KR101809440B1 - 스마트 기기의 증강현실을 이용한 사이즈 측정 방법 - Google Patents
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Abstract
본 발명은, 거리 측정 센서나 장치가 없는 통상적인 스마트 기기에서 손, 발, 얼굴, 머리, 어깨, 가슴, 허리, 팔, 다리, 신장 등의 사이즈를 스마트 기기의 증강현실을 이용하여 측정할 수 있는 방법을 제공한다.
이상과 같은 기술적 과제를 달성하기 위하여, 본 발명은, 스마트 기기의 증강현실을 이용한 사이즈 측정 방법에 있어서,
실제 폭과 길이가 알려진 기준 물품과 사이즈를 측정하고자 하는 측정 대상을 함께 촬영하는 단계;
기준 물품의 외곽선으로부터 기준 물품의 최외곽 좌표값들(Y2a, Y1a, X2a, X1a)을 도출하는 단계;
측정 대상의 외곽선으로부터 측정 대상의 최외곽 좌표값들(Y2b, Y1b, X2b, X1b)을 도출하는 단계;
기준 물품의 최외곽 좌표값들(Y2a, Y1a, X2a, X1a)과 측정 대상의 최외곽 좌표값들(Y2b, Y1b, X2b, X1b)을 통해, 기준 물품에 대한 측정 대상의 폭과 길이의 비율(Sw, Sh)을 도출하는 단계;
기준 물품에 대한 측정 대상의 폭과 길이의 비율(Sw, Sh) 각각을 기준 물품의 실제 폭과 길이에 곱하여, 측정 대상의 실제 폭과 길이를 도출하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 한다.
이상과 같은 기술적 과제를 달성하기 위하여, 본 발명은, 스마트 기기의 증강현실을 이용한 사이즈 측정 방법에 있어서,
실제 폭과 길이가 알려진 기준 물품과 사이즈를 측정하고자 하는 측정 대상을 함께 촬영하는 단계;
기준 물품의 외곽선으로부터 기준 물품의 최외곽 좌표값들(Y2a, Y1a, X2a, X1a)을 도출하는 단계;
측정 대상의 외곽선으로부터 측정 대상의 최외곽 좌표값들(Y2b, Y1b, X2b, X1b)을 도출하는 단계;
기준 물품의 최외곽 좌표값들(Y2a, Y1a, X2a, X1a)과 측정 대상의 최외곽 좌표값들(Y2b, Y1b, X2b, X1b)을 통해, 기준 물품에 대한 측정 대상의 폭과 길이의 비율(Sw, Sh)을 도출하는 단계;
기준 물품에 대한 측정 대상의 폭과 길이의 비율(Sw, Sh) 각각을 기준 물품의 실제 폭과 길이에 곱하여, 측정 대상의 실제 폭과 길이를 도출하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 한다.
Description
본 발명은 스마트 기기의 증강현실을 이용한 사이즈 측정 방법에 관한 것이다.
오프라인 구매에서는 실물을 보면서 필요시 착용하여 자신의 신체 사이즈에 맞는 의류, 신발, 잡화 등의 구매를 하게 되므로 자신의 신체 사이즈에 맞는 것을 구매하는 것이 가능하지만, 온라인 구매에서는 착용해 볼 수가 없기 때문에 의류나 신발, 잡화 등이 자신의 신체 사이즈에 맞는지 확인하기가 어렵다.
또한, 의류나 신발, 잡화의 태그에 동일한 사이즈가 적혀 있더라도 제조회사마다 물품마다 실제 사이즈가 상당히 차이가 나는 경우가 많아서, 온라인 구매 후에 착용해 보면 자신의 신체에 맞지 않아서 반품하거나 교환하게 되는데, 소비자 입장에서는 이러한 반품/교환 택배비 등의 부담과 반품/교환 소요시간 문제로 온라인 구매를 꺼리게 되고, 판매자 입장에서는 사이즈가 맞지 않아 반품이나 교환된 상품을 소비자가 착용한 후이기 때문에 신품으로 재판매할 수가 없는 경우가 많아서 손해가 발생하게 된다.
따라서, 신체 관련 제품의 온라인 판매에 있어서는 신체 사이즈를 편리한 방법으로 정확하게 측정하는 방법이 필요하게 된다.
한편, 스마트폰과 같은 다양한 스마트 기기에는 카메라와 함께 방향과 각도, 기울기, 가속도, 조도 센서들이 내장되게 되어, 종래기술(한국특허공개공보 공개번호 10-2013-22831호, 2013년 3월 7일 공개)에서는 도1과 같은 방법을 이용하여 어느 하나의 사이즈(높이 H)를 사용자가 입력하고 각도(θ)를 각도/기울기 센서를 이용하여 측정하여, 삼각법을 이용하여 거리(D)를 산출하는 방식을 사용한다.
그러나, 이 종래기술에서는 높이(H)를 사용자가 정확하게 입력해야 정확한 거리(D)가 산출되는데, 사용자가 정확한 높이(H)를 측정할 수 있는 줄자나 막대자 등이 없는 경우에는 정확한 높이(H)를 측정하기 어려워서 결국 정확한 거리(D)를 산출할 수 없게 된다.
따라서, 스마트 기기에서 이러한 삼각법을 이용하여 사이즈를 측정하는 경우에는 한쪽 변의 정확한 사이즈를 측정할 수 있는 거리 측정 장치 또는 센서가 스마트 기기에 탑재되지 않는 한, 정확한 신체 사이즈를 측정하기가 불가능해 진다.
본 발명은 이러한 종래기술의 문제점을 감안하여, 거리 측정 센서나 장치가 없는 통상적인 스마트 기기에서 손, 발, 얼굴, 머리, 어깨, 가슴, 허리, 팔, 다리, 신장 등의 사이즈를 스마트 기기의 증강현실을 이용하여 측정할 수 있는 방법을 제공한다.
이상과 같은 기술적 과제를 달성하기 위하여, 본 발명은, 스마트 기기의 증강현실을 이용한 사이즈 측정 방법에 있어서,
실제 폭과 길이가 알려진 기준 물품과 사이즈를 측정하고자 하는 측정 대상을 함께 촬영하는 단계;
기준 물품의 외곽선으로부터 기준 물품의 최외곽 좌표값들(Y2a, Y1a, X2a, X1a)을 도출하는 단계;
측정 대상의 외곽선으로부터 측정 대상의 최외곽 좌표값들(Y2b, Y1b, X2b, X1b) 도출하는 단계;
기준 물품의 최외곽 좌표값들(Y2a, Y1a, X2a, X1a)과 측정 대상의 최외곽 좌표값들(Y2b, Y1b, X2b, X1b)을 통해, 기준 물품에 대한 측정 대상의 폭과 길이의 비율(Sw, Sh)을 도출하는 단계;
기준 물품에 대한 측정 대상의 폭과 길이의 비율(Sw, Sh) 각각을 기준 물품의 실제 폭과 길이에 곱하여, 측정 대상의 실제 폭과 길이를 도출하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 한다.
이상과 같은 본 발명을 이용하면, 거리 측정 센서나 장치가 없는 통상적인 스마트 기기에서 손, 발, 얼굴, 머리, 어깨, 가슴, 허리, 팔, 다리, 신장 등의 사이즈를 스마트 기기의 증강현실을 이용하여 측정할 수 있는 방법을 제공할 수 있게 된다.
도1은 종래기술에 따른 사이즈 측정 방법을 도시함.
도2는 본 발명에서 사이즈 측정 대상 옆에 기준 물품을 배치하는 것을 도시함.
도3은 본 발명에서 스마트 기기에서 사이즈 측정 대상과 기준 물품을 함께 촬영하는 것을 도시함.
도4는 본 발명에서 기준 물품에 대한 상하좌우 좌표값을 정하는 것을 도시함.
도5는 본 발명에서 사이즈 측정 대상의 상하좌우 좌표값을 정하는 것을 도시함.
도6은 본 발명에서 구매 물품의 외곽선을 사이즈 측정 대상에 중첩시키는 것을 도시함.
도2는 본 발명에서 사이즈 측정 대상 옆에 기준 물품을 배치하는 것을 도시함.
도3은 본 발명에서 스마트 기기에서 사이즈 측정 대상과 기준 물품을 함께 촬영하는 것을 도시함.
도4는 본 발명에서 기준 물품에 대한 상하좌우 좌표값을 정하는 것을 도시함.
도5는 본 발명에서 사이즈 측정 대상의 상하좌우 좌표값을 정하는 것을 도시함.
도6은 본 발명에서 구매 물품의 외곽선을 사이즈 측정 대상에 중첩시키는 것을 도시함.
이제, 본 발명에서 신체 관련 사이즈를 스마트 기기의 증강현실을 이용하여 측정할 수 있는 방법에 대해, 구두 주문을 위해 발 사이즈를 측정하는 경우를 가정하여 도면들을 참고로 하여 설명하기로 한다.
먼저, 도2와 같이 누구나 소지하거나 용이하게 습득이 가능하며 형상과 사이즈(폭, 길이)가 이미 알려진 납짝한 기준 물품(예:500원짜리 동전, 신용카드, A4용지 등)을 발 옆에 배치해 둔다(S1).
다음으로, 스마트 기기(예:스마트폰)로 발과 함께 기준 물품을 촬영한다(S2). 이때 스마트 기기를 수평으로 만들고(수평 여부는 기울기 센서값으로 알 수 있다) 촬영하는 것이 바람직하지만, 설령 수평이 되지 않고 기울어져서 촬영한다고 해도 발과 기준 물품이 동일한 비율로 기울어져서 촬영되게 되므로 문제가 없다.
이제, 촬영된 이미지에서 외곽선들을 추출하여, 이미 알려진 기준 물품들의 외곽선 형상들의 특징(예:동전은 원형, 카드는 직사각형이고 모서리가 라운드형, A4용지는 직사각형)을 고려하여, 이 외곽선들 중에서 기준 물품의 외곽선을 도출하여 이 기준 물품의 외곽선에서 최외곽의 상하좌우 좌표를 도출하면, 도4와 같이 기준 물품의 외곽을 사각형으로 표시하는 상하좌우 기준선의 좌표값(Y2a, Y1a, X2a, X1a)이 도출되고, 이때의 기준물품의 외곽 사각형의 폭(W)과 높이(H)는 도4와 같이 100(100%를 의미함)이 된다.
이제, 이러한 기준 물품의 상하좌우 기준선(Y2a, Y1a, X2a, X1a) 각각을 이동시켜서 추출된 발 외곽선 이미지의 최외곽과 일치하게 정하면 도5와 같이 발 이미지 외곽선에 대응하는 발 이미지의 상하좌우 기준선(Y2b, Y1b, X2b, X1b) 이 도출된다.
여기서, 기준 물품의 외곽선을 도출하고 기준 물품의 상하좌우 좌표값(Y2a, Y1a, X2a, X1a)을 도출하는 방법은 공지의 다양한 방법을 이용하면 되는데, 예를 들면 OpenCV에서 제공하는 다단계 분류 학습법(Cascade Classifier Training)을 이용한다.
이 방법은 이미지 영상으로부터 좀 더 정확한 특징값을 검출하도록 학습시키는 것으로, 특징값을 구분하는 기본적인 원리는 이미지 영상을 이루는 영역과 영역의 밝기 차이를 이용하는 것이다.
학습은 포지티브(positive)샘플(검출 대상이 포함된 이미지 샘플)들과 네가티브(negative) 샘플(검출 대상이 포함되지 않은 이미지 샘플)들을 통해, 학습과정에서 포지티브 샘플들과 네가티브 샘플들을 가장 잘 구분시킬 수 있는 영상 특징(feature)들을 수백에서 수천 개를 찾아내고, 이 영상 특징들을 다양한 위치와 크기로 조합하여 강력한 검출 모델을 생성하게 되고, 이 검출 모델을 통해 촬영된 이미지에서 기준 물품의 좌표값들을 얻어내게 된다.
다음으로, 기준 물품의 폭과 높이에 대한 발 이미지의 폭과 높이의 비율(Sw, Sh)은 각각 Sw=(X2b-X1b)/(X2a-X1a), Sh=(Y2b-Y1b)/(Y2a-Y1a) 가 되고, 도5의 사각형 내부에 이 비율이 각각 105,207로 표시되어 있다.
이제, 촬영된 기준 물품의 이미지가 무엇에 해당하는지(예:500원짜리 동전, 신용카드. A4용지)는 외곽선 형상 비교를 통해 용이하게 알 수 있으므로, 저장된 기준 물품의 실제 폭(Wr)과 높이(Hr) 각각에 상기의 비율(Sw, Sh)을 곱하면 실제 발 사이즈(폭, 길이)(Wp, Hp)을 도출하게 된다. 즉 Wp=Wr x Sw, Hp=Hr x Sh 이다.
결국, 이상과 같은 본 발명을 이용하면, 스마트 기기에서 증강현실을 이용하여 실제 발 사이즈를 용이하게 측정할 수 있게 되어, 이렇게 측정된 발 사이즈가 온라인 쇼핑몰로 전달되면 온라인 쇼핑몰에서는 이미 각 구두별로 실제 사이즈를 알고 있으므로 실제 발 사이즈에 맞는 구두가 배송되게 된다.
한편, 온라인 쇼핑몰에서 각 구두별 실제 사이즈를 알지 못하는 경우(예:일일이 자로 측정하는 것이 힘든 경우)에는 이상과 동일한 방법으로 각 구두의 실제 사이지를 측정하여(발 이미지를 구두 이미지로 대체함) 저장해 놓고, 실제 발 사이즈에 맞는 구두를 배송하면 된다.
그리고, 보다 확실하게 구매자가 자신의 발에 맞는 구두인지를 확인하게 하기 위하여, 증강 현실 방식으로 상기 도2에서 촬영된 발 이미지의 척도와 구두 이미지의 외곽선의 척도를 일치시켜서 도6과 같이 구매자가 구두 이미지의 외곽선을 발 이미지와 중첩시켜 보게 함으로써, 보다 확실하게 구매자가 자신의 발에 맞는 구두인지를 확인할 수 있게 하는 것이 가능하다.
한편, 이상에서는 본 발명의 바람직한 실시예를 설명하였으나 본 발명은 이러한 실시예에 한정되는 것이 아니라, 본 발명의 범위를 벗어나지 않는 범위 내에서 다양한 변형이 가능하다는 것에 유의해야 한다.
예를 들면, 상기에서는 구두 주문을 위해 발 사이즈를 증강현실 기법으로 측정하는 방법에 대해 설명하였으나, 본 발명은 다양한 주문(예:의류, 가구, 건축자재, 인테리어, 생활용품, 잡화 등)에도 적용 가능하다.
Claims (5)
- 스마트 기기의 증강현실을 이용한 사이즈 측정 방법에 있어서,
실제 폭과 길이가 알려진 기준 물품과 사이즈를 측정하고자 하는 측정 대상을 함께 촬영하는 단계;
기준 물품의 외곽선으로부터 기준 물품의 최외곽 좌표값들(Y2a, Y1a, X2a, X1a)을 도출하는 단계;
측정 대상의 외곽선으로부터 측정 대상의 최외곽 좌표값들(Y2b, Y1b, X2b, X1b)을 도출하는 단계;
기준 물품의 최외곽 좌표값들(Y2a, Y1a, X2a, X1a)과 측정 대상의 최외곽 좌표값들(Y2b, Y1b, X2b, X1b)을 통해, 기준 물품에 대한 측정 대상의 폭과 길이의 비율(Sw, Sh)을 도출하는 단계;
기준 물품에 대한 측정 대상의 폭과 길이의 비율(Sw, Sh) 각각을 기준 물품의 실제 폭과 길이에 곱하여, 측정 대상의 실제 폭과 길이를 도출하는 단계를 포함하고,
상기 기준 물품의 최외곽 좌표값들(Y2a, Y1a, X2a, X1a)의 도출은, 검출 대상이 포함된 이미지 샘플인 포지티브 샘플과 검출대상이 포함되지 않은 이미지 샘플인 네가티브 샘플들을 가장 잘 구분시킬 수 있는 영상 특징들을 찾아내고, 이 영상 특징들을 다양한 위치와 크기로 조합하여 검출 모델을 형성하여 이 검출모듈을 통해, 촬영된 이미지에서 기준 물품의 최외각 좌표값들을 얻는 다단계 분류 학습법을 이용하며,
상기 도출된 측정 대상의 실제 폭과 길이에 대응하는 사이즈의 구매 물품에 대한 외곽선을 형성하여, 측정 대상의 이미지의 척도와 구매 물품의 외곽선의 척도를 일치시켜서 측정 대상의 이미지에 구매 물품의 외곽선을 중첩시킴으로써, 구매 물품이 측정 대상에 맞는 사이즈의 물품인지를 구매자가 확인하게 하는 것을 특징으로 하는 스마트 기기의 증강현실을 이용한 사이즈 측정 방법. - 제1항에 있어서,
상기 기준 물품과 측정 대상의 촬영은 스마트 기기를 수평으로 놓고 촬영하는 것을 특징으로 하는 스마트 기기의 증강현실을 이용한 사이즈 측정 방법. - 제2항에 있어서,
상기 수평 여부는 스마트 기기에 내장된 기울기 센서에 의해 측정되는 것을 특징으로 하는 스마트 기기의 증강현실을 이용한 사이즈 측정 방법. - 제1항에 있어서,
상기 스마트 기기는 스마트폰인 것을 특징으로 하는 스마트 기기의 증강현실을 이용한 사이즈 측정 방법. - 삭제
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