KR20220037128A - 사용자의 위치 관련 정보를 결정하는 전자 장치 및 서버 - Google Patents

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KR20220037128A
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이재면
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Abstract

본 문서에 개시된 다양한 실시예에 따른 전자 장치는, 카메라, 디스플레이, 메모리, 상기 전자 장치의 위치 및 방향을 측정하는 위치 측위 모듈 및 상기 카메라, 디스플레이, 메모리 및 위치 측위 모듈과 동작적으로 연결되는 프로세서를 포함할 수 있고, 상기 프로세서는, 상기 위치 측위 모듈을 통해 사용자의 제1 위치 및 제1 방향을 결정할 수 있고, 지도 데이터베이스로부터 상기 제1 위치에 대한 주변 정보를 획득할 수 있고, 상기 주변 정보에 기반하여 상기 지도 데이터베이스로부터 기준 대상을 포함하는 스캔 요구 정보를 생성할 수 있고, 상기 스캔 요구 정보를 이용하여 상기 카메라로 상기 기준 대상과 대응되는 촬영 대상이 촬영되도록 상기 디스플레이에 촬영 가이드를 표시할 수 있고, 상기 촬영 대상과 상기 기준 대상을 이용하여 제2 위치 및 제2 방향을 결정할 수 있고, 상기 제2 위치 및 제2 방향을 상기 디스플레이에 표시할 수 있다. 이 밖에도 다양한 실시예가 가능할 수 있다.

Description

사용자의 위치 관련 정보를 결정하는 전자 장치 및 서버{ELECTRONIC DEVICE AND SERVER THAT DETERMINE INFORMATION RELATED TO USER'S LOCATION}
본 문서에 개시된 다양한 실시예들은, 사용자의 위치와 관련된 정보를 결정하는 전자 장치 및 서버에 관한 것이다.
사용자의 위치를 측정하기 위한 다양한 방법이 존재한다. GPS와 같은 위성 항법 시스템은 위성과 연결되어 전자 장치의 위치를 측정할 수 있다. 또한, 전자 장치와 연결된 무선 장치의 위치를 통해 전자 장치의 위치를 역으로 추정할 수도 있다.
AR(augumented reality)과 같은 위치 기반 서비스의 시장 수요가 증가됨에 따라 사용자의 위치와 방향을 보다 정밀하게 측정할 수 있는 기술의 수요가 증가하고 있다.
GPS와 같은 위성 항법 시스템이나, 무선 통신 장치의 위치를 통해 사용자의 위치를 추정하는 방식은 각각의 방식에 따라 오차가 존재할 수 있다. 또한, 사용자의 방향을 정확히 측정하는데 어려움이 있다.
위치 기반 서비스의 원활한 제공을 위해서는 사용자의 정확한 위치와 방향을 측정할 필요가 있다.
본 문서에 개시된 다양한 실시예는 사용자의 위치와 방향을 보다 정확하게 측정할 수 있는 전자 장치와 서버를 제공하기 위한 것이다.
본 문서에 개시된 다양한 실시예에 따른 전자 장치는, 카메라, 디스플레이, 메모리, 상기 전자 장치의 위치 및 방향을 측정하는 위치 측위 모듈 및 상기 카메라, 디스플레이, 메모리 및 위치 측위 모듈과 동작적으로 연결되는 프로세서를 포함할 수 있고, 상기 프로세서는, 상기 위치 측위 모듈을 통해 사용자의 제1 위치 및 제1 방향을 결정할 수 있고, 지도 데이터베이스로부터 상기 제1 위치에 대한 주변 정보를 획득할 수 있고, 상기 주변 정보에 기반하여 상기 지도 데이터베이스로부터 기준 대상을 포함하는 스캔 요구 정보를 생성할 수 있고, 상기 스캔 요구 정보를 이용하여 상기 카메라로 상기 기준 대상과 대응되는 촬영 대상이 촬영되도록 상기 디스플레이에 촬영 가이드를 표시할 수 있고, 상기 촬영 대상과 상기 기준 대상을 이용하여 제2 위치 및 제2 방향을 결정할 수 있고, 상기 제2 위치 및 제2 방향을 상기 디스플레이에 표시할 수 있다.
본 문서에 개시된 다양한 실시예에 따른 서버는, 서버 메모리 및 서버 프로세서를 포함할 수 있고, 상기 서버 프로세서는, 전자 장치로부터 제1 위치를 수신하여 상기 서버 메모리에 저장된 지도 데이터베이스로부터 상기 제1 위치에 대한 주변 정보를 획득할 수 있고, 상기 주변 정보에 기반하여 상기 지도 데이터베이스로부터 기준 대상을 포함하는 스캔 요구 정보를 생성할 수 있고, 상기 전자 장치가 스캔 요구 정보를 이용하여 상기 기준 대상과 대응되는 촬영 대상을 촬영하도록 상기 스캔 요구 정보를 상기 전자 장치에 송신할 수 있고, 상기 전자 장치로부터 상기 촬영 대상을 수신하여 상기 촬영 대상과 상기 기준 대상을 이용하여 제2 위치 및 제2 방향을 결정할 수 있고, 상기 제2 위치 및 제2 방향을 상기 전자 장치에 송신할 수 있다.
본 문서에 개시된 다양한 실시예에 따르면, 사용자의 위치와 방향을 정확하게 측정할 수 있다. 또한, 촬영 가이드를 통해 사용자가 위치와 방향 결정에 필요한 정보를 쉽게 획득할 수 있도록 유도할 수 있다.
도면의 설명과 관련하여, 동일 또는 유사한 구성 요소에 대해서는 동일 또는 유사한 참조 부호가 사용될 수 있다.
도 1은, 다양한 실시예들에 따른, 네트워크 환경 내의 전자 장치의 블럭도이다.
도 2는, 본 문서에 개시된 다양한 실시예에 따른 전자 장치 및 서버의 블록도이다.
도 3은, 본 문서에 개시된 다양한 실시예에 따른 사용자의 위치를 결정하는 순서도이다.
도 4는, 본 문서에 개시된 다양한 실시예에 따른 제1 위치와 제1 위치의 범위를 설명하기 위한 도면이다.
도 5는, 본 문서에 개시된 다양한 실시예에 따른 스캔 요구 정보를 생성하는 알고리즘을 도시한 도면이다.
도 6a 내지 도 6d는, 본 문서에 개시된 다양한 실시예에 따른 촬영 가이드를 설명하기 위한 도면이다.
도 7은, 본 문서에 개시된 다양한 실시예에 따른 촬영 대상과 기준 대상을 이용하여 제2 위치 및 제2 방향을 결정하는 방법을 설명하기 위한 도면이다.
도 8은, 본 문서에 개시된 다양한 실시예에 따른 오프셋(offset)을 이용하여 사용자의 위치를 결정하는 방법을 설명하기 위한 도면이다.
도 9는, 본 문서에 개시된 다양한 실시예에 따른 제2 위치 및 제2 방향을 디스플레이에 표시한 모습을 도시한 도면이다.
본 문서의 다양한 실시 예들 및 이에 사용된 용어들은 본 문서에 기재된 기술적 특징들을 특정한 실시 예들로 한정하려는 것이 아니며, 해당 실시 예의 다양한 변경, 균등물, 또는 대체물을 포함하는 것으로 이해되어야 한다.
도면의 설명과 관련하여, 유사한 또는 관련된 구성요소에 대해서는 유사한 참조 부호가 사용될 수 있다. 아이템에 대응하는 명사의 단수 형은 관련된 문맥상 명백하게 다르게 지시하지 않는 한, 상기 아이템 한 개 또는 복수 개를 포함할 수 있다.
본 문서에서, "A 또는 B", "A 및 B 중 적어도 하나",“또는 B 중 적어도 하나,”"A, B 또는 C," "A, B 및 C 중 적어도 하나,”및 “B, 또는 C 중 적어도 하나"와 같은 문구들 각각은 그 문구들 중 해당하는 문구에 함께 나열된 항목들 중 어느 하나, 또는 그들의 모든 가능한 조합을 포함할 수 있다. "제 1", "제 2", 또는 "첫째" 또는 "둘째"와 같은 용어들은 단순히 해당 구성요소를 다른 해당 구성요소와 구분하기 위해 사용될 수 있으며, 해당 구성요소들을 다른 측면(예: 중요성 또는 순서)에서 한정하지 않는다. 어떤(예: 제 1) 구성요소가 다른(예: 제 2) 구성요소에, “기능적으로” 또는 “통신적으로”라는 용어와 함께 또는 이런 용어 없이, “커플드” 또는 “커넥티드”라고 언급된 경우, 그것은 상기 어떤 구성요소가 상기 다른 구성요소에 직접적으로(예: 유선으로), 무선으로, 또는 제 3 구성요소를 통하여 연결될 수 있다는 것을 의미한다.
도 1은, 다양한 실시예들에 따른, 네트워크 환경(100) 내의 전자 장치(101)의 블록도이다. 도 1을 참조하면, 네트워크 환경(100)에서 전자 장치(101)는 제 1 네트워크(198)(예: 근거리 무선 통신 네트워크)를 통하여 전자 장치(102)와 통신하거나, 또는 제 2 네트워크(199)(예: 원거리 무선 통신 네트워크)를 통하여 전자 장치(104) 또는 서버(108)와 통신할 수 있다. 일실시예에 따르면, 전자 장치(101)는 서버(108)를 통하여 전자 장치(104)와 통신할 수 있다. 일실시예에 따르면, 전자 장치(101)는 프로세서(120), 메모리(130), 입력 모듈(150), 음향 출력 모듈(155), 디스플레이 모듈(160), 오디오 모듈(170), 센서 모듈(176), 인터페이스(177), 연결 단자(178), 햅틱 모듈(179), 카메라 모듈(180), 전력 관리 모듈(188), 배터리(189), 통신 모듈(190), 가입자 식별 모듈(196), 또는 안테나 모듈(197)을 포함할 수 있다. 어떤 실시예에서는, 전자 장치(101)에는, 이 구성요소들 중 적어도 하나(예: 연결 단자(178))가 생략되거나, 하나 이상의 다른 구성요소가 추가될 수 있다. 어떤 실시예에서는, 이 구성요소들 중 일부들(예: 센서 모듈(176), 카메라 모듈(180), 또는 안테나 모듈(197))은 하나의 구성요소(예: 디스플레이 모듈(160))로 통합될 수 있다.
프로세서(120)는, 예를 들면, 소프트웨어(예: 프로그램(140))를 실행하여 프로세서(120)에 연결된 전자 장치(101)의 적어도 하나의 다른 구성요소(예: 하드웨어 또는 소프트웨어 구성요소)를 제어할 수 있고, 다양한 데이터 처리 또는 연산을 수행할 수 있다. 일실시예에 따르면, 데이터 처리 또는 연산의 적어도 일부로서, 프로세서(120)는 다른 구성요소(예: 센서 모듈(176) 또는 통신 모듈(190))로부터 수신된 명령 또는 데이터를 휘발성 메모리(132)에 저장하고, 휘발성 메모리(132)에 저장된 명령 또는 데이터를 처리하고, 결과 데이터를 비휘발성 메모리(134)에 저장할 수 있다. 일실시예에 따르면, 프로세서(120)는 메인 프로세서(121)(예: 중앙 처리 장치 또는 어플리케이션 프로세서) 또는 이와는 독립적으로 또는 함께 운영 가능한 보조 프로세서(123)(예: 그래픽 처리 장치, 신경망 처리 장치(NPU: neural processing unit), 이미지 시그널 프로세서, 센서 허브 프로세서, 또는 커뮤니케이션 프로세서)를 포함할 수 있다. 예를 들어, 전자 장치(101)가 메인 프로세서(121) 및 보조 프로세서(123)를 포함하는 경우, 보조 프로세서(123)는 메인 프로세서(121)보다 저전력을 사용하거나, 지정된 기능에 특화되도록 설정될 수 있다. 보조 프로세서(123)는 메인 프로세서(121)와 별개로, 또는 그 일부로서 구현될 수 있다.
보조 프로세서(123)는, 예를 들면, 메인 프로세서(121)가 인액티브(예: 슬립) 상태에 있는 동안 메인 프로세서(121)를 대신하여, 또는 메인 프로세서(121)가 액티브(예: 어플리케이션 실행) 상태에 있는 동안 메인 프로세서(121)와 함께, 전자 장치(101)의 구성요소들 중 적어도 하나의 구성요소(예: 디스플레이 모듈(160), 센서 모듈(176), 또는 통신 모듈(190))와 관련된 기능 또는 상태들의 적어도 일부를 제어할 수 있다. 일실시예에 따르면, 보조 프로세서(123)(예: 이미지 시그널 프로세서 또는 커뮤니케이션 프로세서)는 기능적으로 관련 있는 다른 구성요소(예: 카메라 모듈(180) 또는 통신 모듈(190))의 일부로서 구현될 수 있다. 일실시예에 따르면, 보조 프로세서(123)(예: 신경망 처리 장치)는 인공지능 모델의 처리에 특화된 하드웨어 구조를 포함할 수 있다. 인공지능 모델은 기계 학습을 통해 생성될 수 있다. 이러한 학습은, 예를 들어, 인공지능이 수행되는 전자 장치(101) 자체에서 수행될 수 있고, 별도의 서버(예: 서버(108))를 통해 수행될 수도 있다. 학습 알고리즘은, 예를 들어, 지도형 학습(supervised learning), 비지도형 학습(unsupervised learning), 준지도형 학습(semi-supervised learning) 또는 강화 학습(reinforcement learning)을 포함할 수 있으나, 전술한 예에 한정되지 않는다. 인공지능 모델은, 복수의 인공 신경망 레이어들을 포함할 수 있다. 인공 신경망은 심층 신경망(DNN: deep neural network), CNN(convolutional neural network), RNN(recurrent neural network), RBM(restricted boltzmann machine), DBN(deep belief network), BRDNN(bidirectional recurrent deep neural network), 심층 Q-네트워크(deep Q-networks) 또는 상기 중 둘 이상의 조합 중 하나일 수 있으나, 전술한 예에 한정되지 않는다. 인공지능 모델은 하드웨어 구조 이외에, 추가적으로 또는 대체적으로, 소프트웨어 구조를 포함할 수 있다.
메모리(130)는, 전자 장치(101)의 적어도 하나의 구성요소(예: 프로세서(120) 또는 센서 모듈(176))에 의해 사용되는 다양한 데이터를 저장할 수 있다. 데이터는, 예를 들어, 소프트웨어(예: 프로그램(140)) 및, 이와 관련된 명령에 대한 입력 데이터 또는 출력 데이터를 포함할 수 있다. 메모리(130)는, 휘발성 메모리(132) 또는 비휘발성 메모리(134)를 포함할 수 있다.
프로그램(140)은 메모리(130)에 소프트웨어로서 저장될 수 있으며, 예를 들면, 운영 체제(142), 미들 웨어(144) 또는 어플리케이션(146)을 포함할 수 있다.
입력 모듈(150)은, 전자 장치(101)의 구성요소(예: 프로세서(120))에 사용될 명령 또는 데이터를 전자 장치(101)의 외부(예: 사용자)로부터 수신할 수 있다. 입력 모듈(150)은, 예를 들면, 마이크, 마우스, 키보드, 키(예: 버튼), 또는 디지털 펜(예: 스타일러스 펜)을 포함할 수 있다.
음향 출력 모듈(155)은 음향 신호를 전자 장치(101)의 외부로 출력할 수 있다. 음향 출력 모듈(155)은, 예를 들면, 스피커 또는 리시버를 포함할 수 있다. 스피커는 멀티미디어 재생 또는 녹음 재생과 같이 일반적인 용도로 사용될 수 있다. 리시버는 착신 전화를 수신하기 위해 사용될 수 있다. 일실시예에 따르면, 리시버는 스피커와 별개로, 또는 그 일부로서 구현될 수 있다.
디스플레이 모듈(160)은 전자 장치(101)의 외부(예: 사용자)로 정보를 시각적으로 제공할 수 있다. 디스플레이 모듈(160)은, 예를 들면, 디스플레이, 홀로그램 장치, 또는 프로젝터 및 해당 장치를 제어하기 위한 제어 회로를 포함할 수 있다. 일실시예에 따르면, 디스플레이 모듈(160)은 터치를 감지하도록 설정된 터치 센서, 또는 상기 터치에 의해 발생되는 힘의 세기를 측정하도록 설정된 압력 센서를 포함할 수 있다.
오디오 모듈(170)은 소리를 전기 신호로 변환시키거나, 반대로 전기 신호를 소리로 변환시킬 수 있다. 일실시예에 따르면, 오디오 모듈(170)은, 입력 모듈(150)을 통해 소리를 획득하거나, 음향 출력 모듈(155), 또는 전자 장치(101)와 직접 또는 무선으로 연결된 외부 전자 장치(예: 전자 장치(102))(예: 스피커 또는 헤드폰)를 통해 소리를 출력할 수 있다.
센서 모듈(176)은 전자 장치(101)의 작동 상태(예: 전력 또는 온도), 또는 외부의 환경 상태(예: 사용자 상태)를 감지하고, 감지된 상태에 대응하는 전기 신호 또는 데이터 값을 생성할 수 있다. 일실시예에 따르면, 센서 모듈(176)은, 예를 들면, 제스처 센서, 자이로 센서, 기압 센서, 마그네틱 센서, 가속도 센서, 그립 센서, 근접 센서, 컬러 센서, IR(infrared) 센서, 생체 센서, 온도 센서, 습도 센서, 또는 조도 센서를 포함할 수 있다.
인터페이스(177)는 전자 장치(101)가 외부 전자 장치(예: 전자 장치(102))와 직접 또는 무선으로 연결되기 위해 사용될 수 있는 하나 이상의 지정된 프로토콜들을 지원할 수 있다. 일실시예에 따르면, 인터페이스(177)는, 예를 들면, HDMI(high definition multimedia interface), USB(universal serial bus) 인터페이스, SD카드 인터페이스, 또는 오디오 인터페이스를 포함할 수 있다.
연결 단자(178)는, 그를 통해서 전자 장치(101)가 외부 전자 장치(예: 전자 장치(102))와 물리적으로 연결될 수 있는 커넥터를 포함할 수 있다. 일실시예에 따르면, 연결 단자(178)는, 예를 들면, HDMI 커넥터, USB 커넥터, SD 카드 커넥터, 또는 오디오 커넥터(예: 헤드폰 커넥터)를 포함할 수 있다.
햅틱 모듈(179)은 전기적 신호를 사용자가 촉각 또는 운동 감각을 통해서 인지할 수 있는 기계적인 자극(예: 진동 또는 움직임) 또는 전기적인 자극으로 변환할 수 있다. 일실시예에 따르면, 햅틱 모듈(179)은, 예를 들면, 모터, 압전 소자, 또는 전기 자극 장치를 포함할 수 있다.
카메라 모듈(180)은 정지 영상 및 동영상을 촬영할 수 있다. 일실시예에 따르면, 카메라 모듈(180)은 하나 이상의 렌즈들, 이미지 센서들, 이미지 시그널 프로세서들, 또는 플래시들을 포함할 수 있다.
전력 관리 모듈(188)은 전자 장치(101)에 공급되는 전력을 관리할 수 있다. 일실시예에 따르면, 전력 관리 모듈(188)은, 예를 들면, PMIC(power management integrated circuit)의 적어도 일부로서 구현될 수 있다.
배터리(189)는 전자 장치(101)의 적어도 하나의 구성요소에 전력을 공급할 수 있다. 일실시예에 따르면, 배터리(189)는, 예를 들면, 재충전 불가능한 1차 전지, 재충전 가능한 2차 전지 또는 연료 전지를 포함할 수 있다.
통신 모듈(190)은 전자 장치(101)와 외부 전자 장치(예: 전자 장치(102), 전자 장치(104), 또는 서버(108)) 간의 직접(예: 유선) 통신 채널 또는 무선 통신 채널의 수립, 및 수립된 통신 채널을 통한 통신 수행을 지원할 수 있다. 통신 모듈(190)은 프로세서(120)(예: 어플리케이션 프로세서)와 독립적으로 운영되고, 직접(예: 유선) 통신 또는 무선 통신을 지원하는 하나 이상의 커뮤니케이션 프로세서를 포함할 수 있다. 일실시예에 따르면, 통신 모듈(190)은 무선 통신 모듈(192)(예: 셀룰러 통신 모듈, 근거리 무선 통신 모듈, 또는 GNSS(global navigation satellite system) 통신 모듈) 또는 유선 통신 모듈(194)(예: LAN(local area network) 통신 모듈, 또는 전력선 통신 모듈)을 포함할 수 있다. 이들 통신 모듈 중 해당하는 통신 모듈은 제 1 네트워크(198)(예: 블루투스, WiFi(wireless fidelity) direct 또는 IrDA(infrared data association)와 같은 근거리 통신 네트워크) 또는 제 2 네트워크(199)(예: 레거시 셀룰러 네트워크, 5G 네트워크, 차세대 통신 네트워크, 인터넷, 또는 컴퓨터 네트워크(예: LAN 또는 WAN)와 같은 원거리 통신 네트워크)를 통하여 외부의 전자 장치(104)와 통신할 수 있다. 이런 여러 종류의 통신 모듈들은 하나의 구성요소(예: 단일 칩)로 통합되거나, 또는 서로 별도의 복수의 구성요소들(예: 복수 칩들)로 구현될 수 있다. 무선 통신 모듈(192)은 가입자 식별 모듈(196)에 저장된 가입자 정보(예: 국제 모바일 가입자 식별자(IMSI))를 이용하여 제 1 네트워크(198) 또는 제 2 네트워크(199)와 같은 통신 네트워크 내에서 전자 장치(101)를 확인 또는 인증할 수 있다.
무선 통신 모듈(192)은 4G 네트워크 이후의 5G 네트워크 및 차세대 통신 기술, 예를 들어, NR 접속 기술(new radio access technology)을 지원할 수 있다. NR 접속 기술은 고용량 데이터의 고속 전송(eMBB(enhanced mobile broadband)), 단말 전력 최소화와 다수 단말의 접속(mMTC(massive machine type communications)), 또는 고신뢰도와 저지연(URLLC(ultra-reliable and low-latency communications))을 지원할 수 있다. 무선 통신 모듈(192)은, 예를 들어, 높은 데이터 전송률 달성을 위해, 고주파 대역(예: mmWave 대역)을 지원할 수 있다. 무선 통신 모듈(192)은 고주파 대역에서의 성능 확보를 위한 다양한 기술들, 예를 들어, 빔포밍(beamforming), 거대 배열 다중 입출력(massive MIMO(multiple-input and multiple-output)), 전차원 다중입출력(FD-MIMO: full dimensional MIMO), 어레이 안테나(array antenna), 아날로그 빔형성(analog beam-forming), 또는 대규모 안테나(large scale antenna)와 같은 기술들을 지원할 수 있다. 무선 통신 모듈(192)은 전자 장치(101), 외부 전자 장치(예: 전자 장치(104)) 또는 네트워크 시스템(예: 제 2 네트워크(199))에 규정되는 다양한 요구사항을 지원할 수 있다. 일실시예에 따르면, 무선 통신 모듈(192)은 eMBB 실현을 위한 Peak data rate(예: 20Gbps 이상), mMTC 실현을 위한 손실 Coverage(예: 164dB 이하), 또는 URLLC 실현을 위한 U-plane latency(예: 다운링크(DL) 및 업링크(UL) 각각 0.5ms 이하, 또는 라운드 트립 1ms 이하)를 지원할 수 있다.
안테나 모듈(197)은 신호 또는 전력을 외부(예: 외부의 전자 장치)로 송신하거나 외부로부터 수신할 수 있다. 일실시예에 따르면, 안테나 모듈(197)은 서브스트레이트(예: PCB) 위에 형성된 도전체 또는 도전성 패턴으로 이루어진 방사체를 포함하는 안테나를 포함할 수 있다. 일실시예에 따르면, 안테나 모듈(197)은 복수의 안테나들(예: 어레이 안테나)을 포함할 수 있다. 이런 경우, 제 1 네트워크(198) 또는 제 2 네트워크(199)와 같은 통신 네트워크에서 사용되는 통신 방식에 적합한 적어도 하나의 안테나가, 예를 들면, 통신 모듈(190)에 의하여 상기 복수의 안테나들로부터 선택될 수 있다. 신호 또는 전력은 상기 선택된 적어도 하나의 안테나를 통하여 통신 모듈(190)과 외부의 전자 장치 간에 송신되거나 수신될 수 있다. 어떤 실시예에 따르면, 방사체 이외에 다른 부품(예: RFIC(radio frequency integrated circuit))이 추가로 안테나 모듈(197)의 일부로 형성될 수 있다.
다양한 실시예에 따르면, 안테나 모듈(197)은 mmWave 안테나 모듈을 형성할 수 있다. 일실시예에 따르면, mmWave 안테나 모듈은 인쇄 회로 기판, 상기 인쇄 회로 기판의 제 1 면(예: 아래 면)에 또는 그에 인접하여 배치되고 지정된 고주파 대역(예: mmWave 대역)을 지원할 수 있는 RFIC, 및 상기 인쇄 회로 기판의 제 2 면(예: 윗 면 또는 측 면)에 또는 그에 인접하여 배치되고 상기 지정된 고주파 대역의 신호를 송신 또는 수신할 수 있는 복수의 안테나들(예: 어레이 안테나)을 포함할 수 있다.
상기 구성요소들 중 적어도 일부는 주변 기기들간 통신 방식(예: 버스, GPIO(general purpose input and output), SPI(serial peripheral interface), 또는 MIPI(mobile industry processor interface))을 통해 서로 연결되고 신호(예: 명령 또는 데이터)를 상호간에 교환할 수 있다.
일실시예에 따르면, 명령 또는 데이터는 제 2 네트워크(199)에 연결된 서버(108)를 통해서 전자 장치(101)와 외부의 전자 장치(104)간에 송신 또는 수신될 수 있다. 외부의 전자 장치(102, 또는 104) 각각은 전자 장치(101)와 동일한 또는 다른 종류의 장치일 수 있다. 일실시예에 따르면, 전자 장치(101)에서 실행되는 동작들의 전부 또는 일부는 외부의 전자 장치들(102, 104, 또는 108) 중 하나 이상의 외부의 전자 장치들에서 실행될 수 있다. 예를 들면, 전자 장치(101)가 어떤 기능이나 서비스를 자동으로, 또는 사용자 또는 다른 장치로부터의 요청에 반응하여 수행해야 할 경우에, 전자 장치(101)는 기능 또는 서비스를 자체적으로 실행시키는 대신에 또는 추가적으로, 하나 이상의 외부의 전자 장치들에게 그 기능 또는 그 서비스의 적어도 일부를 수행하라고 요청할 수 있다. 상기 요청을 수신한 하나 이상의 외부의 전자 장치들은 요청된 기능 또는 서비스의 적어도 일부, 또는 상기 요청과 관련된 추가 기능 또는 서비스를 실행하고, 그 실행의 결과를 전자 장치(101)로 전달할 수 있다. 전자 장치(101)는 상기 결과를, 그대로 또는 추가적으로 처리하여, 상기 요청에 대한 응답의 적어도 일부로서 제공할 수 있다. 이를 위하여, 예를 들면, 클라우드 컴퓨팅, 분산 컴퓨팅, 모바일 에지 컴퓨팅(MEC: mobile edge computing), 또는 클라이언트-서버 컴퓨팅 기술이 이용될 수 있다. 전자 장치(101)는, 예를 들어, 분산 컴퓨팅 또는 모바일 에지 컴퓨팅을 이용하여 초저지연 서비스를 제공할 수 있다. 다른 실시예에 있어서, 외부의 전자 장치(104)는 IoT(internet of things) 기기를 포함할 수 있다. 서버(108)는 기계 학습 및/또는 신경망을 이용한 지능형 서버일 수 있다. 일실시예에 따르면, 외부의 전자 장치(104) 또는 서버(108)는 제 2 네트워크(199) 내에 포함될 수 있다. 전자 장치(101)는 5G 통신 기술 및 IoT 관련 기술을 기반으로 지능형 서비스(예: 스마트 홈, 스마트 시티, 스마트 카, 또는 헬스 케어)에 적용될 수 있다.
도 2는, 본 문서에 개시된 다양한 실시예에 따른 전자 장치 및 서버의 블록도이다.
도 2를 참조하면, 전자 장치(200)(예: 도 1의 전자 장치(101))는 프로세서(210)(예: 도1의 프로세서(120) 또는 보조 프로세서(210)(123))와, 프로세서(210)와 동작적으로 연결된 다양한 전자 부품을 포함할 수 있다. 전자 부품은 예를 들어, 카메라(240)(예: 도 1의 카메라 모듈(180)), 디스플레이(250)(예: 도 1의 디스플레이 모듈(160)), 메모리(220)(예: 도 1의 메모리(130)) 및 위치 측위 모듈(230)을 포함할 수 있다.
다양한 실시예에 따르면, 위치 측위 모듈(230)은 전자 장치(200)의 위치 및 방향을 측정할 수 있는 다양한 장치를 포함할 수 있다. 전자 장치(200)의 방향은 예를 들어, 전자 장치(200)의 특정 부위가 향하는 방향을 기준으로 판단될 수 있다.
다양한 실시예에 따르면, 위치 측위 모듈(230)은 위성과의 연결을 통해 전자 장치(200)의 위치를 측정할 수 있는 GNSS(global navigation satelite system)를 구현할 수 있는 장치를 포함할 수 있다. GNSS는, 예를 들면, GPS(Global Positioning System), Beidou Navigation Satellite System(이하 “”또는 Galileo, the European global satellite-based navigation system일 수 있다. 또 다른 예로, 위치 측위 모듈(230)은 기지국 또는 AP(access point)와 통신될 수 있는 장치를 포함할 수 있다.
다양한 실시예에 따르면, 위치 측위 모듈(230)은 무선 통신을 수행하는 통신 모듈(예: 도 1의 토신 모듈(190))을 포함할 수 있다. 기지국 또는 AP와 연결을 통한 무선 통신을 수행하는 통신 모듈을 통해 전자 장치(200)의 위치를 측정할 수 있다. 이 경우, 전자 장치(200)의 위치는 전자 장치(200)와 연결된 기지국 또는 AP의 위치를 이용하여 측정될 수 있다. 여기서 무선 통신은 예를 들면, 5G, LTE, 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 하나를 사용하는 셀룰러 통신을 포함할 수 있다. 또한, WiFi(wireless fidelity), 블루투스, 블루투스 저전력(BLE), 지그비(Zigbee), NFC(near field communication), 자력 시큐어 트랜스미션(Magnetic Secure Transmission), 라디오 프리퀀시(RF), 또는 보디 에어리어 네트워크(BAN) 중 적어도 하나를 포함할 수 있다.
다양한 실시예에 따르면, 위치 측위 모듈(230)은 전자 장치(200)의 움직임을 측정할 수 있는 센서(예: 도 1의 센서 모듈(176))를 포함할 수 있다. 전자 장치(200)의 움직임은 가속도 센서, 자이로 센서, 지자계 센서에 의해 측정될 수 있다. 전자 장치(200)의 움직임을 측정하는 센서를 이용하여 전자 장치(200)가 기준 위치에서 어떤 방향으로 얼마나 이동했는지 확인할 수 있다.
다양한 실시예에 따르면, 전자 장치(200)는 서버(260)(예: 도 1의 서버(108))와 연결될 수 있다. 일 실시예에서 서버(260)는 서버 프로세서(261)와 서버 메모리(262)를 포함할 수 있다. 서버 메모리(262)에는 지도 데이터베이스가 저장될 수 있다.
다양한 실시예에 따르면, 지도 데이터베이스는 다양한 지도 정보를 포함하는 데이터베이스일 수 있다. 지도 데이터베이스는 예를 들어, 다양한 객체(예: 건물, 도로, 간판, 지형)의 3D 모델링 데이터를 포함할 수 있다. 또한, 지도 데이터베이스는 건물의 건폐율, 용적율과 같은 건축물의 정보를 포함할 수 있다. 서버(260)는 전자 장치(200)의 요청에 따라 서버 메모리(262)에 저장된 지도 데이터베이스에서 필요한 정보를 전자 장치(200)에 전송할 수 있다. 일 실시예에서 전자 장치(200)는 서버 메모리(262)에 저장된 지도 데이터베이스의 적어도 일부를 수신하여 전자 장치(200)의 메모리(220)에 저장할 수도 있다. 전자 장치(200)의 메모리(220)에 지도 데이터베이스가 저장된 경우, 전자 장치(200)는 서버(260)와 통신 없이 지도 데이터베이스를 활용할 수 있다.
이하에서 언급되는 “프로세서”는 “전자 장치(200)의 프로세서(210)”, “서버(260)의 서버 프로세서(261)”로 명확히 정의되지 않는 경우에는 전자 장치(200)의 프로세서(210)와 서버(260)의 서버 프로세서(261)를 포함할 수 있다. 본 문서에서 정보의 처리, 변조, 비교, 분석과 같은 동작은 전자 장치(200)의 프로세서(210) 또는 서버(260)의 서버 프로세서(261)에서 이루어질 수 있다. 일 실시예에서 프로세서에서 처리될 정보를 세그먼트(segment)로 분할하고, 전자 장치(200)의 프로세서(210)와 서버(260)의 서버 프로세서(261)에서 분할된 세그먼트를 각각 처리함으로써 특정 동작이 수행될 수도 있다.
이하 설명에서는 도 2에 도시된 구성에 대하여 도 2의 부재 번호를 사용하도록 한다.
도 3은, 본 문서에 개시된 다양한 실시예에 따른 사용자의 위치를 결정하는 순서도이다. 도 4는, 본 문서에 개시된 다양한 실시예에 따른 제1 위치와 제1 위치의 범위를 설명하기 위한 도면이다.
다양한 실시예에 따르면, 전자 장치(200)의 프로세서(210)는 위치 측위 모듈(230)을 이용하여 전자 장치(200)의 제1 위치(410) 및 제1 방향을 결정할 수 있다(310). 예를 들어, 프로세서는 GPS를 통해 전자 장치(200)의 위치와 방향을 측정하고 이를 제1 위치(410) 및 제1 방향으로 결정할 수 있다. 또한, 프로세서는 통신 모듈을 통해 전자 장치(200)의 위치와 방향을 측정하고 이를 제1 위치(410) 및 제1 방향으로 결정할 수 있다. 일 실시예에서, 프로세서는 GPS 또는 통신 모듈을 통해 기준 위치 및 기준 방향을 결정하고, 전자 장치(200)의 움직임을 측정하는 센서를 통해 전자 장치(200)의 움직임을 측정한 뒤, 기준 위치 및 기준 방향에 전자 장치(200)의 움직임을 적용하여 제1 위치(410) 및 제1 방향을 결정할 수 있다. 이 밖에도 제1 위치 및 제1 방향은 위치 측위 모듈(230)을 통한 다양한 방법으로 결정될 수 있다.
다양한 실시예에 따르면, 프로세서는 지도 데이터베이스로부터 제1 위치에 대한 주변 정보를 획득할 수 있다(320). 지도 데이터베이스는 전자 장치(200)의 메모리(220) 또는 서버(260)의 서버 메모리(261)에 저장될 수 있다. 일 실시예에서 지도 데이터베이스로부터 제1 위치(410)에 대한 주변 정보를 획득하는 것은, 지도 데이터베이스의 특정 구역의 주변 정보를 획득하는 것을 의미할 수 있다. 특정 구역은 제1 위치(410)를 중심으로 설정된 범위로 결정된 구역(예: 도 4의 제1 범위(420), 제2 범위(430))일 수 있다. 예를 들어, 설정된 범위가 200m인 경우에는 제1 위치(410)를 중심으로 200m 반경의 구역에 대한 주변 정보를 획득할 수 있다. 일 실시예에서 설정된 범위는 제1 위치(410)를 결정하는 위치 측위 방식에 따라 결정될 수 있다. 위치 측위 방식의 오차 정도에 따라 설정된 범위가 결정될 수 있다. 일반적으로, GPS를 통한 위치 측위가 통신 모듈을 통한 위치 측위에 비해 정확할 수 있다. 따라서, 제1 위치(410)를 GPS를 통해 결정한 경우의 설정된 범위(예: 도 4의 제1 범위(420))보다 제1 위치(410)를 통신 모듈을 통해 결정한 경우의 설정된 범위(예: 도 4의 제2 범위(430))가 클 수 있다.
다양한 실시예에 따르면, 지도 데이터베이스는 지리 정보를 나타낼 수 있는 데이터의 집합을 의미할 수 있다. 지도 데이터베이스에 포함된 데이터는 지리적 위치를 갖는 대상에 대한 위치와 속성을 포함할 수 있따. 데이터는 예를 들어, 지도 데이터, 도표 데이터 및 그림 데이터와 같은 여러 형태로 저장될 수 있다. 또한, 데이터는 벡터(vector) 형태, 래스터(raster) 형태로 지도 데이터베이스에 저장될 수 있다. 지도 데이터베이스에 포함된 데이터를 이용하여 위치 정보를 3D 또는 2D 그래픽 형태로 출력할 수 있다. 지도 데이터베이스는 예를 들어, 지리 정보 시스템(geographic information system)을 구성할 수 있다.
다양한 실시예에 따르면, 주변 정보는 지도 데이터베이스에 저장된 다양한 정보를 의미할 수 있다. 예를 들어, 주변 정보는 제1 위치(410)에 포함된 건물들의 정보, 도로의 정보, 간판의 정보, 랜드마크 정보를 포함할 수 있다. 건물들의 정보는, 건물의 외형 정보, 건물에 포함된 상점의 정보, POI(point of interest) 정보, 용적률, 건폐율을 포함하는 정보일 수 있다. 도로의 정보는, 도로의 폭, 차선, 각종 표지판을 포함하는 정보일 수 있다. 간판의 정보는, 간판의 모양, 간판에 적혀있는 문자 및 도형, 간판의 색상을 포함하는 정보일 수 있다. 랜드마크 정보는, 랜드마크의 외형, 인기도(방문자 수)를 포함하는 정보일 수 있다. 이러한 정보들은 지도 데이터베이스 상에 카테고리화되어 저장될 수 있다.
이상 설명한 주변 정보는 지도 데이터베이스를 통해 획득할 수 있는 다양한 정보의 예시에 불과하며 지도 데이터베이스는 다양한 객체(예: 건물, 도로, 간판, 지형)의 3D 모델링 데이터를 포함할 수 있으므로, 설명한 정보 이외에도 다양한 정보를 주변 정보로 획득할 수 있다.
다양한 실시예에 따르면, 프로세서는 획득한 주변 정보를 이용하여 스캔 요구 정보를 생성할 수 있다(330). 스캔 요구 정보에는 기준 대상이 포함될 수 있다. 기준 대상은 추후 전자 장치(200)의 카메라(240)로 촬영되는 촬영 대상과 대응될 수 있다.
이하에서는, 프로세서가 주변 정보를 분석하는 다양한 예를 설명한다. 이하에서 설명되는 동작은 주변 정보를 분석하는 다양한 방법 중 몇 가지 예시에 불과하며 이하에서 설명되지 않은 분석 방법이라 하더라도 이 분야의 통상의 기술자에게 공지된 내용을 이용하여 도출 가능한 내용은 본 발명의 범위에 속하는 것으로 이해될 수 있다.
일 실시예에서 프로세서는 제1 위치(410)에 포함된 건물의 밀집도와 건물의 높이를 이용할 수 있다. 예를 들어, 프로세서는 표 1에 도시된 것과 같은 형태의 주변 정보를 이용할 수 있다. 표 1의 주변 정보는 건물에 대한 다양한 정보를 테이블 형태로 나타낸 정보이다.
구분 항목명
A0 원천도형ID
A1 GIS건물통합식별번호
A2 고유번호
A3 법정동코드
A4 법정동명
A5 지번
A6 특수지코드
A7 특수지구분명
A8 건축물용도코드
A9 건축물용도명
A10 건축물구조코드
A11 건축물구조명
A12 건축물면적
A13 사용승인일자
A14 연면적
A15 대지면적
A16 높이
A17 건폐율
A18 용적율
A19 건축물ID
A20 위반건축물여부
A21 참조체계연계키
A22 데이터기준일자
표 1은, 건물 정보를 포함하는 주변 정보의 예시일 수 있다. 프로세서는 주변 정보에 포함된 건축물면적, 연면적, 대지면적, 높이, 건폐율 및 용적율 등을 이용하여 건물의 밀집도를 측정할 수 있다. 예를 들어, 건폐율과 용적율이 기준값을 만족하는 경우, 제1 위치(410)에 포함된 건물의 밀집도가 높은 것으로 판정할 수 있다. 건물의 밀집도가 높은 것으로 판정된 경우, 프로세서는 주변 정보에 포함된 건물의 외형 정보를 통해 건물의 높이를 분석할 수 있다. 건물의 높이가 설정된 기준을 만족하는지 여부는 다양한 방법을 통해 확인될 수 있다. 예를 들어, 프로세서는 높이 지수를 이용하여 건물의 높이가 설정된 기준을 만족하는지 확인할 수 있다. 높이 지수는 건축물면적과 높이를 곱한 값을 의미할 수 있다. 다양한 통계적 방법(예: 평균값, 중앙값, 최빈값)에 의해 높이 지수의 대표값을 결정할 수 있다. 높이 지수의 대표값이 설정된 기준을 만족하는 경우에는 건물의 높이가 설정된 기준을 만족하는 것으로 보고, 건물의 스카이라인을 기준 대상으로 포함하는 스캔 요구 정보를 생성할 수 있다. 예를 들어, 높이 지수의 대표값이 설정된 기준 보다 낮은 경우(건물의 높이가 상대적으로 낮은 경우) 건물의 스카이라인을 기준 대상으로 결정할 수 있다. 스카이라인은 건물과 하늘의 경계선을 의미할 수 있다. 스카이라인을 기준 대상으로 결정한 경우, 프로세서는 지도 데이터베이스로부터 건물의 스카이라인에 대한 정보를 불러올 수 있다.
일 실시예에서 프로세서는 제1 위치(410)에 포함된 도로의 너비(폭)을 이용할 수 있다. 예를 들어, 프로세서는 표 2에 도시된 것과 같은 형태의 주변 정보를 이용할 수 있다. 표 2의 주변 정보는 도로에 대한 다양한 정보를 테이블 형태로 나타낸 정보이다.
Figure pat00001
표 2는, 도로 정보를 포함하는 주변 정보의 예시일 수 있다. 일 실시예에서 프로세서는 표 2의 주변 정보를 이용하여 도로 지수를 계산할 수 있다. 도로 지수는 도로가 차지하는 면적을 제1 위치(410)의 전체 면적으로 나눈 값을 의미할 수 있다. 도로가 차지하는 면적은 표 2의 주변 정보에 포함된 도로경계를 이용하여 계산할 수 있다. 프로세서는 도로 지수가 설정된 기준을 만족하는 경우에 도로의 레이아웃을 기준 대상으로 포함하는 스캔 요구 정보를 생성할 수 있다. 다른 실시예에서, 주변 정보에 포함된 도로의 정보에서 도로의 너비가 설정된 기준을 만족하는지 비교할 수 있다. 예를 들어, 왕복 8차선 이상의 도로를 설정된 기준으로 정할 수 있다. 주변 정보에 포함된 도로 중 왕복 8차선 이상의 도로가 존재하는 경우에는 도로의 레이아웃을 기준 대상에 포함하는 스캔 요구 정보를 생성할 수 있다. 도로의 레이아웃은 도로의 외형, 도로에 포함된 표지판, 도로와 건물의 경계면과 같은 정보일 수 있다. 다른 실시예에서 프로세서는 주변 정보에서 도로의 특징(예: 도로에 포함된 표지판, 도로와 건물의 경계면)을 분석할 수 있다. 도로의 특징이 설정된 기준을 만족하는 경우 도로의 레이아웃을 기준 대상으로 결정할 수 있다. 예를 들어, 도로에 포함된 표지판이 설정된 크기 이상인 경우, 도로와 인접한 건물의 경계면의 구분선이 명확한 경우 도로의 특징이 설정된 기준을 만족한 것으로 판단하고 도로의 레이아웃을 기준 대상으로 결정할 수 있다.
일 실시예에서 프로세서는 제1 위치(410)에 포함된 간판의 정보를 이용할 수 있다. 프로세서는 주변 정보에 포함된 간판의 정보와 설정된 기준을 비교할 수 있다. 주변 정보에 포함된 간판의 정보가 설정된 기준을 만족하는 경우, 프로세서는 건물의 간판을 기준 대상에 포함하는 스캔 요구 정보를 생성할 수 있다. 예를 들어, 간판의 크기가 설정된 기준을 만족하는 경우 간판을 기준 대상으로 포함하는 스캔 요구 정보를 생성할 수 있다. 또 다른 예로, 간판에 포함된 문자 및 도형과 배경의 명암 차이로 인해 문자 및 도형의 경계가 명확한 경우 간판의 정보가 설정된 기준을 만족하는 것으로 판단할 수 있다. 또한, 건물의 외면에 대한 간판의 비율이 특정 비율(예: 20%)을 초과하는 경우 간판의 정보가 설정된 기준을 만족하는 것으로 판단할 수 있다.
일 실시예에서 프로세서는 제1 위치(410)에 포함된 랜드마크 정보를 이용할 수 있다. 프로세서는 주변 정보에 랜드마크가 포함되었는지 확인할 수 있다. 여기서 랜드마크는 예를 들어 높이가 150m 이상인 건축물을 의미할 수 있다. 주변 정보에 랜드마크가 포함된 경우, 프로세서는 랜드마크를 기준 대상에 포함하는 스캔 요구 정보를 생성할 수 있다. 또한, 프로세서는 주변 정보에 포함된 랜드마크 중 방문자 수가 설정된 기준을 초과하는 경우에만 해당 랜드마크를 기준 대상에 포함하는 스캔 요구 정보를 생성할 수도 있다.
다양한 실시예에 따르면, 프로세서는 도 5에 도시된 알고리즘에 의해 스캔 요구 정보를 생성할 수 있다. 도 5는, 본 문서에 개시된 다양한 실시예에 따른 스캔 요구 정보를 생성하는 알고리즘을 도시한 도면이다.
일 실시예에서, 프로세서는 먼저 건물의 높이가 설정된 기준을 만족하는지 확인(510)하고, 설정된 기준을 만족하는 경우에는 건물의 스카이라인을 기준 대상으로 결정(520)할 수 있다. 설정된 기준을 만족하지 못하는 경우에는 주변 정보에 포함된 도로의 너비가 설정된 기준을 만족하는지 확인(530)할 수 있다. 도로의 너비가 설정된 기준을 만족하는 경우에는 도로의 레이아웃을 기준 대상으로 결정(540)할 수 있다. 설정된 기준을 만족하지 못하는 경우에는 간판의 크기가 설정된 기준을 만족하는지 확인(550)할 수 있다. 간판의 크기가 설정된 기준을 만족하는 경우에는 간판을 기준 대상으로 결정(560)할 수 있다. 간판의 크기가 설정된 기준을 만족하지 못하는 경우에는 건물의 스카이라인을 기준 대상으로 결정할 수 있다. 이상 설명한 판단의 순서는 예시에 불과하며 이 밖에도 다양한 알고리즘을 통해 스캔 요구 정보를 생성할 수 있다. 예를 들어, 도로의 너비를 우선적으로 확인하여 스캔 요구 정보를 생성하거나, 간판 정보를 우선적으로 확인하여 스캔 요구 정보를 생성하는 것도 가능하다.
다양한 실시예에 따르면, 프로세서는 스캔 요구 정보에 포함된 복수의 기준 대상에 우선 순위를 결정할 수 있다. 기준 대상의 우선 순위는 다양한 방법으로 결정될 수 있다. 예를 들어, 프로세서는 과거 데이터를 이용하여 기준 대상의 우선 순위를 결정할 수 있다. 프로세서는, 과거의 제2 위치 및 제2 방향의 결정 성공시 이용된 기준 대상을 우선 기준 대상으로 전자 장치(200)의 메모리(220) 또는 서버(260)의 서버 메모리(262)에 저장할 수 있다. 제2 위치 및 제2 방향은 본 문서에 개시된 다양한 방법을 통해 결정된 전자 장치(200)의 정확한 위치를 의미할 수 있다. 제2 위치 및 제2 방향을 결정하는 내용은 후술하도록 한다.
일 실시예에서, 제1 위치(410)가 결정되면 프로세서는 해당 제1 위치(410)와 근접한 주변 정보에서 우선 기준 대상을 확인할 수 있다. 프로세서는 우선 기준 대상을 우선 순위가 높은 기준 대상으로 결정할 수 있다. 또 다른 예로, 프로세서는 복수의 기준 대상에 퍼지 이론(puzzy theory)에 따라 정량적 평가를 수행하고, 그 평가에 따라 기준 대상의 우선 순위를 결정할 수 있다. 이와 같은 방법으로 설정된 기준 대상의 우선 순위는 스캔 요구 정보에 포함될 수 있다. 기준 대상의 우선 순위는 이후 디스플레이(250)에 촬영 가이드를 표시할 때 사용될 수 있다.
도 6a 내지 도 6d는, 본 문서에 개시된 다양한 실시예에 따른 촬영 가이드를 설명하기 위한 도면이다.
다양한 실시예에 따르면, 프로세서는 스캔 요구 정보에 포함된 기준 대상과 대응되는 촬영 대상이 전자 장치(200)의 카메라(240)로 촬영될 수 있도록 촬영 가이드를 디스플레이(250)에 표시할 수 있다(340). 일 실시예에서 촬영 가이드는 카메라(240) 관련 어플리케이션이 구동될 때, 프리뷰(preview) 화면에 표시되는 문자 및 도형을 의미할 수 있다.
도 6a는, 기준 대상이 건물의 스카이라인인 경우, 촬영 가이드를 설명하기위한 도면이다. 일 실시예에서 기준 대상이 건물의 스카이라인인 경우, 촬영 대상은 건물과 하늘의 경계일 수 있다. 이 때, 촬영 가이드는 “건물과 하늘의 경계를 촬영해주세요”와 같은 문구(610A)일 수 있다. 프로세서는 카메라(240)로 촬영되는 이미지를 실시간으로 분석하여 현재 건물과 하늘의 경계가 제대로 촬영되고 있는지 확인할 수 있다. 전자 장치(200)의 각도가 변하여 현재 촬영되는 이미지에 건물의 비율이 증가하는 경우 프로세서는 위(up)를 가르키는 화살표의 촬영 가이드(620A)를 표시하여 사용자가 건물과 하늘이 적정 비율로 촬영할 수 있도록 유도할 수 있다. 또한, 특정 표시가 화면 중앙에 오도록 유도하는 촬영 가이드(630A)를 표시할 수 있다. 촬영 대상은 스틸 이미지, 파노라마 이미지, 동영상 형식으로 촬영될 수 있다. 예를 들어, 동영상으로 촬영 대상이 촬영되는 경우, 프로세서는 전자 장치(200)가 움직여야할 위치에 따라 화살표의 촬영 가이드(640A)를 표시할 수 있다.
도 6b는, 기준 대상이 도로의 레이아웃인 경우, 촬영 가이드를 설명하기 위한 도면이다. 일 실시예에서 기준 대상이 기준 대상이 도로의 레이아웃인 경우, 촬영 대상은 해당 도로일 수 있다. 이 때, 촬영 가이드는 “도로가 화면의 중앙에 오도록 촬영해주세요”와 같은 문구(610B)일 수 있다. 또한 도로의 특징을 획득하기 위하여 프로세서는 “도로의 표지판이 잘 보이게 촬영해주세요”와 같은 문구(620B)를 촬영 가이드로 표시할 수 있다. 프로세서는 촬영되는 이미지를 실시간으로 분석하여 촬영 대상인 도로의 일부만이 촬영되고 있는 경우, 도로의 전체 모습이 촬영될 수 있도록 화살표의 촬영 가이드(630B)를 표시하여 사용자가 도로의 전체 모습을 촬영하도록 유도할 수 있다. 촬영 대상은 스틸 이미지, 파노라마 이미지, 동영상 형식으로 촬영될 수 있다. 예를 들어, 동영상으로 촬영 대상이 촬영되는 경우, 프로세서는 전자 장치(200)가 움직여야할 위치에 따라 화살표의 촬영 가이드를 표시할 수 있다. 또한, 도로와 도로에 인접한 건물의 형상을 이용하는 경우, “도로와 건물이 한 화면에 나타나도록 촬영해 주세요”와 같은 문구(640B)를 촬영 가이드로 표시할 수 있다.
도 6c는, 기준 대상이 건물의 간판인 경우, 촬영 가이드를 설명하기 위한 도면이다. 일 실시예에서 기준 대상이 건물의 간판인 경우, 촬영 대상은 해당 간판일 수 있다. 이 때, 촬영 가이드는 “간판의 문구가 잘 보이도록 촬영해주세요”와 같은 문구(610C)일 수 있다. 프로세서는 촬영되는 이미지를 실시간으로 분석하여 촬영 대상인 건물의 간판의 일부만이 촬영되고 있는 경우, 간판의 전체 모습이 촬영될 수 있도록 화살표의 촬영 가이드를 표시하여 사용자가 간판의 전체 모습을 촬영하도록 유도할 수 있다.
도 6d는, 기준 대상이 랜드마크인 경우, 촬영 가이드를 설명하기 위한 도면이다. 일 실시예에서 기준 대상이 랜드마크인 경우, 촬영 대상은 해당 랜드마크일 수 있다. 예를 들어, 기준 대상이 “63 빌딩”인 경우, 촬영 가이드는 “현재 위치에서 63 빌딩을 찾아 촬영해주세요”와 같은 문구(610D)일 수 있다. 프로세서는 촬영되는 이미지를 실시간으로 분석하여 촬영 대상인 랜드마크의 일부만이 촬영되고 있는 경우, 랜드마크의 전체 모습이 촬영될 수 있도록 화살표의 촬영 가이드를 표시하여 사용자가 랜드마크의 전체 모습을 촬영하도록 유도할 수 있다.
다양한 실시예에 따르면 촬영 가이드는 사용자가 촬영해야 할 적어도 하나의 포인트일 수 있다. 이 경우 사용자는 촬영 가이드가 화면의 중심에 오도록 전자 장치(200)를 조절하여 촬영할 수 있다.
다양한 실시예에 따르면 촬영 가이드는 스캔 요구 정보에 포함된 기준 대상의 우선 순위 정보에 따라 표시될 수 있다. 예를 들어, 프로세서는 우선 순위가 높게 설정된 기준 대상과 대응되는 촬영 대상이 우선적으로 촬영되도록 촬영 가이드를 표시할 수 있다. 우선 순위가 높은 기준 대상과 대응되는 촬영 대상의 촬영에도 제2 위치를 결정하는데 성공하지 못한 경우에, 프로세서는 다음으로 우선 순위가 높은 기준 대상과 대응되는 촬영 대상이 촬영되도록 촬영 가이드를 표시할 수 있다. 예를 들어, 우선 순위가 높은 기준 대상과 촬영 대상을 수치적으로 비교하여 기준 대상과 촬영 대상의 유사도를 비교할 수 있다. 비교 결과, 수치가 미리 설정된 값을 만족하지 못하는 경우에는 제2 위치를 결정하는데 성공하지 못한 것으로 간주하고, 다음으로 우선 순위가 높은 기준 대상과 대응되는 촬영 대상이 촬영되도록 촬영 가이드를 표시할 수 있다.
이상 설명한 촬영 가이드 이외에도 사용자가 전자 장치(200)의 카메라(240)를 통해 기준 대상과 대응되는 촬영 대상을 촬영할 수 있도록 다양한 촬영 가이드가 표시될 수 있다.
다양한 실시예에 따르면 프로세서는 현재 촬영되고 있는 이미지에 여러 촬영 대상이 있는 경우, 복수의 촬영 대상을 이용할 수도 있다. 예를 들어, 촬영되는 이미지에 건물의 스카이라인과 건물의 간판이 동시에 존재하는 경우에는 스캔 요구 정보에 포함된 스카이라인과 건물의 간판과 촬영 대상을 비교하여 제2 위치를 결정할 수 있다.
다양한 실시예에 따르면 프로세서는 촬영된 촬영 대상과 기준 대상을 이용하여 제2 위치를 결정할 수 있는 경우, 촬영이 중지되도록 디스플레이(250)에 알림을 표시할 수 있다.
도 7은, 본 문서에 개시된 다양한 실시예에 따른 촬영 대상과 기준 대상을 이용하여 제2 위치 및 제2 방향을 결정하는 방법을 설명하기 위한 도면이다.
다양한 실시예에 따르면 프로세서는 촬영 대상과 기준 대상을 이용하여 제2 위치 및 제2 방향을 결정할 수 있다(350).
도 7을 참조하면, 프로세서는 촬영 대상(710)으로부터 특징 이미지(720)를 추출할 수 있다. 촬영된 이미지(710)에 이미지 분석 기법을 적용하여 특징 이미지(720)를 추출할 수 있다. 예를 들어, 도 7에 도시된 것과 같이, 건물의 스카이라인(710)을 특징 이미지(720)로 추출하기 위하여 하늘 부분과 건물의 경계를 추출할 수 있는 이미지 컨볼루션(convolution)을 촬영된 이미지(710)에 적용하여 특징 이미지(720)를 추출할 수 있다. 이와 같이, 추출된 특징 이미지(720)를 기준 대상(730)에 매칭시킬 수 있다. 프로세서는 추출된 특징 이미지(720)를 변형하여 기준 대상(730)에 매칭시킬 수 있다. 지도 데이터베이스로부터 매칭된 기준 대상(730)의 위치(예: 도 7의 위도 및 경도)를 결정하고, 기준 대상(730)과 특징 이미지(720)의 비교 결과를 통해 제2 위치 및 제2 방향을 결정(740)할 수 있다.
일 실시예에서 프로세서는 카메라(240)의 내부 정보(카메라(240)의 초점 거리, 주점, 비대칭계수)를 이용하여 촬영 대상에 대한 전자 장치(200)의 상대 위치 및 상대 방향을 결정할 수 있다. 카메라(240)의 내부 정보는 전자 장치(200)에 포함된 카메라(240)에 따라 고정된다. 프로세서는 이 내부 정보를 통해 카메라(240) 좌표계에 촬영 대상을 투영하는 방식을 사용하여 촬영 대상과 카메라(240) 사이의 거리, 각도를 계산할 수 있다. 카메라(240)의 내부 정보를 활용하여 촬영 대상과 카메라(240)의 상대 위치 및 상대 각도를 계산하는 방식은 이 분야에 널리 알려진 다양한 알고리즘을 통해 수행될 수 있다. 프로세서는 촬영 대상과 매칭되는 기준 대상에 앞서 계산된 상대 위치 및 상대 각도를 적용하여 제2 위치 및 제2 방향을 결정할 수 있다. 기준 대상의 위치는 지도 데이터베이스를 통해 정확히 특정될 수 있다. 기준 대상에 대한 전자 장치(200)의 상대 위치와 상대 각도를 알면 기준 대상의 위치로부터 전자 장치(200)의 위치를 결정할 수 있다.
일 실시예에서 프로세서는 지도 데이터베이스의 3D 모델링을 이용하여 전자 장치(200)의 제2 위치 및 제2 방향을 결정할 수 있다. 프로세서는 3D 모델링으로 형성된 가상의 공간에서 촬영 대상의 이미지를 획득할 수 있는 지점을 시뮬레이션할 수 있다. 예를 들어, 촬영 대상으로부터 동쪽으로 20m 떨어진 지점에서 기준 대상을 촬영하는 경우 촬영 대상의 이미지를 획득할 수 있음을 가상의 공간에서 시뮬레이션할 수 있다. 이 경우 제2 위치는 기준 대상으로부터 20m 떨어진 지점으로 결정될 수 있고, 제2 방향은 서쪽으로 결정될 수 있다. 이 때, 촬영 대상의 특징점을 추출할 수 있다. 예를 들어, 이미지 컨볼루션(image convolution) 연산을 통해 촬영 대상의 특징점을 추출할 수 있다. 또한, 카메라(240) 내부 정보를 시뮬레이션에 활용할 수 있다.
도 7의 경우, 설명의 편의를 위하여 이미지 형태(720, 730)의 데이터를 비교하는 것을 도시하였으나, 프로세서는 수치적 분석을 통해 제2 위치 및 제2 방향을 결정(740)할 수 있다. 예를 들어, 프로세서는 촬영 대상(710)으로부터 추출한 특징점 또는 hash 값을 이용할 수 있다. 촬영 대상(710)과 대응되는 비교 대상의 데이터는 가상으로 만든 3D 도시 모델 내에서 다양한 위치와 방향에 따라 촬영한 비교 대상의 hash 값의 모음일 수 있다. 프로세서는 촬영 대상(710)에서 추출한 hash 값을 가상의 도시 모델에서 다양한 위치와 방향에서 촬영된 비교 대상의 hash 값의 모음과 비교할 수 있다. 비교 대상의 hash 값 모음 중에서 촬영 대상(710)의 hash 값과 가장 유사한 hash 값을 찾고, 그 hash 값이 획득된 비교 대상의 촬영 위치 및 방향을 이용하여 제2 위치 및 제2 방향을 결정(740)할 수 있다.
이 밖에도 다양한 이미지 분석 방법을 활용하여 기준 대상과 촬영 대상을 이용하여 제2 위치 및 제2 방향을 결정할 수 있다.
다양한 실시예에 따르면, 제2 위치를 결정하는데 실패하는 경우에는 촬영 가이드 표시 동작(340)으로 복귀하여 촬영 대상을 다시 촬영하도록 할 수 있다.
도 8은, 본 문서에 개시된 다양한 실시예에 따른 오프셋(offset)을 이용하여 사용자의 위치를 결정하는 방법을 설명하기 위한 도면이다. 도 9는, 본 문서에 개시된 다양한 실시예에 따른 제2 위치 및 제2 방향을 디스플레이에 표시한 모습을 도시한 도면이다.
다양한 실시예에 따르면, 프로세서는 기준 대상과 촬영 대상을 이용하여 제1 위치(810)와 제2 위치(820)의 차이 및 제1 방향(810)과 제2 방향(820)의 차이를 오프셋 (offset)(830)으로 설정할 수 있다. 사용자가 움직이는 경우, 위치 측위 모듈(230)에 포함된 움직임 감지 센서가 전자 장치(200)의 움직임을 추정하여 제3 위치(840)와 제3 방향(840)을 측정할 수 있다. 프로세서는 제3 위치(840)와 제3 방향(840)에 오프셋(830)을 적용하여 제4 위치(850)와 제4 방향(850)을 결정할 수 있다. 전자 장치(200)가 측정 지점에서 움직이더라도 오프셋(830)을 설정하는 경우 일정 기간 동안 전자 장치(200)의 위치와 방향을 비교적 정확하게 측정할 수 있다.
다양한 실시예에 따르면, 프로세서는 제2 위치 및 제2 방향을 디스플레이(250)에 표시할 수 있다. 예를 들어, 프로세서는 디스플레이(250)에 카메라(240) 프리뷰 화면(910)과 제2 위치(930) 및 제2 방향(930)이 표시된 지도 화면(920)을 동시에 표시할 수 있다.
본 문서에 개시된 다양한 실시예에 따른 전자 장치는, 카메라, 디스플레이, 메모리, 상기 전자 장치의 위치 및 방향을 측정하는 위치 측위 모듈 및 상기 카메라, 디스플레이, 메모리 및 위치 측위 모듈과 동작적으로 연결되는 프로세서를 포함할 수 있고, 상기 프로세서는, 상기 위치 측위 모듈을 통해 사용자의 제1 위치 및 제1 방향을 결정할 수 있고, 지도 데이터베이스로부터 상기 제1 위치에 대한 주변 정보를 획득할 수 있고, 상기 주변 정보에 기반하여 상기 지도 데이터베이스로부터 기준 대상을 포함하는 스캔 요구 정보를 생성할 수 있고, 상기 스캔 요구 정보를 이용하여 상기 카메라로 상기 기준 대상과 대응되는 촬영 대상이 촬영되도록 상기 디스플레이에 촬영 가이드를 표시할 수 있고, 상기 촬영 대상과 상기 기준 대상을 이용하여 제2 위치 및 제2 방향을 결정할 수 있고, 상기 제2 위치 및 제2 방향을 상기 디스플레이에 표시할 수 있다.
또한, 상기 주변 정보는, 상기 지도 데이터베이스로부터 상기 제1 위치를 중심으로 설정된 범위에 포함된 정보일 수 있고, 상기 설정된 범위는, 상기 제1 위치를 결정하는 위치 측위 방식에 따라 결정될 수 있다.
또한, 상기 프로세서는, 상기 스캔 요구 정보에 포함되는 복수의 기준 대상의 우선 순위를 결정할 수 있고, 상기 우선 순위가 가장 높은 기준 대상과 대응되는 촬영 대상이 촬영되도록 상기 디스플레이에 촬영 가이드를 표시할 수 있고, 상기 제2 위치의 결정 실패에 기반하여, 상기 우선 순위에 따라 순차적으로 상기 디스플레이에 촬영 가이드를 표시할 수 있다.
또한, 상기 프로세서는, 상기 메모리에 상기 제2 위치 및 제2 방향 결정의 성공시 이용된 기준 대상인 우선 기준 대상을 저장할 수 있고, 상기 복수의 기준 대상에 상기 우선 기준 대상이 포함되어 있는 경우, 상기 우선 기준 대상의 우선 순위를 높게 결정할 수 있다.
또한, 상기 주변 정보는, 상기 제1 위치에 포함된 건물들의 정보, 도로의 정보, 간판의 정보, 랜드마크 정보 중 적어도 하나를 포함할 수 있다.
또한, 상기 기준 대상은, 건물과 하늘의 경계(스카이라인), 도로의 레이아웃(rayout), 건물의 간판, 랜드마크(landmark) 중 적어도 하나를 포함할 수 있다.
또한, 상기 프로세서는, 상기 주변 정보를 분석하여 상기 제1 위치에 포함된 건물의 높이와 설정된 기준을 비교할 수 있고, 상기 비교에 기반하여 상기 스카이라인을 기준 대상에 포함하는 스캔 요구 정보를 생성할 수 있다.
또한, 상기 프로세서는, 상기 주변 정보를 분석하여 상기 제1 위치에 포함된 도로의 너비와 설정된 기준을 비교할 수 있고, 상기 비교에 기반하여 상기 도로의 레이아웃을 기준 대상에 포함하는 스캔 요구 정보를 생성할 수 있다.
또한, 상기 프로세서는, 상기 주변 정보를 분석하여 상기 제1 위치에 포함된 랜드마크의 유무를 확인할 수 있고, 상기 확인에 기반하여 상기 랜드마크를 기준 대상에 포함하는 스캔 요구 정보를 생성할 수 있다.
또한, 상기 프로세서는, 상기 주변 정보를 분석하여 상기 제1 위치에 포함된 간판의 명암과 설정된 기준을 비교할 수 있고, 상기 비교에 기반하여 상기 건물의 간판을 기준 대상에 포함하는 스캔 요구 정보를 생성할 수 있다.
또한, 상기 프로세서는, 상기 카메라의 초점 거리, 주점, 비대칭계수를 포함하는 내부 정보를 이용하여 상기 촬영 대상에 대한 상기 전자 장치의 상대 위치 및 상대 방향을 결정할 수 있고, 상기 상대 위치 및 상대 방향을 상기 기준 대상에 적용하여 상기 제2 위치 및 제2 방향을 결정할 수 있다.
또한, 상기 프로세서는, 상기 카메라로 촬영되고 있는 이미지와 상기 기준 대상을 실시간으로 비교하여 상기 촬영 가이드를 표시할 수 있다.
또한, 상기 프로세서는, 상기 기준 대상과 상기 촬영 대상을 이용하여 오프셋(offset)을 결정할 수 있고, 상기 제1 위치 및 제1 방향에 상기 오프셋을 적용하여 상기 제2 위치 및 제2 방향을 결정할 수 있다.
본 문서에 개시된 다양한 실시예에 따른 서버는, 서버 메모리 및 서버 프로세서를 포함할 수 있고, 상기 서버 프로세서는, 전자 장치로부터 제1 위치를 수신하여 상기 서버 메모리에 저장된 지도 데이터베이스로부터 상기 제1 위치에 대한 주변 정보를 획득할 수 있고, 상기 주변 정보에 기반하여 상기 지도 데이터베이스로부터 기준 대상을 포함하는 스캔 요구 정보를 생성할 수 있고, 상기 전자 장치가 스캔 요구 정보를 이용하여 상기 기준 대상과 대응되는 촬영 대상을 촬영하도록 상기 스캔 요구 정보를 상기 전자 장치에 송신할 수 있고, 상기 전자 장치로부터 상기 촬영 대상을 수신하여 상기 촬영 대상과 상기 기준 대상을 이용하여 제2 위치 및 제2 방향을 결정할 수 있고, 상기 제2 위치 및 제2 방향을 상기 전자 장치에 송신할 수 있다.
또한, 상기 서버 프로세서는, 상기 스캔 요구 정보에 포함되는 복수의 기준 대상의 우선 순위를 결정할 수 있다.
또한, 상기 서버 프로세서는, 상기 서버 메모리에 상기 제2 위치 및 제2 방향 결정의 성공시 이용된 기준 대상인 우선 기준 대상을 저장할 수 있고, 상기 복수의 기준 대상에 상기 우선 기준 대상이 포함되어 있는 경우, 상기 우선 기준 대상의 우선 순위를 높게 결정할 수 있다.
또한, 상기 주변 정보는, 상기 제1 위치에 포함된 건물들의 정보, 도로의 정보, 간판의 정보, 랜드마크 정보 중 적어도 하나를 포함할 수 있다.
또한, 상기 기준 대상은, 건물과 하늘의 경계(스카이라인), 도로의 레이아웃(rayout), 건물의 간판, 랜드마크(landmark) 중 적어도 하나를 포함할 수 있다.
또한, 상기 서버 프로세서는, 상기 주변 정보를 분석하여 상기 제1 위치에 포함된 건물의 높이와 설정된 기준을 비교할 수 있고, 상기 비교에 기반하여 상기 스카이라인을 기준 대상에 포함하는 스캔 요구 정보를 생성할 수 있다.
또한, 상기 서버 프로세서는, 상기 기준 대상과 상기 촬영 대상을 이용하여 오프셋(offset)을 결정할 수 있고, 상기 제1 위치 및 제1 방향에 상기 오프셋을 적용하여 상기 제2 위치 및 제2 방향을 결정할 수 있다.
그리고 본 명세서와 도면에 개시된 본 문서에 개시된 실시예들은 본 문서에 개시된 실시예에 따른 기술 내용을 쉽게 설명하고 본 문서에 개시된 실시예의 이해를 돕기 위해 특정 예를 제시한 것일 뿐이며, 본 문서에 개시된 실시예의 범위를 한정하고자 하는 것은 아니다. 따라서 본 문서에 개시된 다양한 실시예의 범위는 여기에 개시된 실시예들 이외에도 본 문서에 개시된 다양한 실시예의 기술적 사상을 바탕으로 도출되는 모든 변경 또는 변형된 형태가 본 문서에 개시된 다양한 실시예의 범위에 포함되는 것으로 해석되어야 한다.
200: 전자 장치 210: 프로세서
220: 메모리 230: 위치 측위 모듈
240: 카메라 250: 디스플레이

Claims (20)

  1. 전자 장치에 있어서,
    카메라;
    디스플레이;
    메모리;
    상기 전자 장치의 위치 및 방향을 측정하는 위치 측위 모듈; 및
    상기 카메라, 디스플레이, 메모리 및 위치 측위 모듈과 동작적으로 연결되는 프로세서;를 포함하고,
    상기 프로세서는,
    상기 위치 측위 모듈을 통해 사용자의 제1 위치 및 제1 방향을 결정하고,
    지도 데이터베이스로부터 상기 제1 위치에 대한 주변 정보를 획득하고,
    상기 주변 정보에 기반하여 상기 지도 데이터베이스로부터 기준 대상을 포함하는 스캔 요구 정보를 생성하고,
    상기 스캔 요구 정보를 이용하여 상기 카메라로 상기 기준 대상과 대응되는 촬영 대상이 촬영되도록 상기 디스플레이에 촬영 가이드를 표시하고,
    상기 촬영 대상과 상기 기준 대상을 이용하여 제2 위치 및 제2 방향을 결정하고,
    상기 제2 위치 및 제2 방향을 상기 디스플레이에 표시하는 전자 장치.
  2. 제1항에 있어서,
    상기 주변 정보는,
    상기 지도 데이터베이스로부터 상기 제1 위치를 중심으로 설정된 범위에 포함된 정보이고,
    상기 설정된 범위는,
    상기 제1 위치를 결정하는 위치 측위 방식에 따라 결정되는 전자 장치.
  3. 제1항에 있어서,
    상기 프로세서는,
    상기 스캔 요구 정보에 포함되는 복수의 기준 대상의 우선 순위를 결정하고,
    상기 우선 순위가 가장 높은 기준 대상과 대응되는 촬영 대상이 촬영되도록 상기 디스플레이에 촬영 가이드를 표시하고,
    상기 제2 위치의 결정 실패에 기반하여, 상기 우선 순위에 따라 순차적으로 상기 디스플레이에 촬영 가이드를 표시하는 전자 장치.
  4. 제3항에 있어서,
    상기 프로세서는,
    상기 메모리에 상기 제2 위치 및 제2 방향 결정의 성공시 이용된 기준 대상인 우선 기준 대상을 저장하고,
    상기 복수의 기준 대상에 상기 우선 기준 대상이 포함되어 있는 경우, 상기 우선 기준 대상의 우선 순위를 높게 결정하는 전자 장치.
  5. 제1항에 있어서,
    상기 주변 정보는,
    상기 제1 위치에 포함된 건물들의 정보, 도로의 정보, 간판의 정보, 랜드마크 정보 중 적어도 하나를 포함하는 전자 장치.
  6. 제5항에 있어서,
    상기 기준 대상은,
    건물과 하늘의 경계(스카이라인), 도로의 레이아웃(rayout), 건물의 간판, 랜드마크(landmark) 중 적어도 하나를 포함하는 전자 장치.
  7. 제6항에 있어서,
    상기 프로세서는,
    상기 주변 정보를 분석하여 상기 제1 위치에 포함된 건물의 높이와 설정된 기준을 비교하고,
    상기 비교에 기반하여 상기 스카이라인을 기준 대상에 포함하는 스캔 요구 정보를 생성하는 전자 장치.
  8. 제6항에 있어서,
    상기 프로세서는,
    상기 주변 정보를 분석하여 상기 제1 위치에 포함된 도로의 너비와 설정된 기준을 비교하고,
    상기 비교에 기반하여 상기 도로의 레이아웃을 기준 대상에 포함하는 스캔 요구 정보를 생성하는 전자 장치.
  9. 제6항에 있어서,
    상기 프로세서는,
    상기 주변 정보를 분석하여 상기 제1 위치에 포함된 랜드마크의 유무를 확인하고,
    상기 확인에 기반하여 상기 랜드마크를 기준 대상에 포함하는 스캔 요구 정보를 생성하는 전자 장치.
  10. 제6항에 있어서,
    상기 프로세서는,
    상기 주변 정보를 분석하여 상기 제1 위치에 포함된 간판의 명암과 설정된 기준을 비교하고,
    상기 비교에 기반하여 상기 건물의 간판을 기준 대상에 포함하는 스캔 요구 정보를 생성하는 전자 장치.
  11. 제1항에 있어서,
    상기 프로세서는,
    상기 카메라의 초점 거리, 주점, 비대칭계수를 포함하는 내부 정보를 이용하여 상기 촬영 대상에 대한 상기 전자 장치의 상대 위치 및 상대 방향을 결정하고,
    상기 상대 위치 및 상대 방향을 상기 기준 대상에 적용하여 상기 제2 위치 및 제2 방향을 결정하는 전자 장치.
  12. 제1항에 있어서,
    상기 프로세서는,
    상기 카메라로 촬영되고 있는 이미지와 상기 기준 대상을 실시간으로 비교하여 상기 촬영 가이드를 표시하는 전자 장치.
  13. 제1항에 있어서,
    상기 프로세서는,
    상기 기준 대상과 상기 촬영 대상을 이용하여 오프셋(offset)을 결정하고,
    상기 제1 위치 및 제1 방향에 상기 오프셋을 적용하여 상기 제2 위치 및 제2 방향을 결정하는 전자 장치.
  14. 서버에 있어서,
    서버 메모리; 및
    서버 프로세서;를 포함하고,
    상기 서버 프로세서는,
    전자 장치로부터 제1 위치를 수신하여 상기 서버 메모리에 저장된 지도 데이터베이스로부터 상기 제1 위치에 대한 주변 정보를 획득하고,
    상기 주변 정보에 기반하여 상기 지도 데이터베이스로부터 기준 대상을 포함하는 스캔 요구 정보를 생성하고,
    상기 전자 장치가 스캔 요구 정보를 이용하여 상기 기준 대상과 대응되는 촬영 대상을 촬영하도록 상기 스캔 요구 정보를 상기 전자 장치에 송신하고,
    상기 전자 장치로부터 상기 촬영 대상을 수신하여 상기 촬영 대상과 상기 기준 대상을 이용하여 제2 위치 및 제2 방향을 결정하고,
    상기 제2 위치 및 제2 방향을 상기 전자 장치에 송신하는 서버.
  15. 제14항에 있어서,
    상기 서버 프로세서는,
    상기 스캔 요구 정보에 포함되는 복수의 기준 대상의 우선 순위를 결정하는 서버.
  16. 제15항에 있어서,
    상기 서버 프로세서는,
    상기 서버 메모리에 상기 제2 위치 및 제2 방향 결정의 성공시 이용된 기준 대상인 우선 기준 대상을 저장하고,
    상기 복수의 기준 대상에 상기 우선 기준 대상이 포함되어 있는 경우, 상기 우선 기준 대상의 우선 순위를 높게 결정하는 서버.
  17. 제14항에 있어서,
    상기 주변 정보는,
    상기 제1 위치에 포함된 건물들의 정보, 도로의 정보, 간판의 정보, 랜드마크 정보 중 적어도 하나를 포함하는 서버.
  18. 제17항에 있어서,
    상기 기준 대상은,
    건물과 하늘의 경계(스카이라인), 도로의 레이아웃(rayout), 건물의 간판, 랜드마크(landmark) 중 적어도 하나를 포함하는 서버.
  19. 제18항에 있어서,
    상기 서버 프로세서는,
    상기 주변 정보를 분석하여 상기 제1 위치에 포함된 건물의 높이와 설정된 기준을 비교하고,
    상기 비교에 기반하여 상기 스카이라인을 기준 대상에 포함하는 스캔 요구 정보를 생성하는 서버.
  20. 제14항에 있어서,
    상기 서버 프로세서는,
    상기 기준 대상과 상기 촬영 대상을 이용하여 오프셋(offset)을 결정하고,
    상기 제1 위치 및 제1 방향에 상기 오프셋을 적용하여 상기 제2 위치 및 제2 방향을 결정하는 서버.
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