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    고차원 특징 구성을 위한 네트워크 기반 모바일 슬램 프레임워크

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    증강 현실을 위한 모바일 환경에서 슬램의 고차원 특징을 효율적으로 구성하기 위해 네트워크를 이용하는 슬램 프레임워크를 제안한다. 최근에는, 딥러닝으로 동작하는 의미론적 분할 방식을 슬램과 결합하여 고차원 특징으로 이용하고 있으나, 고차원 특징을 이용하기 위해서는 추가적인 장비가 필요하기 때문에 모바일 환경에서는 실시간으로 동작하기 어렵다. 우리는 모바일 환경에서 실시간으로 고차원 특징을 이용하여 카메라의 자세와 지도를 작성하기 위해 네트워크를 통해 의미론적 분할을 서비스로 이용하는 새로운 슬램 프레임워크를 구성한다. 제안하는 슬램 프레임워크를 통하여 모바일 기기의 하드웨어 성능의 영향을 받지 않고 의미론적 분할 결과를 슬램과 결합하여 고차원 특징을 구성할 수 있다.
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    증강 현실을 위한 모바일 환경에서 슬램의 고차원 특징을 효율적으로 구성하기 위해 네트워크를 이용하는 슬램 프레임워크를 제안한다. 최근에는, 딥러닝으로 동작하는 의미론적 분할 방식...

    증강 현실을 위한 모바일 환경에서 슬램의 고차원 특징을 효율적으로 구성하기 위해 네트워크를 이용하는 슬램 프레임워크를 제안한다. 최근에는, 딥러닝으로 동작하는 의미론적 분할 방식을 슬램과 결합하여 고차원 특징으로 이용하고 있으나, 고차원 특징을 이용하기 위해서는 추가적인 장비가 필요하기 때문에 모바일 환경에서는 실시간으로 동작하기 어렵다. 우리는 모바일 환경에서 실시간으로 고차원 특징을 이용하여 카메라의 자세와 지도를 작성하기 위해 네트워크를 통해 의미론적 분할을 서비스로 이용하는 새로운 슬램 프레임워크를 구성한다. 제안하는 슬램 프레임워크를 통하여 모바일 기기의 하드웨어 성능의 영향을 받지 않고 의미론적 분할 결과를 슬램과 결합하여 고차원 특징을 구성할 수 있다.

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    목차 (Table of Contents)

    • 요약문
    • 1. 서론
    • 2. 본문
    • 3. 결론
    • 참고 문헌
    • 요약문
    • 1. 서론
    • 2. 본문
    • 3. 결론
    • 참고 문헌
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