KR20210150828A - 전문가 시스템을 이용한 ar 서비스 시스템 및 이를 이용한 서비스 방법 - Google Patents

Abstract

본 발명은 전문가 시스템을 이용한 AR 서비스 시스템 및 이를 이용한 서비스 방법에 관한 것으로서, 보다 상세하게는 실제 제품(예 : 가구 등)의 크기 및 형태와 동일한 제품 또는 건축물 등을 AR 모델링(modeling)을 통한 AR 영상으로 디스플레이하여 확인할 수 있도록 하여 전문가 시스템을 이용한 AR 서비스 시스템 및 이를 이용한 서비스 방법에 관한 것이다.

Description

전문가 시스템을 이용한 AR 서비스 시스템 및 이를 이용한 서비스 방법{AR Vision Service System to Prevent Failure Cost}

본 발명은 전문가 시스템을 이용한 AR 서비스 시스템 및 이를 이용한 서비스 방법에 관한 것으로서, 보다 상세하게는 실제 제품의 크기 및 형태와 동일한 제품 또는 건축물 등을 스마트 폰 등으로 디스플레이하여 편리하게 확인할 수 있도록 하여 전문가 시스템을 이용한 AR 서비스 시스템 및 이를 이용한 서비스 방법에 관한 것이다.

증강현실(Augmented Reality, AR)은 현실의 이미지나 배경에 3차원 가상 이미지를 겹쳐서 하나의 영상으로 보여 주는 기술로써 사용자가 스마트폰 등의 내장 카메라(캠)로 특정 사물을 비추면 정보가 단말기에 임시 기록된다.

그런 다음 인터넷을 통해 특정 정보 시스템에 전송하고 사용자로부터 사물의 상세 정보를 데이터베이스에서 검색한 후 그 결과를 다시 단말기로 전송한다. 이 데이터를 수신한 단말기는 증강현실 애플리케이션을 통해 현 정보와 매칭 시킨 후 실시간 화면으로 보여주는 것이다.

그러나 AR 기술이나 가상의 물체 이미지가 실제 환경과 상호 작용하며 일해야 하는 숙련된 근로자가 복잡한 작업을 수행하는 데 도움이 되기는 하지만 고정밀 수작업에는 적합하지 않은 문제가 있었다.

왜냐하면 사람에게는 눈이 2개 있고, 두 눈이 각기 분리된 물체에 동시에 초점을 맞춘다. 그래서 높은 강도로 집중해야 하는 고정밀 작업에는 아마추어의 AR 기술이 오히려 방해가 될 수 있기 때문이다.

따라서 이를 해결할 수 있는 전문적인 서비스의 제공이 필요하게 되었다.

한국등록특허 제1036228호 한국공개특허 제2006-0086668호 한국등록특허 제0837040호 한국공개특허 제2018-0113728호 한국등록특허 제1588025호

본 발명은 상기와 같은 문제점을 해결하기 위해 이루어진 것으로서, 전본 발명은 AR 뷰어 서버에 실제 제품의 크기 및 형태와 동일한 제품 컨텐츠를 디스플레이하고, 이벤트 발생에 따라 전문가 시스템을 이용한 전문가들이 제작한 AR 컨텐츠를 동작시킴으로써, AR 컨텐츠 데이터에 실제와 같은 가상의 다양한 느낌 및 시각적 효과를 주면서 수정도 가능한 전문가 시스템을 이용한 AR 서비스 시스템을 제공하는 데 목적이 있다.

상기 과제를 해결하기 위하여 본 발명은 실패 비용 방지를 위한 AR 컨텐츠 데이터를 저장하고, 상기 AR 컨텐츠 데이터에 관련된 모션 정보 또는 상기 모션 정보에 따른 이벤트 신호 또는 상기 이벤트 신호에 따른 기능을 저장하는 실패 비용 방지 컨텐츠 데이터 모듈; 사용자의 모션에 따라 상기 모션 정보를 검색하고, 상기 모션 정보에 따른 이벤트 신호를 생성하는 AR 입력 모듈; 상기 AR 입력 모듈을 통해 입력된 상기 이벤트 신호에 따른 기능을 실행시키거나 수정 정보에 따른 기능을 실행시키는 AR 기능 모듈; 상기 AR 입력 모듈을 통해 수정 요청 정보를 생성하는 AR 수정 요청 모듈; 상기 AR 수정 요청 모듈을 통해 전송된 수정 요청 정보에 따른 수정 정보를 생성하여 상기 AR 기능 모듈에 전달하는 AR 수정 기능 모듈; 상기 AR 입력 모듈의 이벤트 신호에 대응하는 상기 모션 정보를 생성하여 대응되는 AR 컨텐츠 데이터 또는 수정 정보에 따른 기능을 시간 순서대로 표시하는 AR 뷰어 모듈; 상기 모듈들을 제어하는 AR 서버;를 포함한다.

상기 AR 입력 모듈에 연결되어 입력 정보를 생성하는 디스플레이 장치는 3D 움직임 센서, 가속도계, 경사계, 또는 레이저 거리 측정기 중 하나를 포함한다.

상기 실패 비용 방지 컨텐츠 데이터 중 인테리어 객체는 도어, 스위치, 벽지, 바닥재, 가구, 및 욕실 중 적어도 하나에 대한 이미지이다.

상기 AR 서버는 인공신경망, 서포트 백터머신, 자기회귀누적이동평균법 중 어느 하나의 머신러닝 모델을 이용하여, 이벤트 신호에 대응되는 AR 컨텐츠 데이터를 시계열적으로 배열한다.

본 발명은 사용자의 모션을 위한 시나리오와 상기 시나리오에 따라 시간의 흐름별로 나뉜 AR 컨텐츠 데이터를 설계하고 저장하는 단계; 컨텐츠 모듈과 AR 뷰어 서버를 통해 전문가 시스템을 이용한 AR 컨텐츠 데이터를 로드하여 모션을 준비하는 단계; AR 입력 모듈을 통해 사용자가 전문가 시스템을 이용한 AR 컨텐츠에 반응하는 이벤트 신호를 생성하는 단계; AR 뷰어 서버를 통해 상기 이벤트 신호에 대응되는 AR 컨텐츠 데이터를 생성하는 단계; 상기 AR 컨텐츠 데이터를 시간 순서대로 표시하는 단계; AR 뷰어 서버를 통해 상기 AR 컨텐츠 데이터를 분석하는 단계;로 이루어진 다.

상기 AR 입력 모듈의 이벤트 신호에 대응하는 상기 모션 정보를 생성하여 대응되는 AR 컨텐츠 데이터 또는 수정 정보에 따른 기능을 시간 순서대로 표시하는 단계;로 이루어진다.

상기 AR 입력 모듈을 통해 3D 움직임 센서, 가속도계, 경사계, 또는 레이저 거리 측정기 중 하나의 센서값을 생성하는 단계;를 더 포함한다.

상기 AR 컨텐츠 데이터를 시간 순서대로 표시하는 단계는, AR 기능 모듈을 통해 상기 AR 입력 모듈을 통해 입력된 상기 이벤트 신호에 따른 기능을 실행시키거나 수정 정보에 따른 기능을 실행시키는 단계; AR 수정 요청 모듈을 통해 상기 AR 입력 모듈을 통해 수정 요청 정보를 생성하는 단계; AR 수정 기능 모듈이 상기 AR 수정 요청 모듈을 통해 전송된 수정 요청 정보에 따른 수정 정보를 생성하여 상기 AR 기능 모듈에 전달하는 단계;를 더 포함한다.

상기와 같이 이루어지는 본 발명은 빠르게 시제품을 제작해주고 고객과 빠르게 소통을 해서 수정기간을 줄일 수 있다.

또한 본 발명은 시제품을 만드는 데 들어가는 시간과 돈과 기회비용(실패비용)을 줄일 수 있다.

또한 본 발명은 실제 시제품을 만드는데 실패하게 됨으로써, 의뢰자의 시간과 돈과 기회비용에 사회적 비용(세금으로 이뤄진 정부자금)이 증가하는 것을 방지할 수 있다.

본 발명은 AR 컨텐츠 데이터에 실제와 같은 가상의 다양한 느낌 및 시각적 효과를 주기 위한 것으로, 상대적으로 적은 비용으로 많은 체험 환경을 구축할 수 있으며 콘텐츠는 한 번 만들면 무한정 사용할 수 있으므로 실제와 동일하게 구현하면서 기존에 많은 부분을 차지하던 재료비가 필요없어 실패 비용이 따로 추가되지 않는다.

도 1 a, b, c는 종래 발명에 따른 AR 체험 시스템을 보여주는 도면이다.
도 2는 본 발명의 일실시예에 따른 전문가 시스템을 이용한 AR 서비스 시스템의 세부적인 구성을 보여주는 도면이다.
도 3은 본 발명의 일실시예에 따른 전문가 시스템을 이용한 AR 서비스 시스템을 이용한 기능 실행 단계를 보여주는 도면이다.

본 발명을 충분히 이해하기 위해서 본 발명의 바람직한 실시예를 첨부 도면을 참조하여 설명한다. 본 발명의 실시예는 여러 가지 형태로 변형될 수 있으며, 본 발명의 범위가 아래에서 상세히 설명하는 실시예로 한정되는 것으로 해석되어서는 안 된다. 본 실시예는 당업계에서 평균적인 지식을 가진 자에게 본 발명을 보다 완전하게 설명하기 위하여 제공되는 것이다. 따라서 도면에서의 요소의 형상 등은 보다 명확한 설명을 강조하기 위해서 과장되어 표현될 수 있다. 각 도면에서 동일한 부재는 동일한 참조부호로 도시한 경우가 있음을 유의하여야 한다. 또한, 본 발명의 요지를 불필요하게 흐릴 수 있다고 판단되는 공지 기능 및 구성에 대한 상세한 기술은 생략된다.

도 2에 도시된 바와 같이 본 발명은 AR 모듈(20), AR 서버(30) 등을 포함한다.

본 발명은 종래의 디스플레이 장치(예 : 스마트폰 ; 10), AR 모듈(20), AR 서버(30) 등을 사용할 수 있지만, 전문가 등이 미리 제작한 AR 어플리케이션 알고리즘 등을 추가로 포함시켜 실제 제품의 크기 및 형태와 동일한 제품 또는 건축물 등을 AR 모델링(modeling)을 통한 영상으로 디스플레이하여 확인할 수 있도록 해 실패 비용 최소화할 수 있는 특징이 있다.

상기 AR 영상으로 이루어진 가상 환경에서 객체들의 동작을 제어하는 기법들은 사용자의 의해 보유된 디스플레이 장치(10)의 움직임에 기초하여 생성된 스케일링 팩터(scale factor)에 따라 가상 환경에서 객체의 움직임(방향, 회전 각도 등)을 정의할 수도 있다.

예를 들어 작은 움직임으로 무게가 무거운 가구 등을 손쉽게 움직이거나, 회전시킬 수 있는 구성을 갖는다.

본 발명의 일 실시예에 따라 디스플레이 장치(10), AR 모듈(20), AR 서버(30), AR 전문가 단말기, 의뢰인 단말기 등이 네트워크로 연결되어 있다.

본 발명은 AR 뷰어 모듈(26)을 통해 전후좌우 AR 영상을 투영하여 디스플레이함으로써 사용자에게 리얼리티 가상 현실을 제공하기 위한 장치이다.

예를 들어 모델하우스공간 내에 배치된 객체의 속성을 AR 뷰어 모듈(26)이 계산하여 AR 영상으로 디스플레이하고, 사용자는 디스플레이 장치(10)을 통해 모델하우스공간 내의 내부 객체를 보는 리얼리티 가상 현실을 체험할 수 있다.

디스플레이 장치(10)는 사용자 행동에 따른 수신할 수 있는 적어도 하나의 행동키(key; 고정 행동에 따라 미리 형성된 카테고리 구분 기호)를 포함할 수 있으며, 이 외에 디스플레이 장치(10) 외관에 연결된 추가 터치패드(touchpad) 등을 더 구비할 수도 있다.

또한, 실시예에 따라 모션 컨트롤러(20)는 사용자의 손의 움직임을 감지할 수 있는 적어도 하나의 센서를 더 구비할 수 있다.

디스플레이 장치(10)를 통해 입력된 사용자 입력 및/또는 손가락 등의 움직임에 대한 정보를 제공받아, 이에 대응하는 동작(예 : 두손가락을 이용한 확대 동작 등)을 수행할 수 있다.

추가적으로 본 발명은 디스플레이 장치(10) 없이도 디지털 사이니지를 통해 메뉴 정보를 디스플레이하고 리얼리티 가상 현실을 애니메이션화하여 표시할 수도 있다.

예를 들어 사용자가 샤워실에서 샤워기의 동작 버튼을 누르고 샤워하는 장면을 3자 입장에서 본 애니메이션으로 AR 뷰어 모듈(26)을 통해 저장하여 나중에 확인할 수도 있다.

또한 사용자가 화장실로 향하는 모션 정보에 따른 변기에 접근할 수 있는 이벤트 신호를 발생시키고 상기 이벤트 신호에 따른 변기 뚜껑을 열 수 있는 기능이 실행된다.

그리고 이러한 기능을 실행한 사용자는 AR 입력 모듈을 통해 AR 수정 요청 모듈에 수정 요청 정보를 전달하여 AR 기능 모듈이 일반 변기에 체중을 측정하는 기능을 추가할 수 있도록 한다.

상기 AR 입력 모듈은 추가되는 AR 커뮤니케이션 프로세서에 의해 제어될 수 있다.

구체적으로 AR 모델링(modeling)을 통해 생성된 적어도 하나의 건축물 내외부에 대한 AR 영상을 제공하고, 상기 AR 영상 내에서 손가락 등이 움직임에 응답하여, 상기 AR 서버(30)의 AR 컨텐츠 데이터를 결합 또는 이동시켜 상기 AR 모듈(20)을 통해 AR 영상으로 디스플레이한다.

또한 상기 AR 영상 내의 인테리어 객체에 손가락 등의 움직임에 의해 이벤트를 발생함에 따라, 상기 AR 컨텐츠 데이터(예 : 인테리어 객체)가 이동 또는 결합된 상태의 AR 영상을 제공하는 경우, 현재 출력 중인 AR 영상이 건축물의 외부에 대응하는 경우 단지 정보에 대한 지도 GUI를 제공하고, 현재 출력 중인 AR 영상이 건축물의 내부에 대응하는 경우, 건축물의 구조 정보에 대한 지도 GUI를 제공할 수 있다.

이 때 AR 입력 모듈을 이용한 수정 요청 정보를 전달 방법으로 AR 뷰어 모듈(26)이 AR 커뮤니케이션 프로세서를 통해 선택형 이미지 또는 텍스트를 표시할 수도 있다. 이를 통해 특정 기능을 삭제할 수도 있다. 또는 AR 영상의 속성에 해당하는 위치(position), 회전(rotation), 비율조정(scale), 재질(material)을 수정할 수도 있다.

한편 AR 서버(30)은 상기 의뢰인 단말(10)을 통해 의뢰 정보를 전달받아 AR 전문가를 선정하고 상기 AR 전문가 단말(30)에 등급별 대금 결제가 진행되도록 서비스를 제공하는 서버이다.

상기 AR 서버(30)는 디스플레이 장치(10)를 소지한 사용자가 AR 영상을 확인하고 의뢰 정보에 최적으로 제작할 수 있는 AR 영상 제작 AR 전문가를 선정하도록 하여 저장한다.

상기 AR 서버(30)는 빅데이터를 기반한 머신러닝을 이용하여 상기 의뢰 정보에 대응하는 AR 전문가를 선정하기 위해 자체적인 선정 기준을 입력받을 수 있거나 상기 사용자의 선택에 의해 AR 전문가를 선정할 수 있다.

상기 AR 서버(30)는 상기 선정된 AR 전문가의 거래 금액에 따라 등급을 나누어 대금 결제를 차등화시킬 수도 있다.

즉 상기 AR 서버(30)는 인공신경망(Neural Networks), 서포트 백터머신(Support Vector Machine, SVM), 자기회귀누적이동평균법(autoregressive integrated moving average, ARIMA) 중 어느 하나의 머신러닝 모델을 이용한 시계열적 빅데이터 분석 방법을 이용하여 자체적인 선정 기준을 마련하거나 거래 금액 또는 등급에 따라 AR 전문가를 구분하고 의뢰할 수 있다.

예를 들어 상기 AR 서버(30)는 서포트 백터머신을 이용하여, 이벤트 신호에 대응되는 AR 컨텐츠 데이터의 애니메이션 이미지를 분류하는 작업에 있어 패턴 인식, 자료 분석을 통한 시계열적인 배열이 가능하다.

따라서 상기 AR 서버(30)를 통해 최적화된 AR 전문가를 추천받아 생성된 AR 영상 공간 내에 배치된 객체를 사용해보는 리얼리티 가상 현실을 체험할 수 있다.

이 때 도 4에 도시된 바와 같이 사용자는 디스플레이 장치(10)를 통해 객체의 속성에 해당하는 위치(position), 회전(rotation), 비율조정(scale), 재질(material)을 실시간으로 수정하여 AR 전문가에 수정 의뢰할 수도 있다.

이하 본 발명의 일실시예로서 실제 AR 모델링 작업에 적용한 적용예를 자세히 설명한다.

본 발명의 일실시예에 따른 AR 모델링 실패 비용을 감소시키기 위해 시제품 제조 전에 AR 전문가에 의해 제작된 AR 영상을 관찰하여 수정하는 방법이 사용된다.

먼저 의뢰인 단말기를 통해 AR 서버(30)에 접속하여 금형, 사출, 및 PCB 작업 또는 건물 인테리어 또는 가구 배치에 따른 AR AR 이미지 확인이 가능한 작업물을 제작하는 AR 전문가 선정에 대한 의뢰 정보를 등록 저장하여 서비스를 시작한다.

AR 서버(30)를 통해 상기 의뢰 정보에 대응하는 금형, 사출, 및 PCB 작업과 3D 모델링 작업에 따른 각각의 AR 전문가를 선정한다.

이 때 시제품 제작용 모델을 선택하는 경우, 상기 의뢰인의 참고로 제출한 3D모델링 스케치 도면(또는 미완성 도면)이 웹페이지를 통해 AR 전문가에게 전송될 수 있다.

AR 서버(30)를 통해 상기 AR 전문가에게 의뢰 내용을 통지하고 AR 전문가인 경우 견적 내용을 통해 해당 AR 전문가를 선정하여 상기 AR 서버(30)에 전달하고 저장한다.

또한 같은 작업 건수라 하더라도 작업이 매우 고난이도 AR 모델링인 경우, 담당한 AR 전문가에 대한 확정 작업 건 당 일정량의 가중치를 부가할 수 있다.

상기 AR 서버(30)는 선정된 AR 전문가 단말(30)에 작업 개시를 통지하고 상기 AR 전문가 단말기로부터 AR 작업의 완료됨을 확인받는다.

상기 AR 서버(30)는 상기 완료된 작업 내용을 의뢰인 단말기에 전달하고, 상기 AR 전문가의 등급을 산정하고, 상기 등급의 산정은 거래건 또는 거래 금액에 따라 이루어지며, 상기 AR 서버(30)는 상기 AR 전문가 단말(30)에 상기 AR 전문가 등급별(AR 서비스 등급별) 대금 결제를 진행하여 서비스를 완료한다.

예를 들어 상기 AR 입력 모듈(22)을 통해 제1 AR 컨텐츠 데이터와 제2 AR 컨텐츠 데이터의 결합 이벤트를 발생시키면, AR 뷰어 모듈(26)에 디스플레이된 AR 컨텐츠 데이터 중 가구와 건물이 서로 결합되어 사용자가 가구를 바라보는 각도를 변경하는 입력 이벤트를 발생시키면 AR 컨텐츠 데이터의 각도가 변경되어 새로운 변경 화면을 사용자 또는 상기 선정된 AR 전문가에 보여 줘서 이에 대한 평가와 수정 사항을 상기 AR 뷰어 모듈(26)로 피드백하여 사용자의 실패 비용 최소화할 수 있다.

이하 도 3 등을 참고하여 본 발명의 실시를 위한 전문가 시스템을 이용한 AR 서비스 시스템을 이용한 방법에 대해 자세히 설명한다.

먼저 모션을 위한 시나리오와 시간의 흐름별 모션 컨텐츠를 설계한다.

그리고 상기 컨텐츠 모듈과 AR 뷰어 서버를 통해 전문가 시스템을 이용한 AR 컨텐츠를 로드하여 모션을 준비한다.

상기 AR 입력 모듈을 통해 사용자가 전문가 시스템을 이용한 AR 컨텐츠에 반응하는 이벤트 신호를 생성한다.

계속하여 상기 AR 뷰어 서버를 통해 상기 이벤트 신호에 대응되는 AR 컨텐츠 데이터를 생성한다.

상기 AR 컨텐츠 데이터를 시간 순서대로 표시하고, 상기 AR 뷰어 서버를 통해 상기 AR 컨텐츠 데이터를 분석한다.

추가적으로 시간 순서대로 표시하는 방법 전에는 상기 실패 비용 방지 컨텐츠 데이터 모듈을 통해 AR 컨텐츠 데이터를 저장하고, 상기 AR 컨텐츠 데이터에 관련된 모션 정보 또는 상기 모션 정보에 따른 이벤트 신호 또는 상기 이벤트 신호에 따른 기능을 저장하고, AR 입력 모듈을 통해 사용자의 모션에 따라 상기 모션 정보를 검색하고, 상기 모션 정보에 따른 이벤트 신호를 생성하며, AR 기능 모듈을 통해 상기 AR 입력 모듈을 통해 입력된 상기 이벤트 신호에 따른 기능을 실행시키거나 수정 정보에 따른 기능을 실행시키며, AR 수정 요청 모듈을 통해 상기 AR 입력 모듈을 통해 수정 요청 정보를 생성하며, AR 수정 기능 모듈이 상기 AR 수정 요청 모듈을 통해 전송된 수정 요청 정보에 따른 수정 정보를 생성하여 상기 AR 기능 모듈에 전달하고, AR 뷰어 모듈이 상기 AR 입력 모듈의 이벤트 신호에 대응하는 상기 모션 정보를 생성하여 대응되는 AR 컨텐츠 데이터 또는 수정 정보에 따른 기능을 시간 순서대로 표시하는 방법이 포함된다.

본 발명의 다양한 실시예들에 따른 AR 서버(30)에 연결되는 단말기는 예를 들면, 스마트폰이 장착된 AR 헤드셋, AR 헤드셋, 애니메이션 재생이 가능한 스마트폰, 영상 신호 및 이동 단말기에서 감지된 이벤트의 발생을 알리기 위한 알림 정보를 표시하는 디스플레이부와 착용 상태를 감지하는 감지부를 포함하는 HMD(Head Mounted Display), 태블릿 PC, 이동 전화기, 영상 전화기, 전자책 리더기, 데스크탑 PC, 랩탑 PC, 넷북 컴퓨터, 워크스테이션, 서버, PDA, PMP(portable multimedia player), 또는 웨어러블 장치 중 적어도 하나를 포함할 수 있다.

예를 들어 상술한 디스플레이 장치(10) 없이도 사이니지, 또는 태블릿 PC의 이미지 프로세싱 기술을 이용하여 가상 현실(예 : 애니메이션)을 체험할 수 있게 한다.

또한 상기 HMD는 아이트래킹(Eye tracking, 안구 추적) 기술로 AR 헤드셋 착용자가 현재 보고 있는 부분을 감지해 해당하는 곳만 그래픽을 높이고 나머지는 품질을 낮춰서 시스템 부하를 낮추는 기능을 갖는 것을 특징으로 한다.

상기 아이트래킹 기술은 사용자의 응시 방향(gaze direction)을 결정하는 단계, 움직임 검출 시스템을 통해, 상기 웨어러블 디바이스의 상기 사용자의 머리 방향을 결정하는 단계 등으로 이루어진다.

이 때 AR 서버(30)은 AR 영상 프로세서로서 중앙처리장치(central processing unit), AR 어플리케이션 프로세서(application processor), 또는 AR 커뮤니케이션 프로세서(communication processor) 중 하나 또는 그 이상을 포함할 수 있다.

상기 AR 서버(30)은 예를 들면, 상술한 단말들(10, 30)의 적어도 하나의 다른 구성요소들의 제어 및/또는 통신에 관한 연산이나 데이터 처리(예 : AR 전문가 매칭 등)를 실행할 수 있다.

상기 AR 서버(30)에 포함되는 메모리 또는 데이터베이스는, 휘발성 및/또는 비휘발성 메모리를 포함할 수 있다. 예를 들면, 적어도 하나의 다른 구성요소에 관계된 명령 또는 데이터를 저장할 수 있다.

본 발명에서 사용되는 네트워크 망은 특정 통신 프로토콜로서, 예를 들면, 5G, 4G, LTE(long-term evolution), LTE-A(LTE Advance), CDMA(code division multiple access), WCDMA(wideband CDMA), UMTS(universal mobile telecommunications system), WiBro(Wireless Broadband), 또는 GSM(Global System for Mobile Communications) 등 중 적어도 하나의 무선 통신을 사용할 수 있다.

또한, 무선 통신은 예를 들면, 근거리 통신을 포함할 수 있다. 근거리 통신은, 예를 들면, WiFi(wireless fidelity), 블루투스(Bluetooth), NFC(near field communication), MST(magnetic stripe transmission), 또는 GNSS(global navigation satellite system) 등 중 적어도 하나를 포함할 수 있다.

한편 전문가 매칭 제안 폼을 통해 의뢰 정보를 작성하여 전문가 의뢰 중개 AR 서버(200)에 전송하는 의뢰인 단말(100); 상기 의뢰인 단말(100)을 통해 의뢰 정보를 전달받아 전문가를 선정하고 상기 전문가 단말(400)에 등급별 대금 결제가 진행되도록 제어하는 전문가 의뢰 중개 AR 서버(200); 상기 전문가 의뢰 중개 AR 서버(200)로부터 전문가 선정 내용을 전달 받거나 상기 등급별 대금 결제 정보를 전달받는 전문가 단말(400);로 구성된다.

상기 전문가 의뢰 중개 AR 서버(200)는, 상기 의뢰 정보에 대응하는 전문가를 선정하여 상기 의뢰인 단말(100)에 다시 통지하는 전문가 매칭 수단(220); 상기 선정된 전문가의 거래건에 따라 등급을 나누어 대금 결제를 차등화시키는 등급별 대금 결제 모듈(240);을 포함한다.

상기 전문가 의뢰 중개 AR 서버(200)는 상기 완료된 작업 내용을 의뢰인 단말(100)에 전달하고, 상기 등급별 대금 결제 모듈(240)을 통해 상기 선정된 전문가의 거래건 또는 거래 금액에 따라 전문가의 등급을 나누어 대금 결제와 수수료를 차등화시키고, 상기 전문가의 등급의 산정에 따라 상기 전문가 단말(400)에 수수료를 제한 대금 결제를 진행하여 서비스를 완료한다.

그리고 상기 작업을 완료하여 확정된 경우, 확정된 작업을 담당한 전문가에 대한 확정 작업 건 당 양(+)의 가중치를 부가하고, 작업의 완료 후에 클레임을 일정치 이상 받은 전문가에 대해서는 클레임 횟수 당 음(-)의 가중치를 부가한다.

구체적으로 살펴보면, 또 다른 실시예에 따른 본 발명은 의뢰인 단말(100), 전문가 의뢰 중개 AR 서버(200; 또는 플랫폼), 전문가 단말(400) 등이 네트워크로 연결되어 있다.

의뢰인 단말(100)은 전문가 매칭 제안 폼을 통해 의뢰 정보를 작성하여 전문가 의뢰 중개 AR 서버(200)에 전송하는 단말기이다.

전문가 의뢰 중개 AR 서버(200)는 상기 의뢰인 단말(100)을 통해 의뢰 정보를 전달받아 전문가를 선정하고 상기 전문가 단말(400)에 등급별 대금 결제가 진행되도록 서비스를 제공하는 서버이다.

또한 상기 전문가 의뢰 중개 AR 서버(200)는 상술한 AR 모듈(20)과 AR 서버(30)의 구성을 모두 포함한다.

전문가 단말(400)은 상기 전문가 의뢰 중개 AR 서버(200)로부터 전문가 선정 내용을 전달 받거나 상기 등급별 대금 결제 정보를 전달받는 단말기이다.

상기 전문가 의뢰 중개 AR 서버(200)는 상기 의뢰 정보에 대응하는 전문가를 선정하여 상기 의뢰인 단말(100)에 다시 통지하는 전문가 매칭 수단(220), 상기 선정된 전문가의 거래 건에 따라 등급을 나누어 대금 결제를 차등화시키는 등급별 대금 결제 모듈(240)을 포함한다.

상기 전문가 매칭 수단(220)은 빅데이터를 기반한 머신러닝을 이용하여 상기 의뢰 정보에 대응하는 전문가를 선정하는 수단이다.

상기 등급별 대금 결제 모듈(240)은 상기 선정된 전문가의 거래 금액에 따라 등급을 나누어 대금 결제를 차등화시킨다.

상기 등급별 대금 결제 모듈(240)은 예측 등급와 실제 등급 결과에 차이가 발생한 경우, 어느 부분에서 차이가 발생했는지를 확인할 수도 있다.

즉 인공신경망, 서포트 백터머신, 자기회귀누적이동평균법 중 어느 하나의 머신러닝 모델을 이용한 시계열적 빅데이터 분석 방법이 사용될 수 있다.

상기 서포트 백터머신 알고리즘은 두 카테고리 중 어느 하나에 속한 데이터의 집합이 주어졌을 때, 주어진 데이터 집합을 바탕으로 하여 새로운 데이터가 어느 카테고리에 속할지 판단하는 기계 학습 방법으로서 일정 분야(예 : 3D 모델링 전문가 카테고리)의 특정 전문가에 대한 거래 금액에 따른 등급 부여 데이터를 바탕으로 다른 전문가에 대한 거래 금액에 따른 등급 부여 기준을 마련할 수 있다.

또한 전문가 개인 정보 및 예를 들어 법률 전문가인 경우 사건 수임 수량 또는 승패에 대응되는 점수를 환산하고, 법률 전문가의 랭킹을 연산 등의 실시간 정보를 변수로 반영하는 다변량 시계열 분석을 수행함으로써 예측률을 더욱 높일 수 있다.

상기 자기회귀누적이동평균법은 비정상적 시계열 자료(시간의 흐름에 따라 관찰된 전문가 등급 데이터)이기 때문에 분석하기 쉬운 정상적 시계열 자료로 변환하여, 특정 전문가에 대한 거래 금액에 따른 등급 부여 기준이 시간의 흐름에 따라 왜곡되거나 비상식적이 되는 것을 방지한다.

본 발명은 의뢰인 단말(100), 전문가 의뢰 중개 AR 서버(200), 전문가 단말(400)이 네트워크로 연결되고, 의뢰인이 의뢰인 단말(100)을 통해 특정 웹사이트에 접속한다.

이 때 의뢰인은 의뢰인 단말(100)을 통해 특정 웹사이트에 표시된 제안 폼(form)의 각 메뉴를 선택하거나 특정 내용을 입력하여 전문가 의뢰를 등록한다.

전문가 의뢰 중개 AR 서버(200)가 상기 의뢰 내용을 저장하고, 빅데이터 기반의 머신 러닝을 활용한 전문가 매칭을 시작한다.

이 때 이러한 빅데이터 기반의 머신 러닝 기법은 아래에서 서술하는 전문가에 대한 거래 금액에 따른 등급 부여 기준을 산정할 때도 사용될 수 있다.

계속하여 전문가 의뢰 중개 AR 서버(200)에 의해 선정된 전문가에게 의뢰 내용을 통지하기 위해 전문가 단말(400)과 네트워크로 연결시켜 의뢰 내용을 통지한다.

그리고 전문가는 자신이 선정된 의뢰 내용을 확인하고 견적서를 작성하여 전문가 의뢰 중개 AR 서버(200)에 견적 내용을 등록한다.

전문가 의뢰 중개 AR 서버(200)는 상기 견적 내용을 전달받아 저장하고 상기 의뢰인 단말(100)에 견적 내용을 통지한다.

바로 견적 내용을 확인한 의뢰인은 의뢰인 단말(100)을 통해 전문가 선정을 확정하고 이를 전문가 의뢰 중개 AR 서버(200)에 전송하면, 전문가 의뢰 중개 AR 서버(200)는 전문가 선정 내용을 저장한다.

그리고 상기 전문가 의뢰 중개 AR 서버(200)는 전문가 단말(400)에 선정 내용을 통지한다.

의뢰인 단말(100), 전문가 의뢰 중개 AR 서버(200), 전문가 단말(400)이 네트워크로 연결되고, 전문가 의뢰 중개 AR 서버(200)가 고객이 선택한 전문가 선정 내용을 저장한다(S24).

상기 전문가 의뢰 중개 AR 서버(200)가 전문가 단말(400)로 상기 전문가 선정 내용을 통지한다.

상기 전문가 의뢰 중개 AR 서버(200)가 의뢰인 단말(100)에 거래 금액을 요청하고, 거래 금액을 데이터베이스에 저장한다.

상기 의뢰인 단말(100)로부터 거래 금액의 입금을 확인하면, 상기 전문가 의뢰 중개 AR 서버(200)는 전문가 단말(400)에 전문가 작업 개시를 통지한다.

추후 작업이 완료된 후 상기 전문가 단말(400)에 전문가 작업 완료를 입력하면, 상기 전문가 의뢰 중개 AR 서버(200)에 작업 완료가 통지된다.

상기 전문가 의뢰 중개 AR 서버(200)는 의뢰인 단말(100)에 작업 내용을 전달하고, 이전 거래 금액에 따른 등급 부여 데이터를 바탕으로 전문가에 대한 거래 금액에 따른 등급 부여 기준을 산정한다.

그리고 상기 전문가 의뢰 중개 AR 서버(200)가 상기 등급에 따라 대금 결제를 하고 전문가 단말(400)에 통지하게 된다.

이 때 상기 전문가 의뢰 중개 AR 서버(200)가 등급 부여 기준을 산정하는 과정에서 문제가 발생할 수 있는 데 이에 대한 자세한 사항은 아래에서 설명한다.

마지막으로 상술한 전문가 의뢰 중개 AR 서버(200)에서 등급 산정이 되고, 전문가 단말(400)로 상기 등급을 통보한다.

상기 의뢰인 단말(100), 전문가 의뢰 중개 AR 서버(200), 전문가 단말(400)이 네트워크로 연결되고, 전문가 의뢰 중개 AR 서버(200)에서 등급 산정이 되고, 전문가 단말(400)로 등급 통보를 한다.

이 때 상기 등급 통보는 미리 선정된 전문가의 거래 건에 따라 등급을 나누어 대금 결제를 차등화시키는 등급별 대금 결제 모듈(240)을 통해 작성된 등급을 통보하는 것이다.

상기 전문가 단말(400)을 통해 이의 신청을 작성하여 상기 전문가 의뢰 중개 AR 서버(200)에 전송한다.

상기 전문가 의뢰 중개 AR 서버(200)는 이의 신청을 접수하고, 일정 기준에 의해 정확하게 등급을 산정했는지를 파악하고 이상 없음을 다시 관리자가 입력하여 상기 의뢰인 단말(100)에 전달한다.

만일 이상이 있을 경우 상기 관리자는 이상이 있음을 상기 전문가 의뢰 중개 AR 서버(200)에 입력하고 다시 산정한 등급표를 업로드할 수 있다.

따라서 상기 등급별 대금 결제 모듈(240)은 미리 예측 등급(예 : 전문가의 작년 실적에 의한 예측 등급)과 실제 등급 결과(예 : 전문가의 올해 실적에 의한 예측 등급)에 차이가 발생한 경우 이를 해당 전문가에게 자동으로 통지하는 것이 이의 신청을 줄일 수 있는 방법이다.

상술한 이의 신청이 해결되면, 등급별 대금 결제가 이루어져 전문가 단말(400)에 결제 내용이 통보된다.

본 발명은 레벨 1에서 레벨 6으로 나누고, 레벨 1에서 레벨 6으로 갈수록 구매 금액 한도가 높아지고 수수료율은 낮아진다.

예를 들어, 레벨 1의 경우 구매 수량 3건, 구매 금액 백만원, 수수료율 20%, 레벨 2의 경우 구매 수량(건) 10건, 구매 금액 오백만 원, 수수료율 15%, 레벨 3의 경우 구매 수량 50건, 구매 금액 삼천만 원, 수수료율 12%, 레벨 4의 경우 구매 수량 100건, 구매 금액 일억 원, 수수료율 10%, 레벨 5의 경우 구매 수량 500건, 구매 금액 십억 원, 수수료율 8%, 레벨 6의 경우 구매 수량 1,000건, 구매 금액 백억 원, 수수료율 5% 등이다.

또한 본 발명의 다른 실시예를 보면 전문 기술을 가진 판매자 1의 경우 거래 수량이 51건이고 거래 금액이 2억 원이면 상기 예시에 비추어 봐서 LV. 4단계로서, 수수료 10%로 확정된다.

전문 기술을 가진 판매자 2의 경우 거래 수량이 10건이고, 거래 금액이 10억 원이어서 LV. 5단계로서, 수수료 8%로 확정된다.

또한 본 발명의 일실시예로서, 작업을 완료하여 확정된 경우, 확정된 작업을 담당한 전문가에 대한 확정 작업 건 당 양(+)의 가중치를 부가하고, 작업의 완료 후에 클레임을 일정치 이상 받은 전문가에 대해서는 클레임 횟수 당 음(-)의 가중치를 부가할 수도 있다.

이하 본 발명의 일실시예로서 금형, 사출, 및 PCB 작업과 3D 모델링 작업에 적용한 적용예를 자세히 설명한다.

이 외에도 금형 제조비용을 감소시키기 위해 온라인을 이용한 시제품 제조방법에도 이용될 수 있으며 자세한 설명은 생략한다.

먼저 의뢰인 단말(100)을 통해 전문가 의뢰 중개 AR 서버(200)에 접속하여 금형, 사출, 및 PCB 작업을 포함하는 3D 모델링 작업에 따른 전문가 선정에 대한 의뢰 정보를 등록 저장하여 서비스를 시작한다.

전문가 의뢰 중개 AR 서버(200)를 통해 상기 의뢰 정보에 대응하는 금형, 사출, 및 PCB 작업과 3D 모델링 작업에 따른 각각의 전문가를 선정한다.

이 때 시제품 제작용 금형모델을 선택하는 경우, 상기 의뢰인의 3D모델링 스케치 도면이 웹페이지를 통해 전문가에게 전송될 수 있다.

전문가 의뢰 중개 AR 서버(200)를 통해 상기 전문가에게 의뢰 내용을 통지하고 상기 금형, 사출, 및 PCB 작업과 3D 모델링 작업에 따른 각각의 견적 내용을 전달받아 저장한다.

예를 들어 금형, 사출, 및 PCB 작업과 3D 모델링 등의 전 작업에 대한 견적 내용을 포함할 수 있으나 금형, 사출, 및 PCB 작업과 3D 모델링의 각 작업에 대한 견적을 포함할 수도 있다.

전문가 의뢰 중개 AR 서버(200)가 의뢰인 단말(100)에 상기 견적 내용을 통지하고, 복수의 전문가인 경우 견적 내용을 통해 해당 전문가를 선정하여 상기 전문가 의뢰 중개 AR 서버(200)에 전달하고 저장한다.

상기 선정된 전문가 단말(400)에게 해당 전문가를 포함한 선정 내용을 통지하고, 상기 전문가 의뢰 중개 AR 서버(200)는 의뢰인 단말(100)에 거래 금액을 요청하고 저장한다.

이 때 3D 프린터 등의 성능이나 표현 한계를 적절히 감안하여 거래 금액을 산정하여 정할 수 있다.

또한 같은 작업 건수라 하더라도 작업이 매우 고 난이도 3D 모델링인 경우, 담당한 전문가에 대한 확정 작업 건 당 일정량의 가중치를 부가할 수 있다.

예를 들어 이러한 고 난이도 3D 모델링은 거래 금액으로 추정할 수도 있지만, 종래 거래되었던 작업들을 인공신경망 머신러닝 모델을 이용한 시계열적 빅데이터 분석 방법으로 분석하여 추정할 수도 있다.

상기 전문가 의뢰 중개 AR 서버(200)는 선정된 전문가 단말(400)에 작업 개시를 통지하고 상기 전문가 단말(400)로 부터 전문가 작업의 완료됨을 확인받는다.

상기 전문가 의뢰 중개 AR 서버(200)는 상기 완료된 작업 내용을 의뢰인 단말(100)에 전달하고, 상기 전문가의 등급을 산정하고, 상기 등급의 산정은 거래건 또는 거래 금액에 따라 이루어지며, 상기 전문가 의뢰 중개 AR 서버(200)는 상기 전문가 단말(400)에 상기 전문가 등급 별 대금 결제를 진행하여 서비스 완료한다.

따라서 종래에는 여러 장소 또는 지역에 각기 분산 배치된 소속 3D 프린터 정보를 등록 관리 운영하고, 사용자 단말기로부터 설계 도면을 입력받아 요청한 배송 위치와 가장 가까운 소속 3D 프린터가 있는 장소를 검출하여 상기 검출된 장소에 위치한 소속 3D 프린터로 상기 사용자 단말기로부터 입력받은 설계 도면의 3D 출력물이 출력되도록 하였으나 본 발명은 상술한 전문가들을 장소에 상관없이 직접 선정하여 작업의 퀄리티를 높일 수 있고 서비스 진행도 원활하게 할 수 있다.

본 발명의 일실시예로서 상기 전문가 의뢰 중개 AR 서버(200)는 3D 프린터로 모델링할 가상 3D 모델 생성에 대한 진행 상황을 웹페이지 등에 실시간으로 표시할 수 있다. 상기 가상 3D 데이터는 가상 3D 모델에 대해 수행되는 시뮬레이션 절차 설명을 포함하는 데이터이다.

상기 전문가 의뢰 중개 AR 서버(200)가 상기 가상 3D 데이터를 분할기준을 바탕으로 하나 이상의 세부 동작으로 분할하되, 상기 세부 동작은 3D 모델 동작의 최소단위이고, 상기 분할기준은 금형, 사출, 및 PCB 작업 등을 포함하는 세부 동작에 대한 표준화 코드를 순서대로 나열한 데이터를 기반으로 한 것이다.

또한 본 발명의 일실시예로서 상기 전문가 의뢰 중개 AR 서버(200)는 강화학습을 수행할 수 있다. 강화학습은 기계학습의 한 영역으로, 어떤 환경 안에서 정의된 전문가가 현재의 상태를 인식하여, 선택 가능한 작업들 중 등급 보상을 최대화하는 작업 혹은 작업 순서(프로세스)를 선택하는 방법이다.

예를 들어 강화학습은 전문가의 작업 프로세스의 상태전이와, 상태전이에 따른 등급 보상에 기초하여 등급 보상을 최대화하는 방법을 학습하는 것으로 요약될 수 있다. 즉 고 난이도 3D 모델링의 경우 등급 보상을 최대화하기 위해 빠른 시간 내에 작업을 완료할 수 있는 작업 순서를 나열할 수 있다.

그 후, 상기 전문가 의뢰 중개 AR 서버(200)는 강화학습 결과를 이용하여 최적화 작업 프로세스 데이터를 산출한다. 상기 최적화 전문가 작업 프로세스 데이터는 강화학습 결과를 기반으로 작업 시간을 줄일 수 있는 최단 작업 시간, 최소 재료량, 또는 필수수행순서 등을 조건으로 산출되어 전문가들에게 등급을 용이하게 올릴 수 있도록 보조할 수 있다.

본 발명의 다양한 실시예들에 따른 단말(100, 400)은, 예를 들면, 스마트폰, 태블릿 PC, 이동 전화기, 영상 전화기, 전자책 리더기, 데스크탑 PC, 랩탑 PC, 넷북 컴퓨터, 워크스테이션, 서버, PDA, PMP(portable multimedia player), 또는 웨어러블 장치 중 적어도 하나를 포함할 수 있다. 웨어러블 장치는 액세서리형, 직물 또는 의류 일체형, 신체 부착형, 또는 생체 이식형 회로 중 적어도 하나를 포함할 수 있다.

상기 전문가 의뢰 중개 AR 서버(200)는 프로세서로서 중앙처리장치(central processing unit), 어플리케이션 프로세서(application processor), 또는 커뮤니케이션 프로세서(communication processor) 중 하나 또는 그 이상을 포함할 수 있다.

상기 전문가 의뢰 중개 AR 서버(200)는 예를 들면, 상술한 단말들(100, 400)의 적어도 하나의 다른 구성요소들의 제어 및/또는 통신에 관한 연산이나 데이터 처리(예 : 전문가 매칭 등)를 실행할 수 있다.

상기 전문가 의뢰 중개 AR 서버(200)에 포함되는 메모리 또는 데이터베이스는, 휘발성 및/또는 비휘발성 메모리를 포함할 수 있다. 예를 들면, 적어도 하나의 다른 구성요소에 관계된 명령 또는 데이터를 저장할 수 있다.

10 : 디스플레이 장치
20 : AR 모듈
30 : AR 서버
100 : 의뢰인 단말
200 : 전문가 의뢰 중개 AR 서버
220 : 전문가 매칭 수단
240 : 등급별 대금 결제 모듈
400 : 전문가 단말

Claims (8)

1. 실패 비용 방지를 위한 AR 컨텐츠 데이터를 저장하고, 상기 AR 컨텐츠 데이터에 관련된 모션 정보 또는 상기 모션 정보에 따른 이벤트 신호 또는 상기 이벤트 신호에 따른 기능을 저장하는 실패 비용 방지 컨텐츠 데이터 모듈(21);
   사용자의 모션에 따라 상기 모션 정보를 검색하고, 상기 모션 정보에 따른 이벤트 신호를 생성하는 AR 입력 모듈(22);
   상기 AR 입력 모듈을 통해 입력된 상기 이벤트 신호에 따른 기능을 실행시키거나 수정 정보에 따른 기능을 실행시키는 AR 기능 모듈(23);
   상기 AR 입력 모듈을 통해 수정 요청 정보를 생성하는 AR 수정 요청 모듈(24);
   상기 AR 수정 요청 모듈을 통해 전송된 수정 요청 정보에 따른 수정 정보를 생성하여 상기 AR 기능 모듈에 전달하는 AR 수정 기능 모듈(25);
   상기 AR 입력 모듈의 이벤트 신호에 대응하는 상기 모션 정보를 생성하여 대응되는 AR 컨텐츠 데이터 또는 수정 정보에 따른 기능을 시간 순서대로 표시하는 AR 뷰어 모듈(26);
   상기 모듈들을 제어하는 AR 서버(30);를 포함하는 전문가 시스템을 이용한 AR 서비스 시스템.
2. 제1항에 있어서,
   상기 AR 입력 모듈(22)에 연결되어 입력 정보를 생성하는 디스플레이 장치(10)는 3D 움직임 센서, 가속도계, 경사계, 또는 레이저 거리 측정기 중 하나를 포함하는 것을 특징으로 하는 전문가 시스템을 이용한 AR 서비스 시스템.
3. 제1항에 있어서,
   상기 실패 비용 방지 컨텐츠 데이터 중 인테리어 객체는 도어(door), 스위치, 벽지, 바닥재, 가구, 및 욕실 중 적어도 하나에 대한 이미지인 것을 특징으로 하는 전문가 시스템을 이용한 AR 서비스 시스템.
4. 제1항에 있어서,
   상기 AR 서버(30)는 인공신경망, 서포트 백터머신, 자기회귀누적이동평균법 중 어느 하나의 머신러닝 모델을 이용하여, 이벤트 신호에 대응되는 AR 컨텐츠 데이터를 시계열적으로 배열하는 것을 특징으로 하는 전문가 시스템을 이용한 AR 서비스 시스템.
5. 사용자의 모션을 위한 시나리오와 상기 시나리오에 따라 시간의 흐름별로 나뉜 AR 컨텐츠 데이터를 설계하고 저장하는 단계;
   컨텐츠 모듈과 AR 뷰어 서버를 통해 전문가 시스템을 이용한 AR 컨텐츠 데이터를 로드하여 모션을 준비하는 단계;
   AR 입력 모듈을 통해 사용자가 전문가 시스템을 이용한 AR 컨텐츠에 반응하는 이벤트 신호를 생성하는 단계;
   AR 뷰어 서버를 통해 상기 이벤트 신호에 대응되는 AR 컨텐츠 데이터를 생성하는 단계;
   상기 AR 컨텐츠 데이터를 시간 순서대로 표시하는 단계;
   AR 뷰어 서버를 통해 상기 AR 컨텐츠 데이터를 분석하는 단계;로 이루어진 전문가 시스템을 이용한 AR 서비스 방법.
6. 제5항에 있어서,
   상기 AR 입력 모듈의 이벤트 신호에 대응하는 상기 모션 정보를 생성하여 대응되는 AR 컨텐츠 데이터 또는 수정 정보에 따른 기능을 시간 순서대로 표시하는 단계;로 이루어진 전문가 시스템을 이용한 AR 서비스 방법.
7. 제5항에 있어서,
   상기 AR 입력 모듈을 통해 3D 움직임 센서, 가속도계, 경사계, 또는 레이저 거리 측정기 중 하나의 센서값을 생성하는 단계;를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 전문가 시스템을 이용한 AR 서비스 시스템.
8. 제5항에 있어서,
   상기 AR 컨텐츠 데이터를 시간 순서대로 표시하는 단계는,
   AR 기능 모듈을 통해 상기 AR 입력 모듈을 통해 입력된 상기 이벤트 신호에 따른 기능을 실행시키거나 수정 정보에 따른 기능을 실행시키는 단계;
   AR 수정 요청 모듈을 통해 상기 AR 입력 모듈을 통해 수정 요청 정보를 생성하는 단계;
   AR 수정 기능 모듈이 상기 AR 수정 요청 모듈을 통해 전송된 수정 요청 정보에 따른 수정 정보를 생성하여 상기 AR 기능 모듈에 전달하는 단계;를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 전문가 시스템을 이용한 AR 서비스 시스템.

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