KR102138980B1 - Method and apparatus of generating digital contents - Google Patents

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KR102138980B1 KR1020180152932A KR20180152932A KR102138980B1 KR 102138980 B1 KR102138980 B1 KR 102138980B1 KR 1020180152932 A KR1020180152932 A KR 1020180152932A KR 20180152932 A KR20180152932 A KR 20180152932A KR 102138980 B1 KR102138980 B1 KR 102138980B1
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Abstract

디지털 컨텐츠 생성 방법 및 장치가 개시된다. 일 실시예에 따른 디지털 컨텐츠 생성 방법은, 객체의 모델링 데이터 및 기본 키 값을 수신하는 단계와, 상기 기본 키 값에 기초하여 데이터 베이스로부터 상기 객체에 대한 로우 데이터(raw data) 및 상기 객체의 모델링 데이터를 매핑하는 단계와, 상기 모델링 데이터에 기초하여 디지털 컨텐츠를 생성하는 단계를 포함한다.Disclosed is a method and apparatus for generating digital content. The method for generating digital content according to an embodiment includes receiving modeling data and a primary key value of an object, and modeling raw data and the object for the object from a database based on the primary key value. And mapping data and generating digital content based on the modeling data.

Description

디지털 컨텐츠 생성 방법 및 장치{METHOD AND APPARATUS OF GENERATING DIGITAL CONTENTS}Method and device for generating digital content{METHOD AND APPARATUS OF GENERATING DIGITAL CONTENTS}

아래 실시예들은 디지털 컨텐츠를 생성하는 방법 및 장치에 관한 것이다.The embodiments below relate to a method and apparatus for generating digital content.

증강현실은 객체를 인식하고, 인식된 객체의 정보를 시각화하여 보여줌으로써 기존보다 사용자가 객체에 대해 익히거나 사용하는데 편리하게 해준다. 콘텐츠 실행부터 유지보수를 용이하게 하기 위해서는 객체를 인식하는 과정에 필요한 3D 모델링 파일과 객체에 대한 정보가 모듈화 되어 정리되어야 한다.Augmented reality recognizes objects and visualizes and displays the information of recognized objects, making it easier for users to learn or use objects. In order to facilitate maintenance from the execution of contents, 3D modeling files and object information required for the process of recognizing objects must be modularized and organized.

증강현실 콘텐츠 저작에 필요한 기본 과정은 객체 인식부터 시각화까지 전반적인 과정이 수행되도록 데이터를 연동 및 매핑하는 작업이다. The basic process required for augmented reality content authoring is to link and map data so that the overall process from object recognition to visualization is performed.

하지만 각각 정보에 대해 하나씩 매핑 과정을 수행하면 그 과정이 매우 번거로울 뿐만 아니라 개발 소요 시간이 길어지는 중요한 요인이 된다. 프로그래밍 관점에서 콘텐츠 내 데이터 간 연동 과정은 매우 복잡하다. 이에 따라 숙련된 전문가만이 해당 과정에 대한 작업이 가능하고, 전문가 외의 인력이 작업하기엔 숙련에 필요한 오랜 시간이 걸릴 뿐만 아니라 복잡한 과정을 익히는데 어려움을 겪는다.However, if one mapping process is performed for each piece of information, the process is not only cumbersome, but also an important factor that increases development time. From a programming point of view, the interworking process between data in content is very complicated. Accordingly, only a skilled expert can work on the process, and it takes a long time required for skill to work by a person other than the expert, and also has difficulty in learning a complicated process.

각 콘텐츠마다 적용되는 시스템 요소를 고려하지 않은 저작 프로그램 설계로 인해 오류 발생 빈도가 상당히 높다. 또한, 비 숙련자가 이러한 오류 대처를 위해 원인을 파악하는 것부터 해결까지 시간이 오래 걸리고 그 원인을 파악하는데 어려움을 겪는다.The frequency of errors is quite high due to the design of authoring programs that do not take into account the system elements applied to each content. In addition, in order to cope with this error, a non-skilled person takes a long time from resolving the cause to resolving the problem and has difficulty in identifying the cause.

또한, 데이터 자동화가 지원되지 않아 사용자의 크고 작은 실수로 인해 작업 과정 중 치명적인 오류를 발생시킨다. 이에 대한 오류 해결을 단시간 내에 도와줄 수 있는 기능이 필요하지만 부족한 실정이다.In addition, data automation is not supported, which causes a fatal error during the work process due to user's large and small mistakes. A function that can help in resolving errors in a short time is needed, but it is insufficient.

실시예들은 디지털 컨텐츠를 생성하는 기술을 제공할 수 있다.Embodiments may provide techniques for generating digital content.

일 실시예에 따른 디지털 컨텐츠 생성 방법은, 객체의 모델링 데이터 및 기본 키 값을 수신하는 단계와, 상기 기본 키 값에 기초하여 데이터 베이스로부터 상기 객체에 대한 로우 데이터(raw data) 및 상기 객체의 모델링 데이터를 매핑하는 단계와, 상기 모델링 데이터에 기초하여 디지털 컨텐츠를 생성하는 단계를 포함한다.The method for generating digital content according to an embodiment includes receiving modeling data and a primary key value of an object, and modeling raw data and the object for the object from a database based on the primary key value. And mapping data and generating digital content based on the modeling data.

상기 매핑하는 단계는, 상기 기본 키 값을 포함하는 상기 로우 데이터를 상기 데이터 베이스로부터 조회하는 단계와, 상기 로우 데이터에 기초하여 상기 모델링 데이터를 매핑하는 단계를 포함할 수 있다.The mapping may include retrieving the raw data including the primary key value from the database, and mapping the modeling data based on the raw data.

상기 조회하는 단계는, 상기 기본 키 값과 상기 로우 데이터에 포함된 식별 키의 일치 여부를 판단하는 단계를 포함할 수 있다.The querying may include determining whether the primary key value matches the identification key included in the raw data.

상기 매핑하는 단계는, 상기 모델링 데이터에 모델 스크립트(model script)를 연동하는 단계를 더 포함할 수 있다.The mapping may further include linking a model script to the modeling data.

상기 생성하는 단계는, 상기 로우 데이터에 기초하여 상기 모델링 데이터의 카테고리를 분류하는 단계와, 분류된 카테고리에 기초하여 상기 객체에 대한 모델을 시각화하는 단계를 포함할 수 있다.The generating may include classifying the category of the modeling data based on the raw data, and visualizing a model for the object based on the classified category.

상기 디지털 컨텐츠 생성 방법은, 상기 객체로부터 기본 키 값을 추출하는 단계를 더 포함할 수 있다.The method for generating digital content may further include extracting a primary key value from the object.

상기 디지털 컨텐츠 생성 방법은, 상기 디지털 컨텐츠를 디스플레이하는 단계를 더 포함할 수 있다.The method for generating digital content may further include displaying the digital content.

상기 디지털 컨텐츠 생성 방법은, 상기 디지털 컨텐츠를 전송하는 단계를 더 포함할 수 있다.The digital content generation method may further include transmitting the digital content.

일 실시예에 따른 디지털 컨텐츠 생성 장치는, 객체의 모델링 데이터 및 기본 키 값을 수신하는 송수신기와, 상기 기본 키 값에 기초하여 데이터 베이스로부터 상기 객체에 대한 로우 데이터(raw data) 및 상기 객체의 모델링 데이터를 매핑하고, 상기 모델링 데이터에 기초하여 디지털 컨텐츠를 생성하는 프로세서를 포함한다.The apparatus for generating digital content according to an embodiment includes a transceiver for receiving modeling data and a primary key value of an object, and modeling the raw data and the object for the object from a database based on the primary key value And a processor that maps data and generates digital content based on the modeling data.

상기 프로세서는, 상기 기본 키 값을 포함하는 상기 로우 데이터를 상기 데이터 베이스로부터 조회하고, 상기 로우 데이터에 기초하여 상기 모델링 데이터를 매핑할 수 있다.The processor may query the raw data including the primary key value from the database and map the modeling data based on the raw data.

상기 프로세서는, 상기 기본 키 값과 상기 로우 데이터에 포함된 식별 키의 일치 여부를 판단할 수 있다.The processor may determine whether the primary key value matches the identification key included in the raw data.

상기 프로세서는, 상기 모델링 데이터에 모델 스크립트(model script)를 연동할 수 있다.The processor may link a model script to the modeling data.

상기 프로세서는, 상기 로우 데이터에 기초하여 상기 모델링 데이터의 카테고리를 분류하고, 분류된 카테고리에 기초하여 상기 객체에 대한 모델을 시각화할 수 있다.The processor may classify the category of the modeling data based on the raw data, and visualize a model for the object based on the classified category.

상기 프로세서는, 상기 객체로부터 기본 키 값을 추출할 수 있다.The processor may extract a primary key value from the object.

상기 디지털 컨텐츠 생성 장치는 상기 디지털 컨텐츠를 디스플레이하는 디스플레이를 더 포함할 수 있다.The digital content generating device may further include a display that displays the digital content.

상기 송수신기는, 상기 디지털 컨텐츠를 전송할 수 있다.The transceiver may transmit the digital content.

도 1은 일 실시예에 따른 디지털 컨텐츠 생성 장치의 개략적인 블록도를 나타낸다.
도 2는 도 1에 도시된 디지털 컨텐츠 생성 장치의 동작의 예를 나타낸다.
도 3은 도 1에 도시된 디지털 컨텐츠의 동작의 순서도를 나타낸다.1 is a schematic block diagram of an apparatus for generating digital content according to an embodiment.
FIG. 2 shows an example of the operation of the digital content generating apparatus shown in FIG. 1.
FIG. 3 shows a flowchart of the operation of the digital content shown in FIG. 1.

이하에서, 첨부된 도면을 참조하여 실시예들을 상세하게 설명한다. 그러나, 실시예들에는 다양한 변경이 가해질 수 있어서 특허출원의 권리 범위가 이러한 실시예들에 의해 제한되거나 한정되는 것은 아니다. 실시예들에 대한 모든 변경, 균등물 내지 대체물이 권리 범위에 포함되는 것으로 이해되어야 한다.Hereinafter, embodiments will be described in detail with reference to the accompanying drawings. However, various changes may be made to the embodiments, and the scope of the patent application right is not limited or limited by these embodiments. It should be understood that all modifications, equivalents, or substitutes for the embodiments are included in the scope of rights.

실시예에서 사용한 용어는 단지 설명을 목적으로 사용된 것으로, 한정하려는 의도로 해석되어서는 안된다. 단수의 표현은 문맥상 명백하게 다르게 뜻하지 않는 한, 복수의 표현을 포함한다. 본 명세서에서, "포함하다" 또는 "가지다" 등의 용어는 명세서 상에 기재된 특징, 숫자, 단계, 동작, 구성요소, 부품 또는 이들을 조합한 것이 존재함을 지정하려는 것이지, 하나 또는 그 이상의 다른 특징들이나 숫자, 단계, 동작, 구성요소, 부품 또는 이들을 조합한 것들의 존재 또는 부가 가능성을 미리 배제하지 않는 것으로 이해되어야 한다.The terms used in the examples are used for illustrative purposes only and should not be construed as limiting. Singular expressions include plural expressions unless the context clearly indicates otherwise. In this specification, the terms "include" or "have" are intended to indicate the presence of features, numbers, steps, actions, components, parts or combinations thereof described in the specification, one or more other features. It should be understood that the existence or addition possibilities of fields or numbers, steps, operations, components, parts or combinations thereof are not excluded in advance.

제1 또는 제2등의 용어를 다양한 구성요소들을 설명하는데 사용될 수 있지만, 구성요소들은 용어들에 의해서 한정되어서는 안 된다. 용어들은 하나의 구성요소를 다른 구성요소로부터 구별하는 목적으로만, 예를 들어 실시예의 개념에 따른 권리 범위로부터 이탈되지 않은 채, 제1 구성요소는 제2 구성요소로 명명될 수 있고, 유사하게 제2 구성요소는 제1 구성요소로도 명명될 수 있다. The terms first or second may be used to describe various components, but the components should not be limited by the terms. The terms may be referred to as a second component, and similarly, for the purpose of distinguishing one component from another component, for example, without departing from the scope of rights according to the concept of the embodiment. The second component may also be referred to as the first component.

다르게 정의되지 않는 한, 기술적이거나 과학적인 용어를 포함해서 여기서 사용되는 모든 용어들은 실시예가 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자에 의해 일반적으로 이해되는 것과 동일한 의미를 가지고 있다. 일반적으로 사용되는 사전에 정의되어 있는 것과 같은 용어들은 관련 기술의 문맥 상 가지는 의미와 일치하는 의미를 가지는 것으로 해석되어야 하며, 본 출원에서 명백하게 정의하지 않는 한, 이상적이거나 과도하게 형식적인 의미로 해석되지 않는다.Unless otherwise defined, all terms used herein, including technical or scientific terms, have the same meaning as commonly understood by a person skilled in the art to which the embodiment belongs. Terms, such as those defined in a commonly used dictionary, should be interpreted as having meanings consistent with meanings in the context of related technologies, and should not be interpreted as ideal or excessively formal meanings unless explicitly defined in the present application. Does not.

또한, 첨부 도면을 참조하여 설명함에 있어, 도면 부호에 관계없이 동일한 구성 요소는 동일한 참조부호를 부여하고 이에 대한 중복되는 설명은 생략하기로 한다. 실시예를 설명함에 있어서 관련된 공지 기술에 대한 구체적인 설명이 실시예의 요지를 불필요하게 흐릴 수 있다고 판단되는 경우 그 상세한 설명을 생략한다.In addition, in the description with reference to the accompanying drawings, the same reference numerals are assigned to the same components regardless of reference numerals, and redundant descriptions thereof will be omitted. In describing the embodiments, when it is determined that detailed descriptions of related known technologies may unnecessarily obscure the subject matter of the embodiments, the detailed descriptions will be omitted.

본 명세서에서의 모듈(module)은 본 명세서에서 설명되는 각 명칭에 따른 기능과 동작을 수행할 수 있는 하드웨어를 의미할 수도 있고, 특정 기능과 동작을 수행할 수 있는 컴퓨터 프로그램 코드를 의미할 수도 있고, 또는 특정 기능과 동작을 수행시킬 수 있는 컴퓨터 프로그램 코드가 탑재된 전자적 기록 매체, 예를 들어 프로세서 또는 마이크로 프로세서를 의미할 수 있다.A module in the present specification may mean hardware capable of performing functions and operations according to each name described herein, or may refer to computer program code capable of performing specific functions and operations. Or, it may mean an electronic recording medium on which computer program code capable of performing a specific function and operation is mounted, for example, a processor or a microprocessor.

다시 말해, 모듈이란 본 발명의 기술적 사상을 수행하기 위한 하드웨어 및/또는 상기 하드웨어를 구동하기 위한 소프트웨어의 기능적 및/또는 구조적 결합을 의미할 수 있다.In other words, the module may mean a functional and/or structural combination of hardware for performing the technical idea of the present invention and/or software for driving the hardware.

도 1은 일 실시예에 따른 디지털 컨텐츠 생성 장치의 개략적인 블록도를 나타낸다.1 is a schematic block diagram of an apparatus for generating digital content according to an embodiment.

도 1을 참조하면, 디지털 컨텐츠 생성 장치(10)는 디지털 컨텐츠를 생성할 수 있다. 디지털 컨텐츠 생성 장치(10)는 객체에 관한 정보를 수신하고, 수신한 정보에 기초하여 디지털 컨텐츠를 생성할 수 있다.Referring to FIG. 1, the digital content generation device 10 may generate digital content. The digital content generating apparatus 10 may receive information about an object and generate digital content based on the received information.

디지털 컨텐츠는 증강 현실 이미지, 3D 모델링된 이미지 및 애니메이션을 포함할 수 있다. 객체는 디지털 컨텐츠가 모델링하여 디지털 컨텐츠화 하고자 하는 대상을 포함할 수 있다. 예를 들어, 객체는 시각적으로 인식 가능한 사람 및/또는 사물을 포함할 수 있다.The digital content may include augmented reality images, 3D modeled images and animations. The object may include an object that is intended to be digitalized by digital content modeling. For example, the object may include a visually recognizable person and/or object.

디지털 컨텐츠 생성 장치(10)는 객체를 인식하고, 인식한 객체에 기초하여 3D 모델링을 수행하여 디지털 컨텐츠를 자동으로 생성할 수 있다. 디지털 컨텐츠 생성 장치(10)는 텍스트 및 이미지로 구성된 데이터 베이스를 설계하고 분류할 수 있다.The digital content generation device 10 may recognize an object and automatically generate digital content by performing 3D modeling based on the recognized object. The digital content generation device 10 may design and classify a database composed of text and images.

디지털 컨텐츠 생성 장치(10)는 객체를 인식하고, 인식된 객체에 관한 정보를 시각화하여 디스플레이함으로써 사용자가 객체를 인식하고, 객체의 사용을 용이하게 할 수 있다.The digital content generation device 10 recognizes an object and visualizes and displays information about the recognized object, so that the user can recognize the object and facilitate the use of the object.

디지털 컨텐츠 생성 장치(10)는 객체를 인식하는데 필요한 객체에 대한 정보 및 3D 모델링 데이터를 모듈화하여 정리함으로써 디지털 컨텐츠의 생성 및 유지 보수를 용이하게 수행할 수 있다.The digital content generation apparatus 10 can easily generate and maintain digital content by modularizing and organizing information and 3D modeling data for an object necessary to recognize the object.

디지털 컨텐츠 생성 장치(10)는 송수신기(100), 프로세서(200)를 포함한다. 디지털 컨텐츠 생성 장치(10)는 메모리(300)를 더 포함할 수 있다.The digital content generation device 10 includes a transceiver 100 and a processor 200. The digital content generation device 10 may further include a memory 300.

송수신기(100)는 객체의 모델링 데이터 및 기본 키 값을 수신할 수 있다. 또한, 송수신기(100)는 객체를 촬영한 이미지 데이터를 수신할 수 있다.The transceiver 100 may receive modeling data of an object and a primary key value. Also, the transceiver 100 may receive image data of an object.

송수신기(100)는 메모리(300)로부터 객체의 모델링 데이터를 불러올 수 있다. 송수신기(100)는 생성한 디지털 컨텐츠를 전송할 수 있다. 또한, 송수신기(100)는 생성한 수신한 이미지 데이터, 객체의 모델링 데이터, 기본 키 값 및 디지털 컨텐츠를 프로세서(200) 및 메모리(300)로 출력할 수 있다. The transceiver 100 may load modeling data of an object from the memory 300. The transceiver 100 may transmit the generated digital content. In addition, the transceiver 100 may output the generated image data, object modeling data, basic key values, and digital content to the processor 200 and the memory 300.

객체의 모델링 데이터는 3D 모델링 데이터를 포함할 수 있다. 예를 들어, 객체의 모델링 데이터는 CAD(Computer-Aided Design)파일 형태로 구성되어 3D 객체의 외형 및 재질 정보를 포함할 수 있다.The modeling data of the object may include 3D modeling data. For example, the modeling data of the object may be configured in the form of a CAD (Computer-Aided Design) file to include the appearance and material information of the 3D object.

프로세서(200)는 객체로부터 기본 키 값을 추출할 수도 있다. 예를 들어, 프로세서(200)는 수신한 이미지 데이터로부터 객체를 인식 및/또는 추적할 수 있고, 인식한 객체로부터 기본 키를 추출할 수 있다. 또한, 프로세서(200)는 사용자가 송수신기(100)를 통해 선택한 객체로부터 기본 키를 추출할 수 있다.The processor 200 may extract the primary key value from the object. For example, the processor 200 may recognize and/or track an object from the received image data, and extract a primary key from the recognized object. In addition, the processor 200 may extract a primary key from an object selected by the user through the transceiver 100.

프로세서(200)는 수신한 기본 키 값에 기초하여 데이터 베이스로부터 객체에 대한 로우 데이터(raw data) 및 객체의 모델링 데이터를 매핑(mapping)할 수 있다. 기본 키 값은 데이터 베이스에서 객체를 식별하기 위한 식별 키를 포함할 수 있다. 예를 들어, 기본 키 값은 ID(Identification)을 포함할 수 있다.The processor 200 may map raw data for an object and modeling data of the object from the database based on the received primary key value. The primary key value may include an identification key for identifying an object in the database. For example, the primary key value may include identification (ID).

로우 데이터는 모델링된 객체에 대한 정보를 포함할 수 있다. 예를 들어, 로우 데이터는 품명, 제원, 소요 공구, 정비 단계 및 절자 등을 포함할 수 있다. 로우 데이터는 파일의 형태로 모듈화될 수 있다. 예를 들어, 로우 데이터는 xml 파일 형태로 모듈화될 수 있다.The raw data may include information about the modeled object. For example, raw data may include product name, specifications, required tools, maintenance steps, and cuts. The raw data can be modularized in the form of a file. For example, raw data may be modularized in the form of an xml file.

프로세서(200)는 수신한 기본 키 값을 포함하는 로우 데이터를 데이터 베이스로부터 조회할 수 있다. 프로세서(200)는 데이터 베이스에서 수신한 기본 키 값과 동일한 키 값을 갖는 로우 데이터를 조회할 수 있다. 예를 들어, 프로세서(200)는 수신한 기본 키 값과 로우 데이터에 포함된 식별 키의 일치 여부를 판단할 수 있다.The processor 200 may query raw data including the received primary key value from the database. The processor 200 may query raw data having the same key value as the primary key value received from the database. For example, the processor 200 may determine whether the received primary key value matches the identification key included in the raw data.

이를 통해 프로세서(200)는 객체의 기본 키 값과 데이터 베이스에 포함된 로우 데이터의 식별 키 값이 일치하는지 판단하여 수신한 기본 키 값과 로우 데이터를 매핑할 수 있다.Through this, the processor 200 may determine whether the primary key value of the object matches the identification key value of the row data included in the database and map the received primary key value to the row data.

프로세스(200)는 로우 데이터에 기초하여 모델링 데이터를 매핑할 수 있다. 프로세서(200)는 로우 데이터를 객체에 대한 모델링 데이터와 매핑할 수 있다.The process 200 may map modeling data based on raw data. The processor 200 may map raw data to modeling data for an object.

프로세서(200)는 모델링 데이터에 모델 스크립트(model script)를 연동할 수 있다. 모델 스크립트는 모델링 데이터와 매핑되어 애니메이션을 제공할 수 있다.The processor 200 may link a model script to modeling data. The model script can be mapped to modeling data to provide animation.

프로세서(200)는 수신한 모델링 데이터에 기초하여 디지털 컨텐츠를 생성할 수 있다. 프로세서(200)는 로우 데이터에 기초하여 모델링 데이터의 카테고리를 분류할 수 있다. 프로세서(200)는 분류된 카테고리에 기초하여 객체에 대한 모델을 시각화할 수 있다.The processor 200 may generate digital content based on the received modeling data. The processor 200 may classify the category of modeling data based on the raw data. The processor 200 may visualize a model for an object based on the classified category.

프로세서(200)는 생성한 디지털 컨텐츠를 디스플레이할 수 있다. 따라서, 디지털 컨텐츠 생성 장치(10)는 필요에 따라 디스플레이(미도시)를 더 포함할 수 있다.The processor 200 may display the generated digital content. Therefore, the digital content generation device 10 may further include a display (not shown) as necessary.

메모리(300)는 객체에 대한 로우 데이터, 모델링 데이터를 저장할 수 있다. 메모리(300)는 데이터 베이스(database, DB)를 포함할 수 있다.The memory 300 may store raw data and modeling data for an object. The memory 300 may include a database (DB).

도 2는 도 1에 도시된 디지털 컨텐츠 생성 장치의 동작의 예를 나타낸다.FIG. 2 shows an example of the operation of the digital content generating apparatus shown in FIG. 1.

도 2를 참조하면, 프로세서(200)는 모델링 데이터 저장기(210), 메뉴 구성기(230), 객체 특성 저장기(250) 및 카테고리 분류기(270)를 포함할 수 있다.Referring to FIG. 2, the processor 200 may include a modeling data store 210, a menu configurator 230, an object property store 250, and a category classifier 270.

모델링 데이터 저장기(210)는 복수의 모델링 데이터를 수신하여 이를 데이터 베이스에 저장할 수 있다. 모델링 데이터는 객체에 관한 3D 모델링 데이터를 포함할 수 있다. 예를 들어, 3D 모델링 데이터는 3DS MAX, ZBrush와 같은 모델 저작 도구로 제작된 3D 모델링 데이터를 포함할 수 있다.The modeling data storage 210 may receive a plurality of modeling data and store it in a database. The modeling data may include 3D modeling data about the object. For example, 3D modeling data may include 3D modeling data produced by model authoring tools such as 3DS MAX and ZBrush.

메뉴 구성기(230)는 사용자가 디지털 컨텐츠 생성 장치(10)를 조작할 수 있는 인터페이스를 제공할 수 있다. 메뉴 구성기(230)는 사용자로부터 입력을 수신하여 이를 이용하여 디지털 컨텐츠를 생성할 수 있다.The menu configurator 230 may provide an interface through which the user can operate the digital content generating device 10. The menu configurator 230 may receive input from a user and use it to generate digital content.

예를 들어, 메뉴 구성기(230)는 음성 입력, 동작 기반 제스처와 같은 NUI(Natural User Interface) 및/또는 컨트롤러를 통한 입력 등을 수신하여 디지털 컨텐츠 생성 장치(10)의 동작에 필요한 명령을 수행할 수 있다.For example, the menu configurator 230 receives a voice input, a NUI (Natural User Interface) such as a gesture-based gesture, and/or an input through a controller, and performs commands necessary for the operation of the digital content generating device 10. can do.

메뉴 구성기(230)는 상술한 인터페이스를 통해 모델링 데이터 및 로우 데이터를 수신할 수 있다. 메뉴 구성기(230)는 컨텐츠의 메뉴를 구성하여 사용자에게 제공할 수 있다.The menu configurator 230 may receive modeling data and raw data through the above-described interface. The menu configurator 230 may configure a menu of content and provide it to the user.

객체 특성 저장기(250)는 객체의 특성을 추출하고 추출한 특성을 메모리(300)에 저장할 수 있다. 객체 특성 저장기(250)는 수신한 모델링 데이터와 모델 스크립트를 연동할 수 있다. 객체 특성 저장기(250)는 기본 키 값과 일치하는 로우 데이터를 데이터 베이스로부터 불러올 수 있다. 객체 특성 저장기(250)는 데이터 베이스에서 불러온 로우 데이터를 객체의 모델링 데이터와 매핑하고 메뉴 구성기(230)로 출력할 수 있다.The object characteristic storage 250 may extract characteristics of the object and store the extracted characteristics in the memory 300. The object property storage 250 may link the received modeling data with the model script. The object property store 250 may retrieve raw data matching the primary key value from the database. The object property store 250 may map raw data retrieved from the database to modeling data of the object and output it to the menu configurator 230.

카테고리 분류기(270)는 모델링 데이터 및 로우 데이터에 기초하여 모델링 데이터의 카테고리를 분류할 수 있다. 카테고리 분류기(270)는 모델링 데이터를 분류하고 분류 결과를 메뉴 구성기(230)로 출력할 수 있다. 메뉴 구성기(230)는 수신한 분류 결과에 기초하여 모델링 데이터를 배치할 수 있다.The category classifier 270 may classify categories of modeling data based on modeling data and raw data. The category classifier 270 may classify modeling data and output the classification result to the menu configurator 230. The menu configurator 230 may arrange modeling data based on the received classification result.

메뉴 구성기(230)는 메뉴의 내용을 시각화할 수 있다. 메뉴 구성기(230)는 디스플레이(미도시)를 이용하여 시각화한 메뉴를 디스플레이할 수 있다. 또한, 메뉴 구성기(230)는 모델링 데이터를 사용자 지정 위치에 맞게 디스플레이 할 수 있다.The menu configurator 230 can visualize the contents of the menu. The menu configurator 230 may display a visualized menu using a display (not shown). In addition, the menu configurator 230 may display modeling data according to a user-specified location.

증강 현실 컨텐츠를 생성하기 위해서는 객체 인식부터 시각화까지 전반적인 과정의 수행을 위해서 데이터를 연동 및/또는 매핑되어야 할 수 있다. 연동 및/또는 매핑의 대상이 되는 데이터는 객체명, 3D 모델링 데이터, 삽입된 3D 모델링 데이터에 대한 애니메이션 스크립트 파일, 객체에 대한 정보, 사용 단계 및 설명 데이터를 포함할 수 있다.In order to generate augmented reality content, data may need to be interlocked and/or mapped to perform the overall process from object recognition to visualization. Data to be interlocked and/or mapped may include object names, 3D modeling data, animation script files for inserted 3D modeling data, information about objects, usage steps, and description data.

디지털 컨텐츠 생성 장치(10)는 객체에 부여된 기본 키(예를 들어, 고유 번호)에 기초하여 디지털 컨텐츠(예를 들어, 증강 현실 또는 가상 현실 컨텐츠) 저작자(예를 들어, 사용자)가 인식된 객체에 대산 객체명, 3D 모델링 데이터, 삽입된 3D 모델링 데이터에 대한 애니메이션 스크립트 파일, 객체에 대한 정보, 사용 단계 및 설명 데이터를 모듈화함으로써 대량의 정보에 대한 시각화를 가능하게 할 수 있다.The digital content generating device 10 recognizes a digital content (eg, augmented reality or virtual reality content) author (eg, a user) based on a primary key (eg, a unique number) assigned to an object It is possible to visualize a large amount of information by modularizing the object name, 3D modeling data, the animation script file for the inserted 3D modeling data, information about the object, usage steps, and description data.

디지털 컨텐츠 생성 장치(10)는 다양한 모델에 대한 이미지 데이터, 모델링 데이터 및 텍스트 데이터를 모듈화함으로써 3D 모델링 데이터와의 연동을 자동화할 수 있다.The digital content generation device 10 can automate the linkage with 3D modeling data by modularizing image data, modeling data, and text data for various models.

디지털 컨텐츠 생성 장치(10)는 다양한 분야의 컨텐츠를 생성할 수 있다. 예를 들어, 디지털 컨텐츠 생성 장치(10)는 항공 정비, 자동차 정비 교육 및 의료 등의 분야에 대한 디지털 컨텐츠를 생성할 수 있다.The digital content generation device 10 may generate content in various fields. For example, the digital content generation device 10 may generate digital content for fields such as aviation maintenance, automobile maintenance education, and medical care.

디지털 컨텐츠 생성 장치(10)는 다양한 분야의 컨텐츠에 대한 정보를 불러오고 삽입할 때에 개별 데이터가 아닌 모듈 단위로 처리할 수 있다. 이를 바탕으로, 디지털 컨텐츠 생성 장치(10)는 기본 키(예를 들어, 식별 키 또는 매칭 키워드)를 기준으로 모델링 데이터, 텍스트 및 이미지 데이터간 매칭을 수행할 수 있다.The digital content generation device 10 may process module units, not individual data, when loading and inserting information on content in various fields. Based on this, the digital content generation device 10 may perform matching between modeling data, text, and image data based on a primary key (eg, an identification key or a matching keyword).

또한, 디지털 컨텐츠 생성 장치(10)는 모듈화된 모델링 데이터, 텍스트 및 이미지 데이터를 세부사항(예를 들어, 품명, 크기, 무게 등)에 맞게 자동을 분류할 수 있다.In addition, the digital content generation device 10 may automatically classify the modular modeling data, text, and image data according to details (eg, product name, size, weight, etc.).

이를 통해 디지털 컨텐츠 생성 장치(10)는 복잡한 프로그래밍 과정(예를 들어, 애니메이션 재생, 데이터 분류 및 표현, 인식 기술의 연동)을 최소화하여 컨텐츠 실행에 필요한 데이터 로딩 시간을 줄이고 렌더링 속도를 높일 수 있다. 또한, 디지털 컨텐츠 생성 장치(10)는 종래 기술에 비하여 적은 시간 및 노력으로 양질의 디지털 컨텐츠를 생성할 수 있다.Through this, the digital content generation device 10 can minimize a complicated programming process (for example, animation reproduction, data classification and expression, and linkage of recognition technology) to reduce data loading time required for content execution and increase rendering speed. In addition, the digital content generation device 10 can generate high-quality digital content with less time and effort than the prior art.

도 3은 도 1에 도시된 디지털 컨텐츠의 동작의 순서도를 나타낸다.3 shows a flowchart of the operation of the digital content shown in FIG. 1.

도 3을 참조하면, 송수신기(100)는 모델링 데이터를 수신할 수 있다(310). 송수신기(100)는 다양한 객체에 대한 모델링 데이터를 수신할 수 있다. 송수신기(100)는 모델링 데이터의 기본 키 값을 수신할 수 있다(320).Referring to FIG. 3, the transceiver 100 may receive modeling data (310 ). The transceiver 100 may receive modeling data for various objects. The transceiver 100 may receive a basic key value of modeling data (320).

프로세서(200)는 기본 키 값에 기초하여 모델링에 맞는 로우 데이터를 획득할 수 있다(330). 프로세서(200)는 획득한 로우 데이터와 모델링 데이터가 매핑되는지 판단할 수 있다(340).The processor 200 may obtain raw data suitable for modeling based on the primary key value (330 ). The processor 200 may determine whether the obtained raw data and modeling data are mapped (340 ).

프로세서(200)는 로우 데이터와 모델링 데이터가 매핑되는 경우 매핑된 모델링 데이터를 메뉴 구성기(230)로 출력할 수 있다(350). 프로세서(200)는 매핑된 모델링 데이터를 메뉴 구성기(230)와 매핑할 수 있다(360). 프로세서(200)는 매핑된 모델링 데이터 및 메뉴를 디스플레이할 수 있다(370).When the raw data and the modeling data are mapped, the processor 200 may output the mapped modeling data to the menu configurator 230 (350 ). The processor 200 may map the mapped modeling data with the menu configurator 230 (360 ). The processor 200 may display the mapped modeling data and menu (370 ).

프로세서(200)는 판단 결과 로우 데이터와 모델링 데이터가 매핑되지 않는 경우 오류 메시지를 출력할 수 있다(380).The processor 200 may output an error message when the raw data and the modeling data are not mapped as a result of the determination (380 ).

실시예에 따른 방법은 다양한 컴퓨터 수단을 통하여 수행될 수 있는 프로그램 명령 형태로 구현되어 컴퓨터 판독 가능 매체에 기록될 수 있다. 컴퓨터 판독 가능 매체는 프로그램 명령, 데이터 파일, 데이터 구조 등을 단독으로 또는 조합하여 포함할 수 있다. 매체에 기록되는 프로그램 명령은 실시예를 위하여 특별히 설계되고 구성된 것들이거나 컴퓨터 소프트웨어 당업자에게 공지되어 사용 가능한 것일 수도 있다. 컴퓨터 판독 가능 기록 매체의 예에는 하드 디스크, 플로피 디스크 및 자기 테이프와 같은 자기 매체(magnetic media), CD-ROM, DVD와 같은 광기록 매체(optical media), 플롭티컬 디스크(floptical disk)와 같은 자기-광 매체(magneto-optical media), 및 롬(ROM), 램(RAM), 플래시 메모리 등과 같은 프로그램 명령을 저장하고 수행하도록 특별히 구성된 하드웨어 장치가 포함된다. 프로그램 명령의 예에는 컴파일러에 의해 만들어지는 것과 같은 기계어 코드뿐만 아니라 인터프리터 등을 사용해서 컴퓨터에 의해서 실행될 수 있는 고급 언어 코드를 포함한다. 하드웨어 장치는 실시예의 동작을 수행하기 위해 하나 이상의 소프트웨어 모듈로서 작동하도록 구성될 수 있으며, 그 역도 마찬가지이다.The method according to the embodiment may be implemented in the form of program instructions that can be executed through various computer means and recorded on a computer-readable medium. Computer-readable media may include program instructions, data files, data structures, or the like alone or in combination. The program instructions recorded on the medium may be specially designed and constructed for the embodiments or may be known and usable by those skilled in computer software. Examples of computer-readable recording media include magnetic media such as hard disks, floppy disks, and magnetic tapes, optical media such as CD-ROMs, DVDs, and magnetic media such as floptical disks. -Hardware devices specially configured to store and execute program instructions such as magneto-optical media, and ROM, RAM, flash memory, and the like. Examples of program instructions include high-level language code that can be executed by a computer using an interpreter, etc., as well as machine language codes produced by a compiler. The hardware device can be configured to operate as one or more software modules to perform the operations of the embodiments, and vice versa.

소프트웨어는 컴퓨터 프로그램(computer program), 코드(code), 명령(instruction), 또는 이들 중 하나 이상의 조합을 포함할 수 있으며, 원하는 대로 동작하도록 처리 장치를 구성하거나 독립적으로 또는 결합적으로(collectively) 처리 장치를 명령할 수 있다. 소프트웨어 및/또는 데이터는, 처리 장치에 의하여 해석되거나 처리 장치에 명령 또는 데이터를 제공하기 위하여, 어떤 유형의 기계, 구성요소(component), 물리적 장치, 가상 장치(virtual equipment), 컴퓨터 저장 매체 또는 장치, 또는 전송되는 신호 파(signal wave)에 영구적으로, 또는 일시적으로 구체화(embody)될 수 있다. 소프트웨어는 네트워크로 연결된 컴퓨터 시스템 상에 분산되어서, 분산된 방법으로 저장되거나 실행될 수도 있다. 소프트웨어 및 데이터는 하나 이상의 컴퓨터 판독 가능 기록 매체에 저장될 수 있다.The software may include a computer program, code, instruction, or a combination of one or more of these, and configure the processing device to operate as desired, or process independently or collectively You can command the device. Software and/or data may be interpreted by a processing device or to provide instructions or data to a processing device, of any type of machine, component, physical device, virtual equipment, computer storage medium or device. , Or may be permanently or temporarily embodied in the transmitted signal wave. The software may be distributed on networked computer systems, and stored or executed in a distributed manner. Software and data may be stored in one or more computer-readable recording media.

이상과 같이 실시예들이 비록 한정된 도면에 의해 설명되었으나, 해당 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자라면 상기를 기초로 다양한 기술적 수정 및 변형을 적용할 수 있다. 예를 들어, 설명된 기술들이 설명된 방법과 다른 순서로 수행되거나, 및/또는 설명된 시스템, 구조, 장치, 회로 등의 구성요소들이 설명된 방법과 다른 형태로 결합 또는 조합되거나, 다른 구성요소 또는 균등물에 의하여 대치되거나 치환되더라도 적절한 결과가 달성될 수 있다.As described above, although the embodiments have been described by the limited drawings, those skilled in the art can apply various technical modifications and variations based on the above. For example, the described techniques are performed in a different order than the described method, and/or the components of the described system, structure, device, circuit, etc. are combined or combined in a different form from the described method, or other components Alternatively, even if replaced or substituted by equivalents, appropriate results can be achieved.

그러므로, 다른 구현들, 다른 실시예들 및 특허청구범위와 균등한 것들도 후술하는 청구범위의 범위에 속한다.Therefore, other implementations, other embodiments, and equivalents to the claims are also within the scope of the following claims.

Claims (16)

객체의 모델링 데이터 및 기본 키 값을 수신하는 단계;
상기 기본 키 값에 기초하여 데이터 베이스로부터 상기 객체에 대한 로우 데이터(raw data) 및 상기 객체의 모델링 데이터를 매핑하는 단계; 및
상기 모델링 데이터에 기초하여 디지털 컨텐츠를 생성하는 단계
를 포함하고,
상기 매핑하는 단계는,
상기 모델링 데이터에 모델 스크립트(model script)를 연동하는 단계
를 포함하는 디지털 컨텐츠 생성 방법.
Receiving the modeling data of the object and a primary key value;
Mapping raw data for the object and modeling data of the object from a database based on the primary key value; And
Generating digital content based on the modeling data
Including,
The mapping step,
Linking a model script to the modeling data
Digital content generation method comprising a.
제1항에 있어서,
상기 매핑하는 단계는,
상기 기본 키 값을 포함하는 상기 로우 데이터를 상기 데이터 베이스로부터 조회하는 단계; 및
상기 로우 데이터에 기초하여 상기 모델링 데이터를 매핑하는 단계
를 더 포함하는 디지털 컨텐츠 생성 방법.
According to claim 1,
The mapping step,
Querying the raw data including the primary key value from the database; And
Mapping the modeling data based on the raw data
Digital content generation method further comprising a.
제2항에 있어서,
상기 조회하는 단계는,
상기 기본 키 값과 상기 로우 데이터에 포함된 식별 키의 일치 여부를 판단하는 단계
를 포함하는 디지털 컨텐츠 생성 방법.
According to claim 2,
The above inquiry step,
Determining whether the primary key value matches the identification key included in the raw data
Digital content generation method comprising a.
삭제delete 제1항에 있어서,
상기 생성하는 단계는,
상기 로우 데이터에 기초하여 상기 모델링 데이터의 카테고리를 분류하는 단계; 및
분류된 카테고리에 기초하여 상기 객체에 대한 모델을 시각화하는 단계
를 포함하는 디지털 컨텐츠 생성 방법.
According to claim 1,
The generating step,
Classifying the category of the modeling data based on the raw data; And
Visualizing the model for the object based on the categorized category
Digital content generation method comprising a.
제1항에 있어서,
상기 객체로부터 기본 키 값을 추출하는 단계
를 더 포함하는 디지털 컨텐츠 생성 방법.
According to claim 1,
Extracting a primary key value from the object
Digital content generation method further comprising a.
제1항에 있어서,
상기 디지털 컨텐츠를 디스플레이하는 단계
를 더 포함하는 디지털 컨텐츠 생성 방법.
According to claim 1,
Displaying the digital content
Digital content generation method further comprising a.
제1항에 있어서,
상기 디지털 컨텐츠를 전송하는 단계
를 더 포함하는 디지털 컨텐츠 생성 방법.
According to claim 1,
Transmitting the digital content
Digital content generation method further comprising a.
객체의 모델링 데이터 및 기본 키 값을 수신하는 송수신기; 및
상기 기본 키 값에 기초하여 데이터 베이스로부터 상기 객체에 대한 로우 데이터(raw data) 및 상기 객체의 모델링 데이터를 매핑하고, 상기 모델링 데이터에 기초하여 디지털 컨텐츠를 생성하는 프로세서
를 포함하고,
상기 프로세서는,
상기 모델링 데이터에 모델 스크립트(model script)를 연동하는 디지털 컨텐츠 생성 장치.
A transceiver for receiving modeling data and primary key values of the object; And
A processor that maps raw data for the object and modeling data of the object from a database based on the primary key value and generates digital content based on the modeling data
Including,
The processor,
A digital content generation device that links a model script to the modeling data.
제9항에 있어서,
상기 프로세서는,
상기 기본 키 값을 포함하는 상기 로우 데이터를 상기 데이터 베이스로부터 조회하고, 상기 로우 데이터에 기초하여 상기 모델링 데이터를 매핑하는
디지털 컨텐츠 생성 장치.
The method of claim 9,
The processor,
Inquiring the raw data including the primary key value from the database, and mapping the modeling data based on the raw data
Digital content creation device.
제10항에 있어서,
상기 프로세서는,
상기 기본 키 값과 상기 로우 데이터에 포함된 식별 키의 일치 여부를 판단하는
디지털 컨텐츠 생성 장치.
The method of claim 10,
The processor,
It is determined whether the primary key value matches the identification key included in the raw data.
Digital content creation device.
삭제delete 제9항에 있어서,
상기 프로세서는,
상기 로우 데이터에 기초하여 상기 모델링 데이터의 카테고리를 분류하고, 분류된 카테고리에 기초하여 상기 객체에 대한 모델을 시각화하는
디지털 컨텐츠 생성 장치.
The method of claim 9,
The processor,
Classify the category of the modeling data based on the raw data, and visualize a model for the object based on the classified category
Digital content creation device.
제9항에 있어서,
상기 프로세서는,
상기 객체로부터 기본 키 값을 추출하는
디지털 컨텐츠 생성 장치.
The method of claim 9,
The processor,
To extract the primary key value from the object
Digital content creation device.
제9항에 있어서,
상기 디지털 컨텐츠를 디스플레이하는 디스플레이
를 더 포함하는 디지털 컨텐츠 생성 장치.
The method of claim 9,
Display for displaying the digital content
Digital content generating device further comprising a.
제9항에 있어서,
상기 송수신기는,
상기 디지털 컨텐츠를 전송하는
디지털 컨텐츠 생성 장치.
The method of claim 9,
The transceiver,
To transmit the digital content
Digital content creation device.
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