는 단계와,
    상기 환경의 상기 이미지를 캡처한 상기 클라이언트 디바이스의 시점(point of view)으로부터 상기 환경의 상기 이미지 내의 상기 표시된 위치까지의 거리를 결정하는 단계와,
    상기 아이템에 대한 상기 선택을 수신하는 것에 응답하여, 상기 환경에 대한 상기 환경 이미지 데이터로부터 결정된 치수(dimensions) 및 상기 거리에 기초하여 상기 선택된 아이템의 아이템 이미지를 스케일링하는 단계와,
    애플리케이션 서버의 적어도 하나의 프로세서를 이용하여, 상기 스케일링된 아이템 이미지를 상기 표시된 위치에서 상기 환경의 상기 이미지로 증강시켜 증강 현실 이미지를 생성하는 단계와,
    상기 아이템이 상기 표시된 위치에 대하여 적합하지 않은 사이즈(size)를 가진다는 상기 애플리케이션 서버에 의한 결정에 기초하여, 상기 애플리케이션 서버에 의해, 상기 표시된 위치에 대하여 더 적합한 사이즈를 가진다고 상기 애플리케이션 서버에 의해 결정된 하나 이상의 대체 아이템의 리스트를 상기 증강 현실 이미지의 일 부분 위에 표시되는 윈도우에 제시하는 단계를 포함하는
    방법.
  2. 제1항에 있어서,
    상기 스케일링된 아이템 이미지가 상기 환경에서 증강될 상기 위치의 표시를 수신하는 단계를 더 포함하는
    방법.
  3. 제1항에 있어서,
    상기 거리 결정 단계는 상기 클라이언트 디바이스와 연관된 포커스 능력으로부터 도출된 상기 환경 이미지 데이터를 이용하여 상기 거리를 결정하는 단계를 포함하는
    방법.
  4. 제1항에 있어서,
    상기 환경에 위치된 마커를 이용하여 상기 환경에 대한 치수를 결정하는 단계를 더 포함하는
    방법.
  5. 제1항에 있어서,
    상기 표시된 위치의 배향을 결정하는 단계와,
    상기 아이템 이미지를 상기 표시된 위치의 상기 결정된 배향으로 배향시키는 단계를 더 포함하는
    방법.
  6. 제1항에 있어서,
    상기 환경의 상기 이미지는 상기 환경에 대한 비디오를 포함하고, 상기 아이템 이미지의 스케일링 및 상기 스케일링된 아이템 이미지의 증강은 상기 비디오에 대해 반복적으로 수행되는
    방법.
  7. 제1항에 있어서,
    상기 아이템의 선택을 수신하는 단계는 상기 아이템에 대한 상기 아이템 이미지를 수신하는 단계를 포함하는
    방법.
  8. 제1항에 있어서,
    아이템 카탈로그로부터 상기 아이템에 대한 아이템 데이터를 획득하는 단계를 더 포함하고, 상기 아이템 데이터는 상기 아이템에 대한 치수 데이터를 포함하는
    방법.
  9. 제1항에 있어서,
    상기 선택과 연관된 공개(publication)로부터 아이템 데이터를 추출하는 단계를 더 포함하는
    방법.
  10. 제1항에 있어서,
    상기 증강 현실 이미지를 사용자의 디스플레이 디바이스에 제공하는 단계를 더 포함하는
    방법.
  11. 제10항에 있어서,
    상기 증강 현실 이미지와 연관된 선택을 제공하는 단계를 더 포함하고, 상기 선택의 활성화는 상기 아이템에 대한 부가의 정보를 제공하는
    방법.
  12. 제10항에 있어서,
    상기 이미지 위에 제공되는 윈도우에 부가의 정보를 제공하게 함으로써 상기 증강 현실 이미지와 결합하여 상기 아이템에 대한 부가의 정보를 제공하는 단계를 더 포함하는
    방법.
  13. 제12항에 있어서,
    상기 부가의 정보는 쇼핑 정보, 아이템 설명 정보, 쇼핑 사이트로의 링크, 아이템 리스트로의 링크, 가격 정보, 및 아이템 추천 정보로 구성되는 그룹으로부터의 적어도 하나의 선택을 포함하는
    방법.
  14. 시스템으로서,
    머신의 프로세서와,
    클라이언트 디바이스로부터, 상기 클라이언트 디바이스에 의해 캡처된 환경의 이미지를 포함하는 환경 이미지 데이터를 수신하도록 구성된 이미징 엔진과,
    구매 및 상기 환경의 상기 이미지의 표시된 위치로의 배치를 고려하는 아이템에 대한 선택을 수신하도록 구성된 네비게이션 엔진과,
    상기 환경의 상기 이미지를 캡처한 상기 클라이언트 디바이스의 시점으로부터 상기 환경의 상기 이미지 내의 상기 표시된 위치까지의 거리를 결정하도록 구성된 거리 모듈과,
    상기 아이템에 대한 상기 선택을 수신하는 것에 응답하여 상기 환경에 대한 상기 환경 이미지 데이터로부터 결정된 치수 및 상기 거리에 기초하여 상기 선택된 아이템의 아이템 이미지를 스케일링하도록 구성된 스케일링 모듈과,
    상기 프로세서를 이용하여, 상기 스케일링된 아이템 이미지를 상기 표시된 위치에서 상기 환경의 상기 이미지로 증강시켜 증강 현실 이미지를 생성하도록 구성된 증강 모듈과,
    상기 아이템이 상기 표시된 위치에 대하여 적합하지 않은 사이즈(size)를 가진다는 상기 머신에 의한 결정에 기초하여, 상기 표시된 위치에 대하여 더 적합한 사이즈를 가진다고 상기 머신에 의해 결정된 하나 이상의 대체 아이템의 리스트를 상기 증강 현실 이미지의 일 부분 위에 표시되는 윈도우에 제시하도록 구성된 추천 모듈을 포함하는
    시스템.
  15. 삭제
  16. 제14항에 있어서,
    상기 환경에 위치된 마커를 이용하여 상기 환경에 대한 치수를 결정하도록 구성된 사이징(sizing) 모듈을 더 포함하는
    시스템.
  17. 제14항에 있어서,
    상기 표시된 위치의 배향을 결정하고, 상기 아이템 이미지를 상기 표시된 위치의 결정된 배향으로 배향시키도록 구성된 배향 모듈을 더 포함하는
    시스템.
  18. 삭제
  19. 제14항에 있어서,
    아이템 카탈로그로부터 상기 아이템에 대한 아이템 데이터를 획득하기 위한 액세스 모듈을 더 포함하고, 상기 아이템 데이터는 상기 아이템에 대한 치수 데이터를 포함하는
    시스템.
  20. 머신-판독가능 저장 매체로서,
    적어도 하나의 머신의 프로세서에 의해 실행될 때, 상기 머신으로 하여금,
    클라이언트 디바이스로부터, 상기 클라이언트 디바이스에 의해 캡처된 환경의 이미지를 포함하는 환경 이미지 데이터를 수신하는 동작과,
    구매 및 상기 환경의 상기 이미지의 표시된 위치로의 배치를 고려하는 아이템에 대한 선택을 수신하는 동작과,
    상기 환경의 상기 이미지를 캡처한 상기 클라이언트 디바이스의 시점으로부터 상기 환경의 상기 이미지 내의 상기 표시된 위치까지의 거리를 결정하는 동작과,
    상기 아이템에 대한 상기 선택을 수신하는 것에 응답하여, 상기 환경에 대한 상기 환경 이미지 데이터로부터 결정된 치수 및 상기 거리에 기초하여 상기 선택된 아이템의 아이템 이미지를 스케일링하는 동작과,
    상기 스케일링된 아이템 이미지를 상기 표시된 위치에서 상기 환경의 상기 이미지로 증강시켜 증강 현실 이미지를 생성하는 동작과,
    상기 아이템이 상기 표시된 위치에 대하여 적합하지 않은 사이즈(size)를 가진다는 상기 머신에 의한 결정에 기초하여, 상기 표시된 위치에 대하여 더 적합한 사이즈를 가진다고 상기 머신에 의해 결정된 하나 이상의 대체 아이템의 리스트를 상기 증강 현실 이미지의 일 부분 위에 표시되는 윈도우에 제시하도록 하는 동작을 수행하게 하는 명령어를 저장하는
    머신-판독가능 저장 매체.
  21. 제1항에 있어서,
    상기 거리 결정 단계는, 상기 클라이언트 디바이스의 사운드 생성기에 의해 수행되는 에코 기술에 기초한 환경 이미지 데이터를 이용하여 상기 거리를 결정하는 단계를 포함하는
    방법.
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