A Study on improved AR-based education system for effective transporter operation

제 16권 제 6 호 2011년 12월 pp. 407-413

트랜스포터의 효과적인 운용을 위한 개선된 형태의 증강현실기반 교육 시스템에 관한 연구

이정민**, 이경호*

A Study on improved AR-based education system for effective transporter operation

Jung-Min Lee** and Kyung-Ho Lee*

ABSTRACT

Augmented reality technology can provide computer-generated information to user effectively, therefore many industries have been trying to adopt AR technology to own domain field. Shipbuilding and offshore industry are also trying to introduce the technology, especially in education field. We have already studied about transporter education system based on augmented reality to help understanding for non-expert engi- neers. Once our previous study was focused on improving of rendering quality, this paper focuses on effective interaction between engineers and system to more increase educational results.

Key words : Augmented Reality, Interactive Education, Ubiquitous-Manual

1. 서 론

증강현실(Augmented Reality)은 현실 세계를 기반 으로 컴퓨터가 생성한 정보를 정교하게 오버랩하여 사용자에게 제공하는 기술이다^[1], 기존의 가상현실 보 다 현실감이 높아 몰입감이 높고, 정보 전달 측면에서 그 효과가 높다는 장점으로 인하여 토목^[2], 자동차^[3], 건설^[4]등에서 도입하기 위한 많은 연구가 진행된 바 있다. 또한, 최근 우리나라 조선 산업에서도 증강현실 기술을 도입하기 위한 연구가 진행된 바 있으며^[5,6], 그 중에서도 교육에 대한 많은 연구가 이루어지고 있 는 실정이다. 이러한 증강현실 기반의 교육에 대한 관 심은 작업자의 고령화로 인한 인력부족 현상에 기인 하며, 이에 따라 빠르게 전문가를 배출하기 위한 효과 적인 교육 시스템에 대한 요구가 높아졌기 때문으로 볼 수 있다. 또한, 해양 및 조선의 사고 원인이 대부 분 사람의 실수에 기인한다고 보고된 바 있으며^[7], 이

로 인하여 작업자를 효과적으로 지원하기 위한 방안 이 요구되고 있는 실정이다. 현재 조선소에서의 트랜 스포터의 운전자 교육의 경우 교육체계가 1:1도제 방 식으로 교육이 이루어지고 있는데, 이는 체계적이지 못한 교육으로 인하여 오히려 사고를 증가시킬 수 있 다는 단점이 있다. 증강현실 기술을 활용하여 트랜스 포터 운용과 관련된 전문가적인 지식을 비전문가에게 효과적이고 체계적으로 전달하기 위한 연구를 선행하 였으며, 본 논문에서는 보다 높은 교육적 효과를 얻기 위하여 선행된 연구에서 부족한 사용자와의 인터랙션 (interaction) 부분을 개선하기 위한 연구를 진행하였다.

본 논문의 구성은 다음과 같다. 2장에서는 증강현 실과 관련된 연구에 대한 사례를 소개하고, 3장에서 는 증강현실 관련 기술 및 도구들에 대해 기술한다.

그리고 4장에서는 본 논문에서 제안하고자 하는 개선 된 형태의 시스템에 대해 서술하고 5장에서는 구현된 프로토타입 통해 검증하고자 한다.

2. 관련연구

증강현실은 가시화 기술로서 다양한 산업에서 활용 되고 있으며 특히, 교육과 엔지니어링 분야에서 많이

*교신저자, 종신회원, 인하대학교 선박해양공학과

**학생회원, 인하대학교 선박해양공학과 대학원 -논문투고일: 2011. 08. 29

-논문수정일: 2011. 08. 29 -심사완료일: 2011. 08. 31

활용되고 있다. 또한, 최근 조선해양 산업에서도 증강 현실을 도입하기 위한 연구가 진행되고 있는 실정이 다^[5]. 다음은 시스템과 사용자의 효과적인 인터랙션으 로 인하여 시스템 성능이 향상되는 등의 효과를 나타 내고 있는 사례를 소개하고자 한다.

2.1 Collocated AAR^[9]

Collocated AAR(Augmented After Action Review with Mixed Reality)는 플로리다 대학에서 연구한 사 례로 실험의 결과 및 과정에 대한 내용을 전문가가 녹 화 한 후에, 모바일 기기를 활용하여 교육자를 대상으 로 녹화된 화면과 함께 시스템과의 인터랙션을 통하 여 교육하도록 한 사례로서 기존의 전통적인 교육방 법에 의하여 교육을 수행하였을 경우 대비 교육에 대 한 만족도가 향상되었다고 평가되었다. 학생들을 대 상으로 한 평가 자료에서는 학생들이 실험과정 중 실 수한 사례를 평가지표로 이해도를 측정하였으며 본 시스템을 이용하였을 경우 그렇지 않았을 경우 보다 이해도가 전체적으로 향상되었다고 평가되었다.

2.2 BMW^[3]

BMW에서는 증강현실 기술을 기반으로 하여 자동차 정비를 위한 작업자 지원 시스템을 연구한 바 있다. 정 비사는 디스플레이장치(HMD: Head Mounted Display) 를 통하여 정비할 부분에 대한 정보와 정비 수행순서 를 3D모델을 활용하여 시각적으로 지원 받을 수 있으 며 이로 인하여 경험이 적은 정비사도 정확하고 신속 한 정비가 가능하게 된다.

2.3 파이프 정비 지원 지식기반 AR시스템 해양구조물 및 선박의 정비를 위해서는 복잡한 설 계 정보와 다양한 기술지식이 필요하며 다양한 경험 을 갖춘 엔지니어를 필요로 한다. 이에, 경험이 적은 엔지니어도 보다 쉽게 정비를 수행할 수 있도록 하는

지원 시스템에 대한 연구를 진행하였다. 이 연구는 기 존의 수행되었던 시각기반 증강현실의 연구결과를 기 반으로 진행되었으며^[6], 여기에 더하여 지식 기반 시 스템을 접목하였다. 기존의 연구에서는 단순히 정비 순서만을 고려하여 순차적인 시나리오를 제공하였기 때문에 단순한 정비에서만 활용이 가능하였던 반면, 이 연구에서는 지식기반 서비스를 활용하여 보다 전 문적이고 활용범위가 넓다는 장점을 가지고 있으며 정비를 수행하는데 있어서 필요한 정보를 시스템이 제공할 수 있다는 점에서 경험이 적은 엔지니어에게 지원시스템으로서의 역할을 충분히 수행 할 수 있을

것이라고 평가되었다.

3. 증강현실 기술

증강현실은 현실 세계의 기준이 되는 지표를 실시 간으로 추적하고 사용자가 바라보는 카메라의 좌표를 상대적으로 계산함으로써 구현이 되는데 이러한 과정 을 트래킹(Tracking)과 호모그래피(Homography)라고 한다^[10]. 트래킹을 위해서는 전통적인 카메라 영상처 리에 의한 방법과 글러브나 적외선을 사용하는 방식 이 있으나^[6], 본 논문에서는 구현이 간편한 방법인 영 상처리를 기반으로 하는 마커기반 트래킹(Marker based Tracking)을 사용하였다.

3.1 호모그래피(Homography) 계산 Fig. 1. AAMVID view of an incompetent inspiratory

valve during AAR.

Fig. 2. Workshop application at BMW.

Fig. 3. Knowledge-Based AR System for Pipe Main- tenance.

본 논문에서는 전통적인 증강현실 구현 방법인 영 상처리에 기반을 둔 트래킹과 호모그래피 계산 방법을 사용하였으며 주요한 알고리즘으로는 ARToolKit^[11]의 일부 라이브러리를 참조하였다. 호모그래피는 원본 패 턴과 현재 보이고 있는 패턴과의 관계를 정의하는 것 으로 여기에서는 2D와 2D사이의 관계를 말한다. 즉, Fig. 3과 같은 관계의 좌표계가 형성되어 있다고 할 경 우 투영된 좌표를 x'이라한다면, x와 x'과의 관계는,

단, H는 3 × 3 평면 호모그래피

여기에서 식 (1)을 얻을 수 있다.

(단, 는 H행렬의 i, j번째 요소) (1) 여기에서 H를 얻기 위해서는 최소한 4개의 관계를 가져야 하며 4개의 점으로부터 다음의 9x8 행렬식을 얻을 수 있다^[12].

(단, i = 1, 2, 3, 4) (2) 식 (2)는 a·H = 0 (단, a는 상수로 이루어진 2 × 9

행렬)인 관계를 가지며 따라서 SVD (Singular Value Decomposition)을 사용하여 H를 계산할 수 있게 된다.

3.2 마커기반 트래킹

마커는 현실세계의 기준점 역할을 수행하는 표시로 서 Fig. 3에 따르면 World Coordinates의 역할을 수

행한다. 마커는 보통 사각형의 형태에 흑백의 패턴으 로 구성되며 컴퓨터 이진영상처리 이후의 과정에서 원본 마커의 패턴을 비교하여 마커를 식별하게 된다.

원형도를 활용한 마커 검출과 패턴인식 과정은 이 미 연구된 바 있다^[6].

3.3 게임엔진 (OGRE3D^[13]) 도입

증강현실은 현실세계를 모방하여 이질감을 줄이고 현실감 및 몰입감을 향상시킬 수 있는 기술이다. 따라 서 실감모델과 실세계의 물리법칙에 따른 사물의 모 습을 표현하여 사용자에게 제공하게 된다. 게임엔진 은 그 목적에 따라서 렌더링엔진(Rendering Engine) 과 물리엔진(Physical Engine)으로 나뉠 수 있다. 렌 더링 엔진은 고수준의 연산처리를 필요로 하는 3D모 델의 가시화를 가속시켜 부드러운 표현이 가능하도록 하며 물리엔진은 유체의 표면과 탄성 등의 운동에 대 한 표현을 수식으로 미리 정의해 놓고 사용자로 하여 금 쉽게 가져다 쓸 수 있는 형태의 라이브러리 및 함 수를 제공한다. 따라서 게임엔진은 증강현실의 구현 에 있어서 많은 이점을 제공하며 특히 교육부분에 있 어서는 게임과 같은 흥미를 사용자로 하여금 유발시 킬 수 있으므로 학업에 대한 거부감을 줄이고 교육에 대한 의욕을 높임으로서 보다 높은 교육적 결과를 가 져다 줄 수 있다.

본 논문에서는 렌더링 엔진에 대한 부분을 중심으 로 연구를 진행하였다. 호모그래피의 계산 결과는 렌 더링 엔진에서 사용자의 위치에서 보이게 되는 물체 의 형상을 복원시키게 된다. 아래 그림은 게임엔진 중 에서 소스가 공개된 OGRE3D의 클래스 구성을 보이 고 있다. 본 논문에서는 OGRE3D를 활용하여 시스템 을 구성하였으며 SceneManager를 통하여 Child Node에 연결된 오브젝트를 위에서 계산된 호모그래 x'

y'

⎩ ⎭1

⎪ ⎪⎨ ⎬

⎪ ⎪⎧ ⎫ H

x y

⎩ ⎭1

⎪ ⎪⎨ ⎬

⎪ ⎪⎧ ⎫

=

x' h( ₃₁x h+ ₃₂y h+ ₃₃) h= ₁₁x h+ ₁₂y h+ ₁₃ y' h( ₃₁x h+ ₃₂y h+ ₃₃) h= ₂₁x h+ ₂₂y h+ ₂₃

x_i y_i 1 0 0 0 – 'x_ix_i – 'x_iy_i – 'x_i 0 0 0 x_i y_i 1 – 'xy_{i i} – 'yy_{i i} – 'y_i

⎩ ⎭

⎨ ⎬

⎧ ⎫H 0=

Fig. 4. World space defined by a planar pattern.

Fig. 5. Marker Based AR.

피를 통하여 렌더링 시키는 방법으로 구현하였다. 각 오브젝트는 Movable Object로서 교육시스템에 맞는

속성과 퀼리티를 부여할 수 있으며 카메라 플러그인 을 통하여 외부의 영상을 입력 받아 그 위에 오버랩 시킴으로서 구현이 이루어지게 된다.

4. 증강현실 기반 교육 시스템

증강현실이 교육 및 정비 지원 시스템에서 가지는 장점은 다음과 같다.

4.1 시스템구조

작업자를 효과적으로 교육하고 지원하기 위해서는 작업자/교육자가 필요한 내용을 쉽고 빠르게 전달할 수 있는 체계적인 시나리오가 있어야 하며 몰입감을 위해서는 현실감 있는 객체의 렌더링 기술 또한 뒷받 침되어야 한다.

Fig. 7는 교육 및 유지보수 등의 콘텐츠를 기반으로

구성되는 증강현실 시스템을 보이고 있다. 증강현실 시스템에서는 카메라를 이용하여 현실세계의 이미지 를 획득하며 획득된 이미지로부터 트래킹과 호모그래 피를 위한 계산을 수행하게 된다. 계산된 행렬로부터 OGRE 3D에서는 모델의 자세를 사용자 중심으로 복 원하게 된다. 또한, 체계적인 시나리오를 위해서는 콘 텐츠가 중요하게 작용되는데 시스템의 활용성 및 상 용화 측면에서 본다면, 시스템 제작비용 대비 시스템 이 가져다주는 효과가 높아야 할 것이다. 따라서 콘텐 츠 및 시스템 제작비용 및 시간을 단축시키기 위한 연 구가 진행되어야 하며 현재 스크립트 기반의 시나리 오 제작에 관련된 연구가 진행 중에 있다.

4.2 인터랙티브(Interactive) GUI

교육적 효과를 높이기 위해서는 사용자와 시스템과 의 양방향 인터랙션이 중요한 역할을 한다. 기존의 연 구에서는 실감 모델의 구현을 위한 렌더링에 초점을 맞추었다면 본 논문에서는 교육 시스템의 개선을 위 하여 인터랙티브한 사용자 GUI를 제공하기 위한 연 구를 진행하였으며 게임엔진과의 연동을 통하여 교육 자의 흥미를 유발시킬 수 있도록 하였다. 본 논문에서 의 사용자 인터랙션은 크게 두 가지의 인터랙션 시스 템으로 나누어 구분하였는데, 첫 번째는 시나리오 기 반의 시스템과 두 번째는 지식기반 시스템 기반의 인 터랙션이다.

4.2.1 시나리오 기반 인터랙션

시나리오 기반의 인터랙션은 시스템 및 콘텐츠의 제작 시에 모든 교육 시나리오를 미리 작성하여 입력 을 하는 방법이다. 시나리오 기반의 인터랙션은 시나 리오 외의 사용자 입력에 대해서는 예외 처리를 수행 해야 하기 때문에 예외가 발생되지 않도록 사용자의 입력의 제한을 두어야 한다는 단점이 있으나 관심 대

상에만 초점을 맞추어 시스템을 제작하게 되므로 구 현이 빠르다는 장점이 있다. 또한, 사용자의 입력에 대 하여 시스템이 제공하는 결과에는 Fig. 8과 같이 대부 분 1:1 매핑이 된다는 특징을 가지고 있다.

1. 2차원 텍스트 기반 매뉴얼에서 벗어나 3차원 모 델을 활용한 교육의 흥미 유발

2. 그래픽 인터페이스 및 그래픽 언어를 활용하여 전문적인 기술을 효과적으로 사용자에게 제공 3. 시스템에 대한 몰입감 향상 및 이해도 향상으로

빠른 교육적 효과 달성

Fig. 6. UML Diagram for OGRE 3D's Class.

Fig. 7. System Configuration.

Fig. 8. Scenario-Based Interaction Interface.

4.2.2 지식기반 인터랙션

이와 반대로 지식기반 인터랙션은 모든 시나리오를 가상하여 작성하고 예외에 대한 것을 염두에 둘 필요 가 없다는 장점이 있으나 인터랙션을 위한 지식기반 시스템을 따로 구축하여야 한다는 단점이 있다. 이 때

사용되는 시나리오는 교육 순서 등의 콘텐츠를 의미 하게 되며 지식기반 인터랙션의 경우는 Fig. 9과 같이 시뮬레이션과 같은 성격의 시스템 룰(Rule)을 가지게 된다.

따라서 교육 콘텐츠에 따라 지식기반 시스템은 고 유하게 모듈로서 저장될 수 있으며 추후에 재활용 및 다른 시스템과의 연계가 가능하다는 장점을 가질 수

있다. Fig. 10은 지식기반 인터랙션의 장점에 대하여 설명하고 있다. 한번 구축되어진 Rule Set은 Knowledge 로서 모듈화 할 수 있으며 이러한 모듈화 된 Knowledge 는 다른 교육 시스템에서도 활용할 수 있게 된다.

5. 트랜스포터를 위한 개선된 형태의 교육 프로토타입

본 논문에서는 트랜스포터(transporter)를 대상으로 개선된 형태의 증강현실 교육 시스템을 구축함으로써 그 효과를 평가하고 검증하고자 하였다.

5.1 프로토타입 시나리오

트랜스포터는 해양 및 조선 산업에서 대형 블록을 운반할 때 사용되는 운반기기로서 자체 동력을 가지 고 수백여 톤에서 1000톤 정도 무게의 블록을 운반한 다. 따라서 자칫 운전자의 실수는 때론 대형 사고를 유발하며 따라서 정확하고 체계적인 운용교육이 필요

한 실정이다. 트랜스포터는 조향대와 함께 터치패널 을 사용하여 트랜스포터를 움직이게 된다. 프로토타 입에서의 구현 시나리오는 다음과 같으며, 이를 위하 여 트랜스포터의 3D 모델 및 교육 콘텐츠와 관련된 애니메이션을 3DMax에서 제작하였다.

5.2 프로토타입 구현 및 평가

트랜스포터 교육을 위한 매뉴얼을 제작하였으며 각 모드별 트랜스포터의 이동에 대한 내용을 Fig. 11과 같이 제작하여 활용하였다. Fig. 13은 구현된 시스템 을 보이고 있다. GUI의 좌측 상단에는 OGRE를 사용 하여 증강현실 매뉴얼을 배경으로 트랜트포터의 3D 모델을 증강 시킨 결과이며 우측 상단에는 트랜스포 터 터치패널을 구현하였다. 터치패널의 조작에 따라 트랜스포터는 어떠한 움직임을 보이는지 교육자는 쉽

게 알 수 있으며 좌측 하단에는 지면으로 작성된 운용 매뉴얼에 있는 지시문을 옮겨 나타내도록 하였다. 또 한, 트랜스포터의 바퀴부분을 클릭하였을 시 부품에

1. 터치패널에서 “가로운전” 버튼 클릭 2. 트랜스포터 모델의 바퀴가 정렬 3. 트랜스포터의 이동

4. 트랜스포터의 매뉴얼상의 텍스트 지시문 표시 5. 트랜스포터의 바퀴 클릭

6. 바퀴의 3D 모델 정보 표시 7. 바퀴의 상세정보(specification) 표시 Fig. 9. Knowledge-Based Interaction Interface.

Fig. 10. Scenario and knowledge based interaction.

Fig. 11. Transporter AR Manual.

대한 정보를 알 수 있도록 하였으며 정비 시에 필요한 사항들을 나열하도록 하였다.

기존의 증강현실 기반의 트랜스포터 교육 매뉴얼 대비 현재 시스템에 대한 효과를 검증하기 위하여 비 전문가인 12명의 조선전공 학생과 현장 엔지니어 2명 을 대상으로 시스템에 대하여 평가를 수행하였으며 정량적인 측정을 위하여 기존의 증강현실 기반 교육 시스템과 개선된 형태의 교육 시스템에서 각각 습득 하는 시간과 현재 상황이 주어졌을 경우 수행해야하 는 조작 방법을 테스트 하고 시간을 측정하는 방식으 로 실시하였다. Fig. 12의 좌측은 매뉴얼을 습득하는 데 걸리는 시간을 측정한 것으로 가장 적은 시간과 전 체 인원에 대한 평균 시간을 표시하고 있다. 증강현실 환경에서 매뉴얼을 습득하는데 걸리는 시간은 개선된 형태의 증강현실 교육 시스템을 활용하였을 경우, 기 존의 증강현실 매뉴얼을 습득하는 데에 걸리는 시간 보다 최대 3배 이상이 단축되었으며 특히 평가하는 집 단에서의 교육 결과의 편차가 보다 낮았던 것으로 평

가되었다. 이것은 증강현실 환경 중에서도 사용자의 양방향 인터랙션을 통한 교육이 수행되었을 경우 보 다 높은 교육적 효과를 달성할 수 있다는 것을 보이고

있으며 또한 개인 능력에 대한 의존성이 보다 낮아 질 수 있다는 것을 의미한다. (Fig. 12 (우))

임의의 상황 제시를 통한 트랜스포터의 운용 방법 에 대한 테스트 결과는 기존의 매뉴얼 기반의 증강현 실 환경에서 교육을 받는 집단에서는 오답률이 10%

미만으로 높은 정답률을 보였으며 반면 기존의 방법 에 의하여 교육을 받은 집단에서는 비록 오답률이 보 다 높은 18%이였으나 정답을 결정하는 데에 걸리는 시간이 좀 더 오래 걸린 것으로 평가되었다. 평가 후 시스템에 대한 인터뷰에서는 증강현실 환경에서도 자 신이 시스템을 운용하고 반응을 볼 수 있는 인터랙션 이 수행되었을 경우 기존의 교육체계 보다 교육 내용 을 훨씬 이해하기 쉬웠고 제공되는 콘텐츠의 시나리 오에 따라 교육이 진행됨으로 교육받는 동안에 편안 한 감정을 가질 수 있었다고 평가되었다.

6. 결 론

본 논문에서는 트랜스포터 운용을 위하여 개선된 형태의 증강현실 기반 교육시스템에 대하여 연구하였 다. 그 결과 기존의 증강현실 매뉴얼을 사용한 경우 보다 본 시스템을 사용한 경우 높은 흥미와 관심을 불 러일으킬 수 있었으며, 이는 피교육자의 몰입감과 연 결되어 교육받을 만한 시스템으로서의 역할을 수행하 였다고 판단되었다. 또한, 작업자의 정비 시에 관련된 정보를 제공하고 정비 절차를 제공하는 데에 3차원 모 델을 활용함으로써 보다 효과적으로 지식을 전달 할 수 있을 것으로 판단하였다. 그러나 증강현실을 구현 하기 위하여 마커의 검출과 트래킹이 실내에서는 조 도에 많은 영향을 받아 개선이 필요하다고 평가되었 으며 이를 위해서 개선된 이미지 프로세싱에 의한 트 래킹 알고리즘의 연구와 RFID 등의 융합된 트래킹 기술의 개발이 필요하다. 앞서 언급하였듯이 시스템 의 상용화 및 활용성 보장을 위해서는 시스템 구축에 Fig. 12. Readability evaluation and norm distribution.

Fig. 13. Prototype implementation.

대한 저작도구와 같은 형태의 프레임워크를 개발할 필요가 있다. 현재는 스크립트 기반의 시나리오 작성 에 대한 연구가 진행 중에 있으며 저작도구와 관련된 시스템 프레임워크 개념설계가 진행 중이다. 앞으로 이러한 프레임워크가 시스템적으로 뒷받침 된다면 증 강현실 교육 시스템이 보다 파급효과가 커질 수 있을 것이며, 효과적으로 산업에 적용될 수 있을 것이다. 이 러한 증강현실 기술을 이용한 효과적인 교육 시스템 의 적용은 전문가 양성을 촉진시킬 수 있을 것이며, 이에 따라 빠른 인력의 수급과 함께 제품의 지속가능 성을 지원할 수 있을 것이다.

감사의 글

본 연구는 한국연구재단의 지원으로 수행된 핵심연 구지원사업(2011-0000154) 결과의 일부로서 위 기관 의 지원에 감사드립니다.

참고문헌

1. Milgram P, & Kishino F., “A Taxonomy of Mixed Reality Visual Displays,” IEICE, Transactions on information systems, vol E77-D, No 12, pp. 1321- 1329, 1994.

2. Gerhard Schall Erick Mendez and Dieter Schmal- stieg, “Virtual Redlining for Civil Engineering in Real Environments,” Proc. IEEE ISMAR, pp. 95- 98, 2008.

3. Dr. Klaus Bengler, Robert Passaro, “Augmented Reality in Cars,” BMW Group, 2004.

4. Pentenrieder, K., et al., “Augmented Reality-based Factory Planning an Application Tailored to Indus- trial Needs,” Proc. IEEE ISMAR, pp. 31-39, 2007.

5.김충현, 이경호, 이정민, 김대석, 한은정, “해양구조 물에서의 파이프 지원을 위한 지식기반형 증강현실 시스템에 관한 연구,” 한국해양공학회, 제24권, 제1 호, pp. 178-184, 2010.

6.이경호, 이정민, 김동근, 한영수, 이재준, “제품의 유 지보수를 위한 시각기반 증강현실 기술 개발,” 한 국CAD/CAM학회 논문집, 제13권, 제4호, pp. 265- 272, 2008.

7.배영일, 이치호, 박찬수, “한국 조선산업의 경쟁력 진단,” CEO Information, 삼성경제연구소, 2009.

8. TORGEIR MOAN, “SAFETY OF OFFSHORE STRUCTURES,” CORE Report No 2005-04, 2005.

9. John Quarles, Samsun Lampotang, Ira Fischler, Paul Fishwick and Benjamin Lok, “Collocated AAR:

Augmenting After Action Review with Mixed Real- ity,” Proc. ISMAR, pp. 107-116, 2008.

10. Zhengyou Zhang, “A Flexible New Technique for Camera Calibration,” Microsoft Research, Technical Report MSR-TR-98-71, 1998.

11. ARToolKit, http://www.hitl.washington.edu/artoolkit/

12. Shahzad Malik, Gerhard Roth, Chris McDonald,

“Robust 2D Tracking for Real-time Augmented Real- ity,” In Proceeding of Vison Interface (VI), pp. 399-

406, 2002.

13. OGRE 3D, www.ogre3d.org 이 정 민

2008년 인하대학교 조선해양공학과 학사 2008년~2010년 인하대학교 조선해양공학

과 석사

2010년~현재 인하대학교 조선해양공학과 관심분야 : Ubiquitous, Augmented Reality,박사과정 PLM, Data Mining, Mobile Com- puting, Knowledge Based System

이 경 호

1988년 서울대학교 조선해양공학과 학사 1990년 서울대학교 조선해양공학과 석사 1998년 서울대학교 조선해양공학과 박사 1990년~2003년 한국해양연구원 선임연

구원

2002년~2003년 University of Maryland Visiting Researcher

2003년~현재 인하대학교 선박해양공학 과 부교수

관심분야: Artificial Intelligence in Design, Simulation-Based Design, Data Mining, Evolutionary Compu- tation, Ubiquitous, Augmented Reali- ty, PLM