안드로이드 기반의 증강현실 서비스를 위한 포인트 클라우드 비디오 렌더러 설계 및 구현 (Design and Implementation of Point Cloud Video Renderer for Android-Based AR Service)

서지정보

· 발행기관 : 한국방송∙미디어공학회
· 수록지 정보 : 방송공학회 논문지 / 29권 / 5호 / 616 ~ 623페이지
· 저자명 : 김민석, 이수연, 김아영, 안은빈, 서광덕

초록

포인트 클라우드는 정밀한 세부 정보를 제공하여, 자율주행, VR, AR 등의 분야에서 높은 정밀도를 요구하는 응용 프로그램에 유리하다. 하지만, AR 및 모바일 환경에서 포인트 클라우드의 채택은 여러 기술적 문제로 제한되고 있다. 높은 계산 복잡도와 처리 능력,배터리 소모 증가, 최적화된 렌더링 엔진의 부족, 데이터의 방대함 등이 주요 문제점이다. 본 논문에서는 이러한 문제를 확인하고 렌더러 성능 개선과 향후 연구 방향을 모색하고자 Unity와 Google AR Core를 사용하여 안드로이드 기반 AR 환경에서 포인트 클라우드 렌더러를 구현하였다. 특히 이 과정에서 PLY 파일 구조를 분석하고 데이터를 파싱하여 Unity에서 렌더링하는 방법을 설명하며,Android 14(API Level 34), RAM 4GB 환경에서의 실험 결과를 제시한다. 실험 결과, 모바일 환경에서의 처리 지연과 메모리 한계로인한 문제점을 확인하였으며, 이를 해결하기 위한 추가 연구의 필요성을 제시한다.

영어초록

Point clouds are crucial for high-precision applications in fields like autonomous driving, robotics, VR, and AR. Despite theiradvantages, the widespread adoption of point clouds in AR and mobile environments faces various technical challenges. Theseinclude high computational complexity, increased processing power and battery consumption, lack of optimized rendering engines,and large data sizes. This paper identifies these issues and aims to improve renderer performance and explore future researchdirections by implementing a point cloud renderer in an Android-based AR environment using Unity and Google AR Core. Weanalyze the structure of PLY files, parse the data, and render it on top of Unity. Experimental results highlight issues such asprocessing delays and memory limitations. While the renderer performs well in a PC environment, mobile devices exhibit lowervisual quality due to hardware limitations. Further research is needed to address these challenges, such as optimizing parsing codeand downscaling point cloud data to reduce rendering delays and memory usage.

참고자료

· 없음