WO2022173164A1 - Ar 객체를 표시하는 방법 및 전자 장치 - Google Patents

Ar 객체를 표시하는 방법 및 전자 장치 Download PDF

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WO2022173164A1
WO2022173164A1 PCT/KR2022/001700 KR2022001700W WO2022173164A1 WO 2022173164 A1 WO2022173164 A1 WO 2022173164A1 KR 2022001700 W KR2022001700 W KR 2022001700W WO 2022173164 A1 WO2022173164 A1 WO 2022173164A1
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image
information
electronic device
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virtual object
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최대웅
김수완
이상훈
조용진
김현수
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삼성전자 주식회사
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    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06V—IMAGE OR VIDEO RECOGNITION OR UNDERSTANDING
    • G06V20/00—Scenes; Scene-specific elements
    • G06V20/20—Scenes; Scene-specific elements in augmented reality scenes

Definitions

  • Various embodiments according to the present disclosure relate to a method and an electronic device for displaying shared information based on augmented reality (AR).
  • AR augmented reality
  • Augmented reality may be a technology for synthesizing virtual objects or information in an existing environment to make them appear as if they exist in an original environment.
  • An electronic device for providing augmented reality may acquire a preview image of a real object through a camera and recognize (or identify) a real object.
  • the electronic device may display information about augmented reality (eg, a virtual object) on the preview image based on the recognized object.
  • augmented reality may be provided to a user through, for example, a game application or a camera application, and may be shared with other users.
  • an aspect of the present disclosure relates to a method and an electronic device for displaying shared information based on augmented reality (AR).
  • AR augmented reality
  • the electronic device includes a display, at least one sensor, at least one camera, and at least one processor operatively coupled to the display, the at least one sensor and the at least one camera, the at least one processor comprising: Executing an augmented reality (AR) application using the at least one camera, acquiring a first image of the vicinity of the electronic device using the at least one camera, and using the at least one sensor, Acquires first sensing information including at least one of first posture information and first location information of the electronic device corresponding to an image, and according to a user input while the first image is output on the display, the first image Creates a virtual object overlapping with , obtains first identification information corresponding to the virtual object based on the first image and the first sensing information, and uses the at least one camera to obtain the first image A second image including at least one of second posture information and second position information of the electronic device corresponding to the second image by using the at least one sensor and acquiring a second image that at least partially overlaps with Obtaining sensing information
  • AR augmented reality
  • an electronic device comprising a communication module, a display, at least one sensor, at least one camera and at least one processor operatively coupled to the communication module, the display, the at least one sensor and the at least one camera,
  • the at least one processor executes an augmented reality (AR) application using the at least one camera, acquires a first image around the electronic device using the at least one camera, and uses the at least one sensor.
  • AR augmented reality
  • first sensing information including at least one of first posture information and first position information of the electronic device corresponding to the first image
  • input a user input while the first image is output on the display generates a virtual object overlapping the first image according to to obtain a second image that at least partially overlaps with the first image
  • use the at least one sensor to obtain at least one of second posture information and second position information of the electronic device corresponding to the second image
  • Obtaining second sensing information including one, obtaining second identification information corresponding to the virtual object based on the second image and the second sensing information, and transmitting the first identification information to the server through the communication module
  • the at least one camera and the at least one sensor by transmitting the identification information and the second identification information, and receiving the first identification information and the second identification information from the server, while the augmented reality application is running In response to the information obtained through the corresponding second identification information, the virtual object may be output on the display.
  • the electronic device and method according to various embodiments of the present disclosure may more accurately output the location of the object by acquiring more scene information related to the location of the electronic device and the shared object in the augmented reality field.
  • FIG. 1 is a diagram illustrating acquisition of a plurality of images according to a movement of an electronic device in an electronic device according to an embodiment of the present disclosure
  • FIG. 2 is a block diagram of an electronic device according to an embodiment of the present disclosure.
  • FIG. 3 is a diagram illustrating generation and restoration of identification information in an electronic device according to an embodiment of the present disclosure
  • FIG. 4 is a flowchart illustrating that an electronic device acquires identification information based on sensing information according to an embodiment of the present disclosure.
  • 5A is a flowchart illustrating generation of identification information in an electronic device according to an embodiment of the present disclosure.
  • 5B is a flowchart illustrating restoration of identification information in an electronic device according to an embodiment of the present disclosure.
  • FIG. 6 is a diagram illustrating correction of spatial information using a plurality of pieces of identification information in an electronic device according to an embodiment of the present disclosure.
  • FIG. 7 is a block diagram of an electronic device in a network environment according to an embodiment of the present disclosure.
  • FIG. 1 is a diagram illustrating acquisition of a plurality of images according to a movement of an electronic device in an electronic device according to an embodiment of the present disclosure
  • the electronic device 100 may display an image on the display based on the execution of the augmented reality application.
  • the image may include a preview image being acquired through a camera.
  • the electronic device 100 may acquire a plurality of images through a camera according to the movement of the electronic device 100 while the augmented reality application is running.
  • the electronic device 100 may acquire the first image 101 , the second image 103 , the third image 105 , and the fourth image 107 according to the movement of the electronic device 100 .
  • an image acquired according to the movement of the electronic device 100 may at least partially overlap with an image acquired immediately before the image is acquired.
  • the second image 103 may at least partially overlap the first image 101
  • the third image 105 may at least partially overlap the second image 103
  • the fourth image ( 107 may at least partially overlap the third image 105 .
  • images acquired according to the movement of the electronic device 100 may not overlap each other.
  • images acquired according to the movement of the electronic device 100 may include an area corresponding to .
  • the electronic device 100 may generate a virtual object overlapping the image according to a user input while the image is output. According to an embodiment, the electronic device 100 may display the virtual object in the form of an image or text on the display based on a user input.
  • the electronic device 100 may acquire posture information and/or location information of the electronic device 100 corresponding to each of a plurality of images acquired through a camera. According to an embodiment, the electronic device 100 may detect a posture or a change in the posture of the electronic device 100 through a sensor. According to an embodiment, the electronic device 100 uses a gyro sensor (or gyroscope), a gravity sensor, a geomagnetic sensor, or an acceleration sensor, or a combination of two or more thereof. A rotation of 100 , a change in direction of the electronic device 100 , or a tilt of the electronic device 100 may be detected. According to an embodiment, the electronic device 100 may detect the location of the electronic device 100 using the location sensor and the location coordinates 130 .
  • the electronic device 100 may acquire identification information corresponding to each of a plurality of images acquired through a camera.
  • the electronic device 100 includes first identification information 111 corresponding to the first image 101 , second identification information 113 corresponding to the second image 103 , and the third image 105 .
  • the third identification information 115 corresponding to , and the fourth identification information 117 corresponding to the fourth image 107 may be obtained.
  • the plurality of pieces of identification information may include sensing information of the electronic device 100 corresponding to each image and scene information including information on a virtual object.
  • a plurality of identification information may be referred to as sub identification information.
  • a plurality of sub identification information may correspond to one main identification information.
  • the main identification information may include sensing information of the electronic device 100 corresponding to the first image acquired temporally and scene information including information on a virtual object.
  • the main identification information may include scene information including sensing information of the electronic device 100 corresponding to an image having the largest number of feature points or the highest sharpness included in the image and information on a virtual object.
  • the sub identification information may include sensing information of the electronic device 100 corresponding to an image other than the first image acquired temporally and scene information including information on a virtual object.
  • the sub identification information includes scene information including sensing information of the electronic device 100 corresponding to an image in which the number of feature points included in the image is not the greatest or the sharpness is not the highest, and information on a virtual object.
  • the electronic device 100 may merge the sub identification information 111 , 113 , 115 , and 117 into one main identification information 120 and store it. According to the above-described embodiment, the electronic device 100 may efficiently use and manage data by merging sub-identification information into one piece of main identification information 120 and processing it.
  • FIG. 2 is a block diagram of an electronic device according to an embodiment of the present disclosure.
  • the electronic device 100 may include a processor 210 , a camera 220 , a sensor 230 , a display 240 , a memory 250 , and/or a communication module 260 .
  • the electronic device 100 may include additional components in addition to the components illustrated in FIG. 2 , or may omit at least one of the components illustrated in FIG. 2 .
  • the processor 210 may execute an operation or data processing related to control and/or communication of at least one other component of the electronic device 100 using instructions stored in the memory 250 .
  • the processor 210 includes a central processing unit (CPU), a graphic processing unit (GPU), a micro controller unit (MCU), a sensor hub, a supplementary processor, a communication processor, and an application. It may include at least one of a processor (application processor), application specific integrated circuit (ASIC), and field programmable gate arrays (FPGA), and may have a plurality of cores.
  • the processor 210 may execute an application (eg, augmented reality application) stored in the memory 250 .
  • the processor 210 may acquire an image using the camera 220 while the augmented reality application is running.
  • the processor 210 may provide an augmented reality (AR) object that is superimposed on or floated on an image while the augmented reality application is running.
  • AR augmented reality
  • the application described in this specification is not limited to the augmented reality application, and may be any application using the camera 220 .
  • the processor 210 may analyze the image to determine a position (eg, coordinates) to display the AR object. For example, the processor 210 may distinguish an object (eg, a person) and a background included in the image or extract feature points related to the image. According to an embodiment, the processor 210 identifies (or recognizes) the eyes, nose, mouth, head, torso, or gesture (or posture) of a person included in the image based on the extracted feature points. recognize)) can be done. According to an embodiment, the processor 210 may display an AR object corresponding to a configuration (eg, a background, a person, a motion) of an image at a position corresponding to the configuration.
  • a configuration eg, a background, a person, a motion
  • the processor 210 is based on acquiring (or shooting) an image (eg, a still image and a moving image or video) through an augmented reality application, And information about the AR object related to the image may be stored together in the memory 250 .
  • the information about the AR object related to the video may include the type and coordinates of the AR object to be displayed for each frame of the video. Details related to the operation of the processor 210 will be described later with reference to FIG. 4 .
  • the camera 220 may acquire (or capture) an image (eg, a still image and a moving image).
  • an image signal processor (not shown) electrically connected to the camera 220 may distinguish an object (eg, a person) and a background included in an image (eg, a preview image or an image stored in the memory 250 ).
  • the image signal processor may extract feature points related to an image (eg, a preview image or an image included in the memory 250 ).
  • the feature point may be used to identify (or recognize) a face (eg, eyes, nose, mouth, etc.) or motion (or posture) of a person included in an image.
  • the image signal processor may be separate from the camera 220 or implemented as a part of the processor 210 .
  • the camera 220 may include an image sensor.
  • the image sensor may acquire and process color information.
  • the sensor 230 may detect at least one of a posture and a position of the electronic device 100 .
  • the sensor 230 may measure a physical quantity and convert it into an electrical signal or generate a data value.
  • the sensor 230 may detect a posture or a change in posture of the electronic device 100 using an electrical signal or a data value.
  • the sensor 230 may include at least one of a gyro sensor (or gyroscope), a gravity sensor, a geomagnetic sensor, and an acceleration sensor.
  • a gyro sensor may include a rotation of the electronic device 100, a change in the orientation of the electronic device 100, Alternatively, the operations of the sensor 230 may be performed by sensing the inclination of the electronic device 100 .
  • the senor 230 is operatively connected to the processor 210 , the camera 220 , or the memory 250 to provide color information, three-dimensional (3D) information, distance information, or location information. can be processed.
  • the communication module 260 may establish a communication link between the electronic device 100 and an external electronic device (eg, a server related to provision of an AR object), and communicate through the established communication link. can be performed.
  • the communication module 260 responds to sensing information including at least one of posture information and location information of the electronic device 100 , scene information acquired through the camera 220 , and/or a user input. Accordingly, the generated virtual object information may be transmitted to the server.
  • the communication module 260 may include sensing information including at least one of posture information and location information of the electronic device 100 from a server, scene information acquired through the camera 220, and/or user input The virtual object information generated according to the method may be received.
  • the display 240 may display an image obtained through the camera 220 .
  • the display 240 may display an AR object that is superimposed on or floated on an image.
  • the electronic device 100 may obtain the user's input through the display 240 and transmit the user's input to the processor 210 .
  • the memory 250 may mean one or more memory sets. According to an embodiment, the memory 250 is received from or other components (eg, the processor 210 , the camera 220 , the sensor 230 , the display 240 , or the communication module 260 ). It may store data and/or commands generated by the components. In various embodiments, the memory 250 may store an application (eg, an augmented reality application) using the camera 220 . According to an embodiment, the memory 250 may store a plurality of AR objects.
  • the memory 250 may store a plurality of AR objects.
  • FIG. 3 is a diagram illustrating generation and restoration of identification information in an electronic device according to an embodiment of the present disclosure
  • the first electronic device 310 may generate identification information.
  • the first electronic device 310 may include an AR engine 301a and an anchor information (or spatial information) and a visual information (or scene information) generator 303a.
  • the electronic device 100 of FIG. 1 may be referred to as the first electronic device 310 of FIG. 3 .
  • the AR engine 301a may obtain information about the preview image from the camera 220 . According to an embodiment, the AR engine 301a may perform at least one of 6 degree of freedom (DoF) tracking and point cloud acquisition.
  • DoF 6 degree of freedom
  • the AR engine 301a in the first electronic device 310 may transmit the obtained preview image information to the anchor information and visual information generator 303a.
  • the AR engine 301a converts the rotation information of the first electronic device 310 and the position information of the first electronic device 310 obtained through 6DoF tracking to the anchor information and visual information generator 303a. can be sent to
  • the AR engine 301a may transmit the acquired point cloud to the anchor information and visual information generator 303a.
  • the anchor information and visual information generator 303a may transmit the anchor information and the visual information to the cloud anchor service.
  • the anchor information may include 6-axis sensor information and/or 3D coordinate information obtained from an inertial measurement unit (IMU).
  • the visual information may include the number of feature points and/or a 3D point cloud included in an image acquired through the camera 220 .
  • the second electronic device 320 may restore identification information.
  • the second electronic device 320 may include an AR engine 301b and an anchor information restoration unit 303b.
  • the AR engine 301b may perform at least one of acquisition of preview image information, 6DoF tracking, and point cloud acquisition.
  • the AR engine 301b in the second electronic device 320 may transmit the obtained preview image information to the anchor information restoration unit 303b.
  • the AR engine 301b may transmit the acquired point cloud to the anchor information restoration unit 303b.
  • the anchor information restoration unit 303b may perform spatial information (or anchors) based on visual information (eg, feature points, 3D point clouds) received from the AR engine 301b and identification information received from a cloud anchor service. information) can be restored.
  • the anchor information restoration unit 303b may transmit anchor information to the AR engine 301b.
  • FIG. 4 is a flowchart illustrating that an electronic device acquires identification information based on sensing information according to an embodiment of the present disclosure.
  • the processor 210 may execute an augmented reality application using at least one camera 220 in operation 410 .
  • the processor 210 may execute an augmented reality program or application stored in the memory 250 .
  • the processor 210 executes an application including a computer program, API (application program interface) or embedded software capable of executing operations or instructions for transmitting and receiving augmented reality images or information between a plurality of users.
  • the augmented reality application described herein may be any application using the camera 220 .
  • the processor 210 may acquire a first image around the electronic device using at least one camera 220 in operation 420 .
  • the processor 210 captures a real object (eg, furniture, home appliance, wall, background) through the camera 220 , and provides a first image captured in real time through the display 240 .
  • the real object may mean a subject.
  • the processor 210 may display the first image acquired through the camera 220 as a preview image on the display 240 .
  • the processor 210 may acquire information about the space included in the first image by using the point cloud.
  • the processor 210 uses at least one sensor to obtain first sensing information (eg, an electronic device) including at least one of posture information and location information of the electronic device corresponding to the first image. (position information and/or posture information of 100) may be obtained. According to an embodiment, the processor 210 may obtain information on the position and posture of the electronic device 100 through the sensor 230 . According to an embodiment, the processor 210 may obtain information on the location of the electronic device 100 from a global positioning system (GPS) module. According to an embodiment, the processor 210 may obtain information about the posture of the electronic device 100 from a motion sensor (or an inertial sensor).
  • GPS global positioning system
  • the information on the posture of the electronic device 100 may include information on the direction in which the electronic device 100 faces and the degree of inclination of the electronic device 100 .
  • the information on the posture of the electronic device 100 is not limited to the above-described example.
  • the processor 210 may acquire information about the posture of the electronic device 100 from a motion sensor in real time.
  • the processor 210 may generate a virtual object overlapping the first image according to a user input while the first image is output on the display in operation 440 .
  • the processor 210 may display the virtual object in the form of an image or text on the display 240 based on a user input.
  • the processor 210 may output a virtual object including at least one of dimensional (2D) text, 2D image, 3D text, 3D image, and 3D video to the display 240 .
  • the processor 210 may overlap and display the virtual object with the real object included in the first image in a see-through manner.
  • the present invention is not limited thereto, and the processor 210 may provide the virtual object in a see-closed manner.
  • the electronic device 100 does not exist in the real world, but displays a virtual object image corresponding to a virtual element or virtual object implemented as if it exists in the real world. can be displayed on the screen, and by allowing the user to perform an interaction between virtual elements or virtual objects displayed on the screen, it is possible to support the user to have a unique experience that cannot be easily experienced in the real world.
  • the processor 210 may acquire first identification information corresponding to the virtual object based on the first image and the first sensing information. According to an embodiment, the processor 210 obtains first identification information based on scene information corresponding to the first image and first sensing information (eg, location information and/or posture information of the electronic device 100 ). can do. According to an embodiment, the processor 210 may store the acquired first identification information in the memory 250 . According to an embodiment, the processor 210 may transmit the acquired first identification information to the server through the communication module 260 . For example, the processor 210 may connect the electronic device 100 and an external electronic device using a fifth generation (5G) network communication method of a peer-to-peer (P2P) type through the communication module 260 . . As another example, the processor 210 may connect the electronic device 100 and an external electronic device using a short-range communication module. However, the method of the processor 210 connecting the electronic device 100 and the external electronic device is not limited to the above-described example.
  • 5G fifth generation
  • P2P peer-to
  • the processor 210 may acquire a second image that at least partially overlaps the first image using at least one camera 220 in operation 460 .
  • operation 460 is shown to be performed before operation 440 in FIG. 4 , the present invention is not limited thereto.
  • operation 460 may be performed prior to operation 440 , or operation 440 and operation 460 may be performed substantially simultaneously (eg, in parallel).
  • the processor 210 may display the second image acquired through the camera 220 as a preview image on the display 240 . According to an embodiment, the processor 210 may acquire information about a space included in the second image by using a point cloud.
  • the processor 210 may obtain second sensing information including at least one of posture information and location information of the electronic device corresponding to the second image by using at least one sensor in operation 470 . . According to an embodiment, the processor 210 may acquire the second sensing information in a method similar to the method of acquiring the first sensing information.
  • the processor 210 may acquire information about the changed position and the changed posture of the electronic device 100 through the sensor 230 . According to an embodiment, the processor 210 may obtain information on the location of the electronic device 100 from the GPS module. According to an embodiment, the processor 210 may obtain information about the posture of the electronic device 100 from a motion sensor (or an inertial sensor).
  • the processor 210 performs second identification corresponding to the virtual object based on the second image and second sensing information (eg, location information and/or posture information of the electronic device 100 ) in operation 480 .
  • information can be obtained.
  • the processor 210 sets a threshold value when the amount of change (eg, rotation, translation) of the movement of the electronic device 100 is within a specified range and the range in which the second image overlaps the first image is a threshold value. If less than, the second identification information may be acquired based on the second image and the second sensing information.
  • the processor 210 determines that the overlapping range of the second image with the first image is within a specified range. can do. Also, for example, when the feature points extracted from the second image and the feature points extracted from the first image overlap by less than a specified number, the processor 210 determines that the overlapping range of the second image with the first image is less than a threshold value. can be judged as
  • the processor 210 may store the acquired second identification information in the memory 250 . According to an embodiment, the processor 210 may transmit the acquired second identification information to the server through the communication module 260 .
  • the processor 210 may output a virtual object to the display in response to information obtained through at least one sensor in operation 490 in a state in which the augmented reality application is executed corresponds to the second sensing information.
  • the processor 210 may output a virtual object to the display 240 based on the first identification information and/or the second identification information stored in the memory 250 while the augmented reality application is running.
  • the processor 210 is the first identification information stored in the memory 250, the sensing information acquired through the sensor 230 and the scene information acquired through the camera 220 in a state in which the augmented reality application is running, or When it is determined to correspond to at least one of the second identification information, the virtual object may be displayed on the display 240 .
  • the processor 210 may identify a location where the virtual object is to be displayed. According to an embodiment, the processor 210 may determine a location where the virtual object is to be displayed based on the first identification information and the second identification information stored in the memory 250 .
  • the position and/or posture of the electronic device 100 may be changed.
  • the processor 210 checks the changed position and/or posture of the electronic device 100 during a time during which an operation for generating an augmented reality image is performed, and the changed electronic device through the display 240 .
  • a virtual object may be displayed to correspond to the position and posture of ( 100 ).
  • the processor 210 may adjust the position at which the virtual object is to be displayed in consideration of the changed amount of the position and/or posture of the electronic device 100 .
  • the processor 210 may adjust the position at which the virtual image is to be displayed to correspond to the position of the external object changed according to the change of the position and posture of the electronic device 100 . According to an embodiment, the processor 210 may display the virtual object at the adjusted position through the display 240 .
  • the external electronic device may output a virtual object on the display based on the first identification information and/or the second identification information received through the communication module while the augmented reality application is running.
  • the operation of outputting the virtual object to the external electronic device may be similar to or the same as the operation of outputting the virtual object to the electronic device 100 .
  • the external electronic device may detect information related to the external object (eg, characteristics of the external object) from an image acquired through a camera while the augmented reality application is running. According to an embodiment, when it is determined that information related to the detected external object corresponds to the first identification information and/or the second identification information received from the server, the external electronic device may output the virtual object on the display.
  • information related to the external object eg, characteristics of the external object
  • the external electronic device corresponds to (or maps) an external object shown (or displayed) through a display of the external electronic device based on the first identification information and/or the second identification information. to be displayed), it is possible to determine a position where the virtual object is to be displayed on the display. According to an embodiment, the external electronic device may display the virtual object at the determined position through the display.
  • FIG. 5A is a flowchart illustrating generation of identification information in an electronic device according to an embodiment of the present disclosure. Contents similar to or overlapping with those described above with respect to FIG. 5A may be simplified or omitted.
  • the electronic device 100 may scan the periphery of the electronic device 100 to obtain 3D spatial information in operation 501 .
  • the electronic device 100 is configured to display 3 values around the electronic device 100 based on a preview image acquired through the camera 220 , an inertial measurement unit (IMU), GPS information, or azimuth information. Dimensional spatial information can be obtained.
  • the electronic device 100 may acquire 3D spatial information around the electronic device 100 while the augmented reality application is running.
  • the electronic device 100 may start tracking 6DoF (degree of freedom) after completion of localization in operation 503 .
  • localization may include determining the position and direction of the camera 220
  • 6DoF tracking may include tracking the rotation of the electronic device 100 and the position of the electronic device 100 . .
  • the electronic device 100 may acquire scene information and sensing information according to the movement of the electronic device 100 in operation 505 .
  • the electronic device 100 may acquire scene information based on an image acquired through the camera 220 and sensing information acquired through the sensor 230 .
  • the scene information may include information about an object included in an image.
  • the electronic device 100 may obtain scene information including distinguishing an object (eg, a subject) included in an image and a background and feature points extracted from the image.
  • the sensing information may include location information and posture information of the electronic device 100 .
  • the electronic device 100 receives information on the rotation of the electronic device 100 , a change in the direction of the electronic device 100 , or the inclination of the electronic device 100 based on the movement of the electronic device 100 . can be obtained
  • the electronic device 100 may generate main identification information and sub identification information based on scene information and sensing information in operation 507 .
  • the electronic device 100 may generate main identification information based on scene information and sensing information acquired based on the first image.
  • the electronic device 100 may generate sub identification information based on scene information and sensing information acquired based on a second image different from the first image.
  • the electronic device 100 may generate a plurality of sub identification information based on a plurality of images.
  • the electronic device 100 may store at least one sub-identification information by merging the main identification information.
  • FIG. 5B is a flowchart illustrating restoration of identification information in an electronic device according to an embodiment of the present disclosure. Contents similar to or overlapping with those described above with respect to FIG. 5B may be simplified or omitted.
  • the electronic device may scan a periphery for obtaining 3D spatial information.
  • the electronic device may include an electronic device that has generated identification information (eg, the electronic device 100 of FIG. 1 ) or an external electronic device.
  • the electronic device acquires 3D spatial information around the electronic device based on a preview image obtained through a camera, an inertial sensor (eg, inertial measurement unit, IMU), GPS information, or azimuth information. can do.
  • the electronic device may acquire 3D spatial information around the electronic device while the augmented reality application is running.
  • the electronic device may start tracking 6DoF (degree of freedom) after completion of localization in operation 504 .
  • localization may include determining the position and orientation of the camera and 6DoF tracking may include tracking the rotation of the electronic device and the position of the electronic device.
  • the electronic device 100 may attempt scene matching through sensing information and scene information.
  • the electronic device 100 may determine a scene corresponding to the sensing information stored in the memory 250 and the scene information while the augmented reality application in which the camera 220 is driven is executed.
  • the electronic device 100 may determine a scene corresponding to GPS information and image (eg, static image, dynamic image) information stored in the memory 250 .
  • the external electronic device may determine a scene corresponding to the sensing information and the scene information received from the server while the camera-driven augmented reality application is running.
  • the electronic device 100 may determine a scene corresponding to GPS information and image information received from the server.
  • the electronic device 100 may match the main identification information and the sub identification information in operation 508 .
  • the sub identification stored in the memory 250 is When the scene information corresponding to the information is obtained, the obtained scene information may be matched with the main identification information.
  • the external electronic device fails to acquire scene information corresponding to the main identification information received from the server while the augmented reality application is running, scene information corresponding to the sub identification information received from the server When , the acquired scene information can be matched with the main identification information.
  • the electronic device 100 may determine whether the spatial information has been successfully restored. According to an embodiment, the electronic device 100 provides spatial information based on information corresponding to the main identification information and the sub identification information stored in the memory 250 while the augmented reality application in which the camera 220 is driven is executed. It can be determined whether the restoration of the According to another embodiment, the external electronic device may determine whether the restoration of spatial information has been successful based on the main identification information and the sub identification information received from the server while the augmented reality application in which the camera is driven is executed. .
  • the electronic device 100 may restore the spatial information in operation 512 .
  • the electronic device 100 may generate information corresponding to the main identification information and the sub identification information stored in the memory 250 while the augmented reality application in which the camera 220 is driven is executed. .
  • the electronic device 100 may generate a determined virtual object based on main identification information and sub identification information stored in the memory 250 in a state in which the augmented reality application is executed.
  • the external electronic device may generate information corresponding to the main identification information and the sub identification information received from the server while the augmented reality application in which the camera is driven is executed.
  • the external electronic device may generate a virtual object determined based on main identification information and sub identification information received from the server while the augmented reality application is running.
  • the electronic device 100 may return to operation 508 to match the main identification information and the sub identification information.
  • the electronic device 100 may determine whether the reliability of the current spatial information is higher than that of the previous spatial information.
  • the reliability of spatial information may include information related to the number and sharpness of feature points included in an image acquired by the camera 220 . For example, when the number of feature points included in the image acquired by the camera 220 is large, the electronic device 100 may determine that the reliability of spatial information is high. Also, for example, the electronic device 100 may determine that the reliability of spatial information is higher as the sharpness of the image acquired by the camera 220 is higher. According to an embodiment, the electronic device 100 determines whether the reliability (or accuracy) of the depth information or the location information of the currently acquired spatial information is higher than the reliability (or accuracy) of the depth information or the location information of the previous spatial information. can be decided
  • the electronic device 100 may correct the spatial information in operation 516 .
  • the electronic device 100 may correct an error in spatial information that may occur while restoring a plurality of pieces of identification information with reference to other identification information. Details of correcting spatial information in the electronic device 100 will be described later with reference to FIG. 6 .
  • the electronic device 100 when it is determined that the reliability of the current spatial information is lower than the reliability of the previous spatial information, the electronic device 100 returns to operation 506 and performs operations 506 to 514 .
  • FIG. 6 is a diagram illustrating correction of spatial information using a plurality of pieces of identification information in an electronic device according to an embodiment of the present disclosure.
  • the processor 210 may acquire identification information corresponding to each of a plurality of images acquired through the camera 220 .
  • the electronic device 100 provides first identification information 610 corresponding to a first image, second identification information 620 corresponding to a second image, and third identification information corresponding to a third image.
  • Information 630 may be obtained.
  • the first identification information 610 may include spatial information 601a and first AR object information 601b corresponding to the first FOV.
  • the second identification information 620 may include spatial information 602a and second AR object information 602b corresponding to the second FOV.
  • the third identification information 630 may include spatial information 603a and third AR object information 603b corresponding to the third FOV.
  • each of the plurality of pieces of identification information 610 , 620 , and 630 may include posture information, location information, and scene information of the electronic device 100 corresponding to each image.
  • the processor 210 may spatially adjust the image using a plurality of pieces of identification information 610 , 620 , and 630 corresponding to the plurality of images. According to an embodiment, the processor 210 may correct an error in spatial information that may occur while restoring a plurality of pieces of identification information with reference to other identification information. For example, when the processor 210 restores the first identification information 610 stored in the memory 250 while the augmented reality application in which the camera 220 is driven is executed, the second identification information 620 and / Alternatively, the spatial information may be corrected using the third identification information 630 . Also, for example, when the external electronic device restores the first identification information 610 received from the server while the augmented reality application is running, the second identification information 620 and/or the third identification information 630 . can be used to correct spatial information.
  • FIG. 7 is a block diagram of an electronic device 701 (eg, the electronic device 100 of FIG. 1 ) in the network environment 700 according to an embodiment of the present disclosure.
  • the electronic device 701 communicates with the electronic device 702 through a first network 798 (eg, a short-range wireless communication network) or a second network 799 . It may communicate with the electronic device 704 or the server 708 through (eg, a remote wireless communication network). According to an embodiment, the electronic device 701 may communicate with the electronic device 704 through at least one of the servers 708 . According to an embodiment, the electronic device 701 includes a processor 710 (eg, the processor 210 of FIG. 2 ), a memory 730 , an input module 750 , a sound output module 755 , and a display module 760 .
  • a processor 710 eg, the processor 210 of FIG. 2
  • the electronic device 701 includes a processor 710 (eg, the processor 210 of FIG. 2 ), a memory 730 , an input module 750 , a sound output module 755 , and a display module 760 .
  • connection terminal 778 may be omitted or one or more other components may be added to the electronic device 701 .
  • some of these components eg, sensor module 776 , camera module 780 , or antenna module 797 ) are integrated into one component (eg, display module 760 ). can be
  • the processor 720 executes software (eg, a program 740) to execute at least one other component (eg, a hardware or software component) of the electronic device 701 connected to the processor 720 . It can control and perform various data processing or operations. According to one embodiment, as at least part of data processing or computation, the processor 720 converts commands or data received from other components (eg, the sensor module 776 or the communication module 790 ) to the volatile memory 732 . may store the command or data stored in the volatile memory 732 , and store the result data in the non-volatile memory 734 .
  • software eg, a program 740
  • the processor 720 converts commands or data received from other components (eg, the sensor module 776 or the communication module 790 ) to the volatile memory 732 .
  • the volatile memory 732 may store the command or data stored in the volatile memory 732 , and store the result data in the non-volatile memory 734 .
  • the processor 720 may include a main processor 721 (eg, a central processing unit or an application processor) or a secondary processor 723 (eg, a graphics processing unit, a neural network processing unit (a neural processing unit (NPU), an image signal processor, a sensor hub processor, or a communication processor).
  • a main processor 721 eg, a central processing unit or an application processor
  • a secondary processor 723 eg, a graphics processing unit, a neural network processing unit (a neural processing unit (NPU), an image signal processor, a sensor hub processor, or a communication processor.
  • the electronic device 701 includes a main processor 721 and a sub-processor 723
  • the sub-processor 723 uses less power than the main processor 721 or is set to be specialized for a specified function.
  • the coprocessor 723 may be implemented separately from or as part of the main processor 721 .
  • the coprocessor 723 may, for example, act on behalf of the main processor 721 while the main processor 721 is in an inactive (eg, sleep) state, or when the main processor 721 is active (eg, executing an application). ), together with the main processor 721, at least one of the components of the electronic device 701 (eg, the display module 760, the sensor module 776, or the communication module 790) It is possible to control at least some of the related functions or states.
  • coprocessor 723 eg, image signal processor or communication processor
  • the auxiliary processor 723 may include a hardware structure specialized for processing an artificial intelligence model.
  • Artificial intelligence models can be created through machine learning. Such learning may be performed, for example, in the electronic device 701 itself on which the artificial intelligence model is performed, or may be performed through a separate server (eg, the server 708).
  • the learning algorithm may include, for example, supervised learning, unsupervised learning, semi-supervised learning, or reinforcement learning, but in the above example not limited
  • the artificial intelligence model may include a plurality of artificial neural network layers.
  • Artificial neural networks include deep neural networks (DNNs), convolutional neural networks (CNNs), recurrent neural networks (RNNs), restricted boltzmann machines (RBMs), deep belief networks (DBNs), bidirectional recurrent deep neural networks (BRDNNs), It may be one of deep Q-networks or a combination of two or more of the above, but is not limited to the above example.
  • the artificial intelligence model may include, in addition to, or alternatively, a software structure in addition to the hardware structure.
  • the memory 730 may store various data used by at least one component (eg, the processor 720 or the sensor module 776 ) of the electronic device 701 .
  • the data may include, for example, input data or output data for software (eg, the program 740 ) and instructions related thereto.
  • the memory 730 may include a volatile memory 732 or a non-volatile memory 734 .
  • the program 740 may be stored as software in the memory 730 , and may include, for example, an operating system 742 , middleware 744 , or an application 746 .
  • the input module 750 may receive a command or data to be used by a component (eg, the processor 720 ) of the electronic device 701 from the outside (eg, a user) of the electronic device 701 .
  • the input module 750 may include, for example, a microphone, a mouse, a keyboard, a key (eg, a button), or a digital pen (eg, a stylus pen).
  • the sound output module 755 may output a sound signal to the outside of the electronic device 701 .
  • the sound output module 755 may include, for example, a speaker or a receiver.
  • the speaker can be used for general purposes such as multimedia playback or recording playback.
  • the receiver can be used to receive incoming calls. According to one embodiment, the receiver may be implemented separately from or as part of the speaker.
  • the display module 760 may visually provide information to the outside (eg, a user) of the electronic device 701 .
  • the display module 760 may include, for example, a control circuit for controlling a display, a hologram device, or a projector and a corresponding device.
  • the display module 760 may include a touch sensor configured to sense a touch or a pressure sensor configured to measure the intensity of a force generated by the touch.
  • the audio module 770 may convert a sound into an electric signal or, conversely, convert an electric signal into a sound. According to an embodiment, the audio module 770 acquires a sound through the input module 750 or an external electronic device (eg, a sound output module 755 ) directly or wirelessly connected to the electronic device 701 .
  • the electronic device 702) eg, a speaker or headphones
  • the sensor module 776 detects an operating state (eg, power or temperature) of the electronic device 701 or an external environmental state (eg, a user state), and generates an electrical signal or data value corresponding to the sensed state. can do.
  • the sensor module 776 may include, for example, a gesture sensor, a gyro sensor, a barometric pressure sensor, a magnetic sensor, an acceleration sensor, a grip sensor, a proximity sensor, a color sensor, an IR (infrared) sensor, a biometric sensor, It may include a temperature sensor, a humidity sensor, or an illuminance sensor.
  • the interface 777 may support one or more designated protocols that may be used for the electronic device 701 to directly or wirelessly connect with an external electronic device (eg, the electronic device 702 ).
  • the interface 777 may include, for example, a high definition multimedia interface (HDMI), a universal serial bus (USB) interface, an SD card interface, or an audio interface.
  • HDMI high definition multimedia interface
  • USB universal serial bus
  • SD card interface Secure Digital Card
  • connection terminal 778 may include a connector through which the electronic device 701 can be physically connected to an external electronic device (eg, the electronic device 702 ).
  • the connection terminal 778 may include, for example, an HDMI connector, a USB connector, an SD card connector, or an audio connector (eg, a headphone connector).
  • the haptic module 779 may convert an electrical signal into a mechanical stimulus (eg, vibration or movement) or an electrical stimulus that the user can perceive through tactile or kinesthetic sense.
  • the haptic module 779 may include, for example, a motor, a piezoelectric element, or an electrical stimulation device.
  • the camera module 780 may capture still images and moving images. According to one embodiment, the camera module 780 may include one or more lenses, image sensors, image signal processors, or flashes.
  • the power management module 788 may manage power supplied to the electronic device 701 .
  • the power management module 788 may be implemented, for example, as at least a part of a power management integrated circuit (PMIC).
  • PMIC power management integrated circuit
  • the battery 789 may supply power to at least one component of the electronic device 701 .
  • battery 789 may include, for example, a non-rechargeable primary cell, a rechargeable secondary cell, or a fuel cell.
  • the communication module 790 is a direct (eg, wired) communication channel or a wireless communication channel between the electronic device 701 and an external electronic device (eg, the electronic device 702 , the electronic device 704 , or the server 708 ). It can support establishment and communication performance through the established communication channel.
  • the communication module 790 may include one or more communication processors that operate independently of the processor 720 (eg, an application processor) and support direct (eg, wired) communication or wireless communication.
  • the communication module 790 may include a wireless communication module 792 (eg, a cellular communication module, a short-range wireless communication module, or a global navigation satellite system (GNSS) communication module) or a wired communication module 794 (eg, : It may include a local area network (LAN) communication module, or a power line communication module).
  • a corresponding communication module among these communication modules is a first network 798 (eg, a short-range communication network such as Bluetooth, wireless fidelity (WiFi) direct, or infrared data association (IrDA)) or a second network 799 (eg, a legacy network).
  • the wireless communication module 792 uses the subscriber information (eg, International Mobile Subscriber Identifier (IMSI)) stored in the subscriber identification module 796 within a communication network, such as the first network 798 or the second network 799 .
  • the electronic device 701 may be identified or authenticated.
  • the wireless communication module 792 may support a 5G network after a 4G network and a next-generation communication technology, for example, a new radio access technology (NR).
  • NR access technology includes high-speed transmission of high-capacity data (eMBB (enhanced mobile broadband)), minimization of terminal power and access to multiple terminals (mMTC (massive machine type communications)), or high reliability and low latency (URLLC (ultra-reliable and low-latency) -latency communications)).
  • eMBB enhanced mobile broadband
  • mMTC massive machine type communications
  • URLLC ultra-reliable and low-latency
  • the wireless communication module 792 may support a high frequency band (eg, mmWave band) in order to achieve a high data rate, for example.
  • a high frequency band eg, mmWave band
  • the wireless communication module 792 uses various techniques for securing performance in a high frequency band, for example, beamforming, massive multiple-input and multiple-output (MIMO), all-dimensional multiplexing. It may support technologies such as full dimensional MIMO (FD-MIMO), an array antenna, analog beam-forming, or a large scale antenna.
  • the wireless communication module 792 may support various requirements specified in the electronic device 701 , an external electronic device (eg, the electronic device 704 ), or a network system (eg, the second network 799 ).
  • the wireless communication module 792 includes a peak data rate (eg, 20 Gbps or more) for realization of eMBB, loss coverage for realization of mMTC (eg, 164 dB or less), or U-plane latency (for URLLC realization) ( Example: Downlink (DL) and uplink (UL) each 0.5 ms or less, or round trip 1 ms or less) can be supported.
  • a peak data rate eg, 20 Gbps or more
  • mMTC eg, 164 dB or less
  • U-plane latency for URLLC realization
  • the antenna module 797 may transmit or receive a signal or power to the outside (eg, an external electronic device).
  • the antenna module 797 may include an antenna including a conductor formed on a substrate (eg, a PCB) or a radiator formed of a conductive pattern.
  • the antenna module 797 may include a plurality of antennas (eg, an array antenna). In this case, at least one antenna suitable for a communication scheme used in a communication network such as the first network 798 or the second network 799 is connected from the plurality of antennas by, for example, the communication module 790 . can be selected. A signal or power may be transmitted or received between the communication module 790 and an external electronic device through the selected at least one antenna.
  • other components eg, a radio frequency integrated circuit (RFIC)
  • RFIC radio frequency integrated circuit
  • the antenna module 797 may form a mmWave antenna module.
  • the mmWave antenna module comprises a printed circuit board, an RFIC disposed on or adjacent to a first side (eg, bottom side) of the printed circuit board and capable of supporting a designated high frequency band (eg, mmWave band); and a plurality of antennas (eg, an array antenna) disposed on or adjacent to a second side (eg, top or side) of the printed circuit board and capable of transmitting or receiving signals of the designated high frequency band. can do.
  • peripheral devices eg, a bus, general purpose input and output (GPIO), serial peripheral interface (SPI), or mobile industry processor interface (MIPI)
  • GPIO general purpose input and output
  • SPI serial peripheral interface
  • MIPI mobile industry processor interface
  • the command or data may be transmitted or received between the electronic device 701 and the external electronic device 704 through the server 708 connected to the second network 799 .
  • Each of the external electronic devices 702 and 1004 may be the same or a different type of the electronic device 701 .
  • all or part of the operations performed by the electronic device 701 may be executed by one or more external electronic devices 702 , 1004 , or 1008 .
  • the electronic device 701 may instead of executing the function or service itself.
  • one or more external electronic devices may be requested to perform at least a part of the function or the service.
  • One or more external electronic devices that have received the request may execute at least a part of the requested function or service, or an additional function or service related to the request, and transmit a result of the execution to the electronic device 701 .
  • the electronic device 701 may process the result as it is or additionally and provide it as at least a part of a response to the request.
  • cloud computing, distributed computing, mobile edge computing (MEC), or client-server computing technology may be used.
  • the electronic device 701 may provide an ultra-low latency service using, for example, distributed computing or mobile edge computing.
  • the external electronic device 704 may include an Internet of things (IoT) device.
  • Server 708 may be an intelligent server using machine learning and/or neural networks.
  • the external electronic device 704 or the server 708 may be included in the second network 799 .
  • the electronic device 701 may be applied to an intelligent service (eg, smart home, smart city, smart car, or health care) based on 5G communication technology and IoT-related technology.
  • the electronic device may have various types of devices.
  • the electronic device may include, for example, a portable communication device (eg, a smart phone), a computer device, a portable multimedia device, a portable medical device, a camera, a wearable device, or a home appliance device.
  • a portable communication device eg, a smart phone
  • a computer device e.g., a smart phone
  • a portable multimedia device e.g., a portable medical device
  • a camera e.g., a portable medical device
  • a camera e.g., a portable medical device
  • a camera e.g., a portable medical device
  • a wearable device e.g., a smart bracelet
  • a home appliance device e.g., a home appliance
  • first”, “second”, or “first” or “second” may simply be used to distinguish an element from other such elements, and may refer elements to other aspects (e.g., importance or order) is not limited. It is said that one (eg, first) component is “coupled” or “connected” to another (eg, second) component, with or without the terms “functionally” or “communicatively”. When referenced, it means that one component can be connected to the other component directly (eg by wire), wirelessly, or through a third component.
  • module used in various embodiments of this document may include a unit implemented in hardware, software, or firmware, and is interchangeable with terms such as, for example, logic, logic block, component, or circuit.
  • a module may be an integrally formed part or a minimum unit or a part of the part that performs one or more functions.
  • the module may be implemented in the form of an application-specific integrated circuit (ASIC).
  • ASIC application-specific integrated circuit
  • Various embodiments of the present document include one or more instructions stored in a storage medium (eg, internal memory 736 or external memory 738) readable by a machine (eg, electronic device 701). may be implemented as software (eg, a program 740) including
  • a processor eg, processor 720
  • a device eg, electronic device 701
  • the one or more instructions may include code generated by a compiler or code executable by an interpreter.
  • the device-readable storage medium may be provided in the form of a non-transitory storage medium.
  • 'non-transitory' only means that the storage medium is a tangible device and does not contain a signal (eg, electromagnetic wave), and this term is used in cases where data is semi-permanently stored in the storage medium and It does not distinguish between temporary storage cases.
  • a signal eg, electromagnetic wave
  • the method according to various embodiments disclosed in this document may be provided in a computer program product (computer program product).
  • Computer program products may be traded between sellers and buyers as commodities.
  • the computer program product is distributed in the form of a machine-readable storage medium (eg compact disc read only memory (CD-ROM)), or via an application store (eg Play Store TM ) or on two user devices ( It can be distributed (eg downloaded or uploaded) directly, online between smartphones (eg: smartphones).
  • a part of the computer program product may be temporarily stored or temporarily created in a machine-readable storage medium such as a memory of a server of a manufacturer, a server of an application store, or a relay server.
  • each component eg, a module or a program of the above-described components may include a singular or a plurality of entities, and some of the plurality of entities may be separately disposed in other components. have.
  • one or more components or operations among the above-described corresponding components may be omitted, or one or more other components or operations may be added.
  • a plurality of components eg, a module or a program
  • the integrated component may perform one or more functions of each component of the plurality of components identically or similarly to those performed by the corresponding component among the plurality of components prior to the integration. .
  • operations performed by a module, program, or other component are executed sequentially, in parallel, repeatedly, or heuristically, or one or more of the operations are executed in a different order, or omitted. or one or more other operations may be added.
  • the electronic device (eg, the electronic device 100 of FIG. 1 ) according to an embodiment includes a display (eg, the display 240 of FIG. 2 ) and at least one sensor (eg, the sensor ( ) of FIG. 2 ). 230)), at least one camera (eg, camera 220 in FIG. 2 ), and at least one processor (eg, in FIG. 2 ) operatively coupled to the display, the at least one sensor and the at least one camera. a processor 210), wherein the at least one processor executes an augmented reality (AR) application using the at least one camera, and displays a first image around the electronic device using the at least one camera.
  • AR augmented reality
  • first sensing information including at least one of first posture information and first position information of the electronic device corresponding to the first image
  • displaying the information on the display While the first image is output, a virtual object overlapping the first image is generated according to a user input, and first identification information corresponding to the virtual object is obtained based on the first image and the first sensing information. and, using the at least one camera, obtain a second image that at least partially overlaps the first image, and use the at least one sensor to obtain a second image of the electronic device corresponding to the second image.
  • the virtual object may be output on the display in response to information obtained through the at least one sensor in a state in which the real application is executed corresponds to the second sensing information.
  • the at least one processor determines that when the amount of change (eg, rotation amount, translation amount) of the motion of the electronic device is within a specified range, and the second image overlaps the first image It may be further configured to determine that the second identification information satisfies a specified condition when the range is less than a threshold, and obtains the second identification information when it is determined that the second identification information satisfies the specified condition have.
  • the amount of change eg, rotation amount, translation amount
  • the at least one processor transmits the second identification information to a first time interval before generating the virtual object and a second time after generating the virtual object in a state in which the augmented reality application is executed. It can be obtained in at least one of the sections.
  • the at least one processor is configured to display the virtual object on the display in response to the information obtained through the at least one sensor in a state in which the augmented reality application is executed corresponds to the first sensing information. can be printed out.
  • the at least one processor may output a virtual object including at least one of 3D text, 3D image, and 3D video to the display according to the user input.
  • the at least one processor receives information on the first space included in the first image and information on the second space included in the second image using a point cloud. can be obtained
  • the information on the space included in the second image may include relative position information of the first image.
  • the electronic device 100 includes a memory, the at least one processor stores the first identification information and the second identification information in the memory, and the augmented reality application is executed while the In response to information obtained through at least one camera and the at least one sensor corresponding to the second identification information stored in the memory, the virtual object may be output on the display.
  • the operation method performed by the electronic device includes an operation of executing an augmented reality (AR) application using at least one camera, the Acquiring a first image of the vicinity of the electronic device using at least one camera, using at least one sensor, among the first posture information or second position information of the electronic device corresponding to the first image
  • An operation of acquiring first sensing information including at least one, an operation of generating a virtual object overlapping the first image according to a user input while the first image is output on a display, the operation of the first image and the first an operation of obtaining first identification information corresponding to the virtual object based on sensing information, an operation of obtaining a second image at least partially overlapping the first image by using the at least one camera, the at least obtaining second sensing information including at least one of second posture information and second position information of the electronic device corresponding to the second image using one sensor; the second image and the second Acquiring second identification information corresponding to the virtual object based on sensing information
  • a method of operating an electronic device when the amount of change (eg, rotation amount, translation amount) of the movement of the electronic device is within a specified range, and the second image overlaps the first image an operation of determining that the second identification information satisfies a specified condition when the range is less than a threshold value, and an operation of obtaining the second identification information when it is determined that the second identification information satisfies the specified condition can do.
  • amount of change eg, rotation amount, translation amount
  • the obtaining of the second identification information may include, in a state in which the augmented reality application is executed, during a first time period before generating the virtual object or a second time period after generating the virtual object. It may include obtaining the second identification information from at least one.
  • the outputting of the virtual object may include displaying the virtual object in response to information obtained through the at least one sensor corresponding to the first sensing information while the augmented reality application is running. It may include an operation to output.
  • the outputting of the virtual object may include outputting a virtual object including at least one of 3D text, a 3D image, and a 3D video according to the user input.
  • the acquiring of the first image and the second image includes information on a first space included in the first image and a second space included in the second image using a point cloud. It may include an operation of obtaining information on
  • the method of operating an electronic device includes the operation of storing the first identification information and the second identification information in a memory and the at least one camera and the at least one sensor while the augmented reality application is executed. and outputting the virtual object on the display in response to the information obtained through the corresponding second identification information stored in the memory.
  • the electronic device (eg, the electronic device 100 of FIG. 1 ) according to an embodiment includes a communication module (eg, the communication module 260 of FIG. 2 ) and a display (eg, the display 240 of FIG. 2 ). )), at least one sensor (eg, sensor 230 in FIG. 2 ), at least one camera (eg, camera 220 in FIG. 2 ), and the communication module, the display, the at least one sensor and the and at least one processor (eg, the processor 210 of FIG.
  • a communication module eg, the communication module 260 of FIG. 2
  • a display eg, the display 240 of FIG. 2 .
  • at least one sensor eg, sensor 230 in FIG. 2
  • at least one camera eg, camera 220 in FIG. 2
  • the communication module eg, the display, the at least one sensor and the and at least one processor (eg, the processor 210 of FIG.
  • the at least one processor executes an augmented reality (AR) application using the at least one camera and , acquiring a first image of the vicinity of the electronic device using the at least one camera, and using the at least one sensor, first posture information or a first position of the electronic device corresponding to the first image
  • first identification information corresponding to the virtual object is obtained, and a second image that at least partially overlaps the first image is obtained using the at least one camera, and the at least one obtains second sensing information including at least one of second posture information and second position information of the electronic device corresponding to the second image by using a sensor of , and the second image and the second sensing information acquires second identification information corresponding to the virtual object based on
  • the information obtained including at least one of information, generating a virtual object overlapping the first image according to a user input while
  • the at least one processor determines that when the amount of change (eg, rotation, translation) of the motion of the electronic device is within a specified range and the range in which the second image overlaps the first image is critical. If it is less than the value, it is determined that the second identification information satisfies a specified condition, and when it is determined that the second identification information satisfies the specified condition, the second identification information may be acquired.
  • the amount of change eg, rotation, translation
  • the at least one processor is configured to display the virtual object on the display in response to the information obtained through the at least one sensor in a state in which the augmented reality application is executed corresponds to the first sensing information. can be printed out.
  • the at least one processor may output a virtual object including at least one of 3D text, 3D image, and 3D video to the display according to the user input.
  • the at least one processor may obtain information on the space included in the first image and information on the space included in the second image by using a point cloud. .

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Abstract

전자 장치가 제공된다. 전자 장치는 증강현실(AR) 어플리케이션을 실행하고, 영상을 획득하고, 상기 영상에 대응하는 상기 전자 장치의 자세 정보 및 위치 정보 중 적어도 하나를 포함하는 센싱 정보를 획득하고, 사용자 입력에 따라 상기 영상과 중첩되는 가상 객체를 생성하고, 상기 영상 및 상기 센싱 정보에 기반하여, 상기 가상 객체에 대응하는 식별 정보를 획득하고, 상기 증강현실 어플리케이션이 실행된 상태에서 적어도 하나의 센서를 통해 획득된 정보가 상기 센싱 정보에 대응되는 것에 응답하여, 디스플레이에 상기 가상 객체를 출력하도록 구성된다.

Description

AR 객체를 표시하는 방법 및 전자 장치
본 개시에 따른 다양한 실시 예들은 증강현실(augmented reality, AR) 기반의 공유 정보를 표시하는 방법 및 전자 장치에 관한 것이다.
증강현실(augmented reality, AR)은 실존하는 환경에 가상의 사물이나 정보를 합성하여 마치 원래의 환경에 존재하는 사물처럼 보이도록 하는 기술일 수 있다. 증강현실을 제공하기 위한 전자 장치는, 카메라를 통해 현실의 사물에 대한 프리뷰 이미지를 획득하고, 현실의 사물을 인식(또는 식별(identify))할 수 있다. 전자 장치는 인식된 사물에 기반하여 프리뷰 이미지 상에 증강현실에 대한 정보(예: 가상의 객체)를 표시할 수 있다. 이러한 증강현실은, 예를 들면, 게임 어플리케이션(application) 또는 카메라 어플리케이션을 통해서 사용자에게 제공될 수 있으며, 타 사용자와 공유할 수 있다.
상기 정보는 개시된 내용의 이해를 돕기 위한 배경 정보로만 제공된다. 상술한 어느 것도 본 개시와 관련하여 선행 기술로서 적용될 수 있는지 여부에 대한 결정이 이루어지지 않았으며, 어떠한 주장도 이루어지지 않는다.
증강현실 분야에서 전자 장치 간 정보를 공유할 때 사용자의 의도와는 다른 정보가 공유되는 이슈가 발생되고 있다. 예를 들어, 지정된 범위의 FOV(field of view)에서 전자 장치가 현실 세계의 장면(scene)에 중첩하여 AR 정보를 기록한 경우, 정보를 공유 받는 전자 장치는 해당 시야와 해당 장면에 정확하게 위치/배치되지 않는 경우 해당 AR 정보를 획득하지 못하는 경우가 발생할 수 있다. 따라서 정확한 가상 객체의 위치 또는 개수의 공유가 어려운 실정이다.
본 개시의 양태는 적어도 상술한 문제 및/또는 단점을 해결하고 적어도 이하에서 기술하는 이점들을 제공하는 것이다. 따라서, 본 개시의 일 측면은 증강 현실(AR)에 기초하여 공유 정보를 디스플레이하는 방법 및 전자 장치에 관한 것이다.
추가적인 측면은 이하의 설명에서 부분적으로 설명될 것이고, 부분적으로는 설명으로 명백해질 것이며, 또는 제시된 실시예의 실행에 의해서 학습될 수 있다.
일 실시 예에 따른 전자 장치가 제공된다. 상기 전자 장치는, 디스플레이, 적어도 하나의 센서, 적어도 하나의 카메라 및 상기 디스플레이, 상기 적어도 하나의 센서 및 상기 적어도 하나의 카메라와 작동적으로 연결된 적어도 하나의 프로세서를 포함하고, 상기 적어도 하나의 프로세서는 상기 적어도 하나의 카메라를 이용하는 증강현실(AR) 어플리케이션을 실행하고, 상기 적어도 하나의 카메라를 이용하여 상기 전자 장치의 주변의 제1 영상을 획득하고, 상기 적어도 하나의 센서를 이용하여, 상기 제1 영상에 대응하는 상기 전자 장치의 제1 자세 정보 또는 제1 위치 정보 중 적어도 하나를 포함하는 제1 센싱 정보를 획득하고, 상기 디스플레이에 상기 제1 영상이 출력되는 동안 사용자 입력에 따라 상기 제1 영상과 중첩되는 가상 객체를 생성하고, 상기 제1 영상 및 상기 제1 센싱 정보에 기반하여, 상기 가상 객체에 대응하는 제1 식별 정보를 획득하고, 상기 적어도 하나의 카메라를 이용하여, 상기 제1 영상과 적어도 일부가 중첩되는 제2 영상을 획득하고, 상기 적어도 하나의 센서를 이용하여, 상기 제2 영상에 대응하는 상기 전자 장치의 제2 자세 정보 또는 제2 위치 정보 중 적어도 하나를 포함하는 제2 센싱 정보를 획득하고, 상기 제2 영상 및 상기 제2 센싱 정보에 기반하여 상기 가상 객체에 대응하는 제2 식별 정보를 획득하고, 상기 증강현실 어플리케이션이 실행된 상태에서 상기 적어도 하나의 센서를 통해 획득된 정보가 상기 제2 센싱 정보에 대응되는 것에 응답하여, 상기 디스플레이에 상기 가상 객체를 출력할 수 있다.
다른 일 실시 예에 따른 전자 장치에 의해 수행되는 동작 방법은, 적어도 하나의 카메라를 이용하는 증강현실(AR) 어플리케이션을 실행하는 동작, 상기 적어도 하나의 카메라를 이용하여 상기 전자 장치의 주변의 제1 영상을 획득하는 동작, 적어도 하나의 센서를 이용하여, 상기 제1 영상에 대응하는 상기 전자 장치의 자세 정보 및 위치 정보 중 적어도 하나를 포함하는 제1 센싱 정보를 획득하는 동작, 디스플레이에 상기 제1 영상이 출력되는 동안 사용자 입력에 따라 상기 제1 영상과 중첩되는 가상 객체를 생성하는 동작, 상기 제1 영상 및 상기 제1 센싱 정보에 기반하여, 상기 가상 객체에 대응하는 제1 식별 정보를 획득하는 동작, 상기 적어도 하나의 카메라를 이용하여, 상기 제1 영상과 적어도 일부가 중첩되는 제2 영상을 획득하는 동작, 상기 적어도 하나의 센서를 이용하여, 상기 제2 영상에 대응하는 상기 전자 장치의 제2 자세 정보 및 제2 위치 정보 중 적어도 하나를 포함하는 제2 센싱 정보를 획득하는 동작, 상기 제2 영상 및 상기 제2 센싱 정보에 기반하여 상기 가상 객체에 대응하는 제2 식별 정보를 획득하는 동작, 상기 증강현실 어플리케이션이 실행된 상태에서 상기 적어도 하나의 센서를 통해 획득된 정보가 상기 제2 센싱 정보에 대응되는 것에 응답하여, 상기 디스플레이에 상기 가상 객체를 출력하는 동작을 포함할 수 있다.
본 개시의 또 다른 양태에 따르면, 전자 장치가 제공된다. 전자 장치는, 통신 모듈, 디스플레이, 적어도 하나의 센서, 적어도 하나의 카메라 및 상기 통신 모듈, 상기 디스플레이, 상기 적어도 하나의 센서 및 상기 적어도 하나의 카메라와 작동적으로 연결된 적어도 하나의 프로세서를 포함하고, 상기 적어도 하나의 프로세서는 상기 적어도 하나의 카메라를 이용하는 증강현실(AR) 어플리케이션을 실행하고, 상기 적어도 하나의 카메라를 이용하여 상기 전자 장치의 주변의 제1 영상을 획득하고, 상기 적어도 하나의 센서를 이용하여, 상기 제1 영상에 대응하는 상기 전자 장치의 제1 자세 정보 또는 제1 위치 정보 중 적어도 하나를 포함하는 제1 센싱 정보를 획득하고, 상기 디스플레이에 상기 제1 영상이 출력되는 동안 사용자 입력에 따라 상기 제1 영상과 중첩되는 가상 객체를 생성하고, 상기 제1 영상 및 상기 제1 센싱 정보에 기반하여, 상기 가상 객체에 대응하는 제1 식별 정보를 획득하고, 상기 적어도 하나의 카메라를 이용하여, 상기 제1 영상과 적어도 일부가 중첩되는 제2 영상을 획득하고, 상기 적어도 하나의 센서를 이용하여, 상기 제2 영상에 대응하는 상기 전자 장치의 제2 자세 정보 또는 제2 위치 정보 중 적어도 하나를 포함하는 제2 센싱 정보를 획득하고, 상기 제2 영상 및 상기 제2 센싱 정보에 기반하여 상기 가상 객체에 대응하는 제2 식별 정보를 획득하고, 상기 통신 모듈을 통해, 서버로 상기 제1 식별 정보 및 상기 제2 식별 정보를 송신하고, 상기 서버로부터 상기 제1 식별 정보 및 상기 제2 식별 정보를 수신하여, 상기 증강현실 어플리케이션이 실행된 상태에서 상기 적어도 하나의 카메라 및 상기 적어도 하나의 센서를 통해 획득된 정보가 상기 제2 식별 정보에 대응되는 것에 응답하여, 상기 디스플레이에 상기 가상 객체를 출력할 수 있다.
본 개시에 따른 다양한 실시 예에서의 전자 장치 및 방법은, 증강현실 분야에서 전자 장치의 위치 및 공유 객체와 연관된 장면 정보를 보다 많이 획득함으로써 객체의 위치를 보다 정확하게 출력할 수 있다.
본 개시의 다른 양태, 이점, 및 두드러진 특징들은 첨부된 도면과 함께 취해진 본 개시의 다양한 실시 예들을 개시하는 다음의 상세한 설명으로부터 당업자에게 명백해질 것이다.
본 개시의 특정 실시 예의 상기 및 기타 측면, 특징 및 이점은 첨부된 도면과 함께 취해진 다음의 설명으로부터 더욱 명백해질 것이며, 여기서:
도 1은 본 개시의 일 실시 예에 따른 전자 장치에서 전자 장치의 움직임에 따라 복수의 영상들을 획득하는 것을 나타낸 도면이다.
도 2는 본 개시의 일 실시 예에 따른 전자 장치의 블록도이다.
도 3은 본 개시의 일 실시 예에 따른 전자 장치에서 식별 정보를 생성 및 복원하는 것을 나타낸 도면이다.
도 4는 본 개시의 일 실시 예에 따른 전자 장치가 센싱 정보에 기초하여 식별 정보를 획득하는 것을 나타낸 흐름도이다.
도 5a는 본 개시의 일 실시 예에 따른 전자 장치에서 식별 정보를 생성하는 것을 나타낸 흐름도이다.
도 5b는, 본 개시의 일 실시 예에 따른 전자 장치에서 식별 정보를 복원하는 것을 나타낸 흐름도이다.
도 6은 본 개시의 일 실시 예에 따른 전자 장치에서 복수 개의 식별 정보들을 이용하여 공간 정보를 보정하는 것을 나타낸 도면이다.
도 7은 본 개시의 일 실시 예에 따른 네트워크 환경 내의 전자 장치의 블록도이다.
도면들에 대하여, 유사한 참조 부호는 유사한 부분, 구성요소, 또는 구조를 언급하는 것으로 이해될 수 있다.
첨부된 도면을 참조한 다음의 설명은 청구범위 및 그 균등물에 의해서 정의되는 본 개시내용의 다양한 실시 예의 포괄적인 이해를 돕기 위해 제공된다. 이해를 돕기 위한 다양한 특정 세부 사항이 포함되어 있으나, 이는 단지 예시적인 것으로 간주되어야 한다. 따라서, 본 기술분야의 통상의 지식을 가진 자는 본 개시 내용의 범위 및 사상을 벗어나지 않고 본 명세서에 기재된 다양한 실시 예의 다양한 변경 및 수정이 이루어질 수 있음을 인식할 것이다. 또한, 명료함과 간결함을 위해 잘 알려진 기능 및 구성에 대한 설명은 생략할 수 있다.
하기의 설명 및 특허청구범위에서 사용된 용어 및 단어들은 문헌상의 의미로 한정되지 않으며, 본 개시의 명확하고 일관된 이해를 가능하게 하기 위해 발명자가 사용한 것에 불과하다. 따라서, 본 개시의 다양한 실시 예들에 대한 다음의 설명은 첨부된 청구범위 및 그 균등물에 의해 정의된 바와 같은 본 개시를 제한하기 위한 것이 아니라 단지 예시의 목적으로 제공됨이 당해 기술분야의 통상을 지식을 가진 자에게 명백하다.
단수 형태는 문맥이 명백하게 달리 지시하지 않는 한 복수의 지시 대상을 포함하는 것으로 이해되어야 한다. 따라서, 예를 들어 "구성요소 표면"에 대한 언급은 하나 이상의 표면에 대한 언급을 포함할 수 있다.
도 1은 본 개시의 일 실시 예에 따른 전자 장치에서 전자 장치의 움직임에 따라 복수의 영상들을 획득하는 것을 나타낸 도면이다.
도 1을 참조하면, 일 실시 예에 따른 전자 장치(100)는 증강현실 어플리케이션을 실행하는 것에 기반하여 디스플레이에 영상을 표시할 수 있다. 예를 들어, 영상은 카메라를 통해 획득되고 있는 프리뷰 영상을 포함할 수 있다.
일 실시 예에 따르면, 전자 장치(100)는 증강현실 어플리케이션이 실행된 상태에서 전자 장치(100)의 움직임에 따라 카메라를 통해 복수 개의 영상을 획득할 수 있다. 예를 들어, 전자 장치(100)는 전자 장치(100)의 움직임에 따라 제1 영상(101), 제2 영상(103), 제3 영상(105) 및 제4 영상(107)을 획득할 수 있다. 일 실시 예에 따르면, 전자 장치(100)의 움직임에 따라 획득되는 영상은 그 영상이 획득되기 직전에 획득된 영상과 적어도 일부 중첩될 수 있다. 예를 들어, 제2 영상(103)은 제1 영상(101)과 적어도 일부 중첩될 수 있고, 제3 영상(105)은 제2 영상(103)과 적어도 일부 중첩될 수 있으며, 제4 영상(107)은 제3 영상(105)과 적어도 일부 중첩될 수 있다. 일 실시 예에 따르면, 전자 장치(100)의 움직임에 따라 획득되는 영상은 서로 중첩되지 않을 수 있다. 예를 들어, 제1 영상(101), 제2 영상(103), 제3 영상(105) 및 제4 영상(107) 중 적어도 두 개 이상의 영상은 서로 중첩되지 않고 전자 장치(100)의 이동 궤적에 대응되는 영역을 포함할 수 있다.
일 실시 예에 따르면, 전자 장치(100)는 영상이 출력되는 동안 사용자 입력에 따라 영상과 중첩되는 가상 객체를 생성할 수 있다. 일 실시 예에 따르면, 전자 장치(100)는 사용자 입력에 기반하여 가상 객체를 이미지 또는 텍스트 형태로 디스플레이에 표시할 수 있다.
일 실시 예에 따르면, 전자 장치(100)는 카메라를 통해 획득된 복수의 영상들 각각에 대응하는 전자 장치(100)의 자세 정보 및/또는 위치 정보를 획득할 수 있다. 일 실시 예에 따르면, 전자 장치(100)는 센서를 통해 전자 장치(100)의 자세(posture) 또는 자세의 변화를 검출(detect)할 수 있다. 일 실시 예에 따르면, 전자 장치(100)는 자이로 센서(gyro sensor)(또는 자이로스코프(gyroscope)), 중력 센서, 지자기 센서 또는 가속도 센서(acceleration sensor) 또는 이들 중 둘 이상의 결합을 이용하여 전자 장치(100)의 회전, 전자 장치(100)의 방향 변화 또는 전자 장치(100)의 기울기를 감지할 수 있다. 일 실시 예에 따르면, 전자 장치(100)는 위치 감지 센서 및 위치 좌표(130)를 이용하여 전자 장치(100)의 위치를 감지할 수 있다.
일 실시 예에 따르면, 전자 장치(100)는 카메라를 통해 획득된 복수의 영상들 각각에 대응하는 식별 정보들을 획득할 수 있다. 예를 들어, 전자 장치(100)는 제1 영상(101)에 대응하는 제1 식별 정보(111), 제2 영상(103)에 대응하는 제2 식별 정보(113), 제3 영상(105)에 대응하는 제3 식별 정보(115) 및 제4 영상(107)에 대응하는 제4 식별 정보(117)를 획득할 수 있다.
일 실시 예에 따르면, 복수의 식별 정보는 각 영상에 대응하는 전자 장치(100)의 센싱 정보 및 가상 객체에 대한 정보를 포함하는 장면 정보를 포함할 수 있다. 복수의 식별 정보는 서브 식별 정보로 참조될 수 있다. 또한, 복수 개의 서브 식별 정보는 하나의 메인 식별 정보에 대응될 수 있다.
예를 들면, 메인 식별 정보는 시간적으로 가장 먼저 획득된 영상에 대응하는 전자 장치(100)의 센싱 정보 및 가상 객체에 대한 정보를 포함하는 장면 정보를 포함할 수 있다. 다른 예를 들면, 메인 식별 정보는 영상에 포함된 특징점의 개수가 가장 많거나 선명도가 가장 높은 영상에 대응하는 전자 장치(100)의 센싱 정보 및 가상 객체에 대한 정보를 포함하는 장면 정보를 포함할 수 있다.
또한 예를 들면, 서브 식별 정보는 시간적으로 가장 먼저 획득된 영상이 아닌 영상에 대응하는 전자 장치(100)의 센싱 정보 및 가상 객체에 대한 정보를 포함하는 장면 정보를 포함할 수 있다. 또한 다른 예를 들면, 서브 식별 정보는 영상에 포함된 특징점의 개수가 가장 많지 않거나 선명도가 가장 높지 않은 영상에 대응하는 전자 장치(100)의 센싱 정보 및 가상 객체에 대한 정보를 포함하는 장면 정보를 포함할 수 있다.
일 실시 예에 따르면, 전자 장치(100)는 서브 식별 정보들(111, 113, 115, 117)을 하나의 메인 식별 정보(120)에 병합하여 저장할 수 있다. 상술한 실시 예에 따르면, 전자 장치(100)는 하나의 메인 식별 정보(120)에 서브 식별 정보들을 병합하여 처리함으로써 효율적으로 데이터를 사용하고 관리할 수 있다.
도 2는 본 개시의 일 실시 예에 따른 전자 장치의 블록도이다.
도 2를 참조하면, 전자 장치(100)는, 프로세서(210), 카메라(220), 센서(230), 디스플레이(240), 메모리(250) 및/또는 통신 모듈(260)을 포함할 수 있다. 다양한 실시 예에서, 전자 장치(100)는 도 2에 도시된 구성요소 외에 추가적인 구성요소를 포함하거나, 도 2에 도시된 구성요소 중 적어도 하나를 생략할 수 있다.
일 실시 예에 따르면, 프로세서(210)는 메모리(250)에 저장된 인스트럭션들을 이용하여 전자 장치(100)의 적어도 하나의 다른 구성요소들의 제어 및/또는 통신에 관한 연산이나 데이터 처리를 실행할 수 있다. 일 실시 예에 따르면, 프로세서(210)는 중앙처리장치(CPU), 그래픽처리장치(GPU), MCU(micro controller unit), 센서허브, 보조프로세서(supplementary processor), 통신프로세서(communication processor), 애플리케이션 프로세서(application processor), ASIC(application specific integrated circuit), 또는 FPGA(field programmable gate arrays) 중 적어도 하나를 포함할 수 있으며, 복수의 코어를 가질 수 있다.
일 실시 예에 따르면, 프로세서(210)는, 메모리(250)에 저장된 어플리케이션(예: 증강현실 어플리케이션)을 실행할 수 있다. 일 실시 예에 따르면, 프로세서(210)는 증강현실 어플리케이션이 실행된 상태에서, 카메라(220)를 이용하여 이미지를 획득할 수 있다. 일 실시 예에 따르면, 프로세서(210)는 증강현실 어플리케이션이 실행된 상태에서, 이미지에 중첩되거나(superimposed on) 또는 플로팅되는(floated on), 증강현실(AR) 객체를 제공할 수 있다. 본 명세서에서 기술되는 어플리케이션은, 증강현실 어플리케이션에 한정되는 것은 아니며, 카메라(220)를 이용하는 임의의 어플리케이션일 수 있다.
일 실시 예에 따르면, 프로세서(210)는 AR 객체를 표시할 위치(position)(예: 좌표)를 결정하기 위해 영상을 분석할 수 있다. 예를 들면, 프로세서(210)는 영상에 포함된 객체(예: 사람)와 배경을 구분하거나 영상에 관한 특징점을 추출할 수 있다. 일 실시 예에 따르면, 프로세서(210)는 추출된 특징점에 기반하여 영상에 포함된 사람의 눈, 코, 입, 머리, 몸통 또는 동작(gesture)(또는 자세)을 식별(identify)(또는 인식(recognize))할 수 있다. 일 실시 예에 따르면, 프로세서(210)는 영상의 구성(예: 배경, 사람, 동작)에 대응하는 AR 객체를 상기 구성에 대응하는 위치에 표시할 수 있다.
일 실시 예에 따르면, 프로세서(210)는 증강현실 어플리케이션을 통해 영상(image)(예: 정지 영상(still image) 및 동영상(moving image or video))을 획득(또는 촬영)하는 것에 기반하여, 영상 및 영상과 관련된 AR 객체에 관한 정보를 함께 메모리(250)에 저장할 수 있다. 예를 들면, 동영상과 관련된 AR 객체에 관한 정보는 동영상의 프레임마다 표시할 AR 객체의 종류 및 좌표를 포함할 수 있다. 프로세서(210)의 동작과 관련된 구체적인 내용은 도 4를 참조하여 후술한다.
일 실시 예에 따르면, 카메라(220)는 영상(예: 정지 영상 및 동영상)을 획득(acquire)(또는 촬영)할 수 있다. 예를 들면, 카메라(220)와 전기적으로 연결되는 이미지 시그널 프로세서(미도시)는, 영상(예: 프리뷰 영상 또는 메모리(250)에 저장된 영상)에 포함된 객체(예: 사람)와 배경을 구분할 수 있다. 이미지 시그널 프로세서는 영상(예: 프리뷰 영상 또는 메모리(250)에 포함된 영상)에 관한 특징점을 추출할 수 있다. 일 실시 예에 따르면, 특징점은 영상에 포함된 사람의 얼굴(예: 눈, 코, 입 등) 또는 동작(또는 자세)을 식별(또는 인식)하기 위해 이용될 수 있다. 이미지 시그널 프로세서는 카메라(220)로부터 분리되거나, 프로세서(210)의 일부로서 구현될 수 있다. 일 실시 예에 따르면, 카메라(220)는 이미지 센서를 포함할 수 있다. 일 실시 예에 따르면, 이미지 센서는 색상 정보를 획득 및 처리할 수 있다.
일 실시 예에 따르면, 센서(230)는 전자 장치(100)의 자세 및 위치 중 적어도 하나를 감지할 수 있다. 일 실시 예에 따르면, 센서(230)는, 물리량을 계측하여 전기 신호로 변환하거나 데이터 값을 생성할 수 있다. 일 실시 예에 따르면, 센서(230)는, 전기 신호 또는 데이터 값을 이용하여, 전자 장치(100)의 자세 또는 자세의 변화를 검출할 수 있다. 일 실시 예에 따르면, 센서(230)는, 자이로 센서(gyro sensor)(또는 자이로스코프(gyroscope)), 중력 센서, 지자기 센서 또는 가속도 센서(acceleration sensor) 중 적어도 하나를 포함할 수 있다. 다양한 실시 예에 따르면, 자이로 센서, 중력 센서, 지자기 센서, 가속도 센서, 또는 이들 중 둘 이상의 결합은, 전자 장치(100)의 회전(rotation), 전자 장치(100)의 방향(orientation)의 변화, 또는 전자 장치(100)의 기울기를 감지(sense)함으로써, 센서(230)의 동작들을 수행할 수 있다.
일 실시 예에 따르면, 센서(230)는 프로세서(210), 카메라(220), 또는 메모리(250)와 작동적으로 연결되어 색상 정보, 3차원 (3D) 정보, 거리 정보, 또는 위치 정보에 관한 처리를 할 수 있다.
일 실시 예에 따르면, 통신 모듈(260)은, 전자 장치(100)와 외부 전자 장치(예: AR 객체의 제공과 관련된 서버) 사이의 통신 링크를 수립할 수 있고, 수립된 통신 링크를 통한 통신을 수행할 수 있다. 일 실시 예에 따르면, 통신 모듈(260)은, 전자 장치(100)의 자세 정보 및 위치 정보 중 적어도 하나를 포함하는 센싱 정보, 카메라(220)를 통해 획득된 장면 정보, 및/또는 사용자 입력에 따라 생성된 가상 객체 정보를 서버에게 송신할 수 있다. 일 실시 예에 따르면, 통신 모듈(260)은, 서버로부터 전자 장치(100)의 자세 정보 및 위치 정보 중 적어도 하나를 포함하는 센싱 정보, 카메라(220)를 통해 획득된 장면 정보 및/또는 사용자 입력에 따라 생성된 가상 객체 정보를 수신할 수 있다.
일 실시 예에 따른 디스플레이(240)는 카메라(220)를 통해 획득되는 영상을 표시할 수 있다. 일 실시 예에 따르면, 디스플레이(240)는, 영상에 중첩되거나(superimposed on) 플로팅되는(floated on) AR 객체를 표시할 수 있다. 일 실시 예에 따르면, 전자 장치(100)는 디스플레이(240)를 통해 사용자의 입력을 획득할 수 있고, 사용자의 입력을 프로세서(210)에 전달할 수 있다.
일 실시 예에 따르면, 메모리(250)는, 하나 이상의 메모리 집합을 의미할 수 있다. 일 실시 예에 따르면, 메모리(250)는, 다른 구성 요소들(예: 프로세서(210), 카메라(220), 센서(230), 디스플레이(240), 또는 통신 모듈(260))로부터 수신되거나 다른 구성요소들에 의해 생성된 데이터 및/또는 명령을 저장할 수 있다. 다양한 실시 예들에서, 메모리(250)는, 카메라(220)를 이용하는 어플리케이션(예: 증강현실 어플리케이션)을 저장할 수 있다. 일 실시 예에 따르면, 메모리(250)는, 복수의 AR 객체들을 저장할 수 있다.
도 3은 본 개시의 일 실시 예에 따른 전자 장치에서 식별 정보를 생성 및 복원하는 것을 나타낸 도면이다.
도 3을 참조하면, 일 실시 예에 따른 제1 전자 장치(310)(예: 호스트 디바이스)에서 식별 정보를 생성할 수 있다. 일 실시 예에 따르면, 제1 전자 장치(310)는 AR 엔진(301a) 및 앵커 정보(또는 공간 정보) 및 비주얼 정보(또는 장면 정보) 생성부(303a)를 포함할 수 있다. 일 실시 예에 따르면, 도 1의 전자 장치(100)는 도 3의 제1 전자 장치(310)로 참조될 수 있다.
일 실시 예에 따르면, AR 엔진(301a)은 카메라(220)로부터 프리뷰 영상에 관한 정보를 획득할 수 있다. 일 실시 예에 따르면, AR 엔진(301a)은6DoF(degree of freedom) 트래킹(tracking) 및 포인트 클라우드(point cloud) 획득 중 적어도 하나의 동작을 수행할 수 있다.
일 실시 예에 따르면, 제1 전자 장치(310)에서 AR 엔진(301a)은 획득한 프리뷰 영상 정보를 앵커 정보 및 비주얼 정보 생성부(303a)에 전송할 수 있다. 일 실시 예에 따르면, AR 엔진(301a)은 6DoF 트래킹을 통해 획득한 제1 전자 장치(310)의 회전 정보 및 제1 전자 장치(310)의 위치 정보를 앵커 정보 및 비주얼 정보 생성부(303a)에 전송할 수 있다. 일 실시 예에 따르면, AR 엔진(301a)은 획득한 포인트 클라우드를 앵커 정보 및 비주얼 정보 생성부(303a)에 전송할 수 있다.
일 실시 예에 따르면, 앵커 정보 및 비주얼 정보 생성부(303a)는 앵커 정보 및 비주얼 정보를 클라우드 앵커 서비스로 전송할 수 있다. 일 실시 예에 따르면, 앵커 정보는 관성 센서(inertial measurement unit, IMU)로부터 획득되는 6축 센서 정보 및/또는 3차원 좌표 정보를 포함할 수 있다. 일 실시 예에 따르면, 비주얼 정보는 카메라(220)를 통해 획득된 영상에 포함된 특징점의 개수 및/또는 3차원 포인트 클라우드를 포함할 수 있다.
일 실시 예에 따르면, 제2 전자 장치(320)(예: 클라이언트 디바이스)에서 식별 정보를 복원할 수 있다. 일 실시 예에 따르면, 제2 전자 장치(320)는 AR엔진(301b) 및 앵커 정보 복원부(303b)를 포함할 수 있다.
일 실시 예에 따르면, AR 엔진(301b)은 프리뷰 영상 정보의 획득, 6DoF 트래킹 및 포인트 클라우드 획득 중 적어도 하나의 동작을 수행할 수 있다.
일 실시 예에 따르면, 제2 전자 장치(320)에서 AR 엔진(301b)은 획득한 프리뷰 영상 정보를 앵커 정보 복원부(303b)에 전송할 수 있다. 일 실시 예에 따르면, AR 엔진(301b)은 획득한 포인트 클라우드를 앵커 정보 복원부(303b)에 전송할 수 있다.
일 실시 예에 따르면, 앵커 정보 복원부(303b)는 AR 엔진(301b)로부터 수신한 비주얼 정보(예: 특징점, 3D 포인트 클라우드) 및 클라우드 앵커 서비스로부터 수신한 식별 정보에 기반하여 공간 정보(또는 앵커 정보)를 복원할 수 있다. 일 실시 예에 따르면, 앵커 정보 복원부(303b)는 앵커 정보를 AR 엔진(301b)으로 전송할 수 있다.
도 4는 본 개시의 일 실시 예에 따른 전자 장치가 센싱 정보에 기초하여 식별 정보를 획득하는 것을 나타낸 흐름도이다.
도 4를 참조하면, 일 실시 예에 따른 프로세서(210)는 동작 410에서 적어도 하나의 카메라(220)를 이용하는 증강현실 어플리케이션을 실행할 수 있다. 일 실시 예에 따르면, 프로세서(210)는 메모리(250)에 저장된 증강 현실 프로그램 또는 어플리케이션을 실행할 수 있다. 예를 들어, 프로세서(210)는 복수의 사용자 간 증강 현실 영상 또는 정보를 송수신하는 동작 또는 인스트럭션들을 실행할 수 있는 컴퓨터 프로그램, API(application program interface) 또는 임베디드 소프트웨어(embedded software)를 포함하는 어플리케이션을 실행할 수 있다. 본 명세서에서 기술되는 증강현실 어플리케이션은 카메라(220)를 이용하는 임의의 어플리케이션일 수 있다.
일 실시 예에 따르면, 프로세서(210)는 동작 420에서 적어도 하나의 카메라(220)를 이용하여 전자 장치 주변의 제1 영상을 획득할 수 있다. 일 실시 예에 따르면, 프로세서(210)는 카메라(220)를 통하여 현실 객체(예: 가구, 가전, 벽면, 배경)를 촬영하고, 실시간으로 촬영되는 제1 영상을 디스플레이(240)를 통해 제공할 수 있다. 예를 들어, 현실 객체는 피사체를 의미할 수 있다. 일 실시 예에 따르면, 프로세서(210)는 카메라(220)를 통하여 획득된 제1 영상을 프리뷰 이미지로 디스플레이(240)에 표시할 수 있다. 일 실시 예에 따르면, 프로세서(210)는 포인트 클라우드를 이용하여 제1 영상에 포함된 공간에 대한 정보를 획득할 수 있다.
일 실시 예에 따르면, 프로세서(210)는 동작 430에서 적어도 하나의 센서를 이용하여 제1 영상에 대응하는 전자 장치의 자세 정보 또는 위치 정보 중 적어도 하나를 포함하는 제1 센싱 정보(예: 전자 장치(100)의 위치 정보 및/또는 자세 정보)를 획득할 수 있다. 일 실시 예에 따르면, 프로세서(210)는 센서(230)를 통하여 전자 장치(100)의 위치 및 자세에 대한 정보를 획득할 수 있다. 일 실시 예에 따르면, 프로세서(210)는 GPS (Global Positioning System) 모듈로부터 전자 장치(100)의 위치에 대한 정보를 획득할 수 있다. 일 실시 예에 따르면, 프로세서(210)는 모션 센서(또는 관성 센서)로부터 전자 장치(100)의 자세에 대한 정보를 획득할 수 있다. 예를 들면, 전자 장치(100)의 자세에 대한 정보는 전자 장치(100)가 향하는 방향 및 전자 장치(100)의 기울어진 정도에 대한 정보를 포함할 수 있다. 다만, 전자 장치(100)의 자세에 대한 정보는 전술한 예에 한정되지 않는다. 일 실시 예에 따르면, 프로세서(210)는 실시간으로 모션 센서로부터 전자 장치(100)의 자세에 대한 정보를 획득할 수 있다.
일 실시 예에 따르면, 프로세서(210)는 동작 440에서 디스플레이에 제1 영상이 출력되는 동안 사용자 입력에 따라 제1 영상과 중첩되는 가상 객체를 생성할 수 있다. 일 실시 예에 따르면, 프로세서(210)는 사용자 입력에 기반하여 가상 객체를 이미지 또는 텍스트 형태로 디스플레이(240)에 표시할 수 있다. 예를 들어, 프로세서(210)는 차원 (2D) 텍스트, 2D 이미지, 3D 텍스트, 3D 이미지 또는 3D 동영상 중 적어도 하나를 포함하는 가상 객체를 디스플레이(240)에 출력할 수 있다. 일 실시 예에 따르면, 프로세서(210)는 가상 객체를 시스루(see-through) 방식으로 제1 영상에 포함된 현실 객체와 중첩하여 표시할 수 있다. 다만, 이에 제한되지 않으며 프로세서(210)는 가상 객체를 시클로즈드(see-closed) 방식으로 제공할 수 있다.
상술한 실시 예에 따르면, 전자 장치(100)는 현실 세계에 존재하지 않지만 마치 현실 세계에 존재하는 것과 같이 구현된 가상 요소(virtual element) 또는 가상 객체(virtual object)에 대응하는 가상 객체 이미지를 화면에 표시할 수 있고, 사용자가 화면에 표시된 가상 요소 혹은 가상 객체 간 인터랙션을 수행하도록 함으로써 사용자가 현실 세계에서는 쉽게 경험할 수 없는 독특한 경험을 하도록 지원할 수 있다.
일 실시 예에 따르면, 프로세서(210)는 동작 450에서 제1 영상 및 제1 센싱 정보에 기반하여 가상 객체에 대응하는 제1 식별 정보를 획득할 수 있다. 일 실시 예에 따르면, 프로세서(210)는 제1 영상에 대응되는 장면 정보 및 제1 센싱 정보(예: 전자 장치(100)의 위치 정보 및/또는 자세 정보)에 기반하여 제1 식별 정보를 획득할 수 있다. 일 실시 예에 따르면, 프로세서(210)는 획득한 제1 식별 정보를 메모리(250)에 저장할 수 있다. 일 실시 예에 따르면, 프로세서(210)는 획득한 제1 식별 정보를 통신 모듈(260)을 통해 서버로 전송할 수 있다. 예를 들어, 프로세서(210)는 통신 모듈(260)을 통하여 P2P (peer-to-peer) 형태의 5세대 (5G) 네트워크 통신 방식을 이용하여 전자 장치(100)와 외부 전자 장치를 연결할 수 있다. 다른 예를 들어, 프로세서(210)는 근거리 통신 모듈을 이용하여 전자 장치(100)와 외부 전자 장치를 연결할 수 있다. 다만, 프로세서(210)가 전자 장치(100)와 외부 전자 장치를 연결하는 방법은 전술한 예시에 한정되지 않는다.
일 실시 예에 따르면, 프로세서(210)는 동작 460에서 적어도 하나의 카메라(220)를 이용하여 제1 영상과 적어도 일부 중첩되는 제2 영상을 획득할 수 있다. 일 실시 예에 따르면, 도 4는 동작 460이 동작 440보다 선행하여 수행되는 것으로 도시되어 있지만, 이에 제한되지 않는다. 예를 들어, 동작 460이 동작 440보다 선행하여 수행되거나, 동작 440 및 동작 460이 실질적으로 동시에(예를 들어, 병렬적으로) 수행될 수 있다.
일 실시 예에 따르면, 프로세서(210)는 카메라(220)를 통하여 획득된 제2 영상을 프리뷰 이미지로 디스플레이(240)에 표시할 수 있다. 일 실시 예에 따르면, 프로세서(210)는 포인트 클라우드(point cloud)를 이용하여 제2 영상에 포함된 공간에 대한 정보를 획득할 수 있다.
일 실시 예에 따르면, 프로세서(210)는 동작 470에서 적어도 하나의 센서를 이용하여 제2 영상에 대응하는 전자 장치의 자세 정보 또는 위치 정보 중 적어도 하나를 포함하는 제2 센싱 정보를 획득할 수 있다. 일 실시 예에 따르면, 프로세서(210)는 제1 센싱 정보를 획득한 방법과 유사한 방법으로 제2 센싱 정보를 획득할 수 있다.
일 실시 예에 따르면, 프로세서(210)는 센서(230)를 통하여 변화된 전자 장치(100)의 위치 및 변화된 자세에 대한 정보를 획득할 수 있다. 일 실시 예에 따르면, 프로세서(210)는 GPS 모듈로부터 전자 장치(100)의 위치에 대한 정보를 획득할 수 있다. 일 실시 예에 따르면, 프로세서(210)는 모션 센서(또는 관성 센서)로부터 전자 장치(100)의 자세에 대한 정보를 획득할 수 있다.
일 실시 예에 따르면, 프로세서(210)는 동작 480에서 제2 영상 및 제2 센싱 정보(예: 전자 장치(100)의 위치 정보 및/또는 자세 정보)에 기반하여 가상 객체에 대응하는 제2 식별 정보를 획득할 수 있다. 일 실시 예에 따르면, 프로세서(210)는 전자 장치(100)의 움직임의 변화량(예를 들어, rotation, translation)이 지정된 범위 이내인 경우 및 제2 영상이 제1 영상과 중첩되는 범위가 임계값 미만인 경우 제2 영상 및 제2 센싱 정보에 기반하여 제2 식별 정보를 획득할 수 있다. 예를 들어, 프로세서(210)는 전자 장치(100)의 움직임의 변화량이 제1 임계값 이상이고 제2 임계값 미만인 경우, 제2 영상이 제1 영상과 중첩되는 범위가 지정된 범위 이내인 것으로 판단할 수 있다. 또한 예를 들어, 프로세서(210)는 제2 영상에서 추출된 특징점들 및 제1 영상에서 추출된 특징점들이 지정된 개수 이하로 중복되는 경우, 제2 영상이 제1 영상과 중첩되는 범위가 임계값 미만인 것으로 판단할 수 있다.
일 실시 예에 따르면, 프로세서(210)는 획득한 제2 식별 정보를 메모리(250)에 저장할 수 있다. 일 실시 예에 따르면, 프로세서(210)는 획득한 제2 식별 정보를 통신 모듈(260)을 통해 서버로 전송할 수 있다.
일 실시 예에 따르면, 프로세서(210)는 동작 490에서 증강현실 어플리케이션이 실행된 상태에서 적어도 하나의 센서를 통해 획득된 정보가 제2 센싱 정보에 대응되는 것에 응답하여 디스플레이에 가상 객체를 출력할 수 있다. 일 실시 예에 따르면, 프로세서(210)는 증강현실 어플리케이션이 실행된 상태에서 메모리(250)에 저장된 제1 식별 정보 및/또는 제2 식별정보를 기반으로 디스플레이(240)에 가상 객체를 출력할 수 있다. 예를 들어, 프로세서(210)는 증강현실 어플리케이션이 실행된 상태에서 센서(230)를 통해 획득한 센싱 정보 및 카메라(220)를 통해 획득한 장면 정보가 메모리(250)에 저장된 제1 식별 정보 또는 제2 식별 정보 중 적어도 하나에 대응되는 것으로 판단되는 경우 디스플레이(240)에 가상 객체를 표시할 수 있다. 일 실시 예에 따르면, 프로세서(210)는 가상 객체가 표시될 위치를 확인할 수 있다. 일 실시 예에 따르면, 프로세서(210)는 메모리(250)에 저장된 제1 식별 정보 및 제2 식별 정보에 기반하여 가상 객체가 표시될 위치를 결정할 수 있다.
일 실시 예에 따르면, 전자 장치(100)에서 증강 현실 이미지를 생성하기 위한 동작이 수행되는 시간 동안, 전자 장치(100)의 위치 및/또는 자세는 변경될 수 있다. 일 실시 예에 따르면, 프로세서(210)는, 증강 현실 이미지를 생성하기 위한 동작이 수행되는 시간 동안 변경된 전자 장치(100)의 위치 및/또는 자세를 확인하고, 디스플레이(240)를 통하여 변경된 전자 장치(100)의 위치 및 자세에 대응되도록 가상 객체를 표시할 수 있다. 일 실시 예에 따르면, 프로세서(210)는 전자 장치(100)의 위치 및/또는 자세의 변경된 양을 고려하여 가상 객체가 표시될 위치를 조정할 수 있다. 일 실시 예에 따르면, 프로세서(210)는 전자 장치(100)의 위치 및 자세의 변경에 따라 변경된 외부 객체의 위치에 대응하도록 가상 이미지가 표시될 위치를 조정할 수 있다. 일 실시 예에 따르면, 프로세서(210)는, 디스플레이(240)를 통하여 조정된 위치에 가상 객체를 표시할 수 있다.
다른 실시 예에 따르면, 외부 전자 장치는 증강현실 어플리케이션이 실행된 상태에서 통신 모듈을 통해 수신한 제1 식별 정보 및/또는 제2 식별정보를 기반으로 디스플레이에 가상 객체를 출력할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 외부 전자 장치에 가상 객체가 출력되는 동작은 전자 장치(100)에 가상 객체가 출력되는 동작과 유사하거나 동일할 수 있다.
일 실시 예에 따르면, 외부 전자 장치는 증강현실 어플리케이션이 실행된 상태에서 카메라를 통해 획득한 영상으로부터 외부 객체와 관련된 정보(예: 외부 객체의 특징)를 검출할 수 있다. 일 실시 예에 따르면, 외부 전자 장치는 검출된 외부 객체와 관련된 정보가 서버로부터 수신한 제1 식별 정보 및/또는 제2 식별 정보에 대응되는 것으로 판단되는 경우 디스플레이에 가상 객체를 출력할 수 있다.
일 실시 예에 따르면, 외부 전자 장치는, 제1 식별 정보 및/또는 제2 식별 정보에 기반하여 외부 전자 장치의 디스플레이를 통하여 보여지는(또는 표시되는) 외부 객체에 대응하여(또는 매핑(mapping)되어) 가상 객체가 표시되도록, 디스플레이 상에서 가상 객체가 표시될 위치를 결정할 수 있다. 일 실시 예에 따르면, 외부 전자 장치는 디스플레이를 통하여 결정된 위치에 가상 객체를 표시할 수 있다.
도 5a는 본 개시의 일 실시 예에 따른 전자 장치에서 식별 정보를 생성하는 것을 나타낸 흐름도이다. 도 5a와 관련하여 전술한 내용과 유사하거나 중복되는 내용은 간략히 하거나 생략할 수 있다.
도 5a를 참조하면, 본 개시의 일 실시 예에 따른 전자 장치(100)는 동작 501에서 3차원 공간 정보를 획득하기 위하여 전자 장치(100)의 주변을 스캐닝할 수 있다. 일 실시 예에 따르면, 전자 장치(100)는 카메라(220)를 통해 획득한 프리뷰 영상, 관성 센서(inertial measurement unit, IMU), GPS 정보, 또는 방위각 정보를 기반으로 전자 장치(100) 주위의 3차원 공간 정보를 획득할 수 있다. 일 실시 예에 따르면, 전자 장치(100)는 증강현실 어플리케이션이 실행된 상태에서 전자 장치(100) 주위의 3차원 공간 정보를 획득할 수 있다.
일 실시 예에 따르면, 전자 장치(100)는 동작 503에서 로컬라이제이션(localization) 완료 후 6DoF(degree of freedom) 트래킹(tracking)을 시작할 수 있다. 일 실시 예에 따르면, 로컬라이제이션은 카메라(220)의 위치 및 방향을 결정하는 것을 포함할 수 있고 6DoF 트래킹은 전자 장치(100)의 회전 및 전자 장치(100)의 위치를 추적하는 것을 포함할 수 있다.
일 실시 예에 따르면, 전자 장치(100)는 동작 505에서 전자 장치(100)의 움직임에 따라 장면 정보 및 센싱 정보를 획득할 수 있다. 일 실시 예에 따르면, 전자 장치(100)는 카메라(220)를 통해 획득한 영상에 기반한 장면 정보 및 센서(230)를 통해 획득한 센싱 정보를 획득할 수 있다. 일 실시 예에 따르면, 장면 정보는 영상에 포함된 객체에 대한 정보를 포함할 수 있다. 예를 들어, 전자 장치(100)는 영상에 포함된 객체(예: 피사체)와 배경을 구분하는 것 및 영상에서 추출된 특징점들을 포함하는 장면 정보를 획득할 수 있다. 일 실시 예에 따르면, 센싱 정보는 전자 장치(100)의 위치 정보 및 자세 정보를 포함할 수 있다. 일 실시 예에 따르면, 전자 장치(100)는 전자 장치(100)의 움직임에 기반하여 전자 장치(100)의 회전, 전자 장치(100)의 방향 변화 또는 전자 장치(100)의 기울기에 대한 정보를 획득할 수 있다.
일 실시 예에 따르면, 전자 장치(100)는 동작 507에서 장면 정보 및 센싱 정보를 기반으로 메인 식별 정보 및 서브 식별 정보를 생성할 수 있다. 일 실시 예에 따르면, 전자 장치(100)는 제1 영상에 기반하여 획득한 장면 정보 및 센싱 정보를 기반으로 메인 식별 정보를 생성할 수 있다. 일 실시 예에 따르면, 전자 장치(100)는 제1 영상과 다른 제2 영상에 기반하여 획득한 장면 정보 및 센싱 정보를 기반으로 서브 식별 정보를 생성할 수 있다. 일 실시 예에 따르면, 전자 장치(100)는 복수개의 영상들에 기반하여 복수 개의 서브 식별 정보들을 생성할 수 있다. 일 실시 예에 따르면, 전자 장치(100)는 메인 식별 정보에 적어도 하나의 서브 식별 정보를 병합하여 저장할 수 있다.
도 5b는, 본 개시의 일 실시 예에 따른 전자 장치에서 식별 정보를 복원하는 것을 나타낸 흐름도이다. 도 5b와 관련하여 전술한 내용과 유사하거나 중복되는 내용은 간략히 하거나 생략할 수 있다.
도 5b를 참조하면, 일 실시 예에 따른 전자 장치는 동작 502에서 3차원 공간 정보 획득을 위한 주변을 스캐닝할 수 있다. 다양한 실시 예에 따르면, 전자 장치는 식별 정보를 생성한 전자 장치(예: 도 1의 전자 장치(100)) 또는 외부 전자 장치를 포함할 수 있다. 일 실시 예에 따르면, 전자 장치는 카메라를 통해 획득한 프리뷰 영상, 관성 센서(예를 들어, inertial measurement unit, IMU), GPS 정보, 또는 방위각 정보를 기반으로 전자 장치 주위의 3차원 공간 정보를 획득할 수 있다. 일 실시 예에 따르면, 전자 장치는 증강현실 어플리케이션이 실행된 상태에서 전자 장치 주위의 3차원 공간 정보를 획득할 수 있다.
일 실시 예에 따르면, 전자 장치는 동작 504에서 로컬라이제이션(localization) 완료 후 6DoF(degree of freedom) 트래킹을 시작할 수 있다. 일 실시 예에 따르면, 로컬라이제이션은 카메라의 위치 및 방향을 결정하는 것을 포함할 수 있고 6DoF 트래킹은 전자 장치의 회전 및 전자 장치의 위치를 추적하는 것을 포함할 수 있다.
일 실시 예에 따르면, 전자 장치(100)는 동작 506에서 센싱 정보 및 장면 정보를 통해 장면 매칭을 시도할 수 있다. 일 실시 예에 따르면, 전자 장치(100)는 카메라(220)가 구동되는 증강현실 어플리케이션이 실행된 상태에서, 메모리(250)에 저장된 센싱 정보 및 장면 정보에 대응되는 장면을 결정할 수 있다. 예를 들어, 전자 장치(100)는 메모리(250)에 저장된 GPS 정보 및 이미지(예: 정적 이미지, 동적 이미지) 정보에 대응되는 장면을 결정할 수 있다. 다른 실시 예에 따르면, 외부 전자 장치는 카메라가 구동되는 증강현실 어플리케이션이 실행된 상태에서, 서버로부터 수신된 센싱 정보 및 장면 정보에 대응되는 장면을 결정할 수 있다. 예를 들어, 전자 장치(100)는 서버로부터 수신한 GPS 정보 및 이미지 정보에 대응되는 장면을 결정할 수 있다.
일 실시 예에 따르면, 전자 장치(100)는 동작 508에서 메인 식별 정보 및 서브 식별 정보를 매칭할 수 있다. 일 실시 예에 따르면, 전자 장치(100)는 증강현실 어플리케이션이 실행된 상태에서, 메모리(250)에 저장된 메인 식별 정보에 대응되는 장면 정보를 획득하지 못하는 경우에도, 메모리(250)에 저장된 서브 식별 정보에 대응되는 장면 정보를 획득하면 획득한 장면 정보를 메인 식별 정보에 매칭할 수 있다. 다른 실시 예에 따르면, 외부 전자 장치는 증강현실 어플리케이션이 실행된 상태에서, 서버로부터 수신한 메인 식별 정보에 대응되는 장면 정보를 획득하지 못하는 경우에도, 서버로부터 수신한 서브 식별 정보에 대응되는 장면 정보를 획득하면 획득한 장면 정보를 메인 식별 정보에 매칭할 수 있다.
일 실시 예에 따르면, 전자 장치(100)는 동작 510에서 공간 정보의 복원에 성공하였는지 여부를 판단할 수 있다. 일 실시 예에 따르면, 전자 장치(100)는 카메라(220)가 구동되는 증강현실 어플리케이션이 실행된 상태에서, 메모리(250)에 저장된 메인 식별 정보 및 서브 식별 정보에 대응되는 정보에 기반하여 공간 정보의 복원에 성공하였는지 여부를 판단할 수 있다. 다른 실시 예에 따르면, 외부 전자 장치는 카메라가 구동되는 증강현실 어플리케이션이 실행된 상태에서, 서버로부터 수신된 메인 식별 정보 및 서브 식별 정보에 기반하여 공간 정보의 복원에 성공하였는지 여부를 판단할 수 있다.
일 실시 예에 따르면, 전자 장치(100)는 공간 정보의 복원에 성공한 것으로 판단된 경우 동작 512에서 공간 정보를 복원할 수 있다. 일 실시 예에 따르면, 전자 장치(100)는 카메라(220)가 구동되는 증강현실 어플리케이션이 실행된 상태에서, 메모리(250)에 저장된 메인 식별 정보 및 서브 식별 정보에 대응되는 정보를 생성할 수 있다. 예를 들어, 전자 장치(100)는 증강현실 어플리케이션이 실행된 상태에서 메모리(250)에 저장된 메인 식별 정보 및 서브 식별 정보에 기반하여 결정된 가상 객체를 생성할 수 있다. 다른 실시 예에 따르면, 외부 전자 장치는 카메라가 구동되는 증강현실 어플리케이션이 실행된 상태에서, 서버로부터 수신된 메인 식별 정보 및 서브 식별 정보에 대응되는 정보를 생성할 수 있다. 예를 들어, 외부 전자 장치는 증강현실 어플리케이션이 실행된 상태에서 서버로부터 수신된 메인 식별 정보 및 서브 식별 정보에 기반하여 결정된 가상 객체를 생성할 수 있다.
일 실시 예에 따르면, 전자 장치(100)는 공간 정보의 복원에 성공한 것으로 판단되지 않은 경우 동작 508로 돌아가 메인 식별 정보 및 서브 식별 정보를 매칭할 수 있다.
일 실시 예에 따르면, 전자 장치(100)는 동작 514에서 현재 공간 정보의 신뢰도가 이전 공간 정보의 신뢰도보다 높은지 여부를 판단할 수 있다. 일 실시 예에 따르면, 공간 정보의 신뢰도는 카메라(220)로 획득한 영상이 포함하는 특징점 개수 및 선명도와 관련된 정보를 포함할 수 있다. 예를 들어, 전자 장치(100)는 카메라(220)로 획득한 영상에 포함된 특징점 개수가 많은 경우 공간 정보의 신뢰도가 높은 것으로 판단할 수 있다. 또한 예를 들어, 전자 장치(100)는 카메라(220)로 획득한 영상의 선명도가 높을수록 공간 정보의 신뢰도가 높은 것으로 판단할 수 있다. 일 실시 예에 따르면, 전자 장치(100)는 현재 획득한 공간 정보의 깊이 정보 또는 위치 정보에 대한 신뢰도(또는 정확도)가 이전 공간 정보의 깊이 정보 또는 위치 정보에 대한 신뢰도(또는 정확도)보다 높은지 여부를 결정할 수 있다.
일 실시 예에 따르면, 전자 장치(100)는 현재 공간 정보의 신뢰도가 이전 공간 정보의 신뢰도보다 높은 것으로 판단되는 경우에는 동작 516에서 공간 정보를 보정할 수 있다. 일 실시 예에 따르면, 전자 장치(100)는 복수 개의 식별 정보들을 복원하면서 발생할 수 있는 공간 정보의 에러를 다른 식별 정보들을 참조하여 보정할 수 있다. 전자 장치(100)에서 공간 정보를 보정하는 것에 대한 구체적인 내용은 도 6을 참조하여 후술한다.
일 실시 예에 따르면, 전자 장치(100)는 현재 공간 정보의 신뢰도가 이전 공간 정보의 신뢰도보다 낮은 것으로 판단되는 경우에는 동작 506으로 돌아가 동작 506 내지 동작 514를 수행할 수 있다.
도 6은 본 개시의 일 실시 예에 따른 전자 장치에서 복수 개의 식별 정보들을 이용하여 공간 정보를 보정하는 것을 나타낸 도면이다.
도 6을 참조하면, 일 실시 예에 따른 프로세서(210)는 카메라(220)를 통해 획득된 복수의 영상들 각각에 대응하는 식별 정보들을 획득할 수 있다. 일 실시 예에 따르면, 전자 장치(100)는 제1 영상에 대응하는 제1 식별 정보(610), 제2 영상에 대응하는 제2 식별 정보(620), 및 제3 영상에 대응하는 제3 식별 정보(630)를 획득할 수 있다. 예를 들어, 제1 식별 정보(610)는 제1 FOV에 대응되는 공간 정보(601a) 및 제1 AR 객체 정보(601b)를 포함할 수 있다. 또한 예를 들어, 제2 식별 정보(620)는 제2 FOV에 대응되는 공간 정보(602a) 및 제2 AR 객체 정보(602b)를 포함할 수 있다. 또한 예를 들어, 제3 식별 정보(630)는 제3 FOV에 대응되는 공간 정보(603a) 및 제3 AR 객체 정보(603b)를 포함할 수 있다.
일 실시 예에 따르면, 복수의 식별 정보들(610, 620, 630) 각각은 각 영상에 대응하는 전자 장치(100)의 자세 정보, 위치 정보 및 장면 정보를 포함할 수 있다.
일 실시 예에 따르면, 프로세서(210)는 복수의 영상에 대응되는 복수 개의 식별 정보들(610, 620, 630)을 이용하여 영상을 공간적으로 보정(spatially adjusting)할 수 있다. 일 실시 예에 따르면, 프로세서(210)는 복수 개의 식별 정보들을 복원하면서 발생할 수 있는 공간 정보의 에러를 다른 식별 정보들을 참조하여 보정할 수 있다. 예를 들어, 프로세서(210)는 카메라(220)가 구동되는 증강현실 어플리케이션이 실행된 상태에서 메모리(250)에 저장된 제1 식별 정보(610)를 복원하는 경우, 제2 식별 정보(620) 및/또는 제3 식별 정보(630)를 이용하여 공간 정보를 보정할 수 있다. 또한 예를 들어, 외부 전자 장치는 증강현실 어플리케이션이 실행된 상태에서 서버로부터 수신된 제1 식별 정보(610)를 복원하는 경우, 제2 식별 정보(620) 및/또는 제3 식별 정보(630)를 이용하여 공간 정보를 보정할 수 있다.
도 7은 본 개시의 일 실시 예에 따른 네트워크 환경(700) 내의 전자 장치(701)(예: 도 1의 전자 장치(100))의 블록도이다.
도 7을 참조하면, 네트워크 환경(700)에서 전자 장치(701)는 제 1 네트워크(798)(예: 근거리 무선 통신 네트워크)를 통하여 전자 장치(702)와 통신하거나, 또는 제 2 네트워크(799)(예: 원거리 무선 통신 네트워크)를 통하여 전자 장치(704) 또는 서버(708)와 통신할 수 있다. 일실시예에 따르면, 전자 장치(701)는 서버(708) 중 적어도 하나를 통하여 전자 장치(704)와 통신할 수 있다. 일실시예에 따르면, 전자 장치(701)는 프로세서(710)(예: 도 2의 프로세서(210)), 메모리(730), 입력 모듈(750), 음향 출력 모듈(755), 디스플레이 모듈(760), 오디오 모듈(770), 센서 모듈(776), 인터페이스(777), 연결 단자(778), 햅틱 모듈(779), 카메라 모듈(780), 전력 관리 모듈(788), 배터리(789), 통신 모듈(790), 가입자 식별 모듈(796), 또는 안테나 모듈(797)을 포함할 수 있다. 어떤 실시예에서는, 전자 장치(701)에는, 이 구성요소들 중 적어도 하나(예: 연결 단자(778))가 생략되거나, 하나 이상의 다른 구성요소가 추가될 수 있다. 어떤 실시예에서는, 이 구성요소들 중 일부들(예: 센서 모듈(776), 카메라 모듈(780), 또는 안테나 모듈(797))은 하나의 구성요소(예: 디스플레이 모듈(760))로 통합될 수 있다.
프로세서(720)는, 예를 들면, 소프트웨어(예: 프로그램(740))를 실행하여 프로세서(720)에 연결된 전자 장치(701)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(720)는 다른 구성요소(예: 센서 모듈(776) 또는 통신 모듈(790))로부터 수신된 명령 또는 데이터를 휘발성 메모리(732)에 저장하고, 휘발성 메모리(732)에 저장된 명령 또는 데이터를 처리하고, 결과 데이터를 비휘발성 메모리(734)에 저장할 수 있다. 일실시예에 따르면, 프로세서(720)는 메인 프로세서(721)(예: 중앙 처리 장치 또는 어플리케이션 프로세서) 또는 이와는 독립적으로 또는 함께 운영 가능한 보조 프로세서(723)(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(701)가 메인 프로세서(721) 및 보조 프로세서(723)를 포함하는 경우, 보조 프로세서(723)는 메인 프로세서(721)보다 저전력을 사용하거나, 지정된 기능에 특화되도록 설정될 수 있다. 보조 프로세서(723)는 메인 프로세서(721)와 별개로, 또는 그 일부로서 구현될 수 있다.
보조 프로세서(723)는, 예를 들면, 메인 프로세서(721)가 인액티브(예: 슬립) 상태에 있는 동안 메인 프로세서(721)를 대신하여, 또는 메인 프로세서(721)가 액티브(예: 어플리케이션 실행) 상태에 있는 동안 메인 프로세서(721)와 함께, 전자 장치(701)의 구성요소들 중 적어도 하나의 구성요소(예: 디스플레이 모듈(760), 센서 모듈(776), 또는 통신 모듈(790))와 관련된 기능 또는 상태들의 적어도 일부를 제어할 수 있다. 일실시예에 따르면, 보조 프로세서(723)(예: 이미지 시그널 프로세서 또는 커뮤니케이션 프로세서)는 기능적으로 관련 있는 다른 구성요소(예: 카메라 모듈(780) 또는 통신 모듈(790))의 일부로서 구현될 수 있다. 일실시예에 따르면, 보조 프로세서(723)(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, 인공지능 모델이 수행되는 전자 장치(701) 자체에서 수행될 수 있고, 별도의 서버(예: 서버(708))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(730)는, 전자 장치(701)의 적어도 하나의 구성요소(예: 프로세서(720) 또는 센서 모듈(776))에 의해 사용되는 다양한 데이터를 저장할 수 있다. 데이터는, 예를 들어, 소프트웨어(예: 프로그램(740)) 및, 이와 관련된 명령에 대한 입력 데이터 또는 출력 데이터를 포함할 수 있다. 메모리(730)는, 휘발성 메모리(732) 또는 비휘발성 메모리(734)를 포함할 수 있다.
프로그램(740)은 메모리(730)에 소프트웨어로서 저장될 수 있으며, 예를 들면, 운영 체제(742), 미들 웨어(744) 또는 어플리케이션(746)을 포함할 수 있다.
입력 모듈(750)은, 전자 장치(701)의 구성요소(예: 프로세서(720))에 사용될 명령 또는 데이터를 전자 장치(701)의 외부(예: 사용자)로부터 수신할 수 있다. 입력 모듈(750)은, 예를 들면, 마이크, 마우스, 키보드, 키(예: 버튼), 또는 디지털 펜(예: 스타일러스 펜)을 포함할 수 있다.
음향 출력 모듈(755)은 음향 신호를 전자 장치(701)의 외부로 출력할 수 있다. 음향 출력 모듈(755)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(760)은 전자 장치(701)의 외부(예: 사용자)로 정보를 시각적으로 제공할 수 있다. 디스플레이 모듈(760)은, 예를 들면, 디스플레이, 홀로그램 장치, 또는 프로젝터 및 해당 장치를 제어하기 위한 제어 회로를 포함할 수 있다. 일실시예에 따르면, 디스플레이 모듈(760)은 터치를 감지하도록 설정된 터치 센서, 또는 상기 터치에 의해 발생되는 힘의 세기를 측정하도록 설정된 압력 센서를 포함할 수 있다.
오디오 모듈(770)은 소리를 전기 신호로 변환시키거나, 반대로 전기 신호를 소리로 변환시킬 수 있다. 일실시예에 따르면, 오디오 모듈(770)은, 입력 모듈(750)을 통해 소리를 획득하거나, 음향 출력 모듈(755), 또는 전자 장치(701)와 직접 또는 무선으로 연결된 외부 전자 장치(예: 전자 장치(702))(예: 스피커 또는 헤드폰)를 통해 소리를 출력할 수 있다.
센서 모듈(776)은 전자 장치(701)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(776)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(777)는 전자 장치(701)가 외부 전자 장치(예: 전자 장치(702))와 직접 또는 무선으로 연결되기 위해 사용될 수 있는 하나 이상의 지정된 프로토콜들을 지원할 수 있다. 일실시예에 따르면, 인터페이스(777)는, 예를 들면, HDMI(high definition multimedia interface), USB(universal serial bus) 인터페이스, SD카드 인터페이스, 또는 오디오 인터페이스를 포함할 수 있다.
연결 단자(778)는, 그를 통해서 전자 장치(701)가 외부 전자 장치(예: 전자 장치(702))와 물리적으로 연결될 수 있는 커넥터를 포함할 수 있다. 일실시예에 따르면, 연결 단자(778)는, 예를 들면, HDMI 커넥터, USB 커넥터, SD 카드 커넥터, 또는 오디오 커넥터(예: 헤드폰 커넥터)를 포함할 수 있다.
햅틱 모듈(779)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(779)은, 예를 들면, 모터, 압전 소자, 또는 전기 자극 장치를 포함할 수 있다.
카메라 모듈(780)은 정지 영상 및 동영상을 촬영할 수 있다. 일실시예에 따르면, 카메라 모듈(780)은 하나 이상의 렌즈들, 이미지 센서들, 이미지 시그널 프로세서들, 또는 플래시들을 포함할 수 있다.
전력 관리 모듈(788)은 전자 장치(701)에 공급되는 전력을 관리할 수 있다. 일실시예에 따르면, 전력 관리 모듈(788)은, 예를 들면, PMIC(power management integrated circuit)의 적어도 일부로서 구현될 수 있다.
배터리(789)는 전자 장치(701)의 적어도 하나의 구성요소에 전력을 공급할 수 있다. 일실시예에 따르면, 배터리(789)는, 예를 들면, 재충전 불가능한 1차 전지, 재충전 가능한 2차 전지 또는 연료 전지를 포함할 수 있다.
통신 모듈(790)은 전자 장치(701)와 외부 전자 장치(예: 전자 장치(702), 전자 장치(704), 또는 서버(708)) 간의 직접(예: 유선) 통신 채널 또는 무선 통신 채널의 수립, 및 수립된 통신 채널을 통한 통신 수행을 지원할 수 있다. 통신 모듈(790)은 프로세서(720)(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(790)은 무선 통신 모듈(792)(예: 셀룰러 통신 모듈, 근거리 무선 통신 모듈, 또는 GNSS(global navigation satellite system) 통신 모듈) 또는 유선 통신 모듈(794)(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(798)(예: 블루투스, WiFi(wireless fidelity) direct 또는 IrDA(infrared data association)와 같은 근거리 통신 네트워크) 또는 제 2 네트워크(799)(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(704)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(792)은 가입자 식별 모듈(796)에 저장된 가입자 정보(예: 국제 모바일 가입자 식별자(IMSI))를 이용하여 제 1 네트워크(798) 또는 제 2 네트워크(799)와 같은 통신 네트워크 내에서 전자 장치(701)를 확인 또는 인증할 수 있다.
무선 통신 모듈(792)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(792)은, 예를 들어, 높은 데이터 전송률 달성을 위해, 고주파 대역(예: mmWave 대역)을 지원할 수 있다. 무선 통신 모듈(792)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(792)은 전자 장치(701), 외부 전자 장치(예: 전자 장치(704)) 또는 네트워크 시스템(예: 제 2 네트워크(799))에 규정되는 다양한 요구사항을 지원할 수 있다. 일실시예에 따르면, 무선 통신 모듈(792)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(797)은 신호 또는 전력을 외부(예: 외부의 전자 장치)로 송신하거나 외부로부터 수신할 수 있다. 일실시예에 따르면, 안테나 모듈(797)은 서브스트레이트(예: PCB) 위에 형성된 도전체 또는 도전성 패턴으로 이루어진 방사체를 포함하는 안테나를 포함할 수 있다. 일실시예에 따르면, 안테나 모듈(797)은 복수의 안테나들(예: 어레이 안테나)을 포함할 수 있다. 이런 경우, 제 1 네트워크(798) 또는 제 2 네트워크(799)와 같은 통신 네트워크에서 사용되는 통신 방식에 적합한 적어도 하나의 안테나가, 예를 들면, 통신 모듈(790)에 의하여 상기 복수의 안테나들로부터 선택될 수 있다. 신호 또는 전력은 상기 선택된 적어도 하나의 안테나를 통하여 통신 모듈(790)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(797)의 일부로 형성될 수 있다.
다양한 실시예에 따르면, 안테나 모듈(797)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.
일 실시예에 따르면, 명령 또는 데이터는 제 2 네트워크(799)에 연결된 서버(708)를 통해서 전자 장치(701)와 외부의 전자 장치(704)간에 송신 또는 수신될 수 있다. 외부의 전자 장치(702, 또는 1004) 각각은 전자 장치(701)와 동일한 또는 다른 종류의 장치일 수 있다. 일실시예에 따르면, 전자 장치(701)에서 실행되는 동작들의 전부 또는 일부는 외부의 전자 장치들(702, 1004, 또는 1008) 중 하나 이상의 외부의 전자 장치들에서 실행될 수 있다. 예를 들면, 전자 장치(701)가 어떤 기능이나 서비스를 자동으로, 또는 사용자 또는 다른 장치로부터의 요청에 반응하여 수행해야 할 경우에, 전자 장치(701)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(701)로 전달할 수 있다. 전자 장치(701)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(701)는, 예를 들어, 분산 컴퓨팅 또는 모바일 에지 컴퓨팅을 이용하여 초저지연 서비스를 제공할 수 있다. 다른 실시예에 있어서, 외부의 전자 장치(704)는 IoT(internet of things) 기기를 포함할 수 있다. 서버(708)는 기계 학습 및/또는 신경망을 이용한 지능형 서버일 수 있다. 일실시예에 따르면, 외부의 전자 장치(704) 또는 서버(708)는 제 2 네트워크(799) 내에 포함될 수 있다. 전자 장치(701)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.
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(701)) 의해 읽을 수 있는 저장 매체(storage medium)(예: 내장 메모리(736) 또는 외장 메모리(738))에 저장된 하나 이상의 명령어들을 포함하는 소프트웨어(예: 프로그램(740))로서 구현될 수 있다. 예를 들면, 기기(예: 전자 장치(701))의 프로세서(예: 프로세서(720))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.
일 실시예에 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 스토어TM)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.
상술한 바와 같이, 일 실시 예에 따른 전자 장치(예: 도 1의 전자 장치(100))는 디스플레이(예: 도 2의 디스플레이(240)), 적어도 하나의 센서(예: 도 2의 센서(230)), 적어도 하나의 카메라(예: 도 2의 카메라(220)), 및 상기 디스플레이, 상기 적어도 하나의 센서 및 상기 적어도 하나의 카메라와 작동적으로 연결된 적어도 하나의 프로세서(예: 도 2의 프로세서(210))를 포함하고, 상기 적어도 하나의 프로세서는 상기 적어도 하나의 카메라를 이용하는 증강현실(AR) 어플리케이션을 실행하고, 상기 적어도 하나의 카메라를 이용하여 상기 전자 장치의 주변의 제1 영상을 획득하고, 상기 적어도 하나의 센서를 이용하여, 상기 제1 영상에 대응하는 상기 전자 장치의 제1 자세 정보 또는 제1 위치 정보 중 적어도 하나를 포함하는 제1 센싱 정보를 획득하고, 상기 디스플레이에 상기 제1 영상이 출력되는 동안 사용자 입력에 따라 상기 제1 영상과 중첩되는 가상 객체를 생성하고, 상기 제1 영상 및 상기 제1 센싱 정보에 기반하여, 상기 가상 객체에 대응하는 제1 식별 정보를 획득하고, 상기 적어도 하나의 카메라를 이용하여, 상기 제1 영상과 적어도 일부가 중첩되는 제2 영상을 획득하고, 상기 적어도 하나의 센서를 이용하여, 상기 제2 영상에 대응하는 상기 전자 장치의 제2 자세 정보 또는 제2 위치 정보 중 적어도 하나를 포함하는 제2 센싱 정보를 획득하고, 상기 제2 영상 및 상기 제2 센싱 정보에 기반하여 상기 가상 객체에 대응하는 제2 식별 정보를 획득하고, 상기 증강현실 어플리케이션이 실행된 상태에서 상기 적어도 하나의 센서를 통해 획득된 정보가 상기 제2 센싱 정보에 대응되는 것에 응답하여, 상기 디스플레이에 상기 가상 객체를 출력할 수 있다.
일 실시 예에 따르면, 상기 적어도 하나의 프로세서는 상기 전자 장치의 움직임의 변화량(예를 들어, rotation의 양, translation의 양)이 지정된 범위 이내인 경우 및 상기 제2 영상이 상기 제1 영상과 중첩되는 범위가 임계값 미만인 경우 상기 제2 식별 정보가 지정된 조건을 만족하는 것으로 판단하고, 상기 제2 식별 정보가 상기 지정된 조건을 만족하는 것으로 판단되는 경우 상기 제2 식별 정보를 획득하도록 더 구성될 수 있다.
일 실시 예에 따르면, 상기 적어도 하나의 프로세서는 상기 제2 식별 정보를 상기 증강현실 어플리케이션이 실행된 상태에서, 상기 가상 객체를 생성하기 전의 제1 시간 구간 및 상기 가상 객체를 생성한 후의 제2 시간 구간 중 적어도 하나에서 획득할 수 있다.
일 실시 예에 따르면, 상기 적어도 하나의 프로세서는 상기 증강현실 어플리케이션이 실행된 상태에서 상기 적어도 하나의 센서를 통해 획득된 정보가 상기 제1 센싱 정보에 대응되는 것에 응답하여, 상기 디스플레이에 상기 가상 객체를 출력할 수 있다.
일 실시 예에 따르면, 상기 적어도 하나의 프로세서는 상기 사용자 입력에 따라 3D 텍스트, 3D 이미지, 3D 동영상 중 적어도 하나를 포함하는 가상 객체를 상기 디스플레이에 출력할 수 있다.
일 실시 예에 따르면, 상기 적어도 하나의 프로세서는, 포인트 클라우드(point cloud)를 이용하여 상기 제1 영상에 포함된 제1 공간에 대한 정보 및 상기 제2 영상에 포함된 제2 공간에 대한 정보를 획득할 수 있다.
일 실시 예에 따르면, 상기 제2 영상에 포함된 공간에 대한 정보는 상기 제1 영상의 상대적 위치 정보를 포함할 수 있다.
일 실시 예에 따른 전자 장치(100)는 메모리를 포함하고, 상기 적어도 하나의 프로세서는 상기 제1 식별 정보 및 상기 제2 식별 정보를 상기 메모리에 저장하고, 상기 증강현실 어플리케이션이 실행된 상태에서 상기 적어도 하나의 카메라 및 상기 적어도 하나의 센서를 통해 획득된 정보가 상기 메모리에 저장된 상기 제2 식별 정보에 대응되는 것에 응답하여, 상기 디스플레이에 상기 가상 객체를 출력할 수 있다.
상술한 바와 같이, 일 실시 예에 따른 전자 장치(예: 도 1의 전자 장치(100))에 의해 수행되는 동작 방법은, 적어도 하나의 카메라를 이용하는 증강현실(AR) 어플리케이션을 실행하는 동작, 상기 적어도 하나의 카메라를 이용하여 상기 전자 장치의 주변의 제1 영상을 획득하는 동작, 적어도 하나의 센서를 이용하여, 상기 제1 영상에 대응하는 상기 전자 장치의 제1 자세 정보 또는 제2 위치 정보 중 적어도 하나를 포함하는 제1 센싱 정보를 획득하는 동작, 디스플레이에 상기 제1 영상이 출력되는 동안 사용자 입력에 따라 상기 제1 영상과 중첩되는 가상 객체를 생성하는 동작, 상기 제1 영상 및 상기 제1 센싱 정보에 기반하여, 상기 가상 객체에 대응하는 제1 식별 정보를 획득하는 동작, 상기 적어도 하나의 카메라를 이용하여, 상기 제1 영상과 적어도 일부가 중첩되는 제2 영상을 획득하는 동작, 상기 적어도 하나의 센서를 이용하여, 상기 제2 영상에 대응하는 상기 전자 장치의 제2 자세 정보 또는 제2 위치 정보 중 적어도 하나를 포함하는 제2 센싱 정보를 획득하는 동작, 상기 제2 영상 및 상기 제2 센싱 정보에 기반하여 상기 가상 객체에 대응하는 제2 식별 정보를 획득하는 동작 및 상기 증강현실 어플리케이션이 실행된 상태에서 상기 적어도 하나의 센서를 통해 획득된 정보가 상기 제2 센싱 정보에 대응되는 것에 응답하여, 상기 디스플레이에 상기 가상 객체를 출력하는 동작을 포함할 수 있다.
일 실시 예에 따른 전자 장치의 동작 방법은, 상기 전자 장치의 움직임의 변화량(예를 들어, rotation의 양, translation의 양)이 지정된 범위 이내인 경우 및 상기 제2 영상이 상기 제1 영상과 중첩되는 범위가 임계값 미만인 경우 상기 제2 식별 정보가 지정된 조건을 만족하는 것으로 판단하는 동작 및 상기 제2 식별 정보가 상기 지정된 조건을 만족하는 것으로 판단되는 경우 상기 제2 식별 정보를 획득하는 동작을 포함할 수 있다.
일 실시 예에 따르면, 상기 제2 식별 정보를 획득하는 동작은, 상기 증강현실 어플리케이션이 실행된 상태에서 상기 가상 객체를 생성하기 전의 제1 시간 구간 또는 상기 가상 객체를 생성한 후의 제2 시간 구간 중 적어도 하나에서 상기 제2 식별 정보를 획득하는 동작을 포함할 수 있다.
일 실시 예에 따르면, 상기 가상 객체를 출력하는 동작은, 상기 증강현실 어플리케이션이 실행된 상태에서 상기 적어도 하나의 센서를 통해 획득된 정보가 상기 제1 센싱 정보에 대응되는 것에 응답하여 상기 가상 객체를 출력하는 동작을 포함할 수 있다.
일 실시 예에 따르면, 상기 가상 객체를 출력하는 동작은, 상기 사용자 입력에 따라 3D 텍스트, 3D 이미지, 3D 동영상 중 적어도 하나를 포함하는 가상 객체를 출력하는 동작을 포함할 수 있다.
일 실시 예에 따르면, 상기 제1 영상 및 상기 제2 영상을 획득하는 동작은, 포인트 클라우드를 이용하여 상기 제1 영상에 포함된 제1 공간에 대한 정보 및 상기 제2 영상에 포함된 제2 공간에 대한 정보를 획득하는 동작을 포함할 수 있다.
일 실시 예에 따르면, 전자 장치의 동작 방법은 상기 제1 식별 정보 및 상기 제2 식별 정보를 메모리에 저장하는 동작 및 상기 증강현실 어플리케이션이 실행된 상태에서 상기 적어도 하나의 카메라 및 상기 적어도 하나의 센서를 통해 획득된 정보가 상기 메모리에 저장된 상기 제2 식별 정보에 대응되는 것에 응답하여 상기 디스플레이에 상기 가상 객체를 출력하는 동작을 포함할 수 있다.
상술한 바와 같이, 일 실시 예에 따른 전자 장치(예: 도 1의 전자 장치(100))는 통신 모듈(예: 도 2의 통신 모듈(260)), 디스플레이(예: 도 2의 디스플레이(240)), 적어도 하나의 센서(예: 도 2의 센서(230)), 적어도 하나의 카메라(예: 도 2의 카메라(220)), 및 상기 통신 모듈, 상기 디스플레이, 상기 적어도 하나의 센서 및 상기 적어도 하나의 카메라와 작동적으로 연결된 적어도 하나의 프로세서(예: 도 2의 프로세서(210))를 포함하고, 상기 적어도 하나의 프로세서는 상기 적어도 하나의 카메라를 이용하는 증강현실(AR) 어플리케이션을 실행하고, 상기 적어도 하나의 카메라를 이용하여 상기 전자 장치의 주변의 제1 영상을 획득하고, 상기 적어도 하나의 센서를 이용하여, 상기 제1 영상에 대응하는 상기 전자 장치의 제1 자세 정보 또는 제1 위치 정보 중 적어도 하나를 포함하는 제1 센싱 정보를 획득하고, 상기 디스플레이에 상기 제1 영상이 출력되는 동안 사용자 입력에 따라 상기 제1 영상과 중첩되는 가상 객체를 생성하고, 상기 제1 영상 및 상기 제1 센싱 정보에 기반하여, 상기 가상 객체에 대응하는 제1 식별 정보를 획득하고, 상기 적어도 하나의 카메라를 이용하여, 상기 제1 영상과 적어도 일부가 중첩되는 제2 영상을 획득하고, 상기 적어도 하나의 센서를 이용하여, 상기 제2 영상에 대응하는 상기 전자 장치의 제2 자세 정보 또는 제2 위치 정보 중 적어도 하나를 포함하는 제2 센싱 정보를 획득하고, 상기 제2 영상 및 상기 제2 센싱 정보에 기반하여 상기 가상 객체에 대응하는 제2 식별 정보를 획득하고, 상기 통신 모듈을 통해, 서버로 상기 제1 식별 정보 및 상기 제2 식별 정보를 송신하고, 상기 서버로부터 상기 제1 식별 정보 및 상기 제2 식별 정보를 수신하여, 상기 증강현실 어플리케이션이 실행된 상태에서 상기 적어도 하나의 카메라 및 상기 적어도 하나의 센서를 통해 획득된 정보가 상기 제2 식별 정보에 대응되는 것에 응답하여, 상기 디스플레이에 상기 가상 객체를 출력할 수 있다.
일 실시 예에 따르면, 상기 적어도 하나의 프로세서는 상기 전자 장치의 움직임의 변화량(예를 들어, rotation, translation)이 지정된 범위 이내인 경우 및 상기 제2 영상이 상기 제1 영상과 중첩되는 범위가 임계값 미만인 경우 상기 제2 식별 정보가 지정된 조건을 만족하는 것으로 판단하고, 상기 제2 식별 정보가 상기 지정된 조건을 만족하는 것으로 판단되는 경우 상기 제2 식별 정보를 획득할 수 있다.
일 실시 예에 따르면, 상기 적어도 하나의 프로세서는 상기 증강현실 어플리케이션이 실행된 상태에서 상기 적어도 하나의 센서를 통해 획득된 정보가 상기 제1 센싱 정보에 대응되는 것에 응답하여, 상기 디스플레이에 상기 가상 객체를 출력할 수 있다.
일 실시 예에 따르면, 상기 적어도 하나의 프로세서는 상기 사용자 입력에 따라 3D 텍스트, 3D 이미지, 3D 동영상 중 적어도 하나를 포함하는 가상 객체를 상기 디스플레이에 출력할 수 있다.
일 실시 예에 따르면, 상기 적어도 하나의 프로세서는, 포인트 클라우드(point cloud)를 이용하여 상기 제1 영상에 포함된 공간에 대한 정보 및 상기 제2 영상에 포함된 공간에 대한 정보를 획득할 수 있다.
본 개시가 다양한 실시 예들을 참조하여 도시되고 설명되었으나, 당업자라면 첨부된 청구항 및 그 균등물에 의해 정의된 바와 같은 본 개시의 사상 및 범위를 벗어나지 않으면서 형태 및 세부 사항의 다양한 변경이 이루어질 수 있음을 이해할 수 있을 것이다.

Claims (15)

  1. 전자 장치에 있어서,
    디스플레이;
    적어도 하나의 센서;
    적어도 하나의 카메라; 및
    상기 디스플레이, 상기 적어도 하나의 센서 및 상기 적어도 하나의 카메라와 작동적으로 연결된 적어도 하나의 프로세서를 포함하고,
    상기 적어도 하나의 프로세서는:
    상기 적어도 하나의 카메라를 이용하는 증강현실(AR) 어플리케이션을 실행하고,
    상기 적어도 하나의 카메라를 이용하여 상기 전자 장치의 주변의 제1 영상을 획득하고,
    상기 적어도 하나의 센서를 이용하여, 상기 제1 영상에 대응하는 상기 전자 장치의 제1 자세 정보 및 제1 위치 정보 중 적어도 하나를 포함하는 제1 센싱 정보를 획득하고,
    상기 디스플레이에 상기 제1 영상이 출력되는 동안 사용자 입력에 따라 상기 제1 영상과 중첩되는 가상 객체를 생성하고,
    상기 제1 영상 및 상기 제1 센싱 정보에 기반하여, 상기 가상 객체에 대응하는 제1 식별 정보를 획득하고,
    상기 적어도 하나의 카메라를 이용하여, 상기 제1 영상과 적어도 일부가 중첩되는 제2 영상을 획득하고,
    상기 적어도 하나의 센서를 이용하여, 상기 제2 영상에 대응하는 상기 전자 장치의 제2 자세 정보 또는 제2 위치 정보 중 적어도 하나를 포함하는 제2 센싱 정보를 획득하고,
    상기 제2 영상 및 상기 제2 센싱 정보에 기반하여 상기 가상 객체에 대응하는 제2 식별 정보를 획득하고,
    상기 증강현실 어플리케이션이 실행된 상태에서 상기 적어도 하나의 센서를 통해 획득된 정보가 상기 제2 센싱 정보에 대응되는 것에 응답하여, 상기 디스플레이에 상기 가상 객체를 출력하는, 전자 장치.
  2. 청구항 1에 있어서,
    상기 적어도 하나의 프로세서는,
    상기 전자 장치의 움직임의 변화량이 지정된 범위 이내인 경우 및 상기 제2 영상이 상기 제1 영상과 중첩되는 범위가 임계값 미만인 경우 상기 제2 식별 정보가 지정된 조건을 만족하는 것으로 판단하고,
    상기 제2 식별 정보가 상기 지정된 조건을 만족하는 것으로 판단되는 경우 상기 제2 식별 정보를 획득하도록 더 구성된, 전자 장치.
  3. 청구항 1에 있어서,
    상기 적어도 하나의 프로세서는 상기 제2 식별 정보를 상기 증강현실 어플리케이션이 실행된 상태에서, 상기 가상 객체를 생성하기 전의 제1 시간 구간 및 상기 가상 객체를 생성한 후의 제2 시간 구간 중 적어도 하나의 구간에서 획득하도록 더 구성된, 전자 장치.
  4. 청구항 1에 있어서,
    상기 적어도 하나의 프로세서는 상기 증강현실 어플리케이션이 실행된 상태에서 상기 적어도 하나의 센서를 통해 획득된 정보가 상기 제1 센싱 정보에 대응되는 것에 응답하여, 상기 디스플레이에 상기 가상 객체를 출력하도록 더 구성된, 전자 장치.
  5. 청구항 1에 있어서,
    상기 적어도 하나의 프로세서는 상기 사용자 입력에 따라 3D 텍스트, 3D 이미지, 또는 3D 동영상 중 적어도 하나를 포함하는 가상 객체를 상기 디스플레이에 출력하도록 더 구성된, 전자 장치.
  6. 청구항 1에 있어서,
    상기 적어도 하나의 프로세서는, 포인트 클라우드(point cloud)를 이용하여 상기 제1 영상에 포함된 제1 공간에 대한 정보 및 상기 제2 영상에 포함된 제2 공간에 대한 정보를 획득하도록 더 구성된, 전자 장치.
  7. 청구항 6에 있어서,
    상기 제2 영상에 포함된 상기 제2 공간에 대한 정보는 상기 제1 영상의 상대적 위치 정보를 포함하는, 전자 장치.
  8. 청구항 1에 있어서,
    메모리를 포함하고,
    상기 적어도 하나의 프로세서는 상기 제1 식별 정보 및 상기 제2 식별 정보를 상기 메모리에 저장하고,
    상기 증강현실 어플리케이션이 실행된 상태에서 상기 적어도 하나의 카메라 및 상기 적어도 하나의 센서를 통해 획득된 정보가 상기 메모리에 저장된 상기 제2 식별 정보에 대응되는 것에 응답하여, 상기 디스플레이에 상기 가상 객체를 출력하도록 더 구성된 전자 장치.
  9. 전자 장치의 동작 방법에 있어서,
    적어도 하나의 카메라를 이용하는 증강현실(AR) 어플리케이션을 실행하는 동작;
    상기 적어도 하나의 카메라를 이용하여 상기 전자 장치의 주변의 제1 영상을 획득하는 동작;
    적어도 하나의 센서를 이용하여, 상기 제1 영상에 대응하는 상기 전자 장치의 제1 자세 정보 또는 제1 위치 정보 중 적어도 하나를 포함하는 제1 센싱 정보를 획득하는 동작;
    상기 전자 장치의 디스플레이에 상기 제1 영상이 출력되는 동안 사용자 입력에 따라 상기 제1 영상과 중첩되는 가상 객체를 생성하는 동작;
    상기 제1 영상 및 상기 제1 센싱 정보에 기반하여, 상기 가상 객체에 대응하는 제1 식별 정보를 획득하는 동작;
    상기 적어도 하나의 카메라를 이용하여, 상기 제1 영상과 적어도 일부 중첩되는 제2 영상을 획득하는 동작;
    상기 적어도 하나의 센서를 이용하여, 상기 제2 영상에 대응하는 상기 전자 장치의 제2 자세 정보 및 제2 위치 정보 중 적어도 하나를 포함하는 제2 센싱 정보를 획득하는 동작;
    상기 제2 영상 및 상기 제2 센싱 정보에 기반하여 상기 가상 객체에 대응하는 제2 식별 정보를 획득하는 동작; 및
    상기 증강현실 어플리케이션이 실행된 상태에서 상기 적어도 하나의 센서를 통해 획득된 정보가 상기 제2 센싱 정보에 대응되는 것에 응답하여, 상기 디스플레이에 상기 가상 객체를 출력하는 동작을 포함하는, 전자 장치의 동작 방법.
  10. 청구항 9에 있어서,
    상기 전자 장치의 움직임의 변화량이 지정된 범위 이내인 경우 및 상기 제2 영상이 상기 제1 영상과 중첩되는 범위가 임계값 미만인 경우 상기 제2 식별 정보가 지정된 조건을 만족하는 것으로 판단하는 동작 및 상기 제2 식별 정보가 상기 지정된 조건을 만족하는 것으로 판단되는 경우 상기 제2 식별 정보를 획득하는 동작을 포함하는, 전자 장치의 동작 방법.
  11. 청구항 9에 있어서,
    상기 제2 식별 정보를 획득하는 동작은, 상기 증강현실 어플리케이션이 실행된 상태에서 상기 가상 객체를 생성하기 전의 제1 시간 구간 또는 상기 가상 객체를 생성한 후의 제2 시간 구간 중 적어도 하나에서 상기 제2 식별 정보를 획득하는 동작을 포함하는, 전자 장치의 동작 방법.
  12. 청구항 9에 있어서,
    상기 가상 객체를 출력하는 동작은, 상기 증강현실 어플리케이션이 실행된 상태에서 상기 적어도 하나의 센서를 통해 획득된 정보가 상기 제1 센싱 정보에 대응되는 것에 응답하여 상기 가상 객체를 출력하는 동작을 포함하는, 전자 장치의 동작 방법.
  13. 청구항 9에 있어서,
    상기 가상 객체를 출력하는 동작은, 상기 사용자 입력에 따라 3D 텍스트, 3D 이미지, 또는 3D 동영상 중 적어도 하나를 포함하는 가상 객체를 출력하는 동작을 포함하는, 전자 장치의 동작 방법.
  14. 청구항 9에 있어서,
    상기 제1 영상 및 상기 제2 영상을 획득하는 동작은, 포인트 클라우드를 이용하여 상기 제1 영상에 포함된 제1 공간에 대한 정보 및 상기 제2 영상에 포함된 제2 공간에 대한 정보를 획득하는 동작을 포함하는, 전자 장치의 동작 방법.
  15. 청구항 9에 있어서,
    상기 제1 식별 정보 및 상기 제2 식별 정보를 상기 전자 장치의 메모리에 저장하는 동작 및 상기 증강현실 어플리케이션이 실행된 상태에서 상기 적어도 하나의 카메라 및 상기 적어도 하나의 센서를 통해 획득된 정보가 상기 메모리에 저장된 상기 제2 식별 정보에 대응되는 것에 응답하여 상기 디스플레이에 상기 가상 객체를 출력하는 동작을 포함하는, 전자 장치의 동작 방법.
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