KR20220049304A

KR20220049304A - 이미지를 이용한 3차원 지도의 업데이트 방법 및 이를 지원하는 전자 장치

Info

Publication number: KR20220049304A
Application number: KR1020200132788A
Authority: KR
Inventors: 남상범
Original assignee: 삼성전자주식회사
Priority date: 2020-10-14
Filing date: 2020-10-14
Publication date: 2022-04-21
Also published as: WO2022080869A1; US20230230318A1

Abstract

본 문서에 개시되는 일 실시예에 따른 전자 장치는 카메라 모듈, 통신 회로, 메모리, 및 프로세서를 포함하고, 상기 프로세서는 상기 카메라 모듈을 이용하는 제1 어플리케이션을 실행하고, 상기 제1 어플리케이션 구동 중, 상기 카메라 모듈을 통해 제1 이미지를 획득하고, 상기 제1 이미지에서 지정된 종류의 객체를 인식하고, 상기 제1 이미지가 촬영된 위치 정보를 획득하고, 3차원 가상 지도에서, 상기 위치 정보에 대응하는 제1 가상 영역을 결정하고, 상기 제1 가상 영역에서 상기 제1 이미지에 대응하는 제2 이미지를 획득하고, 상기 제1 이미지와 상기 제2 이미지의 비교에 기반하여, 상기 객체에 관한 상기 3차원 가상 지도의 데이터를 업데이트할 수 있다. 이 외에도 명세서를 통해 파악되는 다양한 실시예가 가능하다.

Description

이미지를 이용한 3차원 지도의 업데이트 방법 및 이를 지원하는 전자 장치{Method for updating a 3D map using an image and an electronic device supporting the same}

본 문서에서 개시되는 다양한 실시예들은, 이미지를 이용한 3차원 지도의 업데이트 방법 및 이를 지원하는 전자 장치와 관련된다.

스마트폰, 태블릿 PC와 같은 전자 장치는 카메라를 이용하여 다양한 기능을 수행할 수 있다. 예를 들어, 전자 장치는 카메라를 이용해 획득한 이미지 데이터를 기반으로 이미지를 표시하고, 이미지에 가상 객체를 추가하여 표시하는 증강 현실(이하, AR) 서비스를 제공할 수 있다.

실외에서 AR 서비스를 제공하는 경우, 전자 장치(예: 스마트폰 또는 스마트 안경)는 현재 위치와 방향, 주변의 구조물(예: 건물)의 형태와 거리를 정확하게 인식할 필요가 있다.

전자 장치는 실제 지형 또는 건물에 대응하는 3차원 가상 지도를 구현할 수 있다. 전자 장치는 카메라로 촬영된 이미지에서 건물을 인식하고, 3차원 가상 지도 상의 동일한 구도로 획득한 가상 이미지에 포함된 건물을 비교할 수 있다. 이를 통해, 전자 장치는 현재의 위치 정보(예: 위도/경도) 또는 방향 정보(예: 방위각)를 정확하게 파악하고, AR 서비스를 제공할 수 있다. 효과적인 AR 서비스를 제공하기 위해, 전자 장치는 3차원 가상 지도의 정밀도를 높이고, 최신 건물 정보를 빠르게 업데이트할 필요가 있다.

전자 장치 또는 서버는, ToF (Time Of Flight) 센서를 이용하여 스캔하는 방식, GPS 및 이미지 센서를 이용하여 뎁스를 계산하여 복원하는 방식, 또는 위성/항공 사진을 이용하여 3차원 가상 지도를 업데이트할 수 있다. 이 경우, 3차원 가상 지도의 업데이트 주기가 길어지고, 업데이트를 위한 비용이 상승할 수 있다. 또한, 3차원 가상 지도를 구현하는데 필요한 연산이 늘어날 수 있다.

본 문서에서 개시되는 다양한 실시예들은, 카메라 모듈을 통해 획득한 이미지를 이용하여 3차원 가상 지도의 건물 정보를 업데이트하는 전자 장치를 제공할 수 있다.

다양한 실시예에 따른 전자 장치는, 카메라 모듈, 통신 회로, 메모리, 및 프로세서를 포함하고, 상기 프로세서는 상기 카메라 모듈을 이용하는 제1 어플리케이션을 실행하고, 상기 제1 어플리케이션 구동 중, 상기 카메라 모듈을 통해 제1 이미지를 획득하고, 상기 제1 이미지에서 지정된 종류의 객체를 인식하고, 상기 제1 이미지가 촬영된 위치 정보를 획득하고, 3차원 가상 지도에서, 상기 위치 정보에 대응하는 제1 가상 영역을 결정하고, 상기 제1 가상 영역에서 상기 제1 이미지에 대응하는 제2 이미지를 획득하고, 상기 제1 이미지와 상기 제2 이미지의 비교에 기반하여, 상기 객체에 관한 상기 3차원 가상 지도의 데이터를 업데이트할 수 있다.

본 문서에 개시되는 다양한 실시예들에 따른 전자 장치는 실제 지형 또는 건물에 대응하는 3차원 가상 지도를 구현하는 경우, 전자 장치의 카메라 모듈에서 촬영된 이미지를 기반으로 3차원 가상 지도를 업데이트할 수 있다.

본 문서에 개시되는 다양한 실시예들에 따른 전자 장치는, AR 어플리케이션을 사용하면서 촬영된 이미지를 이용하여 3차원 가상 지도를 업데이트하여, 다른 사용자의 단말에서 업데이트된 3차원 가상 지도를 이용하여 실감나는 AR 서비스를 지원하도록 할 수 있다.

본 문서에 개시되는 다양한 실시예들에 따른 전자 장치는, 이미지에서 텍스트를 추출하고, 추출한 정보를 이용하여 3차원 가상 지도를 업데이트할 수 있다.

도 1은 다양한 실시예들에 따른 네트워크 환경 내의 전자 장치의 블록도 이다.
도 2는 다양한 실시예에 따른 이미지를 이용한 3차원 가상 지도의 업데이트 방법을 나타낸다.
도 3은 다양한 실시예에 따른 3차원 가상 지도의 생성을 나타낸다.
도 4a는 다양한 실시예에 따른 카메라 모듈을 이용한 실제 이미지의 획득을 나타낸다.
도 4b는 다양한 실시예에 따른 가상 이미지의 획득을 나타낸다.
도 5는 다양한 실시예에 따른 실제 이미지와 가상 이미지의 매칭을 나타낸다.
도 6는 다양한 실시예에 따른 가상 건물의 높이 업데이트 과정을 나타낸다.
도 7은 다양한 실시예에 따른 실제 이미지의 특징 벡터 생성을 나타낸다.
도 8은 다양한 실시예에 따른 타겟 건물의 높이가 누락된 경우의 업데이트를 나타낸다.
도 9는 다양한 실시예에 따른 가상 건물의 높이가 다른 경우의 업데이트를 나타낸다.
도 10은 다양한 실시예에 따른 3차원 가상 지도의 텍스트 형태의 데이터베이스를 나타낸다.
도 11은 다양한 실시예에 따른 AR 어플리케이션의 실행을 나타낸다.
도 12는 다양한 실시예에 따른 AR 어플리케이션의 실행 과정에서의 오류를 개선하는 과정을 나타낸다.
도면의 설명과 관련하여, 동일 또는 유사한 구성요소에 대해서는 동일 또는 유사한 참조 부호가 사용될 수 있다.

이하, 본 문서의 다양한 실시예가 첨부된 도면을 참조하여 기재된다. 그러나, 이는 본 문서에 기재된 기술을 특정한 실시 형태에 대해 한정하려는 것이 아니며, 본 문서의 실시예의 다양한 변경(modifications), 균등물(equivalents), 및/또는 대체물(alternatives)을 포함하는 것으로 이해되어야 한다. 도면의 설명과 관련하여, 유사한 구성요소에 대해서는 유사한 참조 부호가 사용될 수 있다.

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 다양한 실시예에 따른 이미지를 이용한 3차원 가상 지도의 업데이트 방법을 나타낸다.

도 2를 참조하면, 동작 210에서, 프로세서(예: 도 1의 프로세서(120))는 제1 어플리케이션을 실행할 수 있다. 제1 어플리케이션은 증강 현실(augmented reality; AR) 서비스를 제공하는 어플리케이션일 수 있다. 프로세서(120)는 제1 어플리케이션(이하, AR 어플리케이션)을 실행하고, 디스플레이에 표시되는 실시간 영상에 AR 객체 또는 추가 정보를 표시할 수 있다.

다양한 실시예에 따르면, 프로세서(120)는 AR 어플리케이션을 실행하는 경우, 사용자의 상태 또는 전자 장치(101)의 상태를 감지하기 위한 센서 모듈(176)의 다양한 센서를 활성화할 수 있다. 예를 들어, 프로세서(120)는 AR 어플리케이션 실행 시, 관성 센서(예: accelerometer, gyroscope, 및/또는 magnetometer), 및/또는 지자기 센서를 활성화할 수 있다. 예를 들어, 프로세서(120)는 AR 어플리케이션 실행 시, 센서 모듈(176)에 포함된 다양한 센서 중 AR 어플리케이션의 동작에 사용되는 적어도 하나의 센서 중 비활성화 상태인 센서가 있는 경우, 이를 활성화할 수 있다.

다양한 실시 예에 따르면, 프로세서(120)는 무선 통신 모듈(192)를 통해 전자 장치(101)의 위치 정보(예: 위도/경도)를 획득할 수 있다. 예를 들어, 무선 통신 모듈(192)은 위성 항법 시스템(GNSS)(예를 들어, GPS(global positioning system)) 및/또는 셀룰러 네트워크(예: 도 1의 제 2 네트워크(199))에 포함된 기지국으로부터 위치 정보를 수신할 수 있다.

동작 220에서, 프로세서(120)는 AR 어플리케이션의 구동 중, 카메라 모듈(예: 도 1의 카메라 모듈(180))을 통해 제1 이미지를 획득할 수 있다. 예를 들어, 제1 이미지는 AR 어플리케이션의 구동 중, 디스플레이 모듈(160)을 통해 실시간으로 표시되는 이미지일 수 있다.

동작 230에서, 프로세서(120)는 제1 이미지를 이용하여 증강 현실 객체를 표시할 수 있다. 예를 들어, 프로세서(120)는 제1 이미지에서 객체(예: 건물, 사람 또는 나무)를 인식할 수 있다. 프로세서(120)는 제1 이미지와 함께 표시되는 AR 객체를 결정하고, AR 객체의 위치를 결정할 수 있다. 프로세서(120)는 센서 모듈(176)을 통해 전자 장치(101) 또는 사용자의 움직임을 감지하고, 감지된 센싱 정보에 대응하여 AR 객체의 형태 또는 위치를 변경할 수 있다.

다양한 실시예에 따르면, 프로세서(120)는 3차원 가상 지도를 이용하여 AR 서비스를 제공할 수 있다. 예를 들어, 3차원 가상 지도는 실제 촬영된 이미지가 아닌 고도 데이터(elevation data)(예: 해발 최고 높이), 및/또는 인공 구조물 데이터(예: 대지의 모양, 높이)와 같은 텍스트 정보를 기반으로 렌더링되어 생성된 지도일 수 있다.

다양한 실시예에 따르면, 프로세서(120)는 전자 장치(101)의 위치 정보(예: 위도/경도)에 대응하는 3차원 가상 지도 상의 지점(이하, 제1 가상 영역)을 결정할 수 있다. 프로세서(120)는 제1 가상 영역에 카메라 모듈(180)과 동일한 특성 및/또는 설정 정보를 갖는 가상 카메라를 배치하여, 다양한 각도의 가상 이미지들을 획득할 수 있다. 프로세서(120)는 실제 촬영된 이미지와 가상 이미지들을 비교하여 전자 장치(101)의 정확한 위치 또는 방향을 결정할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 가상 카메라는 제1 가상 영역에서의 시점 및/또는 화각을 결정하는 가상의 객체일 수 있다. 예를 들어, 가상 카메라가 카메라 모듈(180)과 동일한 특성 및/또는 설정 정보를 갖는다 함은 가상 카메라가 결정하는 시점이 카메라 모듈(180) 렌즈의 종류, 화각, 줌 배율, 화소, 밝기 중 적어도 하나에 기반하여 결정되는 것을 의미할 수 있다. 예를 들어, 가상 카메라는 소프트웨어의 실행에 의해 생성된 가상의 객체로서, 제1 가상 영역에 배치한다 함은 가상 카메라 객체가 제1 가상 영역에서 시점을 결정할 수 있도록 가상 카메라를 제어하는 동작을 의미할 수 있다. 가상 카메라는 결정된 제1 가상 영역에서 결정된 시점에 기반하여 가상 이미지를 획득할 수 있다.

다양한 실시예에 따르면, 프로세서(120)는 제1 가상 영역에 인접한 가상 건물에 대한 정보(예: 거리 또는 뎁스)를 결정할 수 있다. 프로세서(120)는 가상 건물에 대한 정보를 기반으로 가상 건물에 대응하는 실제 건물과의 거리 또는 뎁스를 결정하여 AR 서비스를 제공할 수 있다. 예를 들어, 프로세서(120)는 실제 건물과의 거리에 따라 AR 객체의 크기 또는 위치를 조절할 수 있다. 또한, 프로세서(120)는 뎁스에 따라 AR 객체의 일부가 실제 건물에 가려지도록 표현할 수 있다(occlusion).

다양한 실시예에 따르면, 동작 240에서, 프로세서(120)는 3차원 가상 지도의 업데이트에 정보를 제공하도록 동의한 사용자인지를 확인할 수 있다. 예를 들어, 프로세서(120)는 AR 어플리케이션의 설치 또는 실행 시, 사용자 동의를 위한 팝업 창을 표시하여 사용자 입력을 수신할 수 있다.

다양한 실시예에 따르면, 동의하지 않은 사용자의 경우(No), 3차원 가상 지도의 업데이트와 관련된 이하의 동작을 수행하지 않을 수 있다.

동작 250에서, 동의한 사용자의 경우(Yes), 프로세서(120)는 3차원 가상 지도에서, 제1 이미지(이하, 실제 이미지)가 촬영된 위치 정보에 대응하는 제1 가상 영역을 결정할 수 있다.

동작 260에서, 프로세서(120)는 제1 가상 영역에서 실제 이미지에 대응하는 제2 이미지(이하, 가상 이미지)를 획득할 수 있다. 예를 들어, 프로세서(120)는 제1 가상 영역에서 지정된 각도 간격(예: 약 5도)으로 회전하면서 지정된 거리(예: 1m)마다 복수의 가상 이미지들을 획득하고, 실제 이미지와의 특징점 비교(또는 특징 벡터 비교)를 통해 복수의 가상 이미지들 중 하나의 가상 이미지를 선택할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 가상 이미지는 이미지 형태의 데이터로 한정하는 것은 아니다. 예를 들어, 가상 이미지는 건물 관련 정보(예: 건물 면적, 건물 형태, 건물 엣지 정보)를 포함하는 텍스트 형태의 데이터일 수 있다.

다양한 실시예에 따르면, 프로세서(120)는 카메라 모듈(180)의 특성(예: 렌즈 종류) 또는 설정 정보(예: 줌 배율)을 가상 카메라에 동일하게 적용하여 가상 이미지를 획득할 수 있다.

동작 270에서, 프로세서(120)는 실제 이미지와 가상 이미지를 비교하여, 실제 이미지에 포함된 객체에 대한 3차원 가상 지도의 데이터(또는 객체 정보, 건물 정보, 지도 데이터)(예: 건물의 높이)를 업데이트할 수 있다.

다양한 실시예에 따르면, 프로세서(120)는 실제 이미지와 가상 이미지를 비교하여 매칭되는 객체의 수 또는 비율에 관한 제1 업데이트 조건을 확인할 수 있다.

일 실시예에 따르면, 프로세서(120)는 제1 가상 영역에서 관측이 가능한 가상 건물의 개수에 대한, 실제 이미지와 매칭된 가상 건물(도 5 참조)의 개수의 비율(이하, 매칭 비율)이 지정된 제1 기준값 이상(또는 초과)인지(예: 제1 업데이트 조건)를 확인할 수 있다. 제1 기준값(α)은 0에서 1 사이의 값으로 설정될 수 있다.

예를 들어, 제1 가상 영역에서 관측 가능한 가상 건물의 개수(N)와 매칭된 가상 건물의 개수(M)의 비율(M/N)이 제1 기준값(α) 이상(또는 초과)인 경우, 서버(108)는 업데이트를 수행할 수 있다. 이 경우, N*α개 이상의 건물은 3차원 가상 지도 상에서 가상 카메라를 통해 관측이 가능할 수 있고, N*(1-α)개의 건물은 3차원 가상 지도 상에서 누락되거나 높이가 다른 경우일 수 있다.

다양한 실시예에 따르면, 프로세서(120)는 매칭 비율이 제1 기준값(α) 미만(또는 이하)인 경우, 잘못된 건물 정보가 3차원 가상 지도에 반영될 수 있는 바, 업데이트를 진행하지 않을 수 있다.

다양한 실시예에 따르면, 프로세서(120)는 실제 이미지에서 인식된 텍스트와 관한 제2 업데이트 조건을 확인할 수 있다. 프로세서(120)는 실제 이미지에 포함된 텍스트를 인식(예: OCR(optical character reader))할 수 있다. 프로세서(120)는 인식된 텍스트가 상호(예: 간판) 또는 주소(예: 번지수, 도로명, 국가지점번호)의 적어도 일부로 인식되고, 제1 가상 영역 주변의 건물 정보와 일치하는 경우, 프로세서(120)는 인식된 텍스트와 건물 정보의 매칭에 관한 제2 기준값(β)을 설정할 수 있다. 제2 기준값(β)은 제1 기준값(α) 보다 작은 값일 수 있다.

다양한 실시예에 따르면, 프로세서(120)는 실제 이미지와 가상 이미지의 비교를 통해 업데이트가 필요한 가상 건물을 결정하고(도 5 참조), 가상 건물의 생성하거나 가상 건물의 높이를 실제 건물에 대응하도록 변경할 수 있다(도 6 내지 도 10 참조).

다양한 실시예에 따르면, 도 2 에서의 프로세서(120)의 동작의 적어도 일부는 서버(도 1의 서버(108))을 통해 수행될 수 있다.

도 3은 다양한 실시예에 따른 3차원 가상 지도의 생성을 나타낸다.

도 3을 참조하면, 프로세서(120) 또는 서버(108)는 3차원 가상 지도(310)를 생성할 수 있다. 3차원 가상 지도(310)는 2차원 지도(305)를 기반으로 3차원 가상 지도(310)를 생성할 수 있다. 2차원 지도(305)는 건물이 배치되는 지면의 영역(예: 가로 및 세로, 단면도)을 표시하는 데이터를 표시할 수 있다.

프로세서(120) 또는 서버(108)는 2차원 지도(805)에 포함된 건물에 높이 정보를 추가하여 건물의 바닥에서 높이만큼 솟아오르도록 하여(extrude) 3차원 가상 지도(310)의 건물을 렌더링할 수 있다.

다양한 실시예에 따르면, 3차원 가상 지도(310)는 시설 및/또는 건물의 상세한 모양 또는 색에 관한 정보는 포함하지 않을 수 있다. 예를 들어, 3차원 가상 지도(310)에 포함된 건물은 모두 같은 종류 도형(예: 직육면체), 대지의 모양과 유사한 형상, 또는 시설 및/또는 건물의 형태를 간략화한 형상을 갖되, 텍스트 정보에 기반하여 크기 및/또는 높이가 다르도록 렌더링될 수 있다.

도 4a는 다양한 실시예에 따른 카메라 모듈을 이용한 실제 이미지의 획득을 나타낸다.

도 4a를 참조하면, 프로세서(120)는 AR 어플리케이션 실행 중 실제 이미지(450)를 획득할 수 있다. 예를 들어, 실제 이미지는 전자 장치(101)의 카메라 모듈(또는 카메라, 촬상 장치)(예: 도 1의 카메라 모듈(180))을 통해 촬영된 이미지일 수 있다.

예를 들어, 카메라 모듈(180)이 수평 방향 화각(a1) 및 수직 방향 화각(a2)을 가지는 경우, 촬영된 실제 이미지(450)는 제1 내지 제4 건물(431 내지 434)의 전부 또는 일부에 대응하는 제1 건물 영역 내지 제4 건물 영역(451 내지 454)를 포함할 수 있다.

다양한 실시예에 따르면, 프로세서(120)는 실제 이미지(450)를 촬영하는 경우, 전자 장치(101)의 현재 위치에서의 위치 정보(예: 위도/경도) 및/또는 방향 정보(예: 방위각)를 수집할 수 있다. 위치 정보 및/또는 방향 정보는 실제 이미지(450)에 대응하는 가상 이미지를 결정하는데 이용될 수 있다.

도 4b는 다양한 실시예에 따른 가상 이미지의 획득을 나타낸다.

도 4b를 참조하면, 프로세서(120) 또는 서버(108)는 실제 이미지(예: 도 4a의 실제 이미지(450))가 촬영된 위치 정보(예: 위도/경도)에 대응하는 3차원 가상 지도(310) 상의 제1 가상 영역(460)을 결정할 수 있다.

프로세서(120) 또는 서버(108)는 제1 가상 영역(460)에 카메라 모듈(180)과 동일한 특성 및/또는 설정 정보를 갖는 가상 카메라를 배치할 수 있다. 프로세서(120) 또는 서버(108)는 가상 카메라를 실제 이미지(450)가 촬영된 방향으로 배치하여 가상 이미지(480)를 획득할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 프로세서(120) 또는 서버(108)는 제1 가상 영역(460)에서 지정된 각도 간격(예: 약 5도)으로 회전하면서 복수의 가상 이미지들을 획득하고, 실제 이미지(450)와의 특징점 비교(또는 특징 벡터 비교)를 통해 복수의 가상 이미지들 중 하나의 가상 이미지(480)를 선택할 수 있다.

일 실시예에 따르면, 가상 이미지(480)는 이미지 형태의 데이터로 한정하는 것은 아니다. 예를 들어, 가상 이미지(480)는 건물 관련 정보(예: 건물 면적, 건물 형태, 건물 엣지 정보)를 포함하는 텍스트 형태의 데이터일 수 있다.

다양한 실시예에 따르면, 실제 이미지(450)에 포함된 객체(예: 건물)의 배치 영역은, 가상 이미지(480)에 포함된 가상 객체의 배치 영역과 서로 일치하지 않을 수 있다.

예를 들어, 도 4a의 실제 이미지(450)은 제1 내지 제4 건물(431 내지 434)의 전부 또는 일부에 대응하는 제1 건물 영역 내지 제4 건물 영역(451 내지 454)를 포함할 수 있다. 반면, 3차원 가상 지도(310)는 제1 가상 건물(461), 제2 가상 건물(462) 및 제4 가상 건물(464)를 포함하고, 제3 건물(433)에 대응하는 가상 건물을 포함하지 않을 수 있다. 이 경우, 가상 이미지(480)는 제1 가상 건물(461), 제2 가상 건물(462) 및 제4 가상 건물(464) 각각에 대응하는 제1 가상 건물 영역(471), 제2 가상 건물 영역(472) 및 제4 가상 건물 영역(454)를 포함하고, 제3 건물(433)에 대응하는 가상 건물 영역이 누락된 상태일 수 있다.

도 4b에서는 가상 건물이 누락된 경우를 예시적으로 도시하였으나, 이에 한정되는 것은 아니다. 예를 들어, 3차원 가상 지도(310)에 가상 건물의 높이가 없거나 높이가 다를 수 있다.

다양한 실시예에 따르면, 프로세서(120) 또는 서버(108)는 실제 이미지(450)와 가상 이미지(480)을 비교하여 누락되거나 누락되거나 높이가 다른 건물에 대한 정보를 업데이트할 수 있다(도 5 내지 도 10 참조).

도 5는 다양한 실시예에 따른 실제 이미지와 가상 이미지의 매칭을 나타낸다.

도 5를 참조하면, 프로세서(120) 또는 서버(108)는 실제 이미지(450)에 포함된 객체를 인식할 수 있다. 프로세서(120) 또는 서버(108)는 실제 이미지(450)에서, 지형 지물(예: 하늘, 건물 또는 도로)를 인식할 수 있다. 예를 들어, 프로세서(120) 또는 서버(108)는 실제 이미지(450)에서 건물 영역, 하늘 영역 및/또는 도로 영역를 결정할 수 있다.

다양한 실시예에 따르면, 프로세서(120)는, 인식된 지형 지물 중 건물 영역(511)의 픽셀값이 1이고, 나머지 영역(예: 하늘 영역 또는 도로 영역)(512)의 픽셀값이 0인 제1 마스크 이미지(또는 제1 바이너리 마스크)(M_real)(510)을 생성할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 제1 바이너리 마스크(M_real)(510)는 이미지 형태의 데이터로 한정하는 것은 아니다. 예를 들어, 제1 바이너리 마스크(M_real)(510)는 텍스트 형태의 데이터일 수 있다.

다양한 실시예에 따르면, 프로세서(120) 또는 서버(108)는, 실제 이미지(450)에 대응하는 가상 이미지(480)를 획득할 수 있다.

프로세서(120) 또는 서버(108)는, 에서 하나의 가상 건물(이하, 매칭 대상 건물)(473)에 대응하는 영역(521)의 픽셀값이 1이고, 나머지 영역(522)의 픽셀값이 0인 제2 마스크 이미지(또는 제2 바이너리 마스크)(M_virtual)(520)을 생성할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 제2 바이너리 마스크(M_virtual)(520)는 이미지 형태의 데이터로 한정하는 것은 아니다. 예를 들어, 제2 바이너리 마스크(M_virtual)(520)는 텍스트 형태의 데이터일 수 있다.

제2 마스크 이미지(520)는 각 건물에 대한 텍스트 정보(예: 대지 형태, 높이)를 기반으로 생성되는 3차원 가상 지도(310)에서 추출되는 바, 각각의 가상 건물 별로 분리되어 픽셀값이 설정될 수 있다. 제2 마스크 이미지(520)에서 매칭 대상 건물(473)이 배치되는 영역(521)은 픽셀값이 1이고, 건물이 없는 영역(예: 도로 영역 또는 하늘 영역) 또는 다른 가상 건물이 배치되는 영역(522)의 픽셀값은 0일 수 있다.

다양한 실시예에 따르면, 프로세서(120)는, 제1 마스크 이미지(510) 및 제2 마스크 이미지(520)를 기반으로 오버랩 이미지(M_overlap)(530)을 생성할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 오버랩 이미지(M_overlap)(530)는 이미지 형태의 데이터로 한정하는 것은 아니다. 예를 들어, 오버랩 이미지(M_overlap)(530)는 텍스트 형태의 데이터일 수 있다.

예를 들어, 오버랩 이미지(M_overlap)(530)은 제1 마스크 이미지(510)와 제2 마스크 이미지(520)을 AND 연산하여, 제1 마스크 이미지(510) 및 제2 마스크 이미지(520) 모두에서 1로 표시되는 영역의 픽셀값을 1로 표시한 이미지일 수 있다. 오버랩 이미지(M_overlap)(530)는 매칭 대상 건물 및 실제 건물이 배치되는 영역은 1일 수 있고, 건물이 누락되거나 건물의 높이가 다른 영역 및 건물(매칭 대상 건물 또는 실제 건물)이 없는 영역(예: 하늘 영역) 픽셀값이 0일 수 있다.

다양한 실시예에 따르면, 프로세서(120)는 오버랩 이미지(530)에서 제2 마스크 이미지(M_virtual)(520)에서의 1인 픽셀의 수에 대한, 오버랩 이미지(530)에서의 1인 픽셀의 수의 비율(S)이 매칭 기준값(δ) 이상(또는 초과)인 경우, 매칭 대상 건물이 실제 건물과 매칭되는 것으로 결정할 수 있다. 예를 들어, 프로세서(120)는, 하기의 [수학식 1]로 매칭 대상 건물이 실제 건물과 매칭되는지를 결정할 수 있다.

[수학식 1]

Where,

도 6은 다양한 실시예에 따른 가상 건물의 높이 업데이트 과정을 나타낸다.

도 6을 참조하면, 동작 610에서, 프로세서(120)는 카메라 모듈(180)을 이용하여 실제 이미지(예: 도 4a의 실제 이미지(450))를 촬영할 수 있다.

동작 620에서, 프로세서(120) 또는 서버(108)는 실제 이미지(450)가 촬영된 위치 정보를 이용하여 실제 이미지에 대응하는 가상 이미지(예: 도 4b의 가상 이미지(480))를 결정할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 가상 이미지는 이미지 형태의 데이터로 한정하는 것은 아니다. 예를 들어, 가상 이미지는 건물 관련 정보(예: 건물 면적, 건물 형태, 건물 엣지 정보)를 포함하는 텍스트 형태의 데이터일 수 있다.

동작 630에서, 프로세서(120) 또는 서버(108)는 업데이트 조건(예: 제1 업데이트 조건 또는 제2 업데이트 조건)을 확인할 수 있다. 예를 들어, 제1 업데이트 조건은 실제 이미지와 가상 이미지를 비교하여 매칭되는 객체의 수 또는 비율에 관한 조건일 수 있다. 제2 업데이트 조건은 실제 이미지에서 인식된 텍스트에 관한 조건일 수 있다(도 2 참고).

일 실시예에 따르면, 프로세서(120) 또는 서버(108)는 업데이트 조건을 만족하지 않는 경우(No), 별도의 업데이트를 진행하지 않을 수 있다.

동작 640에서, 업데이트 조건을 만족하는 경우(Yes), 프로세서(120) 또는 서버(108)는 업데이트가 필요한 가상 건물(이하, 타겟 건물)을 결정할 수 있다. 프로세서(120)는 매칭 대상 건물 중 매칭 기준값(δ) 미만(또는 이하)인 건물을 타겟 건물로 결정할 수 있다.

다양한 실시예에 따르면, 프로세서(120)는 실제 이미지(450)에서 인식된 객체 중 3차원 가상 지도(310)에 대응되는 가상 건물이 없는 경우, 업데이트가 필요한 가상 지점(이하, 타겟 지점)을 결정할 수 있다. 프로세서(120)는 타겟 지점과 관련된 서로 다른 위치 정보를 가지는 복수의 실제 이미지들이 수집되는 경우, 타겟 지점에 가상 건물을 생성할 수 있다.

타겟 지점의 주변에서 다양한 각도로 실제 건물이 촬영되고, 누락된 실제 건물에 대응하는 가상 건물을 생성할 수 있는 수준의 데이터가 누적되는 경우, 프로세서(120) 또는 서버(108)는 3차원 복원 (3D Reconstruction) 기술을 활용하여 가상 건물의 위치, 모양 또는 높이를 결정할 수 있다.

동작 650에서, 프로세서(120) 또는 서버(108)는 실제 이미지의 제1 특징 벡터 및 가상 이미지의 제2 특징 벡터를 비교할 수 있다. 특징 벡터는 실제 이미지 또는 가상 이미지 각각에서 건물 이외 영역을 마스크하여 1차원 벡터로 변환한 텍스트 데이터일 수 있다(도 7 참고).

동작 660에서, 프로세서(120) 또는 서버(108)는 제1 특징 벡터와 제2 특징 벡터의 유사도를 기준으로 타겟 건물의 높이를 결정할 수 있다. 프로세서(120) 또는 서버(108)는 타겟 건물의 높이를 변경하여 반복적으로 특징 벡터의 유사도를 비교할 수 있다. 프로세서(120) 또는 서버(108)는 제1 특징 벡터와 제2 특징 벡터의 유사도가 지정된 값 이상 또는 최대가 되는 높이를 결정할 수 있다.

동작 660에서, 프로세서(120) 또는 서버(108)는 타겟 건물의 높이를 저장하여 3차원 가상 지도를 업데이트할 수 있다. 3차원 가상 지도의 데이터는 텍스트 형태일 수 있고, 프로세서(120) 또는 서버(108)는 텍스트 형태의 데이터 중 높이에 대응하는 항목을 변경할 수 있다.

도 7은 다양한 실시예에 따른 실제 이미지에 대한 특징 벡터의 생성을 나타낸다.

도 7을 참조하면, 프로세서(120)는 카메라 모듈(180)을 이용하여 실제 이미지(710)를 촬영할 수 있다. 프로세서(120)는 객체 인식 알고리즘(예: semantic segmentation)을 이용하여 지정된 객체를 인식하고 분류한 지형지물 이미지(720)를 생성할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 지형지물 이미지(720)는 이미지 형태의 데이터로 한정하는 것은 아니다. 예를 들어, 지형지물 이미지(720)는 텍스트 형태의 데이터일 수 있다.

프로세서(120)는 지형지물 이미지(720) 중 지정된 객체가 차지하는 영역(예: 건물 영역)을 제1 값(예: 1)으로 표시하고, 나머지 영역을 제2 값(예: 0)으로 표시한 제1 마스크 이미지(730)를 생성할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 제1 마스크 이미지(730)는 이미지 형태의 데이터로 한정하는 것은 아니다. 예를 들어, 제1 마스크 이미지(730)는 텍스트 형태의 데이터일 수 있다.

프로세서(120)는 제1 마스크 이미지(730)을 지정된 비율 또는 크기로 변환된 제2 마스크 이미지(735)를 생성할 수 있다. 예를 들어, 960*720의 제1 마스크 이미지(730)를 축소하고 가로/세로의 비율을 변환하여 32*32의 제2 마스크 이미지(735)를 생성할 수 있다.

일 실시예에 따르면, 제2 마스크 이미지(735)는 이미지 형태의 데이터로 한정하는 것은 아니다. 예를 들어, 제2 마스크 이미지(735)는 텍스트 형태의 데이터일 수 있다.

프로세서(120)는 제2 마스크 이미지(735)를 1차원 특징 벡터(750)으로 변환할 수 있다. 프로세서(120)는 제2 마스크 이미지(735)에서 바이너리 데이터(740)을 추출하고, 4개의 픽셀(bit) 단위로 헥스 코드(hex code)를 생성하여 배열하여 특징 벡터(750)을 생성할 수 있다.

도 8은 다양한 실시예에 따른 타겟 건물의 높이가 누락된 경우의 업데이트를 나타낸다.

도 8을 참조하면, 프로세서(120) 또는 서버(108)는 2차원 지도(805)를 기반으로 3차원 가상 지도(810)를 생성할 수 있다. 2차원 지도(805)는 건물이 배치되는 지면의 영역(예: 가로 및 세로, 또는 단면도)을 표시하는 데이터를 포함할 수 있다. 프로세서(120) 또는 서버(108)는 2차원 지도(805)에 포함된 건물에 높이 정보를 추가하여 건물의 바닥에서 높이만큼 솟아오르도록 하여(extrude) 3차원 가상 지도(810)의 건물을 렌더링할 수 있다.

다양한 실시예에 따르면, 2차원 지도(805)는 건물 대지 중 높이 정보가 없는 건물의 단면도(polygon)(808)을 포함할 수 있다. 이 경우, 3차원 가상 지도(810)는 건물의 단면도(polygon)(808)에 대응하는 건물 영역(808a)를 포함하고, 건물 영역(808a)에 별도의 가상 건물은 생성되지 않을 수 있다.

다양한 실시예에 따르면, 프로세서(120) 또는 서버(108)는 건물 영역(808a)에 대응하는 실제 건물 영역(853)을 포함하는 실제 이미지(850)을 획득할 수 있다. 매칭 과정(도 5 참고)을 통해, 프로세서(120) 또는 서버(108)는 실제 건물 영역(853)에 대응하는 가상 건물을 업데이트가 필요한 타겟 건물(예: 매칭 기준값 이하의 가상 건물)로 결정할 수 있다.

다양한 실시예에 따르면, 프로세서(120) 또는 서버(108)는 가상 건물이 없는 건물 영역(808a)에 제1 높이(L1)을 가지는 가상 건물(808b)을 생성할 수 있다. 예를 들어, 제1 높이(L1)는 기본 설정에 의해 결정되거나, 주변의 다른 가상 건물과의 비교를 통해 결정될 수 있다. 다른 예를 들어, 제1 높이(L1)는 무한대 값으로 설정될 수도 있다.

프로세서(120) 또는 서버(108)는 실제 이미지(850)의 특징 벡터와 가상 이미지(880)의 특징 벡터를 비교할 수 있다. 프로세서(120) 또는 서버(108)는 지정된 간격으로 타겟 건물의 높이를 변경하면서, 특징 벡터 간의 차이가 가장 작은 최종 높이(Ln)를 결정할 수 있다.

프로세서(120) 또는 서버(108)는 최종 높이(Ln)를 가지는 타겟 건물(808b)을 3차원 가상 지도(808)에 업데이트할 수 있다.

도 9는 다양한 실시예에 따른 가상 건물의 높이가 다른 경우의 업데이트를 나타낸다.

도 9를 참조하면, 프로세서(120) 또는 서버(108)는 실제 건물 영역(953)과 높이가 다른 가상 건물(908b)의 높이를 업데이트할 수 있다.

프로세서(120) 또는 서버(108)는 가상 건물(908b)에 대응하는 실제 건물 영역(953)을 포함하는 실제 이미지(950)을 획득할 수 있다. 매칭 과정을 통해, 프로세서(120) 또는 서버(108)는 실제 건물 영역(953)에 대응하는 가상 건물(908b)을 업데이트가 필요한 타겟 건물(예: 매칭 기준값 이하의 가상 건물)로 결정할 수 있다.

다양한 실시예에 따르면, 프로세서(120) 또는 서버(108)는 3차원 가상 지도(910)에 설정된 가상 건물(908b)의 높이(L1)을 반영하여 가상 이미지(980)을 생성할 수 있다. 프로세서(120) 또는 서버(108)는 실제 이미지(950)의 특징 벡터와 가상 이미지(980)의 특징 벡터를 비교할 수 있다. 프로세서(120) 또는 서버(108)는 지정된 간격으로 타겟 건물의 높이를 변경하면서, 특징 벡터 간의 차이가 가장 작은 최종 높이(Ln)를 결정할 수 있다. 프로세서(120) 또는 서버(108)는 최종 높이(Ln)를 가지는 타겟 건물(908b)을 3차원 가상 지도(910)에 업데이트할 수 있다.

도 10은 다양한 실시예에 따른 3차원 가상 지도의 텍스트 형태의 데이터베이스를 나타낸다.

도 10을 참조하면, 3차원 가상 지도는 텍스트 형태의 데이터베이스(이하, 텍스트 DB)(1010)를 기반으로 생성될 수 있다. 예를 들어, 텍스트 DB(1010)는 각 건물에 대해 제1 주소(예: 지역 이름)(A4), 제2 주소(예: 거리 번호)(A5), 건물 높이(A16), 기준 일자(A22), 건물 ID(예: 고유번호)(A19), 또는 건물 단면 좌표(geometry)와 같은 정보를 텍스트 형태로 저장할 수 있다.

다양한 실시예에 따르면, 프로세서(120) 또는 서버(108)는 텍스트 DB(1010)이 업데이트되는 경우, 업데이트된 지역 주변의 다른 장치들에 텍스트 DB(1010)를 전달할 수 있다.

일 실시예에 따르면, 서버(108)는 복수의 단말들에서 업데이트 업데이트 정보(1020)를 수신할 수 있다. 예를 들어, 업데이트 정보(1020)는 건물 ID, 단말 ID(또는 사용자 ID), 업데이트 높이(예: 미터 단위)), 업데이트 형태(예: 자동 업데이트 또는 사용자 입력에 의해 업데이트)에 관한 데이터를 포함할 수 있다.

서버(108)는 지정된 개수 이상의 단말들로부터 각각 업데이트 정보(1020)를 수신하고, 유사한 업데이트 높이가 지정된 개수 이상 누적되는 경우, 업데이트 높이의 평균값으로 텍스트 DB(1010)의 높이 필드(A16)를 업데이트할 수 있다.

도 11은 다양한 실시예에 따른 AR 어플리케이션의 실행을 나타낸다. 도 11은 예시적인 것으로 이에 한정되는 것은 아니다.

도 11을 참조하면, 프로세서(120)는 AR 어플리케이션을 실행할 수 있다. 프로세서(120)는 실제 이미지(1110)와 3차원 가상 지도에서 동일한 위치 및 방향에서 획득한 가상 이미지(1120)를 이용하여 AR 서비스를 제공할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 가상 이미지(1120)는 이미지 형태의 데이터로 한정하는 것은 아니다. 예를 들어, 가상 이미지(1120)는 건물 관련 정보(예: 건물 면적, 건물 형태, 건물 엣지 정보)를 포함하는 텍스트 형태의 데이터일 수 있다.

예를 들어, 실제 이미지(1110)와 가상 이미지(1120)를 오버랩하고(1115), AR 객체(1130)를 배치하고(1116), 실제 건물과 가상 건물이 겹치는 영역에서 AR 객체(1130)가 표시되지 않도록 할 수 있다(1117). 실제 건물과 가상 건물의 높이가 같거나 유사한 경우, AR 객체(1130) 표시에 오류가 발생하지 않을 수 있다.

도 12는 다양한 실시예에 따른 AR 어플리케이션의 실행 과정에서의 오류를 개선하는 과정을 나타낸다. 도 12는 실제 건물의 높이와 가상 건물의 높이 데이터가 다른 경우를 예시적으로 도시하였으나, 이에 한정되는 것은 아니다.

도 12을 참조하면, 프로세서(120)는 AR 어플리케이션을 실행할 수 있다. 프로세서(120)는 실제 이미지(1150)와 3차원 가상 지도에서 동일한 위치 및 방향에서 획득한 가상 이미지(1161, 1162)를 이용하여 AR 서비스를 제공할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 가상 이미지(1161, 1162)는 이미지 형태의 데이터로 한정하는 것은 아니다. 예를 들어, 가상 이미지(1161, 1162)는 건물 관련 정보(예: 건물 면적, 건물 형태, 건물 엣지 정보)를 포함하는 텍스트 형태의 데이터일 수 있다.

예를 들어, 실제 이미지(1150)에서 실제 건물(153)의 높이가 L1 이고, 제1 가상 이미지(1161)에서 실제 건물(153)에 대응하는 가상 건물의 높이가 L1보다 작은 L2인 경우, AR 객체(1180)는 실제 건물(1153)의 일부를 가리는 형태로 표시될 수 있다. 이에 따라, 출력 이미지(1171)에서, AR 객체(1180)의 일부는 실제 건물(1153)보다 앞에 표시되고, 다른 일부는 실제 건물(1153)보다 뒤에 배치되어 원근 효과의 오류가 발생할 수 있다.

다른 예를 들어, 실제 이미지(1150)에서 실제 건물(153)의 높이가 L1 이고, 제2 가상 이미지(1162)에서 가상 건물의 높이가 L1보다 큰 L3인 경우, 출력 이미지(1172)에서, AR 객체(1180)가 실제 건물(1153)이 없는 하늘 영역에서 일부가 가려지는 오류가 발생할 수 있다.

프로세서(120) 또는 서버(108)는 제1 가상 이미지(1161) 또는 제2 가상 이미지(1162)에서 가상 건물의 높이를 실제 이미지(1150)을 반영하여 업데이트할 수 있다. 이에 따라, 프로세서(120) 또는 서버(108)는 업데이트된 제3 가상 이미지(1163)를 생성할 수 있다. 프로세서(120) 또는 서버(108)는 제3 가상 이미지(1163)를 이용하여 출력 이미지(1173)을 생성할 수 있다. 출력 이미지(1173)에서, 실제 건물(1153)이 배치되는 영역에서는 AR 객체(1180)가 가려지고, 다른 영역에서는 AR 객체(1180)가 표시되도록 하여, 건물 뒤에 로봇이 배치되는 원근 효과를 제공할 수 있다.

다양한 실시예에 따르면, 프로세서(120)는 출력 이미지(1171, 1172, 1173)에서, 매뉴얼 업데이트 버튼(1185)를 표시할 수 있다. AR 어플리케이션의 실행 중 오류가 발생한 경우, 사용자는 매뉴얼 업데이트 버튼(1185)를 눌러 주변 건물에 대한 업데이트를 요청할 수 있다.

프로세서(120) 또는 서버(108)는 사용자 입력에 대응하여 주변 건물을 업데이트하고 이후 AR 어플리케이션 실행 시 또는 다른 사용자에게 업데이트된 3차원 가상 지도를 기반으로 AR 서비스를 제공할 수 있다.

다양한 실시예에 따른 전자 장치(예: 도 1의 전자 장치(101))는, 카메라 모듈(예: 도 1의 카메라 모듈(180)), 통신 회로(예: 도 1의 통신 모듈(190)), 메모리(예: 도 1의 메모리(130)), 및 프로세서(예: 도 1의 프로세서(120))를 포함하고, 상기 프로세서(예: 도 1의 프로세서(120))는 상기 카메라 모듈(예: 도 1의 카메라 모듈(180))을 이용하는 제1 어플리케이션을 실행하고, 상기 제1 어플리케이션 구동 중, 상기 카메라 모듈(예: 도 1의 카메라 모듈(180))을 통해 제1 이미지를 획득하고, 상기 제1 이미지에서 지정된 종류의 객체를 인식하고, 상기 제1 이미지가 촬영된 위치 정보를 획득하고, 3차원 가상 지도에서, 상기 위치 정보에 대응하는 제1 가상 영역을 결정하고, 상기 제1 가상 영역에서 상기 제1 이미지에 대응하는 제2 이미지를 획득하고, 상기 제1 이미지와 상기 제2 이미지의 비교에 기반하여, 상기 객체에 관한 상기 3차원 가상 지도의 데이터를 업데이트할 수 있다.

다양한 실시예에 따르면, 상기 프로세서(예: 도 1의 프로세서(120))는 상기 제1 어플리케이션의 실행 화면을 통해, 상기 제1 이미지의 이용의 동의와 관련된 사용자 입력을 수신하고, 상기 사용자 입력에 대응하여 상기 제1 이미지를 이용하여 상기 데이터를 업데이트할 수 있다.

다양한 실시예에 따르면, 상기 프로세서(예: 도 1의 프로세서(120))는 상기 제1 이미지와 상기 제2 이미지에서 매칭되는 객체에 관한 제1 업데이트 조건을 확인하고, 상기 제1 업데이트 조건을 만족하는 경우, 상기 데이터를 업데이트할 수 있다.

다양한 실시예에 따르면, 상기 제1 업데이트 조건은 상기 제1 가상 영역에서 관측이 가능한 가상 객체의 개수에 대한, 제1 이미지에서 매칭된 가상 객체의 개수의 비율이 지정된 제1 기준값 이상인 조건일 수 있다.

다양한 실시예에 따르면, 상기 프로세서(예: 도 1의 프로세서(120))는 상기 제1 이미지에서 제1 텍스트를 인식하고, 상기 3차원 가상 지도에서 제2 텍스트를 추출하고, 상기 제1 텍스트와 제2 텍스트의 일치 비율에 관한 제2 업데이트 조건을 확인하고, 상기 제2 업데이트 조건을 만족하는 경우, 상기 데이터를 업데이트할 수 있다.

다양한 실시예에 따르면, 상기 제1 텍스트 및 상기 제2 텍스트는 주소 형식의 데이터일 수 있다.

다양한 실시예에 따르면, 상기 프로세서(예: 도 1의 프로세서(120))는 상기 제1 이미지와 상기 제2 이미지의 비교에 기반하여, 3차원 가상 지도에서 상기 인식된 객체의 배치 영역에 대응하는 제2 가상 영역을 결정할 수 있다.

다양한 실시예에 따르면, 상기 프로세서(예: 도 1의 프로세서(120))는 상기 3차원 가상 지도의 데이터에 상기 제2 가상 영역의 단면 형태가 저장되지 않은 경우, 상기 제1 이미지를 이용하여 상기 단면 형태를 결정할 수 있다.

다양한 실시예에 따르면, 상기 프로세서(예: 도 1의 프로세서(120))는 상기 제1 이미지의 제1 특징 벡터와 상기 제2 이미지의 제2 특징 벡터를 비교하여 상기 데이터를 결정할 수 있다.

다양한 실시예에 따르면, 상기 프로세서(예: 도 1의 프로세서(120))는 상기 제1 특징 벡터와 상기 제2 특징 벡터의 유사도가 최대가 되도록 상기 데이터를 결정할 수 있다.

다양한 실시예에 따르면, 상기 지정된 종류의 객체는 건물이고, 상기 데이터는 상기 건물의 높이일 수 있다.

다양한 실시예에 따르면, 상기 프로세서(예: 도 1의 프로세서(120))는 상기 3차원 가상 지도의 상기 데이터를 텍스트 형태의 데이터베이스로 상기 메모리(예: 도 1의 메모리(130))에 저장할 수 있다.

다양한 실시예에 따르면, 상기 프로세서(예: 도 1의 프로세서(120))는 상기 제1 어플리케이션의 실행 화면의 적어도 일부에 상기 데이터에 대한 업데이트를 요청하는 사용자 인터페이스를 표시할 수 있다.

다양한 실시예에 따르면, 상기 프로세서(예: 도 1의 프로세서(120))는 상기 제1 가상 영역에 상기 카메라 모듈(예: 도 1의 카메라 모듈(180))과 동일한 설정 정보를 가지는 가상 카메라를 배치하여 상기 제2 이미지를 획득할 수 있다.

다양한 실시예에 따르면, 상기 프로세서(예: 도 1의 프로세서(120))는 상기 위치 정보를 외부 서버에 전송하고, 상기 외부 서버로부터 상기 3차원 가상 지도의 텍스트 형태의 데이터베이스를 수신할 수 있다.

다양한 실시예에 따른 지도 업데이트 방법은, 전자 장치(예: 도 1의 전자 장치(101))에서 수행되고, 상기 전자 장치(예: 도 1의 전자 장치(101))의 카메라 모듈(예: 도 1의 카메라 모듈(180))을 이용하는 제1 어플리케이션을 실행하는 동작, 상기 제1 어플리케이션 구동 중, 상기 카메라 모듈(예: 도 1의 카메라 모듈(180))을 통해 제1 이미지를 획득하는 동작, 상기 제1 이미지에서 지정된 종류의 객체를 인식하는 동작, 상기 제1 이미지가 촬영된 위치 정보를 획득하는 동작, 3차원 가상 지도에서, 상기 위치 정보에 대응하는 제1 가상 영역을 결정하는 동작, 상기 제1 가상 영역에서 상기 제1 이미지에 대응하는 제2 이미지를 획득하는 동작, 및 상기 제1 이미지와 상기 제2 이미지의 비교에 기반하여, 상기 객체에 관한 상기 3차원 가상 지도의 데이터를 업데이트하는 동작을 포함할 수 있다.

다양한 실시예에 따르면, 상기 업데이트 하는 동작은 상기 제1 어플케이션의 실행 화면을 통해, 상기 제1 이미지의 이용의 동의와 관련된 사용자 입력을 수신하는 동작;을 포함할 수 있다.

다양한 실시예에 따르면, 상기 업데이트 하는 동작은 상기 제1 이미지와 상기 제2 이미지에서 매칭되는 객체에 관한 제1 업데이트 조건을 확인하는 동작, 및 상기 제1 업데이트 조건을 만족하는 경우, 상기 데이터를 업데이트하는 동작을 포함할 수 있다.

다양한 실시예에 따르면, 상기 업데이트 하는 동작은, 상기 제1 이미지에서 제1 텍스트를 인식하는 동작, 상기 3차원 가상 지도에서 제2 텍스트를 추출하는 동작 상기 제1 텍스트와 제2 텍스트의 일치 비율에 관한 제2 업데이트 조건을 확인하는 동작, 및 상기 제2 업데이트 조건을 만족하는 경우, 상기 데이터를 업데이트하는 동작을 포함할 수 있다.

본 문서에 개시된 다양한 실시예들에 따른 전자 장치는 다양한 형태의 장치가 될 수 있다. 전자 장치는, 예를 들면, 휴대용 통신 장치(예: 스마트폰), 컴퓨터 장치, 휴대용 멀티미디어 장치, 휴대용 의료 기기, 카메라, 웨어러블 장치, 또는 가전 장치를 포함할 수 있다. 본 문서의 실시예에 따른 전자 장치는 전술한 기기들에 한정되지 않는다.

본 문서의 다양한 실시예들 및 이에 사용된 용어들은 본 문서에 기재된 기술적 특징들을 특정한 실시예들로 한정하려는 것이 아니며, 해당 실시예의 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", "A 또는 B 중 적어도 하나", "A, B 또는 C", "A, B 및 C 중 적어도 하나", 및 "A, 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.

본 문서의 다양한 실시예들에서 사용된 용어 "모듈"은 하드웨어, 소프트웨어 또는 펌웨어로 구현된 유닛을 포함할 수 있으며, 예를 들면, 로직, 논리 블록, 부품, 또는 회로와 같은 용어와 상호 호환적으로 사용될 수 있다. 모듈은, 일체로 구성된 부품 또는 하나 또는 그 이상의 기능을 수행하는, 상기 부품의 최소 단위 또는 그 일부가 될 수 있다. 예를 들면, 일실시예에 따르면, 모듈은 ASIC(application-specific integrated circuit)의 형태로 구현될 수 있다.

본 문서의 다양한 실시예들은 기기(machine)(예: 전자 장치(101)) 의해 읽을 수 있는 저장 매체(storage medium)(예: 내장 메모리(136) 또는 외장 메모리(138))에 저장된 하나 이상의 명령어들을 포함하는 소프트웨어(예: 프로그램(140))로서 구현될 수 있다. 예를 들면, 기기(예: 전자 장치(101))의 프로세서(예: 프로세서(120))는, 저장 매체로부터 저장된 하나 이상의 명령어들 중 적어도 하나의 명령을 호출하고, 그것을 실행할 수 있다. 이것은 기기가 상기 호출된 적어도 하나의 명령어에 따라 적어도 하나의 기능을 수행하도록 운영되는 것을 가능하게 한다. 상기 하나 이상의 명령어들은 컴파일러에 의해 생성된 코드 또는 인터프리터에 의해 실행될 수 있는 코드를 포함할 수 있다. 기기로 읽을 수 있는 저장 매체는, 비일시적(non-transitory) 저장 매체의 형태로 제공될 수 있다. 여기서, ‘비일시적’은 저장 매체가 실재(tangible)하는 장치이고, 신호(signal)(예: 전자기파)를 포함하지 않는다는 것을 의미할 뿐이며, 이 용어는 데이터가 저장 매체에 반영구적으로 저장되는 경우와 임시적으로 저장되는 경우를 구분하지 않는다.

일실시예에 따르면, 본 문서에 개시된 다양한 실시예들에 따른 방법은 컴퓨터 프로그램 제품(computer program product)에 포함되어 제공될 수 있다. 컴퓨터 프로그램 제품은 상품으로서 판매자 및 구매자 간에 거래될 수 있다. 컴퓨터 프로그램 제품은 기기로 읽을 수 있는 저장 매체(예: compact disc read only memory(CD-ROM))의 형태로 배포되거나, 또는 어플리케이션 스토어(예: 플레이 스토어™)를 통해 또는 두 개의 사용자 장치들(예: 스마트 폰들) 간에 직접, 온라인으로 배포(예: 다운로드 또는 업로드)될 수 있다. 온라인 배포의 경우에, 컴퓨터 프로그램 제품의 적어도 일부는 제조사의 서버, 어플리케이션 스토어의 서버, 또는 중계 서버의 메모리와 같은 기기로 읽을 수 있는 저장 매체에 적어도 일시 저장되거나, 임시적으로 생성될 수 있다.

다양한 실시예들에 따르면, 상기 기술한 구성요소들의 각각의 구성요소(예: 모듈 또는 프로그램)는 단수 또는 복수의 개체를 포함할 수 있으며, 복수의 개체 중 일부는 다른 구성요소에 분리 배치될 수도 있다. 다양한 실시예들에 따르면, 전술한 해당 구성요소들 중 하나 이상의 구성요소들 또는 동작들이 생략되거나, 또는 하나 이상의 다른 구성요소들 또는 동작들이 추가될 수 있다. 대체적으로 또는 추가적으로, 복수의 구성요소들(예: 모듈 또는 프로그램)은 하나의 구성요소로 통합될 수 있다. 이런 경우, 통합된 구성요소는 상기 복수의 구성요소들 각각의 구성요소의 하나 이상의 기능들을 상기 통합 이전에 상기 복수의 구성요소들 중 해당 구성요소에 의해 수행되는 것과 동일 또는 유사하게 수행할 수 있다. 다양한 실시예들에 따르면, 모듈, 프로그램 또는 다른 구성요소에 의해 수행되는 동작들은 순차적으로, 병렬적으로, 반복적으로, 또는 휴리스틱하게 실행되거나, 상기 동작들 중 하나 이상이 다른 순서로 실행되거나, 생략되거나, 또는 하나 이상의 다른 동작들이 추가될 수 있다.

Claims

전자 장치에 있어서,
카메라 모듈;
통신 회로;
메모리; 및
프로세서;를 포함하고,
상기 프로세서는
상기 카메라 모듈을 이용하는 제1 어플리케이션을 실행하고,
상기 제1 어플리케이션 구동 중, 상기 카메라 모듈을 통해 제1 이미지를 획득하고,
상기 제1 이미지에서 지정된 종류의 객체를 인식하고,
상기 제1 이미지가 촬영된 위치 정보를 획득하고,
3차원 가상 지도에서, 상기 위치 정보에 대응하는 제1 가상 영역을 결정하고,
상기 제1 가상 영역에서 상기 제1 이미지에 대응하는 제2 이미지를 획득하고,
상기 제1 이미지와 상기 제2 이미지의 비교에 기반하여, 상기 객체에 관한 상기 3차원 가상 지도의 데이터를 업데이트하는 전자 장치.
제1항에 있어서, 상기 프로세서는
상기 제1 어플리케이션의 실행 화면을 통해, 상기 제1 이미지의 이용의 동의와 관련된 사용자 입력을 수신하고,
상기 사용자 입력에 대응하여 상기 제1 이미지를 이용하여 상기 데이터를 업데이트하는 전자 장치.
제1항에 있어서, 상기 프로세서는
상기 제1 이미지와 상기 제2 이미지에서 매칭되는 객체에 관한 제1 업데이트 조건을 확인하고,
상기 제1 업데이트 조건을 만족하는 경우, 상기 데이터를 업데이트하는 전자 장치.
제3항에 있어서, 상기 제1 업데이트 조건은
상기 제1 가상 영역에서 관측이 가능한 가상 객체의 개수에 대한, 제1 이미지에서 매칭된 가상 객체의 개수의 비율이 지정된 제1 기준값 이상인 조건인 전자 장치.
제1항에 있어서, 상기 프로세서는
상기 제1 이미지에서 제1 텍스트를 인식하고,
상기 3차원 가상 지도에서 제2 텍스트를 추출하고,
상기 제1 텍스트와 제2 텍스트의 일치 비율에 관한 제2 업데이트 조건을 확인하고,
상기 제2 업데이트 조건을 만족하는 경우, 상기 데이터를 업데이트하는 전자 장치.
제5항에 있어서, 상기 제1 텍스트 및 상기 제2 텍스트는
주소 형식의 데이터인 전자 장치.
제1항에 있어서, 상기 프로세서는
상기 제1 이미지와 상기 제2 이미지의 비교에 기반하여, 3차원 가상 지도에서 상기 인식된 객체의 배치 영역에 대응하는 제2 가상 영역을 결정하는 전자 장치.
제7항에 있어서, 상기 프로세서는
상기 3차원 가상 지도의 상기 데이터에 상기 제2 가상 영역의 단면 형태가 저장되지 않은 경우,
상기 제1 이미지를 이용하여 상기 단면 형태를 결정하는 전자 장치.
제7항에 있어서, 상기 프로세서는
상기 제1 이미지의 제1 특징 벡터와 상기 제2 이미지의 제2 특징 벡터를 비교하여 상기 데이터를 결정하는 전자 장치.
제9항에 있어서, 상기 프로세서는
상기 제1 특징 벡터와 상기 제2 특징 벡터의 유사도가 최대가 되도록 상기 데이터를 결정하는 전자 장치.
제1항에 있어서, 상기 지정된 종류의 객체는
건물이고,
상기 데이터는 상기 건물의 높이인 전자 장치.
제1항에 있어서, 상기 프로세서는
상기 3차원 가상 지도의 상기 데이터를 텍스트 형태의 데이터베이스로 상기 메모리에 저장하는 전자 장치.
제1항에 있어서, 상기 프로세서는
상기 제1 어플리케이션의 실행 화면의 적어도 일부에 상기 데이터에 대한 업데이트를 요청하는 사용자 인터페이스를 표시하는 전자 장치.
제1항에 있어서, 상기 프로세서는
상기 제1 가상 영역에 상기 카메라 모듈과 동일한 설정 정보를 가지는 가상 카메라를 배치하여 상기 제2 이미지를 획득하는 전자 장치.
제1항에 있어서, 상기 프로세서는
상기 위치 정보를 외부 서버에 전송하고,
상기 외부 서버로부터 상기 3차원 가상 지도의 텍스트 형태의 데이터베이스를 수신하는 전자 장치.
전자 장치에서 수행되는 3차원 가상 지도의 업데이트 방법은,
상기 전자 장치의 카메라 모듈을 이용하는 제1 어플리케이션을 실행하는 동작;
상기 제1 어플리케이션 구동 중, 상기 카메라 모듈을 통해 제1 이미지를 획득하는 동작;
상기 제1 이미지에서 지정된 종류의 객체를 인식하는 동작;
상기 제1 이미지가 촬영된 위치 정보를 획득하는 동작;
3차원 가상 지도에서, 상기 위치 정보에 대응하는 제1 가상 영역을 결정하는 동작;
상기 제1 가상 영역에서 상기 제1 이미지에 대응하는 제2 이미지를 획득하는 동작; 및
상기 제1 이미지와 상기 제2 이미지의 비교에 기반하여, 상기 객체에 관한 상기 3차원 가상 지도의 데이터를 업데이트하는 동작;을 포함하는 방법.
제16항에 있어서, 상기 업데이트 하는 동작은
상기 제1 어플케이션의 실행 화면을 통해, 상기 제1 이미지의 이용의 동의와 관련된 사용자 입력을 수신하는 동작;을 포함하는 방법.
제16항에 있어서, 상기 업데이트 하는 동작은
상기 제1 이미지와 상기 제2 이미지에서 매칭되는 객체에 관한 제1 업데이트 조건을 확인하는 동작; 및
상기 제1 업데이트 조건을 만족하는 경우, 상기 데이터를 업데이트하는 동작;을 포함하는 방법.
제18항에 있어서, 상기 제1 업데이트 조건은
상기 제1 가상 영역에서 관측이 가능한 가상 객체의 개수에 대한, 제1 이미지에서 매칭된 가상 객체의 개수의 비율이 지정된 제1 기준값 이상인 조건인 방법.
제16항에 있어서, 상기 업데이트 하는 동작은
상기 제1 이미지에서 제1 텍스트를 인식하는 동작;
상기 3차원 가상 지도에서 제2 텍스트를 추출하는 동작;
상기 제1 텍스트와 제2 텍스트의 일치 비율에 관한 제2 업데이트 조건을 확인하는 동작; 및
상기 제2 업데이트 조건을 만족하는 경우, 상기 데이터를 업데이트하는 동작;을 포함하는 방법.