KR20190024513A - AR환경에서 Visible light communication을 활용한 환경 인식 방법 - Google Patents

AR환경에서 Visible light communication을 활용한 환경 인식 방법 Download PDF

Info

Publication number
KR20190024513A
KR20190024513A KR1020170153721A KR20170153721A KR20190024513A KR 20190024513 A KR20190024513 A KR 20190024513A KR 1020170153721 A KR1020170153721 A KR 1020170153721A KR 20170153721 A KR20170153721 A KR 20170153721A KR 20190024513 A KR20190024513 A KR 20190024513A
Authority
KR
South Korea
Prior art keywords
identification information
service
environment recognition
tag attached
recognizing
Prior art date
Application number
KR1020170153721A
Other languages
English (en)
Other versions
KR102086206B1 (ko
Inventor
김대영
손봉진
우성필
Original Assignee
한국과학기술원
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by 한국과학기술원 filed Critical 한국과학기술원
Publication of KR20190024513A publication Critical patent/KR20190024513A/ko
Application granted granted Critical
Publication of KR102086206B1 publication Critical patent/KR102086206B1/ko

Links

Images

Classifications

    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06V—IMAGE OR VIDEO RECOGNITION OR UNDERSTANDING
    • G06V10/00—Arrangements for image or video recognition or understanding
    • G06V10/10—Image acquisition
    • G06K9/20—
    • G—PHYSICS
    • G03—PHOTOGRAPHY; CINEMATOGRAPHY; ANALOGOUS TECHNIQUES USING WAVES OTHER THAN OPTICAL WAVES; ELECTROGRAPHY; HOLOGRAPHY
    • G03H—HOLOGRAPHIC PROCESSES OR APPARATUS
    • G03H1/00—Holographic processes or apparatus using light, infrared or ultraviolet waves for obtaining holograms or for obtaining an image from them; Details peculiar thereto
    • G03H1/04—Processes or apparatus for producing holograms
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T19/00—Manipulating 3D models or images for computer graphics
    • G06T19/20—Editing of 3D images, e.g. changing shapes or colours, aligning objects or positioning parts

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Theoretical Computer Science (AREA)
  • Multimedia (AREA)
  • Architecture (AREA)
  • Computer Graphics (AREA)
  • Computer Hardware Design (AREA)
  • General Engineering & Computer Science (AREA)
  • Software Systems (AREA)
  • User Interface Of Digital Computer (AREA)

Abstract

AR환경에서 Visible light communication을 활용한 환경 인식 기술이 개시된다. 일 실시예에 따른 환경 인식 방법은, 객체에 부착된 라이파이 태그를 트래킹하는 단계; 상기 트래킹된 객체에 부착된 라이파이(Li-Fi) 태그를 통하여 객체의 식별정보를 인식하는 단계; 상기 인식된 객체의 식별정보에 기초하여 상기 객체와 연관된 서비스를 연결하는 단계; 및 상기 객체와 연관된 서비스가 실행됨에 따라 상기 객체에 홀로그램을 생성하는 단계를 포함할 수 있다.

Description

AR환경에서 Visible light communication을 활용한 환경 인식 방법{ENVIRONMENT RECOGNITION METHOD USING VISIBLE LIGHT COMMUNICATION IN AR ENVIRONMENT}
아래의 설명은 AR환경에서 Visible light communication을 활용한 환경 인식 기술에 관한 것이다.
증강현실 시스템에서 환경 인식을 위해서는 기계학습을 통해 컴퓨터로 하여금 카메라를 통해 인식되는 물체를 인지하거나, 혹은 특정한 마커를 인식하는 방식으로 이루어지고 있다. 하지만 이러한 방식들은 모두 단편적인 시각으로 인식되는 정보만을 획득할 수 밖에 없으며, 사물인터넷 디바이스들이 전달하는 정보들을 즉각적으로 인식하여 표출하기 어렵다.
빔포밍 기술을 활용하여 사용자의 앞에 있는 물체들에서 전송되는 정보들만을 인식하는 방법이 대안으로 제시될 수 있으나, 빔 포밍을 위한 다수의 안테나가 필요하다는 점, 신호를 인식하기 위해서는 신호 전송에 많은 에너지가 소모된다는 점 및 사용자의 정면에 위치하더라도 정확한 위치 정보를 식별하기 어렵다는 점에서 여러가지 문제점이 있다.
참고문헌: 10-2017-0066778
VLC(Visible Light Communication)를 활용하여 깜빡임을 조절할 수 있는 LED의 특성을 활용하여 정보를 송수신하는 방법 및 장치를 제공할 수 있다.
더욱 상세하게는, 증강현실 환경에서 VLC에 기반하여 객체에 부착된 라이파이 태그를 통하여 발생하는 LED 패턴에 기반하여 객체의 식별정보를 인식하고, 인식된 객체의 식별정보에 대응하는 서비스를 실행시키는 방법 및 장치를 제공할 수 있다.
환경 인식 장치에서 수행되는 환경 인식 방법은, 객체에 부착된 라이파이 태그를 트래킹하는 단계; 상기 트래킹된 객체에 부착된 라이파이(Li-Fi) 태그를 통하여 객체의 식별정보를 인식하는 단계; 상기 인식된 객체의 식별정보에 기초하여 상기 객체와 연관된 서비스를 연결하는 단계; 및 상기 객체와 연관된 서비스가 실행됨에 따라 상기 객체에 홀로그램을 생성하는 단계를 포함할 수 있다.
상기 트래킹된 객체에 부착된 라이파이(Li-Fi) 태그를 통하여 객체의 식별정보를 인식하는 단계는, 상기 환경 인식 장치의 카메라를 통하여 상기 객체에 부착된 라이파이 태그로부터 블링킹(Blinking)되는 LED 패턴을 GS 1 코드로 인식하는 단계를 포함할 수 있다.
상기 트래킹된 객체에 부착된 라이파이(Li-Fi) 태그를 통하여 객체의 식별정보를 인식하는 단계는, 상기 객체에 부착된 라이파이 태그로부터 블링킹되는 LED 패턴을 분석하고, 상기 분석된 LED 패턴에 기반하여 상기 객체와 관련된 식별정보 및 데이터 정보를 인식하는 단계를 포함할 수 있다.
상기 트래킹된 객체에 부착된 라이파이(Li-Fi) 태그를 통하여 객체의 식별정보를 인식하는 단계는, 상기 객체의 라이파이 태그로부터 LED 주파수(Frequency)를 통하여 상기 객체와 관련된 식별정보 및 데이터 정보가 전송됨에 따라 LED 주파수의 차이에 따른 스트라이프 패턴의 너비 차이를 분석하여 상기 객체와 관련된 식별정보 및 데이터 정보를 인식하는 단계를 포함할 수 있다.
상기 인식된 객체의 식별정보에 기초하여 상기 객체와 연관된 서비스를 연결하는 단계는, 상기 객체의 식별정보와 관련된 서비스 정보를 ONS 서버에게 요청하고, 상기 ONS 서버로부터 검색된 상기 객체의 식별정보와 관련된 서비스 정보를 포함하는 서비스 리스트를 제공받는 단계를 포함할 수 있다.
상기 인식된 객체의 식별정보에 기초하여 상기 객체와 연관된 서비스를 연결하는 단계는, 상기 ONS 서버로부터 제공받은 서비스 리스트로부터 선택된 서비스가 연결되는 단계를 포함할 수 있다.
상기 객체와 연관된 서비스가 실행됨에 따라 상기 객체에 홀로그램을 생성하는 단계는, 상기 실행된 서비스와 관련된 데이터를 상기 객체의 위치에 대응하여 맵핑함에 따라 상기 객체에 홀로그램이 생성되는 단계를 포함할 수 있다.
상기 객체와 연관된 서비스에 따라 상기 객체에 홀로그램을 생성하는 단계는, 증강현실 환경에 기반하여 상기 객체에 설정된 범위 내에 상기 객체에 대응하는 홀로그램이 표시되는 단계를 포함할 수 있다.
환경 인식 장치는 객체에 부착된 라이파이 태그를 트래킹하는 트랭킹부; 상기 트래킹된 객체에 부착된 라이파이(Li-Fi) 태그를 통하여 객체의 식별정보를 인식하는 인식부; 상기 인식된 객체의 식별정보에 기초하여 획득된 상기 객체와 연관된 서비스를 연결하는 연결부; 및 상기 객체와 연관된 서비스가 실행됨에 따라 상기 객체에 홀로그램을 생성하는 생성부를 포함할 수 있다.
상기 인식부는, 상기 환경 인식 장치의 카메라를 통하여 상기 객체에 부착된 라이파이 태그로부터 블링킹(Blinking)되는 LED 패턴을 GS 1 코드로 인식할 수 있다.
상기 인식부는, 상기 객체에 부착된 라이파이 태그로부터 블링킹되는 LED 패턴을 분석하고, 상기 분석된 LED 패턴에 기반하여 상기 객체와 관련된 식별정보 및 데이터 정보를 인식할 수 있다.
상기 인식부는, 상기 객체의 라이파이 태그로부터 LED 주파수(Frequency)를 통하여 상기 객체와 관련된 식별정보 및 데이터 정보가 전송됨에 따라 LED 주파수의 차이에 따른 스트라이프 패턴의 너비 차이를 분석하여 상기 객체와 관련된 식별정보 및 데이터 정보를 인식할 수 있다.
상기 연결부는, 상기 객체의 식별정보와 관련된 서비스 정보를 ONS 서버에게 요청하고, 상기 ONS 서버로부터 검색된 상기 객체의 식별정보와 관련된 서비스 정보를 포함하는 서비스 리스트를 제공받을 수 있다.
상기 생성부는, 상기 실행된 서비스와 관련된 데이터를 상기 객체의 위치에 대응하여 맵핑함에 따라 상기 객체에 홀로그램이 생성될 수 있다.
상기 생성부는, 증강현실 환경에 기반하여 상기 객체에 설정된 범위 내에 상기 객체에 대응하는 홀로그램이 표시될 수 있다.
일 실시예에 따른 환경 인식 장치는 객체에 부착된 라이파이 태그로부터 발생하는 LED 패턴을 분석하여 GS1 코드를 인식하고, 인식된 GS1 코드에 대응하는 서비스 리스트를 ONS 서버로부터 전달받아 증강현실 기반의 서비스를 실행시킬 수 있다.
일 실시예에 따른 환경 인식 장치는 객체에 부착된 라이파이 태그로부터 발생하는 LED 패턴을 통하여 보다 정확하고 빠르게 객체의 식별 정보를 인식할 수 있다.
도 1은 일 실시예에 따른 환경 인식 장치에서 환경을 인식하는 과정을 설명하기 위한 도면이다.
도 2는 일 실시예에 따른 환경 인식 장치의 구성을 설명하기 위한 블록도이다.
도 3은 일 실시예에 따른 환경 인식 장치에서 환경을 인식하는 방법을 설명하기 위한 흐름도이다.
도 4는 일 실시예에 따른 환경 인식 장치에서 객체에 부착된 라이파이 태그를 트래킹하는 것을 설명하기 위한 도면이다.
도 5는 일 실시예에 따른 환경 인식 장치에서 트래킹된 객체에 부착된 라이파이(Li-Fi) 태그를 통하여 객체의 식별정보를 인식하는 것을 설명하기 위한 도면이다.
도 6은 일 실시예에 따른 환경 인식 장치에서 인식된 객체의 식별정보에 기초하여 획득된 객체와 연관된 서비스를 연결하는 것을 설명하기 위한 도면이다.
도 7은 일 실시예에 따른 환경 인식 장치에서 객체와 연관된 서비스가 실행됨에 따라 객체에 홀로그램을 생성하는 것을 설명하기 위한 도면이다.
도 8 내지 도 12는 Visible light communication을 설명하기 위한 도면이다.
이하, 실시예를 첨부한 도면을 참조하여 상세히 설명한다.
도 1은 일 실시예에 따른 환경 인식 장치에서 환경을 인식하는 과정을 설명하기 위한 도면이다.
환경 인식 장치(100)는 VLC를 활용하여 환경을 인식하기 위한 장치로서, 예를 들면, HMD(Head　mounted　Display) 사용자가 안경처럼 머리에 착용하고 디스플레이를 통하여 영상이 출력되는 웨어러블 기기를 의미할 수 있다. 또한, 디스플레이를 탑재하는 대신 휴대용의 전자 기기를 디스플레이로 활용하는 HMD가 적용될 수 있다. 휴대용 기기는 고해상도 디스플레이, 무선 통신 장치, 각종 센서를 갖추고 있으며, 콘텐츠를 보관하기 위한 저장장치 및 콘텐츠를 구매할 수 있는 앱 장터 등이 제공된다. 이러한 HMD를 통하여 가상현실 및 증강현실의 환경을 제공할 수 있다. 예를 들면, 사용자가 HMD를 착용할 경우, HMD를 통하여 사용자가 존재하는 공간이 증강현실 또는 가상현실로 디스플레이될 수 있다.
객체(120)에 라이파이(Li-Fi) 태그(121)가 부착될 수 있다. 이때, 라이파이란 Light Fidelity의 줄임말로 LED 전구에서 나오는 빛의 가시광선을 이용하여 정보를 전달하는 기술을 의미한다. 이러한 기술을 적용하여 라이파이 태그(121)를 생성할 수 있다. 라이파이 태그(121)는 LED를 통하여 일정한 주기 또는 비일정한 주기로 깜박거릴 수 있다. 이때, 라이파이 태그(121)에 LED를 통하여 블링킹(Blinking)되는 적어도 하나 이상의 LED 패턴이 생성되어 있을 수 있다. 이러한 LED 패턴은 사전에 생성되어 라이파이 태그(121)에 저장될 수 있다.
라이파이는 무선 근거리 통신인 와이파이보다 대략 100배 이상, LTE보다 대략 66배 더 빠른 속도로 데이터 송수신이 가능하다. 더욱 상세하게는, 라이파이는 LED 전구의 깜빡임(Blinking)을 이용하는 기술로서, 모든 디지털 신호는 0과 1의 조합으로 이루어진 이진법을 통하여 데이터의 송수신이 가능하기 때문에 LED 전구의 온(On), 오프(Off)가 이진법의 0 또는 1이 되어 데이터를 디지털 신호로 전송하도록 하는 것이다.
도 8 내지 도 12에서는 실시예에서 적용되는 Visible light communication을 설명하기로 한다. 도 8을 참고하면, VLC(Visible Light Communication)는 통신 주파수의 한계 및 깜빡임을 조절할 수 있는 LED 등의 발전에 따라 연구되고 있는 차세대 통신 방법 분야이다. 가시광은 파장이 730nm~780nm, 주파수 대역으로 환산 시에 385~797THz이라는 넓은 대역의 주파수 대역을 활용 가능하여 한정된 대역만을 활용하는 무선통신에 비해 약 1만배의 넓은 주파수 대역을 활용할 수 있다. VLC는 다른 통신 방법과는 달리 사용자가 인식하는 환경 안에서 정확히 통신정보의 원점을 식별할 수 있으며 공간적 제약이 존재하기 때문에 다른 곳의 정보와 중첩되어 문제가 발생하는 것을 방지할 수 있다.
도 9를 참고하면, On-Off Keying 방식은 간단하게 LED에 빛이 들어왔을 경우(On)를 1, 꺼졌을 경우(Off)를 0으로 하여 정보를 송-수신하는 방법이다. 손시하려는 값에 따라 빛을 온오프하면서 송신하고, 수신측에서는 해당 빛의 광량을 측정하여 광량이 기준값 이하(예를 들면, 빛이 꺼진 상태)로 수신되는 것으로 인식될 경우 0, 기준값 이상(예를 들면, 빛이 켜진 상태)로 수신되는 것으로 인식될 경우 1로 치환하여 정보를 인식할 수 있다. On-Off Keying 방식은 단순 적용할 경우, 데이터의 실제 값에 따라 조명의 밝기에 영향을 미치게 되므로, 대부분 기본적으로 맨체스터 인코딩 등의 기법을 혼합하여 사용할 수 있다.
도 10을 참고하면, VPPM(Variable Pulse-position Modulation)방식은 하나의 비트 내에서 펄스의 폭과 위치를 조절하여 데이터를 송수신하는 방법이다. 예를 들면, 비트 내에서 펄스가 뒷부분에 위치하면 1, 앞부분에 위치하면 0으로 데이터가 표현될 수 있다. VPPM 방식은 각 펄스의 위치와 폭의 조절이 가능하므로, 조명 자체로의 성능을 저해하지 않으면서 통신 기능 또한 제공할 수 있다.
도 11을 참고하면, CSK(Color Shift Keying)는 복수의 색상의 파장값을 통하여 값을 송수신하는 방법이다. 기본적으로 3개의 LED를 사용하며, 각 LED의 Center wavelength 값이 Chromaticity Diagram에서 삼각형의 모양을 구성하도록 정의할 수 있다. CSK는 각 개별적 LED의 빛의 세기 비율을 계산하여 나타내고자 하는 데이터의 값을 복호화하는 방법이다.
도 12를 참고하면, FSK(Frequency Shift Keying)은 복수의 주파수의 빛을 심볼화하여 해당하는 주파수 값으로 정보를 송수신하는 방법이다. FSK는 즉각적인 광량 검출이 어려운 카메라 등을 활용하여 VLC 환경에서 사용되도록 연구되고 있으며, 카메라의 롤링 셔터(Rolling Shutter) 현상에 기반하여 광량을 검출할 수 있다.
환경 인식 장치(100)는 객체(120)에 부착된 라이파이 태그(121)를 트래킹할 수 있다. 예를 들면, 사용자가 HMD를 착용한 상태에서 사용자의 조작에 의하여 주변을 둘러볼 수 있다. 이때, HMD에 카메라 기능이 제공될 수 있으며, HMD의 시야 범위 내에서 인식된 LED 픽셀의 위치에 따라 객체의 위치를 추적할 수 있다. HMD의 시야 범위가 설정되어 있을 수 있다. 예를 들면, HMD는 3차원의 공간에서 0도에서 270도 사이에 존재하는 객체를 감지할 수 있으며, HMD에 따라 설정된 각도가 변경될 수도 있다. 환경 인식 장치(100)는 객체(120)의 라이파이 태그(121)로부터 점등되는 LED의 픽셀 정보에 기반하여 객체의 위치를 추적할 수 있다. 도 4를 참고하면, 환경 인식 장치(100)에서 객체(120)에 부착된 라이파이 태그(121)에서 LED가 점등될 수 있다. 환경 인식 장치(100)는 라이파이 태그에서 점등되는 LED의 픽셀 위치를 인식할 수 있고, 인식된 LED의 픽셀 위치를 분석하여 객체의 위치를 추적할 수 있다.
환경 인식 장치(100)는 트래킹된 객체에 부착된 라이파이 태그를 통하여 객체의 식별정보를 인식할 수 있다. 환경 인식 장치(100)는 LED 패턴을 기 저장된 LED 패턴과 비교함으로써 객체와 관련된 식별정보를 인식할 수 있다. 일례로, HMD 를 착용한 사용자가 HMD에서 제공하는 카메라를 통하여 객체에 부착된 라이파이 태그로부터 블링킹되는 LED 패턴을 GS1 코드로 인식할 수 있다. 환경 인식 장치(100)는 LED 패턴에 인코딩되어 있는 GS1 코드를 디코딩함에 따라 추출할 수 있다. 환경 인식 장치(100)는 객체에 부착된 라이파이 태그로부터 블링킹되는 LED 패턴을 분석하고, 분석된 LED 패턴에 기반하여 객체와 관련된 식별정보 및 데이터 정보를 인식할 수 있다.
도 5를 참고하면, 환경 인식 장치(100), 예를 들면, HDM의 카메라를 통하여 LED의 깜박임을 통해 정보 원천 및 데이터를 인식할 수 있다. 객체(120)에 부착된 라이파이 태그(121)로부터 LED 주파수를 통하여 객체의 식별정보 및 데이터 정보가 전송될 수 있다. HMD는 LED 주파수 차이에 따른 LED 패턴을 분석할 수 있다. 예를 들면, LED 패턴은 스트라이프 패턴으로 구성될 수 있다. LED 패턴은 세로로 구성된 스트라이프 패턴 또는 가로로 구성된 스트라이프 패턴으로 구성될 수 있고, 이외에도 다양한 패턴으로 구성될 수 있다. 또한, LED 패턴은 적어도 하나 이상의 패턴이 결합되어 생성될 수도 있다. HMD는 카메라의 픽셀 분석을 수행함으로써 LED 패턴을 분석할 수 있다. HMD는 스트라이프 패턴에 존재하는 너비 차이의 분석을 수행함으로써 객체의 식별정보 및 데이터 정보를 인식할 수 있다. 예를 들면, 스트라이프 패턴에 존재하는 스트라이프 사이의 간격의 차이를 통하여 LED 패턴을 분석할 수 있고, 스트라이프 패턴에 존재하는 스트라이프 각각의 너비의 차이를 통하여 LED 패턴을 분석할 수 있다. 또한, LED 패턴을 분석하는 방법은 앞서 설명한 방법에 한정되는 것은 아니다. 다시 말해서, HMD를 통하여 LED 패턴을 분석함에 따라 LED 패턴에 대응하는 GS1 코드를 추출할 수 있다.
환경 인식 장치(100)는 인식된 객체의 식별정보에 기초하여 획득된 객체와 연관된 서비스를 연결할 수 있다. 다시 말해서, 환경 인식 장치는 GS1 코드를 통하여 객체와 연관된 서비스를 연결할 수 있다. 도 6을 참고하면, 환경 인식 장치(100)는 객체의 식별정보와 관련된 서비스 정보를 ONS 서버(110)에게 요청할 수 있다. 환경 인식 장치(100)는 ONS 서버(110)로부터 검색된 상기 객체의 식별정보와 관련된 서비스 정보를 포함하는 서비스 리스트를 제공받을 수 있다.
예를 들면, ONS 서버(110)로부터 객체의 식별정보와 관련된 서비스 리스트를 수신함에 따라 사용자는 적어도 하나의 서비스를 선택할 수 있다. 사용자로부터 선택된 서비스가 환경 인식 장치(100)에 실행될 수 있다. 환경 인식 장치(100)는 서비스로부터 선택된 서비스가 연결될 수 있다. 이에 따라, 환경 인식 장치는 라이파이 태그를 통하여 보다 빠르고 정확하게 객체를 식별할 수 있고, 뿐만 아니라 서비스를 실행시키는데 있어서 발생하는 오류를 줄일 수 있다.
환경 인식 장치(100)는 객체와 연관된 서비스가 실행됨에 따라 객체에 홀로그램을 생성할 수 있다. 도 7을 참고하면, 환경 인식 장치(100)를 착용한 사용자가 객체(120)를 응시할 수 있다. 환경 인식 장치(100)에 객체(120)와 관련된 홀로그램(700)이 생성되어 출력될 수 있다.
예를 들면, ONS 서버로부터 전달받은 서비스 리스트에 기반하여 객체(120)와 관련된 서비스가 실행될 수 있다. 환경 인식 장치(100)는 객체를 표시하는 레이어(Layer)에 홀로그램을 표시하기 위한 별도의 레이어를 실행되는 서비스와 연관된 서버로부터 전달받아 맵핑함으로써 객체에 홀로그램을 생성할 수 있다. 더욱 상세하게는, 환경 인식 장치(100)는 홀로그램을 표시하기 위한 별도의 레이어에 객체를 기준으로 설정된 일정 범위에 홀로그램을 위치시킬 수 있다. 이에 따라 환경 인식 장치(100)에 증강 현실 기반으로 객체에 대응하는 홀로그램이 표시될 수 있다.
또 다른 예로서, ONS 서버로부터 서비스와 관련된 정보로서 홀로그램이 포함된 레이어를 전달받을 수 있다. 환경 인식 장치(100)는 홀로그램이 표시된 레이어를 객체의 위치에 대응하여 맵핑시킴으로써 홀로그램이 표시된 객체를 표시할 수 있다. 이에 따라 환경 인식 장치(100)에 증강 현실 기반으로 객체에 대응하는 홀로그램이 표시될 수 있다.
이에 따라 사용자가 마주하고 있는 환경에서 정보 소스의 원천을 즉각적으로 인지할 수 있으므로 여타 마커와 기계학습 방법 없이 정보를 해당 환경에 매치할 수 있으며, 실시간으로 전송되는 정보들도 기타 네트워크의 우회 없이 해당 장소에서 즉각적으로 인식하여 사용자에게 제공할 수 있다.
또한, 동일한 종류의 물체여도 각각 다른 고유한 식별 정보를 전송할 수 있으므로, 개별적으로 객체의 인지가 가능하다.
도 2는 일 실시예에 따른 환경 인식 장치의 구성을 설명하기 위한 블록도이고, 도 3은 일 실시예에 따른 환경 인식 장치에서 환경을 인식하는 방법을 설명하기 위한 흐름도이다.
환경 인식 장치(100)는 프로세서는 트래킹부(210), 인식부(220), 연결부(230) 및 생성부(240)를 포함할 수 있다. 프로세서의 구성요소들은 환경 인식 장치(100)에 저장된 프로그램 코드가 제공하는 제어 명령에 따라 프로세서에 의해 수행되는 서로 다른 기능들(different functions)의 표현들일 수 있다. 프로세서의 구성요소들은 도 3의 환경 인식 방법이 포함하는 단계들(310 내지 340)을 수행하도록 환경 인식 장치(100)를 제어할 수 있다. 이때, 프로세서 및 프로세서의 구성요소들은 메모리가 포함하는 운영체제의 코드와 적어도 하나의 프로그램의 코드에 따른 명령(instruction)을 실행하도록 구현될 수 있다.
프로세서는 환경 인식 방법을 위한 프로그램의 파일에 저장된 프로그램 코드를 메모리에 로딩할 수 있다. 예를 들면, 환경 인식 장치(100)에서 프로그램이 실행되면, 프로세서는 운영체제의 제어에 따라 프로그램의 파일로부터 프로그램 코드를 메모리에 로딩하도록 환경 인식 장치를 제어할 수 있다. 이때, 프로세서 및 프로세서가 포함하는 트래킹부(210), 인식부(220), 연결부(230) 및 생성부(240) 각각은 메모리에 로딩된 프로그램 코드 중 대응하는 부분의 명령을 실행하여 이후 단계들(310 내지 340)을 실행하기 위한 프로세서의 서로 다른 기능적 표현들일 수 있다.
단계(310)에서 트래킹부(210)는 객체에 부착된 라이파이 태그를 트래킹할 수 있다.
단계(320)에서 인식부(220)는 트래킹된 객체에 부착된 라이파이 태그를 통하여 객체의 식별정보를 인식할 수 있다. 인식부(220)는 전자 기기의 카메라를 통하여 객체에 부착된 라이파이 태그로부터 블링킹되는 LED 패턴을 GS1 코드로 인식할 수 있다. 인식부(220)는 객체에 부착된 라이파이 태그로부터 블링킹되는 LED 패턴을 분석하고, 분석된 LED 패턴에 기반하여 객체와 관련된 식별정보 및 데이터 정보를 인식할 수 있다.
단계(330)에서 연결부(230)는 인식된 객체의 식별정보에 기초하여 획득된 객체와 연관된 서비스를 연결할 수 있다. 연결부(230)는 객체의 식별정보와 관련된 서비스 정보를 ONS 서버에게 요청하고, ONS 서버로부터 검색된 객체의 식별정보와 관련된 서비스 정보를 포함하는 서비스 리스트를 제공받을 수 있다. 연결부(230)는 ONS 서버로부터 제공받은 서비스 리스트에 기반하여 객체와 연관된 서비스를 실행시킬 수 있다. 예를 들면, 연결부(230)는 서비스 리스트로부터 사용자에 의하여 선택된 서비스가 연결될 수 있다.
단계(340)에서 생성부(240)는 객체와 연관된 서비스가 실행됨에 따라 객체에 홀로그램을 생성할 수 있다. 생성부(240)는 객체에 대응하는 홀로그램이 표시될 수 있다. 생성부(240)는 객체를 표시하는 레이어(Layer)에 홀로그램을 표시하기 위한 별도의 레이러를 맵핑함으로써 객체에 홀로그램이 생성될 수 있다. 예를 들면, 생성부(240)로부터 생성된 홀로그램이 디스플레이를 통하여 증강 현실 기반으로 출력될 수 있다.
이상에서 설명된 장치는 하드웨어 구성요소, 소프트웨어 구성요소, 및/또는 하드웨어 구성요소 및 소프트웨어 구성요소의 조합으로 구현될 수 있다. 예를 들어, 실시예들에서 설명된 장치 및 구성요소는, 예를 들어, 프로세서, 콘트롤러, ALU(arithmetic logic unit), 디지털 신호 프로세서(digital signal processor), 마이크로컴퓨터, FPGA(field programmable gate array), PLU(programmable logic unit), 마이크로프로세서, 또는 명령(instruction)을 실행하고 응답할 수 있는 다른 어떠한 장치와 같이, 하나 이상의 범용 컴퓨터 또는 특수 목적 컴퓨터를 이용하여 구현될 수 있다. 처리 장치는 운영 체제(OS) 및 상기 운영 체제 상에서 수행되는 하나 이상의 소프트웨어 애플리케이션을 수행할 수 있다. 또한, 처리 장치는 소프트웨어의 실행에 응답하여, 데이터를 접근, 저장, 조작, 처리 및 생성할 수도 있다. 이해의 편의를 위하여, 처리 장치는 하나가 사용되는 것으로 설명된 경우도 있지만, 해당 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자는, 처리 장치가 복수 개의 처리 요소(processing element) 및/또는 복수 유형의 처리 요소를 포함할 수 있음을 알 수 있다. 예를 들어, 처리 장치는 복수 개의 프로세서 또는 하나의 프로세서 및 하나의 콘트롤러를 포함할 수 있다. 또한, 병렬 프로세서(parallel processor)와 같은, 다른 처리 구성(processing configuration)도 가능하다.
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 장치에 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.
실시예에 따른 방법은 다양한 컴퓨터 수단을 통하여 수행될 수 있는 프로그램 명령 형태로 구현되어 컴퓨터 판독 가능 매체에 기록될 수 있다. 상기 컴퓨터 판독 가능 매체는 프로그램 명령, 데이터 파일, 데이터 구조 등을 단독으로 또는 조합하여 포함할 수 있다. 상기 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.
이상과 같이 실시예들이 비록 한정된 실시예와 도면에 의해 설명되었으나, 해당 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자라면 상기의 기재로부터 다양한 수정 및 변형이 가능하다. 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.
그러므로, 다른 구현들, 다른 실시예들 및 특허청구범위와 균등한 것들도 후술하는 특허청구범위의 범위에 속한다.

Claims (15)

  1. 환경 인식 장치에서 수행되는 환경 인식 방법에 있어서,
    객체에 부착된 라이파이 태그를 트래킹하는 단계;
    상기 트래킹된 객체에 부착된 라이파이(Li-Fi) 태그를 통하여 객체의 식별정보를 인식하는 단계;
    상기 인식된 객체의 식별정보에 기초하여 상기 객체와 연관된 서비스를 연결하는 단계; 및
    상기 객체와 연관된 서비스가 실행됨에 따라 상기 객체에 홀로그램을 생성하는 단계
    를 포함하는 환경 인식 방법.
  2. 제1항에 있어서,
    상기 트래킹된 객체에 부착된 라이파이(Li-Fi) 태그를 통하여 객체의 식별정보를 인식하는 단계는,
    상기 환경 인식 장치의 카메라를 통하여 상기 객체에 부착된 라이파이 태그로부터 블링킹(Blinking)되는 LED 패턴을 GS 1 코드로 인식하는 단계
    를 포함하는 환경 인식 방법.
  3. 제2항에 있어서,
    상기 트래킹된 객체에 부착된 라이파이(Li-Fi) 태그를 통하여 객체의 식별정보를 인식하는 단계는,
    상기 객체에 부착된 라이파이 태그로부터 블링킹되는 LED 패턴을 분석하고, 상기 분석된 LED 패턴에 기반하여 상기 객체와 관련된 식별정보 및 데이터 정보를 인식하는 단계
    를 포함하는 환경 인식 방법.
  4. 제1항에 있어서,
    상기 트래킹된 객체에 부착된 라이파이(Li-Fi) 태그를 통하여 객체의 식별정보를 인식하는 단계는,
    상기 객체의 라이파이 태그로부터 LED 주파수(Frequency)를 통하여 상기 객체와 관련된 식별정보 및 데이터 정보가 전송됨에 따라 LED 주파수의 차이에 따른 스트라이프 패턴의 너비 차이를 분석하여 상기 객체와 관련된 식별정보 및 데이터 정보를 인식하는 단계
    를 포함하는 환경 인식 방법.
  5. 제1항에 있어서,
    상기 인식된 객체의 식별정보에 기초하여 상기 객체와 연관된 서비스를 연결하는 단계는,
    상기 객체의 식별정보와 관련된 서비스 정보를 ONS 서버에게 요청하고, 상기 ONS 서버로부터 검색된 상기 객체의 식별정보와 관련된 서비스 정보를 포함하는 서비스 리스트를 제공받는 단계
    를 포함하는 환경 인식 방법.
  6. 제5항에 있어서,
    상기 인식된 객체의 식별정보에 기초하여 상기 객체와 연관된 서비스를 연결하는 단계는,
    상기 ONS 서버로부터 제공받은 서비스 리스트로부터 선택된 서비스가 연결되는 단계
    를 포함하는 환경 인식 방법.
  7. 제1항에 있어서,
    상기 객체와 연관된 서비스가 실행됨에 따라 상기 객체에 홀로그램을 생성하는 단계는,
    상기 실행된 서비스와 관련된 데이터를 상기 객체의 위치에 대응하여 맵핑함에 따라 상기 객체에 홀로그램이 생성되는 단계
    를 포함하는 환경 인식 방법.
  8. 제1항에 있어서,
    상기 객체와 연관된 서비스에 따라 상기 객체에 홀로그램을 생성하는 단계는,
    증강현실 환경에 기반하여 상기 객체에 설정된 범위 내에 상기 객체에 대응하는 홀로그램이 표시되는 단계
    를 포함하는 환경 인식 방법.
  9. 환경 인식 장치에 있어서,
    객체에 부착된 라이파이 태그를 트래킹하는 트랭킹부;
    상기 트래킹된 객체에 부착된 라이파이(Li-Fi) 태그를 통하여 객체의 식별정보를 인식하는 인식부;
    상기 인식된 객체의 식별정보에 기초하여 상기 객체와 연관된 서비스를 연결하는 연결부; 및
    상기 객체와 연관된 서비스가 실행됨에 따라 상기 객체에 홀로그램을 생성하는 생성부
    를 포함하는 환경 인식 장치.
  10. 제9항에 있어서,
    상기 인식부는,
    상기 환경 인식 장치의 카메라를 통하여 상기 객체에 부착된 라이파이 태그로부터 블링킹(Blinking)되는 LED 패턴을 GS 1 코드로 인식하는
    것을 특징으로 하는 환경 인식 장치.
  11. 제10항에 있어서,
    상기 인식부는,
    상기 객체에 부착된 라이파이 태그로부터 블링킹되는 LED 패턴을 분석하고, 상기 분석된 LED 패턴에 기반하여 상기 객체와 관련된 식별정보 및 데이터 정보를 인식하는
    것을 특징으로 하는 환경 인식 장치.
  12. 제9항에 있어서,
    상기 인식부는,
    상기 객체의 라이파이 태그로부터 LED 주파수(Frequency)를 통하여 상기 객체와 관련된 식별정보 및 데이터 정보가 전송됨에 따라 LED 주파수의 차이에 따른 스트라이프 패턴의 너비 차이를 분석하여 상기 객체와 관련된 식별정보 및 데이터 정보를 인식하는
    것을 특징으로 하는 환경 인식 장치.
  13. 제9항에 있어서,
    상기 연결부는,
    상기 객체의 식별정보와 관련된 서비스 정보를 ONS 서버에게 요청하고, 상기 ONS 서버로부터 검색된 상기 객체의 식별정보와 관련된 서비스 정보를 포함하는 서비스 리스트를 제공받는
    것을 특징으로 하는 환경 인식 장치.
  14. 제9항에 있어서,
    상기 생성부는,
    상기 실행된 서비스와 관련된 데이터를 상기 객체의 위치에 대응하여 맵핑함에 따라 상기 객체에 홀로그램이 생성되는
    것을 특징으로 하는 환경 인식 장치.
  15. 제9항에 있어서,
    상기 생성부는,
    증강현실 환경에 기반하여 상기 객체에 설정된 범위 내에 상기 객체에 대응하는 홀로그램이 표시되는
    것을 특징으로 하는 환경 인식 장치.
KR1020170153721A 2017-08-31 2017-11-17 AR환경에서 Visible light communication을 활용한 환경 인식 방법 KR102086206B1 (ko)

Applications Claiming Priority (2)

Application Number Priority Date Filing Date Title
KR1020170110719 2017-08-31
KR20170110719 2017-08-31

Publications (2)

Publication Number Publication Date
KR20190024513A true KR20190024513A (ko) 2019-03-08
KR102086206B1 KR102086206B1 (ko) 2020-03-06

Family

ID=65801665

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
KR1020170153721A KR102086206B1 (ko) 2017-08-31 2017-11-17 AR환경에서 Visible light communication을 활용한 환경 인식 방법

Country Status (1)

Country Link
KR (1) KR102086206B1 (ko)

Cited By (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN111753580A (zh) * 2019-03-27 2020-10-09 北京外号信息技术有限公司 光通信装置的识别方法和相应的电子设备
WO2021080133A1 (en) * 2019-10-22 2021-04-29 Dnx Co., Ltd. Method of controlling automatic utterance of speaker using human body communication and wearable device for performing the same

Citations (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR20130012188A (ko) * 2011-06-24 2013-02-01 주식회사 케이티 서비스 제공 방법 및 시스템
KR20170035475A (ko) * 2015-09-23 2017-03-31 엘지전자 주식회사 이동 단말기

Patent Citations (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR20130012188A (ko) * 2011-06-24 2013-02-01 주식회사 케이티 서비스 제공 방법 및 시스템
KR20170035475A (ko) * 2015-09-23 2017-03-31 엘지전자 주식회사 이동 단말기

Cited By (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN111753580A (zh) * 2019-03-27 2020-10-09 北京外号信息技术有限公司 光通信装置的识别方法和相应的电子设备
WO2021080133A1 (en) * 2019-10-22 2021-04-29 Dnx Co., Ltd. Method of controlling automatic utterance of speaker using human body communication and wearable device for performing the same

Also Published As

Publication number Publication date
KR102086206B1 (ko) 2020-03-06

Similar Documents

Publication Publication Date Title
ES2708695T3 (es) Detector de luz codificada
US9907138B2 (en) Occupancy sensing smart lighting system
CN103947295B (zh) 用于发光器件的驱动装置的配置
CN107290972B (zh) 设备控制方法和装置
US10976905B2 (en) System for rendering virtual objects and a method thereof
US20200025524A1 (en) System and method for dynamic camouflaging
KR20190024513A (ko) AR환경에서 Visible light communication을 활용한 환경 인식 방법
CN111052865A (zh) 通过星座图标识和定位照明器
KR101971791B1 (ko) 가시광 통신을 이용한 실내공간의 증강현실 제공 시스템 및 그 방법
US20150187326A1 (en) Method for Displaying a Content Through Either a Head Mounted Display Device or a Display Device, Corresponding Head Mounted Display Device and Computer Program Product
EP3307025A1 (en) Content display system
KR102546661B1 (ko) 엣지 ai 기술 기반의 객체 식별 및 사전 경보를 제공하는 장치
CN107527074B (zh) 用于车辆的图像处理方法和装置
CN204155294U (zh) 桌面智能识别系统
KR102088012B1 (ko) 웨어러블 오실로스코프를 이용한 증강현실 기반 정비 방법 및 시스템
US20210065577A1 (en) Programmatic device status determination and extended reality troubleshooting
US20210125321A1 (en) Abnormal state detection device, abnormal state detection method, and recording medium
WO2017013811A1 (ja) 画像処理システム、発光装置、画像処理装置、画像処理方法、発光方法及びプログラム
US10203505B2 (en) Feature balancing
US11593578B1 (en) Data encoding in printed material using varying IR reflective materials
US11094091B2 (en) System for rendering virtual objects and a method thereof
CN111061292A (zh) 飞行器降落方法及装置
US10785850B2 (en) Controller for indicating a presence of a virtual object via a lighting device and a method thereof
CN112180285B (zh) 识别交通信号灯故障的方法、装置、导航系统和路侧设备
KR100915542B1 (ko) 무선 주파수 인식 범위 분석 방법 및 시스템

Legal Events

Date Code Title Description
A201 Request for examination
E902 Notification of reason for refusal
E902 Notification of reason for refusal
E90F Notification of reason for final refusal
E701 Decision to grant or registration of patent right
GRNT Written decision to grant