프로젝트 소개
본 과제는 3D 형상 데이터와 영상 데이터를 Observation으로 활용해 AR 환경에서 강화학습의 성능을 분석하고, 실제 객체의 위치·자세를 자동으로 인지하는 방법을 검토하는 연구임.
연구 목표는 3D 형상 데이터, 2D feature, 두 데이터의 조합에 따른 강화학습 적용성을 비교하는 데 있음. 핵심 연구 내용은 collider와 Target 모델의 중첩 기반 reward 설계, Control Point 활용성 검토, I1·I2 입력 기반 CNN 모델 개발, 단일 프레임과 연속 프레임 입력 방식 비교, 직육면체·의자·책상·빈 방·교각·거더 등 대상 확장 검토임. 기대 효과는 3D 모델 기반 AR 기술의 안정적 구현과 BIM 모델 기반 AR 서비스 개발, 환경 인지형 맞춤 정보 제공 기술 확산에 기여하는 것임