KR20240044929A - Method and apparatus for determining location based on recognizing identifier - Google Patents

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KR20240044929A
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김상욱
허동철
윤영민
문성필
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네이버랩스 주식회사
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Abstract

본 개시는 컴퓨팅 장치의 적어도 하나의 프로세서에 의해 실행되는, 식별자 인식 기반 위치 결정 방법에 관한 것이다. 식별자 인식 기반 위치 경정 방법은, 공간 상에 배치된 식별자가 촬상된 이미지를 수신하는 단계, 수신된 이미지로부터 식별자를 검출하는 단계, 수신된 이미지로부터 식별자의 제1 포즈(pose)를 결정하는 단계 및 결정된 제1 포즈로부터 공간 내에서의 컴퓨팅 장치의 위치를 결정하는 단계를 포함한다.The present disclosure relates to an identifier recognition based location determination method executed by at least one processor of a computing device. The location determination method based on identifier recognition includes the steps of receiving an image in which an identifier disposed in space is captured, detecting an identifier from the received image, determining a first pose of the identifier from the received image, and and determining a position of the computing device in space from the determined first pose.

Description

식별자 인식 기반 위치 결정 방법 및 장치{METHOD AND APPARATUS FOR DETERMINING LOCATION BASED ON RECOGNIZING IDENTIFIER}Method and apparatus for determining location based on identifier recognition {METHOD AND APPARATUS FOR DETERMINING LOCATION BASED ON RECOGNIZING IDENTIFIER}

본 개시는 식별자 인식을 기반으로 하는 위치 결정 방법 및 장치에 관한 것으로, 구체적으로 공간 상에 배치된 식별자를 검출함으로써 공간 내에서의 컴퓨팅 장치의 위치를 결정하는 방법 및 장치에 관한 것이다.The present disclosure relates to a method and device for determining location based on identifier recognition, and specifically to a method and device for determining the location of a computing device in space by detecting an identifier disposed in space.

최근 스마트폰, 로봇 등의 단말기의 위치를 측정하기 위한 다양한 기술이 널리 이용되고 있다. 특히, 자율 주행이 가능한 실내용 로봇 등의 사용이 늘어나는 추세이며, 실내용 로봇 등의 자율 주행을 위해 해당 장치의 공간 내에서의 위치를 파악할 필요가 있다.Recently, various technologies have been widely used to measure the location of terminals such as smartphones and robots. In particular, the use of indoor robots capable of autonomous driving is increasing, and there is a need to determine the location of the device in space for autonomous driving of indoor robots.

그러나, 종래 LIDAR(Light Detection and Ranging) 기반 위치 측정 방법은 비교적 정교한 측정이 가능하나 많은 비용과 높은 숙련도를 요하여 사용이 어렵고, WIFI, Beacon, 자기장 등을 이용한 위치 측정 방법은 주변 상황 변화에 민감하거나 1m 이내의 정확도를 갖기 어려워 정확한 위치 정보를 제공하기 어려운 문제가 있다. 또한, GPS 기반 위치 측정의 경우, 고층 빌딩 사이, 실내 또는 지하에서 이용이 어려울 뿐만 아니라 1m 이내의 정확도를 갖기 어려운 문제가 있다. However, the conventional LIDAR (Light Detection and Ranging)-based location measurement method is capable of relatively sophisticated measurements, but is difficult to use because it requires a lot of cost and high skill level, and location measurement methods using WIFI, beacons, magnetic fields, etc. are sensitive to changes in surrounding conditions. However, there is a problem in providing accurate location information because it is difficult to have an accuracy of less than 1m. In addition, in the case of GPS-based location measurement, it is difficult to use between high-rise buildings, indoors, or underground, and it is difficult to achieve accuracy of less than 1 meter.

본 개시는 상기와 같은 문제를 해결하기 위한 식별자 인식 기반 위치 결정 방법, 기록 매체에 저장된 컴퓨터 프로그램 및 시스템(장치)을 제공한다.The present disclosure provides a location determination method based on identifier recognition, a computer program stored in a recording medium, and a system (device) to solve the above problems.

본 개시는 방법, 시스템(장치) 또는 판독 가능 저장 매체에 저장된 컴퓨터 프로그램을 포함한 다양한 방식으로 구현될 수 있다.The present disclosure may be implemented in various ways, including as a method, system (device), or computer program stored in a readable storage medium.

컴퓨팅 장치의 적어도 하나의 프로세서에 의해 실행되는, 식별자 인식 기반 위치 결정 방법에 있어서, 공간 상에 배치된 식별자가 촬상된 이미지를 수신하는 단계, 수신된 이미지로부터 식별자를 검출하는 단계, 수신된 이미지로부터 식별자의 제1 포즈(pose)를 결정하는 단계 및 결정된 제1 포즈로부터 공간 내에서의 컴퓨팅 장치의 위치를 결정하는 단계를 포함한다.An identifier recognition-based location determination method, executed by at least one processor of a computing device, comprising: receiving an image having an identifier disposed in space; detecting an identifier from the received image; Determining a first pose of the identifier and determining a position of the computing device in space from the determined first pose.

본 개시의 일 실시예에 따른 상술한 방법을 컴퓨터에서 실행하기 위해 컴퓨터 판독 가능한 기록 매체에 저장된 컴퓨터 프로그램이 제공된다.In order to execute the above-described method according to an embodiment of the present disclosure on a computer, a computer program stored in a computer-readable recording medium is provided.

본 개시의 일 실시예에 따른 정보 처리 시스템에 있어서, 통신 모듈, 메모리 및 메모리와 연결되고, 메모리에 포함된 컴퓨터 판독 가능한 적어도 하나의 프로그램을 실행하도록 구성된 적어도 하나의 프로세서를 포함하고, 적어도 하나의 프로그램은, 공간 상에 배치된 식별자가 촬상된 이미지를 수신하고, 수신된 이미지로부터 식별자를 검출하고, 수신된 이미지로부터 식별자의 제1 포즈(pose)를 결정하고, 결정된 제1 포즈로부터 공간 내에서의 컴퓨팅 장치의 위치를 결정하기 위한 명령어들을 포함한다.In the information processing system according to an embodiment of the present disclosure, it includes a communication module, a memory, and at least one processor connected to the memory and configured to execute at least one computer-readable program included in the memory, and at least one The program receives an image in which an identifier disposed in space is captured, detects an identifier from the received image, determines a first pose of the identifier from the received image, and determines a first pose of the identifier in space from the determined first pose. Includes instructions for determining the location of the computing device.

본 개시의 다양한 실시예에서, 실내 공간 내의 컴퓨팅 장치의 위치가 높은 정확도로 결정될 수 있다. In various embodiments of the present disclosure, the location of a computing device within an indoor space can be determined with high accuracy.

본 개시의 다양한 실시예에서, 템플릿 이미지 데이터를 생성함으로써 모든 식별자 각각의 포즈에 대한 이미지를 생성하지 않고도 식별자 및 식별자의 포즈가 학습될 수 있다.In various embodiments of the present disclosure, identifiers and their poses can be learned without generating an image for each pose of every identifier by generating template image data.

본 개시의 효과는 이상에서 언급한 효과로 제한되지 않으며, 언급되지 않은 다른 효과들은 청구범위의 기재로부터 본 개시가 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자(이하, '통상의 기술자'라 함)에게 명확하게 이해될 수 있을 것이다. The effects of the present disclosure are not limited to the effects mentioned above, and other effects not mentioned can be explained by those skilled in the art in the technical field to which this disclosure pertains from the description of the claims (hereinafter referred to as 'the person skilled in the art'). can be clearly understood.

본 개시의 실시예들은, 이하 설명하는 첨부 도면들을 참조하여 설명될 것이며, 여기서 유사한 참조 번호는 유사한 요소들을 나타내지만, 이에 한정되지는 않는다.
도 1은 본 개시의 일 실시예에 따른 공간 및 공간 상에 배치된 식별자의 예시를 나타내는 도면이다.
도 2는 본 개시의 일 실시예에 따른 식별자 인식 기반 위치 결정 서비스를 제공하기 위하여, 정보 처리 시스템이 복수의 사용자 단말과 통신 가능하도록 연결된 구성을 나타내는 개요도이다.
도 3은 본 개시의 일 실시예에 따른 사용자 단말 및 정보 처리 시스템의 내부 구성을 나타내는 블록도이다.
도 4는 본 개시의 일 실시예에 따른 정보 처리 시스템의 프로세서의 내부 구성을 나타내는 블록도이다.
도 5는 본 개시의 일 실시예에 따른 템플릿 이미지 데이터, 식별자 포즈 및 식별자 포즈를 생성하기 위해 공간 상에 배치된 마커를 나타내는 도면이다.
도 6은 본 개시의 일 실시예에 따른 식별자 영역 및 템플릿 이미지 데이터의 예시를 나타내는 도면이다.
도 7은 본 개시의 일 실시예에 따라 검출된 식별자의 특징 데이터가 변환되는 예시를 나타내는 도면이다.
도 8은 본 개시의 일 실시예에 따라 식별자의 제1 포즈가 보정되어 제2 포즈가 결정되는 예시를 나타내는 도면이다.
도 9는 본 개시의 일 실시예에 따른 인공신경망 모델을 나타내는 예시도이다.
도 10은 인공신경망 모델이 학습되는 과정을 나타내는 개요도이다.
도 11은 본 개시의 일 실시예에 따른 템플릿 이미지 데이터가 생성되는 방법을 나타내는 흐름도이다.
도 12는 본 개시의 일 실시예에 따른 식별자 인식 기반 위치 결정 방법 을 나타내는 흐름도이다.
Embodiments of the present disclosure will be described with reference to the accompanying drawings described below, in which like reference numerals represent like elements, but are not limited thereto.
1 is a diagram illustrating an example of a space and an identifier arranged in the space according to an embodiment of the present disclosure.
Figure 2 is a schematic diagram showing a configuration in which an information processing system is connected to communicate with a plurality of user terminals in order to provide an identifier recognition-based location determination service according to an embodiment of the present disclosure.
Figure 3 is a block diagram showing the internal configuration of a user terminal and an information processing system according to an embodiment of the present disclosure.
Figure 4 is a block diagram showing the internal configuration of a processor of an information processing system according to an embodiment of the present disclosure.
FIG. 5 is a diagram illustrating template image data, an identifier pose, and markers arranged in space to generate an identifier pose according to an embodiment of the present disclosure.
FIG. 6 is a diagram illustrating an example of an identifier area and template image data according to an embodiment of the present disclosure.
FIG. 7 is a diagram illustrating an example in which feature data of a detected identifier is converted according to an embodiment of the present disclosure.
FIG. 8 is a diagram illustrating an example in which the first pose of an identifier is corrected and the second pose is determined according to an embodiment of the present disclosure.
Figure 9 is an exemplary diagram showing an artificial neural network model according to an embodiment of the present disclosure.
Figure 10 is a schematic diagram showing the process of learning an artificial neural network model.
Figure 11 is a flowchart showing a method for generating template image data according to an embodiment of the present disclosure.
Figure 12 is a flowchart showing a location determination method based on identifier recognition according to an embodiment of the present disclosure.

이하, 본 개시의 실시를 위한 구체적인 내용을 첨부된 도면을 참조하여 상세히 설명한다. 다만, 이하의 설명에서는 본 개시의 요지를 불필요하게 흐릴 우려가 있는 경우, 널리 알려진 기능이나 구성에 관한 구체적 설명은 생략하기로 한다.Hereinafter, specific details for implementing the present disclosure will be described in detail with reference to the attached drawings. However, in the following description, detailed descriptions of well-known functions or configurations will be omitted if there is a risk of unnecessarily obscuring the gist of the present disclosure.

첨부된 도면에서, 동일하거나 대응하는 구성요소에는 동일한 참조부호가 부여되어 있다. 또한, 이하의 실시예들의 설명에 있어서, 동일하거나 대응되는 구성요소를 중복하여 기술하는 것이 생략될 수 있다. 그러나, 구성요소에 관한 기술이 생략되어도, 그러한 구성요소가 어떤 실시예에 포함되지 않는 것으로 의도되지는 않는다.In the accompanying drawings, identical or corresponding components are given the same reference numerals. Additionally, in the description of the following embodiments, overlapping descriptions of identical or corresponding components may be omitted. However, even if descriptions of components are omitted, it is not intended that such components are not included in any embodiment.

개시된 실시예의 이점 및 특징, 그리고 그것들을 달성하는 방법은 첨부되는 도면과 함께 후술되어 있는 실시예들을 참조하면 명확해질 것이다. 그러나, 본 개시는 이하에서 개시되는 실시예들에 한정되는 것이 아니라 서로 다른 다양한 형태로 구현될 수 있으며, 단지 본 실시예들은 본 개시가 완전하도록 하고, 본 개시가 통상의 기술자에게 발명의 범주를 완전하게 알려주기 위해 제공되는 것일 뿐이다.Advantages and features of the disclosed embodiments and methods for achieving them will become clear by referring to the embodiments described below in conjunction with the accompanying drawings. However, the present disclosure is not limited to the embodiments disclosed below and may be implemented in various different forms. The present embodiments are merely provided to ensure that the present disclosure is complete and that the present disclosure does not convey the scope of the invention to those skilled in the art. It is provided only for complete information.

본 명세서에서 사용되는 용어에 대해 간략히 설명하고, 개시된 실시예에 대해 구체적으로 설명하기로 한다. 본 명세서에서 사용되는 용어는 본 개시에서의 기능을 고려하면서 가능한 현재 널리 사용되는 일반적인 용어들을 선택하였으나, 이는 관련 분야에 종사하는 기술자의 의도 또는 판례, 새로운 기술의 출현 등에 따라 달라질 수 있다. 또한, 특정한 경우는 출원인이 임의로 선정한 용어도 있으며, 이 경우 해당되는 발명의 설명 부분에서 상세히 그 의미를 기재할 것이다. 따라서, 본 개시에서 사용되는 용어는 단순한 용어의 명칭이 아닌, 그 용어가 가지는 의미와 본 개시의 전반에 걸친 내용을 토대로 정의되어야 한다.Terms used in this specification will be briefly described, and the disclosed embodiments will be described in detail. The terms used in this specification are general terms that are currently widely used as much as possible while considering the function in the present disclosure, but this may vary depending on the intention or precedent of a technician working in the related field, the emergence of new technology, etc. In addition, in certain cases, there are terms arbitrarily selected by the applicant, and in this case, the meaning will be described in detail in the description of the relevant invention. Accordingly, the terms used in this disclosure should be defined based on the meaning of the term and the overall content of the present disclosure, rather than simply the name of the term.

본 명세서에서의 단수의 표현은 문맥상 명백하게 단수인 것으로 특정하지 않는 한, 복수의 표현을 포함한다. 또한, 복수의 표현은 문맥상 명백하게 복수인 것으로 특정하지 않는 한, 단수의 표현을 포함한다. 명세서 전체에서 어떤 부분이 어떤 구성요소를 포함한다고 할 때, 이는 특별히 반대되는 기재가 없는 한 다른 구성요소를 제외하는 것이 아니라 다른 구성요소를 더 포함할 수 있음을 의미한다.In this specification, singular expressions include plural expressions, unless the context clearly specifies the singular. Additionally, plural expressions include singular expressions, unless the context clearly specifies plural expressions. When it is said that a certain part includes a certain element throughout the specification, this does not mean excluding other elements, but may further include other elements, unless specifically stated to the contrary.

또한, 명세서에서 사용되는 '모듈' 또는 '부'라는 용어는 소프트웨어 또는 하드웨어 구성요소를 의미하며, '모듈' 또는 '부'는 어떤 역할들을 수행한다. 그렇지만, '모듈' 또는 '부'는 소프트웨어 또는 하드웨어에 한정되는 의미는 아니다. '모듈' 또는 '부'는 어드레싱할 수 있는 저장 매체에 있도록 구성될 수도 있고 하나 또는 그 이상의 프로세서들을 재생시키도록 구성될 수도 있다. 따라서, 일 예로서, '모듈' 또는 '부'는 소프트웨어 구성요소들, 객체지향 소프트웨어 구성요소들, 클래스 구성요소들 및 태스크 구성요소들과 같은 구성요소들과, 프로세스들, 함수들, 속성들, 프로시저들, 서브루틴들, 프로그램 코드의 세그먼트들, 드라이버들, 펌웨어, 마이크로 코드, 회로, 데이터, 데이터베이스, 데이터 구조들, 테이블들, 어레이들 또는 변수들 중 적어도 하나를 포함할 수 있다. 구성요소들과 '모듈' 또는 '부'들은 안에서 제공되는 기능은 더 작은 수의 구성요소들 및 '모듈' 또는 '부'들로 결합되거나 추가적인 구성요소들과 '모듈' 또는 '부'들로 더 분리될 수 있다.Additionally, the term 'module' or 'unit' used in the specification refers to a software or hardware component, and the 'module' or 'unit' performs certain roles. However, 'module' or 'unit' is not limited to software or hardware. A 'module' or 'unit' may be configured to reside on an addressable storage medium and may be configured to run on one or more processors. Thus, as an example, a 'module' or 'part' refers to components such as software components, object-oriented software components, class components and task components, processes, functions and properties. , procedures, subroutines, segments of program code, drivers, firmware, microcode, circuits, data, databases, data structures, tables, arrays, or variables. Components and 'modules' or 'parts' may be combined into smaller components and 'modules' or 'parts' or further components and 'modules' or 'parts'. Could be further separated.

본 개시의 일 실시예에 따르면, '모듈' 또는 '부'는 프로세서 및 메모리로 구현될 수 있다. '프로세서'는 범용 프로세서, 중앙 처리 장치(CPU), 마이크로프로세서, 디지털 신호 프로세서(DSP), 제어기, 마이크로제어기, 상태 머신 등을 포함하도록 넓게 해석되어야 한다. 몇몇 환경에서, '프로세서'는 주문형 반도체(ASIC), 프로그램가능 로직 디바이스(PLD), 필드 프로그램가능 게이트 어레이(FPGA) 등을 지칭할 수도 있다. '프로세서'는, 예를 들어, DSP와 마이크로프로세서의 조합, 복수의 마이크로프로세서들의 조합, DSP 코어와 결합한 하나 이상의 마이크로프로세서들의 조합, 또는 임의의 다른 그러한 구성들의 조합과 같은 처리 디바이스들의 조합을 지칭할 수도 있다. 또한, '메모리'는 전자 정보를 저장 가능한 임의의 전자 컴포넌트를 포함하도록 넓게 해석되어야 한다. '메모리'는 임의 액세스 메모리(RAM), 판독-전용 메모리(ROM), 비-휘발성 임의 액세스 메모리(NVRAM), 프로그램가능 판독-전용 메모리(PROM), 소거-프로그램가능 판독 전용 메모리(EPROM), 전기적으로 소거가능 PROM(EEPROM), 플래쉬 메모리, 자기 또는 광학 데이터 저장장치, 레지스터들 등과 같은 프로세서-판독가능 매체의 다양한 유형들을 지칭할 수도 있다. 프로세서가 메모리로부터 정보를 판독하고/하거나 메모리에 정보를 기록할 수 있다면 메모리는 프로세서와 전자 통신 상태에 있다고 불린다. 프로세서에 집적된 메모리는 프로세서와 전자 통신 상태에 있다.According to an embodiment of the present disclosure, a 'module' or 'unit' may be implemented with a processor and memory. 'Processor' should be interpreted broadly to include general-purpose processors, central processing units (CPUs), microprocessors, digital signal processors (DSPs), controllers, microcontrollers, state machines, etc. In some contexts, 'processor' may refer to an application-specific integrated circuit (ASIC), programmable logic device (PLD), field programmable gate array (FPGA), etc. 'Processor' refers to a combination of processing devices, for example, a combination of a DSP and a microprocessor, a combination of a plurality of microprocessors, a combination of one or more microprocessors in combination with a DSP core, or any other such combination of configurations. You may. Additionally, 'memory' should be interpreted broadly to include any electronic component capable of storing electronic information. 'Memory' refers to random access memory (RAM), read-only memory (ROM), non-volatile random access memory (NVRAM), programmable read-only memory (PROM), erasable-programmable read-only memory (EPROM), May also refer to various types of processor-readable media, such as electrically erasable PROM (EEPROM), flash memory, magnetic or optical data storage, registers, etc. A memory is said to be in electronic communication with a processor if the processor can read information from and/or write information to the memory. The memory integrated into the processor is in electronic communication with the processor.

본 개시에서, '포즈(pose)'는 임의의 3차원 공간(실제 공간 및 가상 공간을 포함) 상에 위치하거나 배치된 특정 객체의 배향(orientation) 및/또는 위치를 지칭할 수 있다. '포즈'는 3차원 공간 상에서의 특정 고정 지점을 기준으로 하는 객체의 배향 및/또는 위치를 지칭할 수도 있고, 변동 지점(예를 들어, 사용자 단말의 위치)을 기준으로 하는 상대적인 객체의 배향 및/또는 위치를 지칭할 수도 있다.In the present disclosure, 'pose' may refer to the orientation and/or position of a specific object located or arranged in any three-dimensional space (including real space and virtual space). 'Pose' may refer to the orientation and/or position of an object based on a specific fixed point in three-dimensional space, and the relative orientation and/or position of the object based on a change point (e.g., the position of the user terminal). /Or it may refer to a location.

본 개시에서, '컴퓨팅 장치'는 사용자 단말(로봇을 포함) 및/또는 정보 처리 시스템을 지칭할 수 있다. 예를 들어, 컴퓨팅 장치의 적어도 하나의 프로세서에 의해 실행되는 식별자 인식 기반 위치 결정 방법은, 사용자 단말에 의해 실행되거나, 정보 처리 시스템에 의해 실행되거나, 일부 단계는 사용자 단말에 의해, 다른 단계는 정보 처리 시스템에 의해 실행될 수 있다.In this disclosure, 'computing device' may refer to a user terminal (including a robot) and/or an information processing system. For example, an identifier recognition based location determination method executed by at least one processor of a computing device may be executed by a user terminal, may be executed by an information processing system, may have some steps performed by the user terminal, and other steps may be executed by information processing system. Can be executed by a processing system.

도 1은 본 개시의 일 실시예에 따른 공간(100) 및 공간 상에 배치된 식별자(130)의 예시를 나타내는 도면이다. 공간(100) 상에는 사용자 단말(120)의 공간(100) 내에서의 위치를 결정하기 위한 식별자(130)가 배치될 수 있다. 구체적으로, 사용자(110)는 사용자 단말(120)의 이미지 센서를 통해 공간(100) 상에 배치된 식별자(130)를 촬상하고, 촬상된 이미지를 기초로 사용자 단말(120)의 위치가 결정될 수 있다. 도 1에서는 사용자(110)가 사용자 단말(120)을 통해 식별자(130)를 촬상하는 것으로 도시되었으나 이에 한정되지 않고, 로봇(또는, 로봇에 구비된 단말)에 의해 식별자(130)가 촬상될 수 있다. 예를 들어, 로봇은 자율주행 로봇일 수 있고, 미리 정해진 시간 주기 또는 거리마다 공간 내 배치된 임의의 식별자를 촬상하도록 구성될 수 있다. FIG. 1 is a diagram illustrating an example of a space 100 and an identifier 130 arranged in the space according to an embodiment of the present disclosure. An identifier 130 may be placed on the space 100 to determine the location of the user terminal 120 within the space 100. Specifically, the user 110 may capture the identifier 130 placed in the space 100 through the image sensor of the user terminal 120, and the location of the user terminal 120 may be determined based on the captured image. there is. In Figure 1, the user 110 is shown as capturing the identifier 130 through the user terminal 120, but the identifier 130 is not limited to this, and the identifier 130 may be captured by a robot (or a terminal provided in the robot). there is. For example, the robot may be an autonomous robot and may be configured to image random identifiers placed in space at predetermined time periods or distances.

공간(100) 상에는 식별자(130)가 미리 정해진 간격으로 배치될 수 있다. 일 실시예에서, 사용자(110)가 이동하는 도중 앞서 검출된 식별자가 이미지에서 사라지는 즉시 연속적으로 다음 식별자가 검출될 수 있도록 하는 간격(예를 들어, 4m)으로 식별자(130)가 배치될 수 있다.Identifiers 130 may be arranged in the space 100 at predetermined intervals. In one embodiment, the identifiers 130 may be placed at intervals (e.g., 4 m) such that the next identifier can be detected in succession as soon as the previously detected identifier disappears from the image while the user 110 is moving. .

식별자(130)는 각 식별자가 구분될 수 있도록 식별자마다 고유한 표시를 포함할 수 있다. 식별자(130)는 텍스트 형태의 고유 아이디를 포함할 수 있으나 이에 한정되지 않고, 이미지 등 어떠한 형태의 식별 표지도 포함할 수 있다. 일 실시예에서, 식별자(130)는 식별자의 앞면과 뒷면이 구분될 수 있도록 특수 문자를 포함할 수 있다. 예를 들어, 식별자는 'A^001', 'Z^999' 등의 형태로 표시될 수 있다. 식별자(130)는 규칙 기반 필터링이 적용될 수 있도록 미리 정해진 규격 길이, 형식 및/또는 형태에 따라 구성될 수 있다.The identifier 130 may include a unique mark for each identifier so that each identifier can be distinguished. The identifier 130 may include a unique ID in text form, but is not limited thereto, and may include any form of identification mark such as an image. In one embodiment, the identifier 130 may include special characters so that the front and back sides of the identifier can be distinguished. For example, the identifier may be displayed in the form of 'A^001', 'Z^999', etc. The identifier 130 may be configured according to a predetermined standard length, format, and/or shape so that rule-based filtering can be applied.

도 2는 본 개시의 일 실시예에 따른 식별자 인식 기반 위치 결정 서비스를 제공하기 위하여, 정보 처리 시스템(230)이 복수의 사용자 단말(210_1, 210_2, 210_3, 210_4)과 통신 가능하도록 연결된 구성을 나타내는 개요도이다. 정보 처리 시스템(230)은 식별자 인식 기반 위치 결정 서비스를 제공할 수 있는 시스템(들)을 포함할 수 있다. 일 실시예에서, 정보 처리 시스템(230)은 식별자 인식 기반 위치 결정 서비스와 관련된 컴퓨터 실행 가능한 프로그램(예를 들어, 다운로드 가능한 애플리케이션) 및 데이터를 저장, 제공 및 실행할 수 있는 하나 이상의 서버 장치 및/또는 데이터베이스, 또는 클라우드 컴퓨팅 서비스 기반의 하나 이상의 분산 컴퓨팅 장치 및/또는 분산 데이터베이스를 포함할 수 있다. 예를 들어, 정보 처리 시스템(230)은 식별자 인식 기반 위치 결정 서비스를 위한 별도의 시스템(예를 들어, 서버)들을 포함할 수 있다.Figure 2 shows a configuration in which the information processing system 230 is connected to enable communication with a plurality of user terminals 210_1, 210_2, 210_3, and 210_4 in order to provide an identifier recognition-based location determination service according to an embodiment of the present disclosure. This is an outline diagram. Information processing system 230 may include system(s) capable of providing identifier recognition-based location determination services. In one embodiment, information processing system 230 includes one or more server devices and/or capable of storing, providing, and executing computer-executable programs (e.g., downloadable applications) and data related to identifier recognition-based location determination services. It may include a database, or one or more distributed computing devices and/or distributed databases based on cloud computing services. For example, the information processing system 230 may include separate systems (eg, servers) for identifier recognition-based location determination services.

정보 처리 시스템(230)에 의해 제공되는 식별자 인식 기반 위치 결정 서비스 등은, 복수의 사용자 단말(210_1, 210_2, 210_3, 210_4)의 각각에 설치된 애플리케이션 등을 통해 사용자에게 제공될 수 있다.Identifier recognition-based location determination services provided by the information processing system 230 may be provided to users through applications installed on each of the plurality of user terminals 210_1, 210_2, 210_3, and 210_4.

복수의 사용자 단말(210_1, 210_2, 210_3, 210_4)은 네트워크(220)를 통해 정보 처리 시스템(230)과 통신할 수 있다. 네트워크(220)는 복수의 사용자 단말(210_1, 210_2, 210_3, 210_4)과 정보 처리 시스템(230) 사이의 통신이 가능하도록 구성될 수 있다. 네트워크(220)는 설치 환경에 따라, 예를 들어, 이더넷(Ethernet), 유선 홈 네트워크(Power Line Communication), 전화선 통신 장치 및 RS-serial 통신 등의 유선 네트워크, 이동통신망, WLAN(Wireless LAN), Wi-Fi, Bluetooth 및 ZigBee 등과 같은 무선 네트워크 또는 그 조합으로 구성될 수 있다. 통신 방식은 제한되지 않으며, 네트워크(220)가 포함할 수 있는 통신망(일례로, 이동통신망, 유선 인터넷, 무선 인터넷, 방송망, 위성망 등)을 활용하는 통신 방식뿐 아니라 사용자 단말(210_1, 210_2, 210_3, 210_4) 사이의 근거리 무선 통신 역시 포함될 수 있다.A plurality of user terminals (210_1, 210_2, 210_3, 210_4) may communicate with the information processing system 230 through the network 220. The network 220 may be configured to enable communication between a plurality of user terminals 210_1, 210_2, 210_3, and 210_4 and the information processing system 230. Depending on the installation environment, the network 220 may be, for example, a wired network such as Ethernet, a wired home network (Power Line Communication), a telephone line communication device, and RS-serial communication, a mobile communication network, a wireless LAN (WLAN), It may consist of wireless networks such as Wi-Fi, Bluetooth, and ZigBee, or a combination thereof. The communication method is not limited, and includes communication methods that utilize communication networks that the network 220 may include (e.g., mobile communication networks, wired Internet, wireless Internet, broadcasting networks, satellite networks, etc.) as well as user terminals (210_1, 210_2, 210_3) , 210_4), short-range wireless communication may also be included.

도 2에서 휴대폰 단말(210_1), 태블릿 단말(210_2), PC 단말(210_3) 및 로봇(210_4)이 사용자 단말의 예로서 도시되었으나, 이에 한정되지 않는다. 사용자 단말(210_1, 210_2, 210_3, 210_4)은 유선 및/또는 무선 통신이 가능하고 식별자 인식 기반 위치 결정 애플리케이션 등이 설치되어 실행될 수 있는 임의의 컴퓨팅 장치일 수 있다. 예를 들어, 사용자 단말은, 스마트폰, 휴대폰, 내비게이션, 컴퓨터, 노트북, 디지털방송용 단말, PDA(Personal Digital Assistants), PMP(Portable Multimedia Player), 태블릿 PC, 게임 콘솔(game console), 웨어러블 디바이스(wearable device), IoT(internet of things) 디바이스, VR(virtual reality) 디바이스, AR(augmented reality) 디바이스 등을 포함할 수 있다. 일 실시예에서, 로봇(210_4)은 특정 공간 내를 이동하도록 설계된 컴퓨팅 장치 또는 그러한 컴퓨팅 장치를 포함하는 장치일 수 있다. 예를 들어, 로봇(210_4)은 공간 내에서 자신의 위치를 결정하고, 이동할 경로를 결정함으로써 자율 주행이 가능하도록 구성된 컴퓨팅 장치일 수 있다.In FIG. 2, a mobile phone terminal 210_1, a tablet terminal 210_2, a PC terminal 210_3, and a robot 210_4 are shown as examples of user terminals, but the user terminal is not limited thereto. The user terminals 210_1, 210_2, 210_3, and 210_4 may be any computing device capable of wired and/or wireless communication and capable of installing and executing an identifier recognition-based location determination application. For example, user terminals include smartphones, mobile phones, navigation devices, computers, laptops, digital broadcasting terminals, PDAs (Personal Digital Assistants), PMPs (Portable Multimedia Players), tablet PCs, game consoles, and wearable devices ( It may include wearable devices, IoT (internet of things) devices, VR (virtual reality) devices, AR (augmented reality) devices, etc. In one embodiment, robot 210_4 may be a computing device designed to move within a specific space or a device including such a computing device. For example, the robot 210_4 may be a computing device configured to enable autonomous driving by determining its position in space and a path to move.

또한, 도 2에는 3개의 사용자 단말(210_1, 210_2, 210_3, 210_4)이 네트워크(220)를 통해 정보 처리 시스템(230)과 통신하는 것으로 도시되어 있으나, 이에 한정되지 않으며, 상이한 수의 사용자 단말이 네트워크(220)를 통해 정보 처리 시스템(230)과 통신하도록 구성될 수도 있다.In addition, in Figure 2, three user terminals (210_1, 210_2, 210_3, 210_4) are shown communicating with the information processing system 230 through the network 220, but this is not limited to this, and a different number of user terminals It may also be configured to communicate with information processing system 230 via network 220 .

도 3은 본 개시의 일 실시예에 따른 사용자 단말(210) 및 정보 처리 시스템(230)의 내부 구성을 나타내는 블록도이다. 사용자 단말(210)은 식별자 인식 기반 위치 결정 애플리케이션 등이 실행 가능하고 유/무선 통신이 가능한 임의의 컴퓨팅 장치를 지칭할 수 있으며, 예를 들어, 도 2의 휴대폰 단말(210_1), 태블릿 단말(210_2), PC 단말(210_3) 등을 포함할 수 있다. 도시된 바와 같이, 사용자 단말(210)은 메모리(312), 프로세서(314), 통신 모듈(316) 및 입출력 인터페이스(318)를 포함할 수 있다. 이와 유사하게, 정보 처리 시스템(230)은 메모리(332), 프로세서(334), 통신 모듈(336) 및 입출력 인터페이스(338)를 포함할 수 있다. 도 3에 도시된 바와 같이, 사용자 단말(210) 및 정보 처리 시스템(230)은 각각의 통신 모듈(316, 336)을 이용하여 네트워크(220)를 통해 정보 및/또는 데이터를 통신할 수 있도록 구성될 수 있다. 또한, 입출력 장치(320)는 입출력 인터페이스(318)를 통해 사용자 단말(210)에 정보 및/또는 데이터를 입력하거나 사용자 단말(210)로부터 생성된 정보 및/또는 데이터를 출력하도록 구성될 수 있다.Figure 3 is a block diagram showing the internal configuration of the user terminal 210 and the information processing system 230 according to an embodiment of the present disclosure. The user terminal 210 may refer to any computing device capable of executing an identifier recognition-based location determination application and capable of wired/wireless communication, for example, the mobile phone terminal 210_1 and tablet terminal 210_2 of FIG. 2 ), PC terminal (210_3), etc. As shown, the user terminal 210 may include a memory 312, a processor 314, a communication module 316, and an input/output interface 318. Similarly, information processing system 230 may include memory 332, processor 334, communication module 336, and input/output interface 338. As shown in FIG. 3, the user terminal 210 and the information processing system 230 are configured to communicate information and/or data through the network 220 using respective communication modules 316 and 336. It can be. Additionally, the input/output device 320 may be configured to input information and/or data to the user terminal 210 through the input/output interface 318 or to output information and/or data generated from the user terminal 210.

메모리(312, 332)는 비-일시적인 임의의 컴퓨터 판독 가능한 기록매체를 포함할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 메모리(312, 332)는 ROM(read only memory), 디스크 드라이브, SSD(solid state drive), 플래시 메모리(flash memory) 등과 같은 비소멸성 대용량 저장 장치(permanent mass storage device)를 포함할 수 있다. 다른 예로서, ROM, SSD, 플래시 메모리, 디스크 드라이브 등과 같은 비소멸성 대용량 저장 장치는 메모리와는 구분되는 별도의 영구 저장 장치로서 사용자 단말(210) 또는 정보 처리 시스템(230)에 포함될 수 있다. 또한, 메모리(312, 332)에는 운영체제와 적어도 하나의 프로그램 코드(예를 들어, 식별자 인식 기반 위치 결정 서비스와 연관된 애플리케이션 등을 위한 코드)가 저장될 수 있다.Memories 312 and 332 may include any non-transitory computer-readable recording medium. According to one embodiment, the memories 312 and 332 are non-permanent mass storage devices such as read only memory (ROM), disk drive, solid state drive (SSD), flash memory, etc. It can be included. As another example, non-perishable mass storage devices such as ROM, SSD, flash memory, disk drive, etc. may be included in the user terminal 210 or the information processing system 230 as a separate persistent storage device that is distinct from memory. Additionally, the memories 312 and 332 may store an operating system and at least one program code (eg, code for an application related to an identifier recognition-based location determination service, etc.).

이러한 소프트웨어 구성요소들은 메모리(312, 332)와는 별도의 컴퓨터에서 판독 가능한 기록매체로부터 로딩될 수 있다. 이러한 별도의 컴퓨터에서 판독가능한 기록매체는 이러한 사용자 단말(210) 및 정보 처리 시스템(230)에 직접 연결가능한 기록 매체를 포함할 수 있는데, 예를 들어, 플로피 드라이브, 디스크, 테이프, DVD/CD-ROM 드라이브, 메모리 카드 등의 컴퓨터에서 판독 가능한 기록매체를 포함할 수 있다. 다른 예로서, 소프트웨어 구성요소들은 컴퓨터에서 판독 가능한 기록매체가 아닌 통신 모듈(316, 336)을 통해 메모리(312, 332)에 로딩될 수도 있다. 예를 들어, 적어도 하나의 프로그램은 개발자들 또는 애플리케이션의 설치 파일을 배포하는 파일 배포 시스템이 네트워크(220)를 통해 제공하는 파일들에 의해 설치되는 컴퓨터 프로그램(예를 들어, 식별자 인식 기반 위치 결정 서비스와 연관된 애플리케이션 등)에 기반하여 메모리(312, 332)에 로딩될 수 있다.These software components may be loaded from a computer-readable recording medium separate from the memories 312 and 332. This separate computer-readable recording medium may include a recording medium directly connectable to the user terminal 210 and the information processing system 230, for example, a floppy drive, disk, tape, DVD/CD- It may include computer-readable recording media such as ROM drives and memory cards. As another example, software components may be loaded into the memories 312 and 332 through the communication modules 316 and 336 rather than computer-readable recording media. For example, at least one program is a computer program (e.g., an identifier recognition-based location determination service) that is installed by files provided through the network 220 by developers or a file distribution system that distributes installation files for applications. It may be loaded into the memories 312 and 332 based on the application associated with it, etc.).

프로세서(314, 334)는 기본적인 산술, 로직 및 입출력 연산을 수행함으로써, 컴퓨터 프로그램의 명령을 처리하도록 구성될 수 있다. 명령은 메모리(312, 332) 또는 통신 모듈(316, 336)에 의해 프로세서(314, 334)로 제공될 수 있다. 예를 들어, 프로세서(314, 334)는 메모리(312, 332)와 같은 기록 장치에 저장된 프로그램 코드에 따라 수신되는 명령을 실행하도록 구성될 수 있다.The processors 314 and 334 may be configured to process instructions of a computer program by performing basic arithmetic, logic, and input/output operations. Instructions may be provided to the processors 314 and 334 by memories 312 and 332 or communication modules 316 and 336. For example, the processors 314 and 334 may be configured to execute instructions received according to program codes stored in a recording device such as the memory 312 and 332.

통신 모듈(316, 336)은 네트워크(220)를 통해 사용자 단말(210)과 정보 처리 시스템(230)이 서로 통신하기 위한 구성 또는 기능을 제공할 수 있으며, 사용자 단말(210) 및/또는 정보 처리 시스템(230)이 다른 사용자 단말 또는 다른 시스템(일례로 별도의 클라우드 시스템 등)과 통신하기 위한 구성 또는 기능을 제공할 수 있다. 일례로, 사용자 단말(210)의 프로세서(314)가 메모리(312) 등과 같은 기록 장치에 저장된 프로그램 코드에 따라 생성한 요청 또는 데이터는 통신 모듈(316)의 제어에 따라 네트워크(220)를 통해 정보 처리 시스템(230)으로 전달될 수 있다. 역으로, 정보 처리 시스템(230)의 프로세서(334)의 제어에 따라 제공되는 제어 신호나 명령이 통신 모듈(336)과 네트워크(220)를 거쳐 사용자 단말(210)의 통신 모듈(316)을 통해 사용자 단말(210)에 수신될 수 있다. The communication modules 316 and 336 may provide a configuration or function for the user terminal 210 and the information processing system 230 to communicate with each other through the network 220, and may provide a configuration or function for the user terminal 210 and/or information processing. The system 230 may provide a configuration or function for communicating with other user terminals or other systems (for example, a separate cloud system, etc.). For example, a request or data generated by the processor 314 of the user terminal 210 according to a program code stored in a recording device such as the memory 312 is transmitted through the network 220 under the control of the communication module 316. It may be delivered to processing system 230. Conversely, a control signal or command provided under the control of the processor 334 of the information processing system 230 is transmitted through the communication module 316 of the user terminal 210 through the communication module 336 and the network 220. It may be received by the user terminal 210.

입출력 인터페이스(318)는 입출력 장치(320)와의 인터페이스를 위한 수단일 수 있다. 일 예로서, 입력 장치는 오디오 센서 및/또는 이미지 센서를 포함한 카메라, 키보드, 마이크로폰, 마우스 등의 장치를, 그리고 출력 장치는 디스플레이, 스피커, 햅틱 피드백 디바이스(haptic feedback device) 등과 같은 장치를 포함할 수 있다. 다른 예로, 입출력 인터페이스(318)는 터치스크린 등과 같이 입력과 출력을 수행하기 위한 구성 또는 기능이 하나로 통합된 장치와의 인터페이스를 위한 수단일 수 있다. 도 3에서는 입출력 장치(320)가 사용자 단말(210)에 포함되지 않도록 도시되어 있으나, 이에 한정되지 않으며, 사용자 단말(210)과 하나의 장치로 구성될 수 있다. 또한, 정보 처리 시스템(230)의 입출력 인터페이스(338)는 정보 처리 시스템(230)과 연결되거나 정보 처리 시스템(230)이 포함할 수 있는 입력 또는 출력을 위한 장치(미도시)와의 인터페이스를 위한 수단일 수 있다. 도 3에서는 입출력 인터페이스(318, 338)가 프로세서(314, 334)와 별도로 구성된 요소로서 도시되었으나, 이에 한정되지 않으며, 입출력 인터페이스(318, 338)가 프로세서(314, 334)에 포함되도록 구성될 수 있다.The input/output interface 318 may be a means for interfacing with the input/output device 320. As an example, input devices may include devices such as cameras, keyboards, microphones, mice, etc., including audio sensors and/or image sensors, and output devices may include devices such as displays, speakers, haptic feedback devices, etc. You can. As another example, the input/output interface 318 may be a means for interfacing with a device that has components or functions for performing input and output, such as a touch screen, integrated into one. In FIG. 3 , the input/output device 320 is shown not to be included in the user terminal 210, but the present invention is not limited to this and may be configured as a single device with the user terminal 210. Additionally, the input/output interface 338 of the information processing system 230 may be connected to the information processing system 230 or means for interfacing with a device (not shown) for input or output that the information processing system 230 may include. It can be. In FIG. 3, the input/output interfaces 318 and 338 are shown as elements configured separately from the processors 314 and 334, but the present invention is not limited thereto, and the input/output interfaces 318 and 338 may be configured to be included in the processors 314 and 334. there is.

사용자 단말(210) 및 정보 처리 시스템(230)은 도 3의 구성요소들보다 더 많은 구성요소들을 포함할 수 있다. 그러나, 대부분의 종래기술적 구성요소들을 명확하게 도시할 필요성은 없다. 일 실시예에서, 사용자 단말(210)은 상술된 입출력 장치(320) 중 적어도 일부를 포함하도록 구현될 수 있다. 또한, 사용자 단말(210)은 트랜시버(transceiver), GPS(Global Positioning system) 모듈, 카메라, 각종 센서, 데이터베이스 등과 같은 다른 구성요소들을 더 포함할 수 있다. 예를 들어, 사용자 단말(210)이 스마트폰인 경우, 일반적으로 스마트폰이 포함하고 있는 구성요소를 포함할 수 있으며, 예를 들어, 가속도 센서, 자이로 센서, 마이크 모듈, 카메라 모듈, 각종 물리적인 버튼, 터치패널을 이용한 버튼, 입출력 포트, 진동을 위한 진동기 등의 다양한 구성요소들이 사용자 단말(210)에 더 포함되도록 구현될 수 있다.The user terminal 210 and information processing system 230 may include more components than those in FIG. 3 . However, there is no need to clearly show most prior art components. In one embodiment, the user terminal 210 may be implemented to include at least some of the input/output devices 320 described above. Additionally, the user terminal 210 may further include other components such as a transceiver, a global positioning system (GPS) module, a camera, various sensors, and a database. For example, if the user terminal 210 is a smartphone, it may include components generally included in a smartphone, such as an acceleration sensor, a gyro sensor, a microphone module, a camera module, and various physical devices. Various components such as buttons, buttons using a touch panel, input/output ports, and vibrators for vibration may be implemented to be further included in the user terminal 210.

일 실시예에 따르면, 사용자 단말(210)의 프로세서(314)는 식별자 인식 기반 위치 결정 서비스를 제공하는 애플리케이션 또는 웹 브라우저 애플리케이션이 동작하도록 구성될 수 있다. 이 때, 해당 애플리케이션과 연관된 프로그램 코드가 사용자 단말(210)의 메모리(312)에 로딩될 수 있다. 애플리케이션이 동작되는 동안에, 사용자 단말(210)의 프로세서(314)는 입출력 장치(320)로부터 제공된 정보 및/또는 데이터를 입출력 인터페이스(318)를 통해 수신하거나 통신 모듈(316)을 통해 정보 처리 시스템(230)으로부터 정보 및/또는 데이터를 수신할 수 있으며, 수신된 정보 및/또는 데이터를 처리하여 메모리(312)에 저장할 수 있다. 또한, 이러한 정보 및/또는 데이터는 통신 모듈(316)을 통해 정보 처리 시스템(230)에 제공될 수 있다.According to one embodiment, the processor 314 of the user terminal 210 may be configured to operate an application or a web browser application that provides an identifier recognition-based location determination service. At this time, the program code associated with the application may be loaded into the memory 312 of the user terminal 210. While the application is operating, the processor 314 of the user terminal 210 receives information and/or data provided from the input/output device 320 through the input/output interface 318 or the information processing system ( Information and/or data may be received from 230), and the received information and/or data may be processed and stored in the memory 312. Additionally, such information and/or data may be provided to information processing system 230 via communication module 316.

애플리케이션이 동작되는 동안에, 프로세서(314)는 입출력 인터페이스(318)와 연결된 터치 스크린, 키보드, 오디오 센서 및/또는 이미지 센서를 포함한 카메라, 마이크로폰 등의 입력 장치를 통해 입력되거나 선택된 음성 데이터, 텍스트, 이미지, 영상 등을 수신할 수 있으며, 수신된 음성 데이터, 텍스트, 이미지 및/또는 영상 등을 메모리(312)에 저장하거나 통신 모듈(316) 및 네트워크(220)를 통해 정보 처리 시스템(230)에 제공할 수 있다. 일 실시예에서, 프로세서(314)는 입력 장치를 통해 입력되는, 디스플레이 상에 표시된 그래픽 객체를 선택하는 사용자 입력을 수신하고, 수신된 사용자 입력에 대응하는 데이터/요청을 네트워크(220) 및 통신 모듈(316)을 통해 정보 처리 시스템(230)에 제공할 수 있다.While the application is running, the processor 314 inputs or selects voice data, text, and images through input devices such as a touch screen, keyboard, camera including an audio sensor and/or an image sensor, and a microphone connected to the input/output interface 318. , video, etc. can be received, and the received voice data, text, image and/or video, etc. are stored in the memory 312 or provided to the information processing system 230 through the communication module 316 and the network 220. can do. In one embodiment, processor 314 receives user input that selects a graphical object displayed on a display, entered through an input device, and sends data/requests corresponding to the received user input to network 220 and a communication module. It can be provided to the information processing system 230 through (316).

사용자 단말(210)의 프로세서(314)는 정보 및/또는 데이터를 입출력 인터페이스(318)를 통해 입출력 장치(320)로 전송하여, 출력할 수 있다. 예를 들어, 사용자 단말(210)의 프로세서(314)는 디스플레이 출력 가능 장치(예: 터치 스크린, 디스플레이 등), 음성 출력 가능 장치(예: 스피커) 등의 출력 장치(320)를 통해 처리된 정보 및/또는 데이터를 출력할 수 있다. The processor 314 of the user terminal 210 may transmit information and/or data to the input/output device 320 through the input/output interface 318 and output the information. For example, the processor 314 of the user terminal 210 processes information through the output device 320, such as a display output capable device (e.g., touch screen, display, etc.), an audio output capable device (e.g., speaker), etc. and/or data may be output.

정보 처리 시스템(230)의 프로세서(334)는 복수의 사용자 단말(210) 및/또는 복수의 외부 시스템으로부터 수신된 정보 및/또는 데이터를 관리, 처리 및/또는 저장하도록 구성될 수 있다. 프로세서(334)에 의해 처리된 정보 및/또는 데이터는 통신 모듈(336) 및 네트워크(220)를 통해 사용자 단말(210)에 제공될 수 있다.The processor 334 of the information processing system 230 may be configured to manage, process, and/or store information and/or data received from a plurality of user terminals 210 and/or a plurality of external systems. Information and/or data processed by processor 334 may be provided to user terminal 210 through communication module 336 and network 220.

도 4는 본 개시의 일 실시예에 따른 정보 처리 시스템의 프로세서(334)의 내부 구성을 나타내는 블록도이다. 도시된 바와 같이, 프로세서(334)는 식별자 검출부(410), 포즈 결정부(420), 위치 결정부(430) 등을 포함할 수 있다.Figure 4 is a block diagram showing the internal configuration of the processor 334 of the information processing system according to an embodiment of the present disclosure. As shown, the processor 334 may include an identifier detection unit 410, a pose determination unit 420, a position determination unit 430, etc.

식별자 검출부(410)는 공간 상에 배치된 식별자가 촬상된 이미지를 수신하고, 이로부터 식별자를 검출할 수 있다. 구체적으로, 식별자 검출부(410)는 주어진 이미지로부터 식별자를 검출하도록 학습된 기계학습 모델을 이용하여 식별자를 검출할 수 있다. 이에 대해서는 도 9 및 도 10에서 자세히 후술한다.The identifier detector 410 may receive an image containing an identifier placed in space and detect the identifier therefrom. Specifically, the identifier detection unit 410 may detect an identifier using a machine learning model learned to detect an identifier from a given image. This will be described in detail later in FIGS. 9 and 10.

포즈 결정부(420)는 공간 상에 배치된 식별자가 촬상된 이미지를 수신하고, 이로부터 식별자의 제1 포즈를 결정할 수 있다. 구체적으로, 포즈 결정부(420)는 식별자가 촬상된 이미지로부터 검출된 식별자의 특징 데이터를 결정하고, 검출된 식별자의 복수의 포즈의 각각에서의 특징 데이터(예를 들어, 텍스트를 구성하는 글자 또는 숫자에서의 특징 포인트)를 포함하는 복수의 프레임 세트 중에서, 결정된 식별자의 특징 데이터와 유사도가 가장 높은 특징 데이터를 포함하는 키 프레임을 선택할 수 있다. 그리고 나서, 포즈 결정부(420)는 키 프레임의 특징 데이터를 검출된 식별자의 특징 데이터에 대응되도록 변환함으로써, 식별자의 제1 포즈를 결정할 수 있다. 일 실시예에서, 포즈 결정부(420)는 결정된 식별자의 특징 데이터에 호모그래피(Homography) 변환을 적용함으로써, 키 프레임을 선택할 수 있다. The pose determination unit 420 may receive an image in which an identifier arranged in space is captured and determine the first pose of the identifier therefrom. Specifically, the pose determination unit 420 determines feature data of the identifier detected from the image in which the identifier is captured, and feature data (e.g., letters constituting the text or From a plurality of frame sets containing (feature points in numbers), a key frame containing feature data with the highest similarity to the feature data of the determined identifier may be selected. Then, the pose determination unit 420 may determine the first pose of the identifier by converting the feature data of the key frame to correspond to the feature data of the detected identifier. In one embodiment, the pose determination unit 420 may select a key frame by applying homography transformation to the feature data of the determined identifier.

일 실시예에서, 포즈 결정부(420)는 결정된 제1 포즈를 공간 내의 패턴 방향 정보에 기초하여 보정함으로써, 식별자의 제2 포즈를 결정할 수 있다. 이에 대해서는 도 8에서 자세히 후술한다. 다른 실시예에서, 포즈 결정부(420)는 중력 센서에 의해 측정된 중력 값에 기초하여 제1 포즈를 보정함으로써 제2 포즈를 결정할 수 있다. 예를 들어, 포즈 결정부(420)는 식별자가 중력 방향을 기준으로 배치된 방향 및 중력 센서에서 측정된 방향 정보를 기초로 제1 포즈의 x축 회전, z축의 회전 값을 보정할 수 있다. In one embodiment, the pose determination unit 420 may determine the second pose of the identifier by correcting the determined first pose based on pattern direction information in space. This will be described in detail later in FIG. 8. In another embodiment, the pose determination unit 420 may determine the second pose by correcting the first pose based on the gravity value measured by the gravity sensor. For example, the pose determination unit 420 may correct the x-axis rotation and z-axis rotation values of the first pose based on the direction in which the identifier is arranged based on the direction of gravity and direction information measured by the gravity sensor.

위치 결정부(430)는 포즈 결정부(420)가 결정한 포즈로부터 공간 내에서의 컴퓨팅 장치의 위치를 결정할 수 있다. 구체적으로, 포즈 결정부(420)에서 결정된 식별자의 포즈가 사용자 단말 등의 이미지 센서를 중심으로 계산된 포즈인 경우, 위치 결정부(430)는 해당 포즈 행렬의 역행렬과 식별자의 공간 내에서의 포즈 행렬과의 행렬곱을 통하여 공간 상에서의 이미지 센서의 포즈 행렬을 산출할 수 있다. 이후, 위치 결정부(430)는 산출된 이미지 센서의 포즈 행렬을 기초로 식별자가 촬상된 이미지가 어느 위치에서 촬상된 것인지 산출할 수 있다.The position determination unit 430 may determine the position of the computing device in space from the pose determined by the pose determination unit 420. Specifically, if the pose of the identifier determined by the pose determination unit 420 is a pose calculated centered on an image sensor such as a user terminal, the position determination unit 430 determines the inverse matrix of the pose matrix and the pose within the space of the identifier. The pose matrix of the image sensor in space can be calculated through matrix multiplication with the matrix. Thereafter, the position determination unit 430 may calculate at which location the image with the identifier was captured based on the calculated pose matrix of the image sensor.

도 4에서 도시한 프로세서(334)의 내부 구성은 예시일 뿐이며, 일부 실시예에서는 도시한 내부 구성 외 다른 구성을 추가로 포함할 수 있으며, 일부 구성이 생략될 수도 있다. 예를 들어, 위 내부 구성 중 일부가 생략되는 경우, 사용자 단말의 프로세서(314)가 생략된 일부 내부 구성의 기능을 수행하도록 구성될 수 있다. 또한, 도 4에서 프로세서(334)의 내부 구성을 기능별로 구분하여 설명하였으나, 반드시 물리적으로 구분되는 것을 의미하지 않는다. 식별자 검출부(410), 포즈 결정부(420) 및 위치 결정부(430)는 구분되어 상술되었으나, 이는 발명의 이해를 돕기 위한 것으로서, 이에 한정되지 않는다. The internal configuration of the processor 334 shown in FIG. 4 is only an example, and in some embodiments, it may include additional configurations other than the internal configuration shown, and some configurations may be omitted. For example, when some of the above internal configurations are omitted, the processor 314 of the user terminal may be configured to perform the functions of some of the omitted internal configurations. In addition, although the internal configuration of the processor 334 is described in FIG. 4 by dividing it by function, this does not necessarily mean that it is physically divided. The identifier detection unit 410, pose determination unit 420, and position determination unit 430 are described separately, but this is for the purpose of facilitating understanding of the invention and is not limited thereto.

또한, 도 4에서는 식별자 검출부(410), 포즈 결정부(420) 및 위치 결정부(430)가 정보 처리 시스템(230)의 프로세서(334)에 의해 구현되도록 도시되어 있으나, 이에 한정되지 않고, 식별자 검출부(410), 포즈 결정부(420) 및 위치 결정부(430)의 적어도 일부가 사용자 단말(210)의 프로세서(314)에 의해 구현될 수 있다. In addition, in Figure 4, the identifier detection unit 410, pose determination unit 420, and position determination unit 430 are shown to be implemented by the processor 334 of the information processing system 230, but the identifier is not limited thereto. At least a portion of the detection unit 410, pose determination unit 420, and position determination unit 430 may be implemented by the processor 314 of the user terminal 210.

도 5는 본 개시의 일 실시예에 따른 템플릿 이미지 데이터(532), 식별자 포즈(534) 및 식별자 포즈(534)를 생성하기 위해 공간 상에 배치된 마커(510, 520)를 나타내는 도면이다. 도 6은 본 개시의 일 실시예에 따른 식별자 영역(530) 및 템플릿 이미지 데이터(532)의 예시를 나타내는 도면이다. FIG. 5 is a diagram illustrating template image data 532, an identifier pose 534, and markers 510 and 520 arranged in space to generate the identifier pose 534 according to an embodiment of the present disclosure. FIG. 6 is a diagram illustrating an example of an identifier area 530 and template image data 532 according to an embodiment of the present disclosure.

공간 상에 식별자가 배치되기 전, 하나 이상의 마커(510, 520)가 식별자가 배치될 공간 상의 특정 위치에 미리 배치된 뒤, 이를 이용하여 템플릿 이미지 데이터(532) 및/또는 식별자 포즈(534)가 생성될 수 있다. 생성된 템플릿 이미지 데이터(532) 및/또는 식별자 포즈(534)는 식별자를 검출하도록 학습된 기계학습 모델 내지 인공신경망 모델을 학습시키는 데 이용될 수 있다.Before the identifier is placed in space, one or more markers 510, 520 are placed in advance at a specific location in the space where the identifier is to be placed, and then template image data 532 and/or identifier pose 534 are created using this. can be created. The generated template image data 532 and/or identifier pose 534 can be used to train a machine learning model or artificial neural network model learned to detect the identifier.

템플릿 이미지 데이터(532)는 식별자 텍스트 정보, 식별자가 표시되는 크기, 위치 및/또는 영역과 연관된 정보 등을 포함할 수 있다. 템플릿 이미지 데이터(532)는 공간 상에 실제로 부착될 식별자의 폰트가 적용되어 생성될 수 있다. 구체적으로, 템플릿 이미지 데이터(532)는 실제 공간 상 미리 정해진 식별자 영역(530)에 식별자가 투사되어 합성됨으로써 생성될 수 있다. 일 실시예에서, 식별자 텍스트 이미지는 이미지 프로세싱 또는 렌더링을 통해 합성될 수 있다.The template image data 532 may include identifier text information, information associated with the size, location, and/or area in which the identifier is displayed, etc. Template image data 532 may be created by applying the font of the identifier to be actually attached to the space. Specifically, the template image data 532 may be generated by projecting and synthesizing an identifier onto a predetermined identifier area 530 in real space. In one embodiment, the identifier text image may be synthesized through image processing or rendering.

식별자 포즈(534)는 식별자의 공간 내에서의 포즈를 지칭할 수 있다. 식별자 포즈(534)는 마커(510, 520)를 기준으로 하는 식별자의 포즈 및 마커(510, 520)의 포즈에 기초하여 결정될 수 있다.Identifier pose 534 may refer to a pose within the space of an identifier. The identifier pose 534 may be determined based on the poses of the markers 510 and 520 and the poses of the identifiers based on the markers 510 and 520 .

구체적으로, 식별자 포즈(534)는 아래의 수학식 1에 의하여 결정될 수 있고, 식별자 포즈(534)는 식별자가 촬상된 이미지로부터 결정된 식별자의 포즈와 함께 컴퓨팅 장치의 위치를 결정하는 기초가 될 수 있다. Specifically, the identifier pose 534 can be determined by Equation 1 below, and the identifier pose 534 can be the basis for determining the location of the computing device along with the pose of the identifier determined from the image in which the identifier is captured. .

Figure pat00001
Figure pat00001

(P_s: 식별자 포즈(534), R_sm: 식별자와 마커(510, 520)의 상대 포즈, P_m: 마커(510, 520)의 포즈)(P_s: identifier pose (534), R_sm: relative pose of identifier and marker (510, 520), P_m: pose of marker (510, 520))

마커는 하나 이상의 마커를 포함할 수 있으며, 여러 개의 마커를 이용할수록 이에 기초하여 결정되는 식별자 포즈(534)의 정확도 내지 신뢰도가 상승될 수 있다. 예를 들어, 마커는 주 마커(510) 및 보조 마커(520)를 포함할 수 있는데, 여기서 보조 마커(520)의 사이즈는 주 마커(510)의 사이즈보다 클 수 있다. 일 실시예에서, 템플릿 이미지 데이터(532) 및/또는 식별자 포즈(534)는 주 마커(510) 또는 보조 마커(520) 중 적어도 하나에 기초하여 생성될 수 있다. 다른 실시예에서, 템플릿 이미지 데이터(532) 및/또는 식별자 포즈(534)는 주 마커(510)의 신뢰도가 미리 정해진 수치 이하로 산출되는 경우, 보조 마커(520)에 기초하여 생성되거나, 주 마커(510) 및 보조 마커(520)에 기초하여 생성될 수 있다. 예를 들어, 주 마커(510)가 카메라로부터 멀어지는 경우 픽셀 오차로 인해 주 마커(510)의 신뢰도가 낮아질 수 있고, 템플릿 이미지 데이터(532) 및/또는 식별자 포즈(534)가 보조 마커(520)에 기초하여 생성될 수 있다.The marker may include one or more markers, and as more markers are used, the accuracy or reliability of the identifier pose 534 determined based on them may increase. For example, the marker may include a main marker 510 and an auxiliary marker 520, where the size of the auxiliary marker 520 may be larger than the size of the main marker 510. In one embodiment, template image data 532 and/or identifier pose 534 may be generated based on at least one of primary marker 510 or secondary marker 520 . In another embodiment, the template image data 532 and/or the identifier pose 534 are generated based on the auxiliary marker 520 or the primary marker when the reliability of the primary marker 510 is calculated below a predetermined value. It may be generated based on 510 and auxiliary marker 520. For example, when the main marker 510 moves away from the camera, the reliability of the main marker 510 may be lowered due to pixel error, and the template image data 532 and/or identifier pose 534 may be used by the secondary marker 520. It can be created based on .

도 7은 본 개시의 일 실시예에 따라 검출된 식별자의 특징 데이터가 변환되는 예시를 나타내는 도면이다. 공간 상에 배치된 식별자가 촬상된 이미지(710)로부터 식별자가 검출된 뒤, 이로부터 식별자의 특징 데이터가 결정될 수 있다. 식별자의 특징 데이터는 식별자의 특정 지점들과 연관된 데이터를 지칭할 수 있다. 예를 들어, 식별자를 구성하는 숫자 '1'의 양 끝 지점, '3'의 양 끝 지점 밑 중간 돌출부 지점과 연관된 데이터가 식별자의 특징 데이터의 일부를 구성할 수 있다.FIG. 7 is a diagram illustrating an example in which feature data of a detected identifier is converted according to an embodiment of the present disclosure. After the identifier is detected from the image 710 in which the identifier arranged in space is captured, characteristic data of the identifier may be determined. Characteristic data of an identifier may refer to data associated with specific points of the identifier. For example, data associated with both end points of the number '1' constituting the identifier and the middle protruding point below both end points of '3' may form part of the characteristic data of the identifier.

이후, 검출된 식별자의 복수의 포즈 각각에서의 특징 데이터를 포함하는 복수의 프레임 세트 중에서, 결정된 식별자의 특징 데이터와 유사도가 가장 높은 특징 데이터를 포함하는 키 프레임(key frame)(720)이 선택될 수 있다. 일 실시예에서, 결정된 식별자의 특징 데이터에 호모그래피(Homography) 변환이 적용됨으로써, 키 프레임(720)이 선택될 수 있다. 즉, 3D 공간에서의 이미지를 2D 공간으로 투영시켜 3D 공간의 서로 다른 두 시점에서의 이미지를 서로 변환함으로써, 결정된 식별자의 특징 데이터와 유사도가 가장 높은 특징 데이터를 포함하는 키 프레임(720)이 선택될 수 있다.Thereafter, from a plurality of frame sets containing feature data in each of a plurality of poses of the detected identifier, a key frame 720 containing feature data with the highest similarity to the feature data of the determined identifier will be selected. You can. In one embodiment, a key frame 720 may be selected by applying homography transformation to the feature data of the determined identifier. That is, by projecting the image in 3D space into 2D space and converting the images from two different viewpoints in 3D space, the key frame 720 containing the feature data with the highest similarity to the feature data of the determined identifier is selected. It can be.

그런 다음, 검출된 식별자의 특징 데이터에 대응되도록 키 프레임의 특징 데이터가 변환됨으로써 식별자의 포즈가 결정될 수 있다. 이 때, 식별자의 포즈는 PnP(Perspective-n-Point) 알고리즘을 통해 결정될 수 있다. Then, the pose of the identifier can be determined by converting the feature data of the key frame to correspond to the feature data of the detected identifier. At this time, the pose of the identifier can be determined through the Perspective-n-Point (PnP) algorithm.

도 8은 본 개시의 일 실시예에 따라 식별자의 제1 포즈(814)가 보정되어 제2 포즈(826)가 결정되는 예시를 나타내는 도면이다. 식별자(812, 824) 주변의 패턴 방향 정보(822)가 이용되어 정확도가 향상된 제2 포즈(826)가 결정될 수 있다. 일 실시예에서, 패턴 방향 정보(822)는 식별자(812, 814)와 가로 방향 또는 세로 방향으로 평행한 식별자(812, 824) 주변 직선들이 line segmentation 방법으로 검출됨으로써 결정될 수 있다. 이러한 구성을 통해, 카메라에서 인식된 식별자(812, 824)의 위치가 멀어질수록 픽셀 오차로 인한 포즈 오차가 발생하는 문제가 해결될 수 있다.FIG. 8 is a diagram illustrating an example in which the first pose 814 of an identifier is corrected and the second pose 826 is determined according to an embodiment of the present disclosure. A second pose 826 with improved accuracy may be determined by using pattern direction information 822 around the identifiers 812 and 824. In one embodiment, the pattern direction information 822 may be determined by detecting straight lines around the identifiers 812 and 824 that are parallel to the identifiers 812 and 814 in the horizontal or vertical direction using a line segmentation method. Through this configuration, the problem that pose error occurs due to pixel error can be solved as the positions of the identifiers 812 and 824 recognized by the camera become distant.

도 9는 본 개시의 일 실시예에 따른 인공신경망 모델(900)을 나타내는 예시도이고, 도 10은 인공신경망 모델(900)이 학습되는 과정을 나타내는 개요도이다. 인공신경망 모델(900)은, 기계학습 모델의 일 예로서, 기계학습(Machine Learning) 기술과 인지과학에서, 생물학적 신경망의 구조에 기초하여 구현된 통계학적 학습 알고리즘 또는 그 알고리즘을 실행하는 구조이다.FIG. 9 is an exemplary diagram showing an artificial neural network model 900 according to an embodiment of the present disclosure, and FIG. 10 is a schematic diagram showing a process in which the artificial neural network model 900 is learned. The artificial neural network model 900 is an example of a machine learning model, and in machine learning technology and cognitive science, it is a statistical learning algorithm implemented based on the structure of a biological neural network or a structure for executing the algorithm.

일 실시예에 따르면, 인공신경망 모델(900)은, 생물학적 신경망에서와 같이 시냅스의 결합으로 네트워크를 형성한 인공 뉴런인 노드(Node)들이 시냅스의 가중치를 반복적으로 조정하여, 특정 입력에 대응한 올바른 출력과 추론된 출력 사이의 오차가 감소되도록 학습함으로써, 문제 해결 능력을 가지는 기계학습 모델을 나타낼 수 있다. 예를 들어, 인공신경망 모델(900)은 기계학습, 딥러닝 등의 인공지능 학습법에 사용되는 임의의 확률 모델, 뉴럴 네트워크 모델 등을 포함할 수 있다.According to one embodiment, the artificial neural network model 900 has nodes, which are artificial neurons that form a network through the combination of synapses, as in a biological neural network, repeatedly adjusting the weights of synapses to determine the correct input corresponding to a specific input. By learning to reduce the error between the output and the inferred output, a machine learning model with problem-solving capabilities can be represented. For example, the artificial neural network model 900 may include a random probability model, a neural network model, etc. used in artificial intelligence learning methods such as machine learning and deep learning.

일 실시예에 따르면, 상술된 식별자 검출 모델은 인공신경망 모델(900)의 형태로 생성될 수 있다. 예를 들어, 인공신경망 모델(900)은 식별자와 연관된 템플릿 이미지 데이터(1030)를 수신하고, 식별자를 검출할 수 있다. 이 때, 템플릿 이미지 데이터(1030)는 식별자 텍스트 정보, 식별자가 표시되는 크기, 위치 또는 영역과 연관된 정보 등을 포함할 수 있다.According to one embodiment, the above-described identifier detection model may be created in the form of an artificial neural network model 900. For example, the artificial neural network model 900 may receive template image data 1030 associated with an identifier and detect the identifier. At this time, the template image data 1030 may include identifier text information, information related to the size, location, or area where the identifier is displayed, etc.

인공신경망 모델(900)은 다층의 노드들과 이들 사이의 연결로 구성된 다층 퍼셉트론(MLP: multilayer perceptron)으로 구현된다. 본 실시예에 따른 인공신경망 모델(900)은 MLP를 포함하는 다양한 인공신경망 모델 구조들 중의 하나를 이용하여 구현될 수 있다. 도 4에 도시된 바와 같이, 인공신경망 모델(900)은, 외부로부터 입력 신호 또는 데이터(910)를 수신하는 입력층(920), 입력 데이터에 대응한 출력 신호 또는 데이터(950)를 출력하는 출력층(940), 입력층(920)과 출력층(940) 사이에 위치하며 입력층(920)으로부터 신호를 받아 특성을 추출하여 출력층(940)으로 전달하는 n개(여기서, n은 양의 정수)의 은닉층(930_1 내지 930_n)으로 구성된다. 여기서, 출력층(940)은 은닉층(930_1 내지 930_n)으로부터 신호를 받아 외부로 출력한다.The artificial neural network model 900 is implemented as a multilayer perceptron (MLP) consisting of multiple layers of nodes and connections between them. The artificial neural network model 900 according to this embodiment can be implemented using one of various artificial neural network model structures including MLP. As shown in FIG. 4, the artificial neural network model 900 includes an input layer 920 that receives an input signal or data 910 from the outside, and an output layer that outputs an output signal or data 950 corresponding to the input data. (940), located between the input layer 920 and the output layer 940, receives a signal from the input layer 920, extracts the characteristics, and transmits it to the output layer 940. n (where n is a positive integer) It consists of hidden layers (930_1 to 930_n). Here, the output layer 940 receives signals from the hidden layers 930_1 to 930_n and outputs them to the outside.

인공신경망 모델(900)의 학습 방법에는, 교사 신호(정답)의 입력에 의해서 문제의 해결에 최적화되도록 학습하는 지도 학습(Supervised Learning) 방법과, 교사 신호를 필요로 하지 않는 비지도 학습(Unsupervised Learning) 방법이 있다. 일 실시예에 따르면, 컴퓨팅 장치는 템플릿 이미지 데이터(1030)를 이용하여 인공신경망 모델(900)을 학습시킬 수 있다. The learning method of the artificial neural network model 900 includes a supervised learning method that learns to optimize problem solving by inputting a teacher signal (correct answer), and an unsupervised learning method that does not require a teacher signal. ) There is a way. According to one embodiment, the computing device may learn the artificial neural network model 900 using template image data 1030.

일 실시예에 따르면, 컴퓨팅 장치는 인공신경망 모델(900)을 학습시키기 위한 학습 데이터를 직접 생성할 수 있다. 예를 들어, 컴퓨팅 장치는 템플릿 이미지 데이터(1030)를 포함하는 학습 데이터 세트를 생성할 수 있다. 그리고나서, 컴퓨팅 장치는 생성된 학습 데이터 세트를 기초로 식별자를 검출하기 위한 인공신경망 모델(900)을 학습시킬 수 있다. According to one embodiment, the computing device may directly generate learning data for training the artificial neural network model 900. For example, the computing device can generate a training data set that includes template image data 1030. Then, the computing device can train an artificial neural network model 900 to detect the identifier based on the generated training data set.

일 실시예에 따르면, 인공신경망 모델(900)의 입력변수는, 템플릿 이미지 데이터(1030)를 포함할 수 있다. 이와 같이 상술된 입력변수가 입력층(920)을 통해 입력되는 경우, 인공신경망 모델(900)의 출력층(940)에서 출력되는 출력변수는 템플릿 이미지 데이터(1030)의 식별자와 연관된 정보(예를 들어, 식별자 텍스트, 위치 등)가 될 수 있다. According to one embodiment, input variables of the artificial neural network model 900 may include template image data 1030. In this way, when the above-described input variables are input through the input layer 920, the output variables output from the output layer 940 of the artificial neural network model 900 are information associated with the identifier of the template image data 1030 (e.g. , identifier text, location, etc.).

이와 같이, 인공신경망 모델(900)의 입력층(920)과 출력층(940)에 복수의 입력변수와 대응되는 복수의 출력변수가 각각 매칭되고, 입력층(920), 은닉층(930_1 내지 930_n) 및 출력층(940)에 포함된 노드들 사이의 시냅스 값이 조정됨으로써, 특정 입력에 대응한 올바른 출력이 추출될 수 있도록 학습될 수 있다. 이러한 학습 과정을 통해, 인공신경망 모델(900)의 입력변수에 숨겨져 있는 특성을 파악할 수 있고, 입력변수에 기초하여 계산된 출력변수와 목표 출력 간의 오차가 줄어들도록 인공신경망 모델(900)의 노드들 사이의 시냅스 값(또는 가중치)를 조정할 수 있다. 또한, 컴퓨팅 장치는 템플릿 이미지 데이터(1030)를 입력으로 받는 알고리즘을 학습하며, 템플릿 이미지 데이터(1030)의 식별자와 연관된 정보(즉, 어노테이션 정보)와의 손실(loss)을 최소화하는 방식으로 학습할 수 있다.In this way, a plurality of input variables and a plurality of output variables corresponding to the input layer 920 and the output layer 940 of the artificial neural network model 900 are matched, respectively, and the input layer 920, the hidden layers 930_1 to 930_n, and By adjusting the synapse values between nodes included in the output layer 940, learning can be performed so that the correct output corresponding to a specific input can be extracted. Through this learning process, the characteristics hidden in the input variables of the artificial neural network model 900 can be identified, and the nodes of the artificial neural network model 900 can be connected to reduce the error between the output variable calculated based on the input variable and the target output. You can adjust the synapse values (or weights) between them. In addition, the computing device learns an algorithm that receives the template image data 1030 as input, and can learn in a way to minimize the loss of information (i.e., annotation information) associated with the identifier of the template image data 1030. there is.

이렇게 학습된 인공신경망 모델(900)을 이용하여, 각 템플릿 이미지 데이터(1030)의 식별자와 연관된 정보가 추출될 수 있다. Using the artificial neural network model 900 learned in this way, information associated with the identifier of each template image data 1030 can be extracted.

템플릿 이미지 데이터(1030)는 도 5에서 전술한 바와 같이 공간 내 배치되는 하나 이상의 마커에 기초하여 생성될 수 있고, 하나 이상의 마커는 주 마커(1010) 및 보조 마커(1020)를 포함할 수 있다. 일 실시예에서, 템플릿 이미지 데이터(532)는 주 마커(1010)의 신뢰도가 미리 정해진 수치 이하로 산출되는 경우, 보조 마커(1020)에 기초하여 생성되거나, 주 마커(1010) 및 보조 마커(1020)에 기초하여 생성될 수 있다.Template image data 1030 may be generated based on one or more markers arranged in space as described above with reference to FIG. 5 , and the one or more markers may include a main marker 1010 and an auxiliary marker 1020. In one embodiment, the template image data 532 is generated based on the auxiliary marker 1020 when the reliability of the main marker 1010 is calculated below a predetermined value, or the template image data 532 is generated based on the main marker 1010 and the auxiliary marker 1020. ) can be created based on.

도 11은 본 개시의 일 실시예에 따른 템플릿 이미지 데이터가 생성되는 방법(1100)을 나타내는 흐름도이다. 방법(1100)은 컴퓨팅 장치(또는, 컴퓨팅 장치의 적어도 하나의 프로세서)가 주 마커 및 보조 마커가 표시된 이미지를 수신함으로써 개시될 수 있다(S1110). 그 후, 컴퓨팅 장치는 주 마커의 신뢰도가 미리 정해진 수치 이하인지 판단할 수 있다(S1120). 일 실시예에서, 주 마커의 신뢰도는 주 마커 및 보조 마커가 표시된 이미지가 촬영된 위치와 주 마커 사이의 거리에 기초하여 산출될 수 있다.FIG. 11 is a flowchart illustrating a method 1100 for generating template image data according to an embodiment of the present disclosure. The method 1100 may be initiated by the computing device (or at least one processor of the computing device) receiving an image in which the primary marker and the secondary marker are displayed (S1110). Afterwards, the computing device may determine whether the reliability of the main marker is less than or equal to a predetermined value (S1120). In one embodiment, the reliability of the main marker may be calculated based on the distance between the main marker and the location where the image displaying the main marker and the auxiliary marker was captured.

주 마커의 신뢰도가 미리 정해진 수치 이상인 경우, 템플릿 이미지 데이터는 주 마커에 기초하거나, 주 마커 및 보조 마커에 기초하여 생성될 수 있다(S1130). 반면, 주 마커의 신뢰도가 미리 정해진 수치 이하인 경우, 보조 마커에 기초하여 템플릿 이미지가 생성될 수 있다(S1140).If the reliability of the main marker is greater than a predetermined value, template image data may be generated based on the main marker or based on the main marker and the auxiliary marker (S1130). On the other hand, if the reliability of the main marker is below a predetermined value, a template image may be generated based on the auxiliary marker (S1140).

도 12는 본 개시의 일 실시예에 따른 식별자 인식 기반 위치 결정 방법 (1200)을 나타내는 흐름도이다. 일 실시예에서, 식별자 인식 기반 위치 결정 방법(1200)은 프로세서(예를 들어, 컴퓨팅 장치의 적어도 하나의 프로세서)에 의해 수행될 수 있다. 식별자 인식 기반 위치 결정 방법(1200)은 프로세서가 공간 상에 배치된 식별자가 촬상된 이미지를 수신함으로써 개시될 수 있다(S1210).FIG. 12 is a flowchart illustrating a location determination method 1200 based on identifier recognition according to an embodiment of the present disclosure. In one embodiment, the identifier recognition based location determination method 1200 may be performed by a processor (e.g., at least one processor of a computing device). The identifier recognition-based location determination method 1200 may be initiated by a processor receiving an image containing an identifier arranged in space (S1210).

그 후, 프로세서는 수신한 이미지로부터 식별자를 검출할 수 있다(S1220). 일 실시예에서, 프로세서는 주어진 이미지로부터 식별자를 검출하도록 학습된 기계학습 모델을 이용하여 식별자를 검출할 수 있다. 이 때, 기계학습 모델은 식별자와 연관된 템플릿 이미지 데이터 및 공간 내 식별자와 연관된 영역 정보에 기초하여 학습될 수 있고, 템플릿 이미지 데이터는 공간 내 배치되는 하나 이상의 마커(marker)에 기초하여 생성될 수 있다. 하나 이상의 마커는, 주 마커 및 주 마커보다 크기가 큰 보조 마커를 포함하고, 템플릿 이미지 데이터는 주 마커의 신뢰도가 미리 정해진 수치 이하로 산출되는 경우 보조 마커에 기초하여 생성될 수 있다.Afterwards, the processor may detect an identifier from the received image (S1220). In one embodiment, the processor may detect identifiers using a machine learning model trained to detect identifiers from a given image. At this time, the machine learning model may be learned based on template image data associated with the identifier and area information associated with the identifier in the space, and the template image data may be generated based on one or more markers placed in the space. . One or more markers include a main marker and an auxiliary marker whose size is larger than the main marker, and template image data may be generated based on the auxiliary marker when the reliability of the main marker is calculated to be less than a predetermined value.

그 후, 프로세서는 수신된 이미지로부터 식별자의 제1 포즈를 결정할 수 있다(S1230). 일 실시예에서, 프로세서는 검출된 식별자의 특징 데이터를 결정하고, 검출된 식별자의 복수의 포즈의 각각에서의 특징 데이터를 포함하는 복수의 프레임 세트 중에서, 결정된 식별자의 특징 데이터와 유사도가 가장 높은 특징 데이터를 포함하는 키 프레임을 선택할 수 있다. 그리고 나서, 프로세서는 키 프레임의 특징 데이터를 검출된 식별자의 특징 데이터에 대응되도록 변환함으로써, 식별자의 제1 포즈를 결정할 수 있다. 이 경우, 프로세서는 결정된 식별자의 특징 데이터에 호모그래피 변환을 적용함으로써, 키 프레임을 선택할 수 있다. Afterwards, the processor may determine the first pose of the identifier from the received image (S1230). In one embodiment, the processor determines feature data of the detected identifier, and, among a plurality of frame sets including feature data in each of a plurality of poses of the detected identifier, the feature that has the highest similarity to the feature data of the determined identifier. You can select key frames containing data. Then, the processor may determine the first pose of the identifier by converting the feature data of the key frame to correspond to the feature data of the detected identifier. In this case, the processor can select a key frame by applying homography transformation to the feature data of the determined identifier.

그 후, 프로세서는 결정된 제1 포즈로부터 공간 내에서의 컴퓨팅 장치의 위치를 결정할 수 있다(S1240). 프로세서는 결정된 제1 포즈 및 식별자의 공간 내에서의 포즈에 기초하여 컴퓨팅 장치의 위치를 결정할 수 있다. 이 경우, 식별자의 공간 내에서의 포즈는 공간 내 배치되는 하나 이상의 마커를 기준으로 하는 식별자의 제3 포즈 및 하나 이상의 마커의 제4 포즈에 기초하여 산출될 수 있다.Thereafter, the processor may determine the position of the computing device in space from the determined first pose (S1240). The processor may determine a location of the computing device based on the pose within the space of the determined first pose and identifier. In this case, the pose in the space of the identifier may be calculated based on the third pose of the identifier based on one or more markers arranged in the space and the fourth pose of the one or more markers.

프로세서는 제1 포즈를 보정하여 식별자의 제2 포즈를 결정하고, 식별자의 제2 포즈로부터 공간 내에서의 컴퓨팅 장치의 위치를 결정할 수 있다. 일 실시예에서, 프로세서는 공간 내의 패턴 방향 정보에 기초하여 제1 포즈를 보정함으로써, 식별자의 제2 포즈를 결정할 수 있다. 다른 실시예에서, 프로세서는 중력 센서에 의해 측정된 중력 값에 기초하여 제1 포즈를 보정함으로써 제2 포즈를 결정할 수 있다. The processor may calibrate the first pose to determine a second pose of the identifier and determine a location of the computing device in space from the second pose of the identifier. In one embodiment, the processor may determine the second pose of the identifier by correcting the first pose based on pattern direction information in space. In another embodiment, the processor may determine the second pose by correcting the first pose based on the gravity value measured by the gravity sensor.

상술한 방법은 컴퓨터에서 실행하기 위해 컴퓨터 판독 가능한 기록 매체에 저장된 컴퓨터 프로그램으로 제공될 수 있다. 매체는 컴퓨터로 실행 가능한 프로그램을 계속 저장하거나, 실행 또는 다운로드를 위해 임시 저장하는 것일 수도 있다. 또한, 매체는 단일 또는 수개 하드웨어가 결합된 형태의 다양한 기록수단 또는 저장수단일 수 있는데, 어떤 컴퓨터 시스템에 직접 접속되는 매체에 한정되지 않고, 네트워크 상에 분산 존재하는 것일 수도 있다. 매체의 예시로는, 하드 디스크, 플로피 디스크 및 자기 테이프와 같은 자기 매체, CD-ROM 및 DVD 와 같은 광기록 매체, 플롭티컬 디스크(floptical disk)와 같은 자기-광 매체(magneto-optical medium), 및 ROM, RAM, 플래시 메모리 등을 포함하여 프로그램 명령어가 저장되도록 구성된 것이 있을 수 있다. 또한, 다른 매체의 예시로, 애플리케이션을 유통하는 앱 스토어나 기타 다양한 소프트웨어를 공급 내지 유통하는 사이트, 서버 등에서 관리하는 기록매체 내지 저장매체도 들 수 있다.The above-described method may be provided as a computer program stored in a computer-readable recording medium for execution on a computer. The medium may continuously store a computer-executable program, or may temporarily store it for execution or download. In addition, the medium may be a variety of recording or storage means in the form of a single or several pieces of hardware combined. It is not limited to a medium directly connected to a computer system and may be distributed over a network. Examples of media include magnetic media such as hard disks, floppy disks and magnetic tapes, optical recording media such as CD-ROMs and DVDs, magneto-optical media such as floptical disks, And there may be something configured to store program instructions, including ROM, RAM, flash memory, etc. Additionally, examples of other media include recording or storage media managed by app stores that distribute applications, sites or servers that supply or distribute various other software, etc.

본 개시의 방법, 동작 또는 기법들은 다양한 수단에 의해 구현될 수도 있다. 예를 들어, 이러한 기법들은 하드웨어, 펌웨어, 소프트웨어, 또는 이들의 조합으로 구현될 수도 있다. 본원의 개시와 연계하여 설명된 다양한 예시적인 논리적 블록들, 모듈들, 회로들, 및 알고리즘 단계들은 전자 하드웨어, 컴퓨터 소프트웨어, 또는 양자의 조합들로 구현될 수도 있음을 통상의 기술자들은 이해할 것이다. 하드웨어 및 소프트웨어의 이러한 상호 대체를 명확하게 설명하기 위해, 다양한 예시적인 구성요소들, 블록들, 모듈들, 회로들, 및 단계들이 그들의 기능적 관점에서 일반적으로 위에서 설명되었다. 그러한 기능이 하드웨어로서 구현되는지 또는 소프트웨어로서 구현되는지의 여부는, 특정 애플리케이션 및 전체 시스템에 부과되는 설계 요구사항들에 따라 달라진다. 통상의 기술자들은 각각의 특정 애플리케이션을 위해 다양한 방식들로 설명된 기능을 구현할 수도 있으나, 그러한 구현들은 본 개시의 범위로부터 벗어나게 하는 것으로 해석되어서는 안된다.The methods, operations, or techniques of this disclosure may be implemented by various means. For example, these techniques may be implemented in hardware, firmware, software, or a combination thereof. Those skilled in the art will understand that the various illustrative logical blocks, modules, circuits, and algorithm steps described in connection with the disclosure herein may be implemented in electronic hardware, computer software, or combinations of both. To clearly illustrate this interchange of hardware and software, various illustrative components, blocks, modules, circuits, and steps have been described above generally in terms of their functionality. Whether such functionality is implemented as hardware or software depends on the specific application and design requirements imposed on the overall system. Skilled artisans may implement the described functionality in varying ways for each particular application, but such implementations should not be interpreted as causing a departure from the scope of the present disclosure.

하드웨어 구현에서, 기법들을 수행하는 데 이용되는 프로세싱 유닛들은, 하나 이상의 ASIC들, DSP들, 디지털 신호 프로세싱 디바이스들(digital signal processing devices; DSPD들), 프로그램가능 논리 디바이스들(programmable logic devices; PLD들), 필드 프로그램가능 게이트 어레이들(field programmable gate arrays; FPGA들), 프로세서들, 제어기들, 마이크로제어기들, 마이크로프로세서들, 전자 디바이스들, 본 개시에 설명된 기능들을 수행하도록 설계된 다른 전자 유닛들, 컴퓨터, 또는 이들의 조합 내에서 구현될 수도 있다.In a hardware implementation, the processing units used to perform the techniques may include one or more ASICs, DSPs, digital signal processing devices (DSPDs), programmable logic devices (PLDs). ), field programmable gate arrays (FPGAs), processors, controllers, microcontrollers, microprocessors, electronic devices, and other electronic units designed to perform the functions described in this disclosure. , a computer, or a combination thereof.

따라서, 본 개시와 연계하여 설명된 다양한 예시적인 논리 블록들, 모듈들, 및 회로들은 범용 프로세서, DSP, ASIC, FPGA나 다른 프로그램 가능 논리 디바이스, 이산 게이트나 트랜지스터 로직, 이산 하드웨어 컴포넌트들, 또는 본원에 설명된 기능들을 수행하도록 설계된 것들의 임의의 조합으로 구현되거나 수행될 수도 있다. 범용 프로세서는 마이크로프로세서일 수도 있지만, 대안으로, 프로세서는 임의의 종래의 프로세서, 제어기, 마이크로제어기, 또는 상태 머신일 수도 있다. 프로세서는 또한, 컴퓨팅 디바이스들의 조합, 예를 들면, DSP와 마이크로프로세서, 복수의 마이크로프로세서들, DSP 코어와 연계한 하나 이상의 마이크로프로세서들, 또는 임의의 다른 구성의 조합으로 구현될 수도 있다.Accordingly, the various illustrative logical blocks, modules, and circuits described in connection with this disclosure may be general-purpose processors, DSPs, ASICs, FPGAs or other programmable logic devices, discrete gate or transistor logic, discrete hardware components, or It may be implemented or performed as any combination of those designed to perform the functions described in. A general-purpose processor may be a microprocessor, but in the alternative, the processor may be any conventional processor, controller, microcontroller, or state machine. A processor may also be implemented as a combination of computing devices, such as a DSP and a microprocessor, a plurality of microprocessors, one or more microprocessors in conjunction with a DSP core, or any other configuration.

펌웨어 및/또는 소프트웨어 구현에 있어서, 기법들은 랜덤 액세스 메모리(random access memory; RAM), 판독 전용 메모리(read-only memory; ROM), 비휘발성 RAM(non-volatile random access memory; NVRAM), PROM(programmable read-only memory), EPROM(erasable programmable read-only memory), EEPROM(electrically erasable PROM), 플래시 메모리, 컴팩트 디스크(compact disc; CD), 자기 또는 광학 데이터 스토리지 디바이스 등과 같은 컴퓨터 판독가능 매체 상에 저장된 명령어들로 구현될 수도 있다. 명령들은 하나 이상의 프로세서들에 의해 실행 가능할 수도 있고, 프로세서(들)로 하여금 본 개시에 설명된 기능의 특정 양태들을 수행하게 할 수도 있다.For firmware and/or software implementations, techniques include random access memory (RAM), read-only memory (ROM), non-volatile random access memory (NVRAM), and PROM ( on computer-readable media such as programmable read-only memory (EPROM), electrically erasable PROM (EEPROM), flash memory, compact disc (CD), magnetic or optical data storage devices, etc. It can also be implemented with stored instructions. Instructions may be executable by one or more processors and may cause the processor(s) to perform certain aspects of the functionality described in this disclosure.

이상 설명된 실시예들이 하나 이상의 독립형 컴퓨터 시스템에서 현재 개시된 주제의 양태들을 활용하는 것으로 기술되었으나, 본 개시는 이에 한정되지 않고, 네트워크나 분산 컴퓨팅 환경과 같은 임의의 컴퓨팅 환경과 연계하여 구현될 수도 있다. 또 나아가, 본 개시에서 주제의 양상들은 복수의 프로세싱 칩들이나 장치들에서 구현될 수도 있고, 스토리지는 복수의 장치들에 걸쳐 유사하게 영향을 받게 될 수도 있다. 이러한 장치들은 PC들, 네트워크 서버들, 및 휴대용 장치들을 포함할 수도 있다.Although the above-described embodiments have been described as utilizing aspects of the presently disclosed subject matter in one or more standalone computer systems, the disclosure is not limited thereto and may also be implemented in conjunction with any computing environment, such as a network or distributed computing environment. . Furthermore, aspects of the subject matter of this disclosure may be implemented in multiple processing chips or devices, and storage may be similarly effected across the multiple devices. These devices may include PCs, network servers, and portable devices.

본 명세서에서는 본 개시가 일부 실시예들과 관련하여 설명되었지만, 본 개시의 발명이 속하는 기술분야의 통상의 기술자가 이해할 수 있는 본 개시의 범위를 벗어나지 않는 범위에서 다양한 변형 및 변경이 이루어질 수 있다. 또한, 그러한 변형 및 변경은 본 명세서에 첨부된 특허청구의 범위 내에 속하는 것으로 생각되어야 한다.Although the present disclosure has been described in relation to some embodiments in this specification, various modifications and changes may be made without departing from the scope of the present disclosure as can be understood by a person skilled in the art to which the invention pertains. Additionally, such modifications and changes should be considered to fall within the scope of the claims appended hereto.

100: 공간 110: 사용자
120: 사용자 단말 130: 식별자
100: Space 110: User
120: user terminal 130: identifier

Claims (20)

컴퓨팅 장치의 적어도 하나의 프로세서에 의해 실행되는, 식별자 인식 기반 위치 결정 방법에 있어서,
공간 상에 배치된 식별자가 촬상된 이미지를 수신하는 단계;
상기 수신된 이미지로부터 상기 식별자를 검출하는 단계;
상기 수신된 이미지로부터 상기 식별자의 제1 포즈(pose)를 결정하는 단계; 및
상기 결정된 제1 포즈로부터 상기 공간 내에서의 상기 컴퓨팅 장치의 위치를 결정하는 단계
를 포함하는, 식별자 인식 기반 위치 결정 방법.
An identifier recognition-based location determination method executed by at least one processor of a computing device, comprising:
Receiving an image with an identifier arranged in space;
detecting the identifier from the received image;
determining a first pose of the identifier from the received image; and
determining a position of the computing device in space from the determined first pose.
Including, an identifier recognition based location determination method.
제1항에 있어서,
상기 컴퓨팅 장치의 위치를 결정하는 단계는,
상기 제1 포즈를 보정하여 상기 식별자의 제2 포즈를 결정하는 단계; 및
상기 식별자의 제2 포즈로부터 상기 공간 내에서의 상기 컴퓨팅 장치의 위치를 결정하는 단계를 포함하는,
식별자 인식 기반 위치 결정 방법.
According to paragraph 1,
Determining the location of the computing device includes:
determining a second pose of the identifier by correcting the first pose; and
determining a location of the computing device in space from a second pose of the identifier,
Identifier recognition based location determination method.
제2항에 있어서,
상기 제1 포즈를 보정하여 상기 식별자의 제2 포즈를 결정하는 단계는,
상기 공간 내의 패턴 방향 정보에 기초하여 상기 제1 포즈를 보정함으로써, 상기 식별자의 제2 포즈를 결정하는 단계를 포함하는,
식별자 인식 기반 위치 결정 방법.
According to paragraph 2,
The step of determining the second pose of the identifier by correcting the first pose includes:
Determining a second pose of the identifier by correcting the first pose based on pattern direction information in the space,
Identifier recognition based location determination method.
제2항에 있어서,
상기 제1 포즈를 보정하여 상기 식별자의 제2 포즈를 결정하는 단계는,
중력 센서에 의해 측정된 중력 값에 기초하여 상기 제1 포즈를 보정함으로써 상기 제2 포즈를 결정하는 단계를 포함하는,
식별자 인식 기반 위치 결정 방법.
According to paragraph 2,
The step of determining the second pose of the identifier by correcting the first pose includes:
Determining the second pose by correcting the first pose based on a gravity value measured by a gravity sensor,
Identifier recognition based location determination method.
제1항에 있어서,
상기 식별자를 검출하는 단계는,
주어진 이미지로부터 식별자를 검출하도록 학습된 기계학습 모델을 이용하여 상기 식별자를 검출하는 단계를 포함하는,
식별자 인식 기반 위치 결정 방법.
According to paragraph 1,
The step of detecting the identifier is,
Detecting the identifier using a machine learning model trained to detect the identifier from a given image,
Identifier recognition based location determination method.
제5항에 있어서,
상기 기계학습 모델은,
상기 식별자와 연관된 템플릿 이미지 데이터에 기초하여 학습되는, 식별자 인식 기반 위치 결정 방법.
According to clause 5,
The machine learning model is,
A location determination method based on identifier recognition, wherein the method is learned based on template image data associated with the identifier.
제6항에 있어서,
상기 템플릿 이미지 데이터는 상기 공간 내 배치되는 하나 이상의 마커(marker)에 기초하여 생성되는, 식별자 인식 기반 위치 결정 방법.
According to clause 6,
The template image data is generated based on one or more markers arranged in the space.
제7항에 있어서,
상기 하나 이상의 마커는,
주 마커 및 상기 주 마커보다 크기가 큰 보조 마커를 포함하고,
상기 템플릿 이미지 데이터는 상기 주 마커의 신뢰도가 미리 정해진 수치 이하로 산출되는 경우 상기 보조 마커에 기초하여 생성되는, 식별자 인식 기반 위치 결정 방법.
In clause 7,
The one or more markers are:
Comprising a main marker and a secondary marker larger in size than the main marker,
The template image data is generated based on the auxiliary marker when the reliability of the main marker is calculated below a predetermined value.
제1항에 있어서,
상기 식별자의 제1 포즈(pose)를 결정하는 단계는,
상기 검출된 식별자의 특징 데이터를 결정하는 단계;
상기 검출된 식별자의 복수의 포즈의 각각에서의 특징 데이터를 포함하는 복수의 프레임 세트 중에서, 상기 결정된 식별자의 특징 데이터와 유사도가 가장 높은 특징 데이터를 포함하는 키 프레임을 선택하는 단계; 및
상기 키 프레임의 특징 데이터를 상기 검출된 식별자의 특징 데이터에 대응되도록 변환함으로써, 상기 식별자의 제1 포즈를 결정하는 단계를 포함하는, 식별자 인식 기반 위치 결정 방법.
According to paragraph 1,
The step of determining the first pose of the identifier is:
determining characteristic data of the detected identifier;
selecting a key frame containing feature data with the highest degree of similarity to feature data of the determined identifier from a plurality of frame sets including feature data in each of a plurality of poses of the detected identifier; and
A method for determining a position based on identifier recognition, comprising determining a first pose of the identifier by converting the feature data of the key frame to correspond to feature data of the detected identifier.
제9항에 있어서,
상기 키 프레임을 선택하는 단계는,
상기 결정된 식별자의 특징 데이터에 호모그래피(Homography) 변환을 적용함으로써, 상기 키 프레임을 선택하는 단계를 포함하는, 식별자 인식 기반 위치 결정 방법.
According to clause 9,
The step of selecting the key frame is,
A method for determining position based on identifier recognition, comprising the step of selecting the key frame by applying homography transformation to feature data of the determined identifier.
제1항에 있어서,
상기 컴퓨팅 장치의 위치를 결정하는 단계는,
상기 결정된 제1 포즈 및 상기 식별자의 상기 공간 내에서의 포즈에 기초하여 상기 컴퓨팅 장치의 위치를 결정하는 단계를 포함하는, 식별자 인식 기반 위치 결정 방법.
According to paragraph 1,
Determining the location of the computing device includes:
Determining a position of the computing device based on the determined first pose and the pose in the space of the identifier.
제11항에 있어서,
상기 식별자의 상기 공간 내에서의 포즈는,
상기 공간 내 배치되는 하나 이상의 마커를 기준으로 하는 상기 식별자의 제3 포즈 및 상기 하나 이상의 마커의 제4 포즈에 기초하여 산출되는, 식별자 인식 기반 위치 결정 방법.
According to clause 11,
The pose of the identifier within the space is:
A positioning method based on identifier recognition, calculated based on a third pose of the identifier based on one or more markers arranged in the space and a fourth pose of the one or more markers.
제1항 내지 제12항 중 어느 한 항에 따른 방법을 컴퓨터에서 실행하기 위해 컴퓨터 판독 가능한 기록 매체에 저장된 컴퓨터 프로그램.
A computer program stored in a computer-readable recording medium for executing the method according to any one of claims 1 to 12 on a computer.
컴퓨팅 장치에 있어서,
통신 모듈;
메모리; 및
상기 메모리와 연결되고, 상기 메모리에 포함된 컴퓨터 판독 가능한 적어도 하나의 프로그램을 실행하도록 구성된 적어도 하나의 프로세서
를 포함하고,
상기 적어도 하나의 프로그램은,
공간 상에 배치된 식별자가 촬상된 이미지를 수신하고,
상기 수신된 이미지로부터 상기 식별자를 검출하고,
상기 수신된 이미지로부터 상기 식별자의 제1 포즈(pose)를 결정하고,
상기 결정된 제1 포즈로부터 상기 공간 내에서의 상기 컴퓨팅 장치의 위치를 결정하기 위한 명령어들을 포함하는, 컴퓨팅 장치.
In a computing device,
communication module;
Memory; and
At least one processor connected to the memory and configured to execute at least one computer-readable program included in the memory
Including,
The at least one program is,
Receives an image with an identifier placed in space,
detecting the identifier from the received image,
Determine a first pose of the identifier from the received image,
and instructions for determining a position of the computing device in space from the determined first pose.
제14항에 있어서,
상기 컴퓨팅 장치의 위치를 결정하는 것은,
상기 제1 포즈를 보정하여 상기 식별자의 제2 포즈를 결정하는 것과 상기 식별자의 제2 포즈로부터 상기 공간 내에서의 상기 컴퓨팅 장치의 위치를 결정하는 것을 포함하는, 정보 처리 시스템.
According to clause 14,
Determining the location of the computing device includes:
calibrating the first pose to determine a second pose of the identifier and determining a position of the computing device in space from the second pose of the identifier.
제14항에 있어서,
상기 식별자를 검출하는 것은,
주어진 이미지로부터 식별자를 검출하도록 학습된 기계학습 모델을 이용하여 상기 식별자를 검출하는 것을 포함하는, 정보 처리 시스템.
According to clause 14,
Detecting the identifier is:
An information processing system comprising detecting an identifier using a machine learning model trained to detect the identifier from a given image.
제14항에 있어서,
상기 식별자의 제1 포즈(pose)를 결정하는 것은,
상기 검출된 식별자의 특징 데이터를 결정하는 것, 상기 검출된 식별자의 복수의 포즈의 각각에서의 특징 데이터를 포함하는 복수의 프레임 세트 중에서, 상기 결정된 식별자의 특징 데이터와 유사도가 가장 높은 특징 데이터를 포함하는 키 프레임을 선택하는 것 및 상기 키 프레임의 특징 데이터를 상기 검출된 식별자의 특징 데이터에 대응되도록 변환함으로써, 상기 식별자의 제1 포즈를 결정하는 것을 포함하는, 정보 처리 시스템.
According to clause 14,
Determining the first pose of the identifier includes:
Determining feature data of the detected identifier, including feature data having the highest degree of similarity with feature data of the determined identifier among a plurality of frame sets including feature data in each of a plurality of poses of the detected identifier. An information processing system comprising: selecting a key frame and converting feature data of the key frame to correspond to feature data of the detected identifier, thereby determining a first pose of the identifier.
제17항에 있어서,
상기 키 프레임을 선택하는 것은,
상기 결정된 식별자의 특징 데이터에 호모그래피 변환을 적용함으로써, 상기 키 프레임을 선택하는 것을 더 포함하는, 정보 처리 시스템.
According to clause 17,
Selecting the key frame involves:
An information processing system further comprising selecting the key frame by applying homography transformation to feature data of the determined identifier.
제14항에 있어서,
상기 컴퓨팅 장치의 위치를 결정하는 것은,
상기 결정된 제1 포즈 및 상기 식별자의 상기 공간 내에서의 포즈에 기초하여 상기 컴퓨팅 장치의 위치를 산출하는 것을 포함하는, 정보 처리 시스템.
According to clause 14,
Determining the location of the computing device includes:
and calculating a location of the computing device based on the determined first pose and the pose in the space of the identifier.
제19항에 있어서,
상기 식별자의 상기 공간 내에서의 포즈는,
상기 공간 내 배치되는 하나 이상의 마커를 기준으로 하는 상기 식별자의 제3 포즈 및 상기 하나 이상의 마커의 제4 포즈에 기초하여 산출되는, 정보 처리 시스템.
According to clause 19,
The pose of the identifier within the space is:
The information processing system is calculated based on a third pose of the identifier based on one or more markers disposed in the space and a fourth pose of the one or more markers.
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