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(a) 실내공간 데이터 정교화모듈(11)이 위치정보를 포함하고 있는 실내공간 데이터를 정교화하는 단계(S10)와;(b) 스마트폰 카메라(20)가 실내장면 사진을 취득하고 해당 사진이 촬영된 위치를 AR 기반으로 추정하는 단계(S20)와;(c) 시맨틱 정보 추출모듈(12)이 상기 실내장면 사진을 입력 데이터로 하여 합성곱신경망(CNN)을 통해 상기 실내장면 사진의 시맨틱 정보(POI명 포함)를 추출하는 단계(S30) 및,(d) 실내 POI 데이터 업데이트모듈(13)이 상기 정교화한 실내공간 데이터에 상기 시맨틱 정보를 위치 기준 매칭하여 실내 POI 데이터의 속성을 업데이트하고 추가 구축하는 단계(S40)로 이루어지는 것을 특징으로 하는, 스마트폰 카메라를 이용한 CNN과 AR기반의 공간 속성 탐지 방법
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제 1 항에 있어서,상기 실내공간 데이터와 실내장면 사진의 매칭 기준은 실내공간 데이터의 위치정보와 AR 기반으로 추정한 실내장면 사진이 촬영된 위치인 것을 특징으로 하는, 스마트폰 카메라를 이용한 CNN과 AR기반의 공간 속성 탐지 방법
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제 1 항에 있어서,상기 CNN을 사전 트레이닝하기 위한 데이터셋은 Places 365 데이터셋 또는 다수의 사용자로부터 스마트폰 카메라를 통해 얻은 대량의 실내장면 사진인 것을 특징으로 하는, 스마트폰 카메라를 이용한 CNN과 AR기반의 공간 속성 탐지 방법
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제 3 항에 있어서,상기 데이터셋의 시맨틱 카테고리를 실내공간 데이터 코드 리스트에 의한 POI명과 매칭하는 것을 특징으로 하는, 스마트폰 카메라를 이용한 CNN과 AR기반의 공간 속성 탐지 방법
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제 1 항에 있어서,실내 POI는 실내공간에서 특정 위치에 있는 장소, 서비스, 시설 또는 이벤트를 포함하는 것을 특징으로 하는, 스마트폰 카메라를 이용한 CNN과 AR기반의 공간 속성 탐지 방법
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제 1 항에 있어서,상기 단계(a)에서 실내공간 데이터의 정교화는,(a1) 공간구문분석을 통해 실내공간에서 통합도 3단계 지표가 가장 높은 공간을 오픈 스페이스로서 탐지하는 단계와;(a2) 상기 탐지된 오픈 스페이스를 분할하여 다수의 폴리곤을 생성하기 위해 벽체를 연장하여 파티션을 얻는 S-파티셔닝을 수행하는 단계와;(a3) 다시 공간구문분석을 통해 상기 다수의 폴리곤 중에서 통합도 3단계 지표값이 상위 30%로 탐지된 폴리곤 공간은 사람들의 통행이 필수적이거나 통행이 많이 일어나는 공간(복도 또는 로비)이므로 병합하여 속성을 부여하는 단계, 및(a4) 병합되지 않은 나머지 분할된 폴리곤은 null 값을 갖는 POI를 생성하는 단계로 이루어지되,병합되지 않은 나머지 분할된 폴리곤에는 상기 단계(c)에서 실내장면 사진으로부터 추출한 시맨틱 정보를 부여하고 상기 단계(d)에서 실내 POI 데이터를 추가 구축하게 되는 것을 특징으로 하는, 스마트폰 카메라를 이용한 CNN과 AR기반의 공간 속성 탐지 방법
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제 6 항에 있어서,상기 통합도 3단계 지표(, 한공간에서 다른 공간을 도달하기 위해 통과해야 하는 최소 공간의 개수가 3개인 경우)는 다음의 수학식, (여기서, , , , dij는 임의의 두 공간 i와 j사이의 최단 거리, 는 전체 공간심도, MDi는 공간평균심도, n은 공간의 개수, k는 i공간에 직접 연결된 공간의 수)을 이용하는 것을 특징으로 하는, 스마트폰 카메라를 이용한 CNN과 AR기반의 공간 속성 탐지 방법
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위치정보를 포함하고 있는 실내공간 데이터를 정교화하는 실내공간 데이터 정교화모듈(11)과,실내장면 사진을 입력 데이터로 하여 합성곱신경망(CNN)을 통해 상기 실내장면 사진의 시맨틱 정보(POI명 포함)를 추출하는 시맨틱 정보 추출모듈(12), 및상기 정교화한 실내공간 데이터에 상기 시맨틱 정보를 위치 기준 매칭하여 실내 POI 데이터의 속성을 업데이트하고 추가 구축하는 실내 POI 데이터 업데이트모듈(13)을 포함하는 공간 속성 탐지 장치
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