카메라로 받은 영상을 최대한 단순화시킨 다음 사각형 테두리를 찾습니다. 원래 정사각형이지만 원근감 때문에 어딘가 찌그러진 모양으로 찍혀있겠죠. 이렇게 변형된 상태를 수식으로 풀면 바로 이 사각형 패턴과 카메라 사이의 상대적인 위치를 알 수 있습니다. 그럼 그 위에 같은 원근감이 생기도록 3차원 물체를 그려넣을 수 있게 됩니다. 빈 종이가 가상 물체와 함께 ‘증강’되는 순간이죠. 이때 사각형 안에는 서로 다른 문양이 들어갈 수 있기 때문에 여러가지 물체를 구분해서 증강할 수도 있습니다.
추억의 히로 마커 위에 흩날리는 빛알갱이들
사실 증강현실이라는 단어는 “‘영상’ 위에 뭔가 집어넣는 것” 보다 훨씬 더 넓은 의미로 쓰일 수 있습니다. 다만 사람의 오감 중 제일 민감한 것이 시각이고, 또 컴퓨터가 잘 할 수 있는 부분이 영상이기 때문에 이쪽으로 부각되고 있는 것이 사실이긴 합니다. 이 부분에 대해서는 나중에 증강현실 혹은 혼합현실에 대한 개념 정리를 하면서 다시 짚어볼 수 있도록 하겠습니다.
아무튼 ARToolKit을 위시한 마커 트래킹 기법들은 간편하면서도 안정적인 성능 덕분에 실험실에서의 아이디어 프로토타입 뿐만 아니라 광고와 같은 현업에도 많이 적용되고 있습니다. 하지만 눈에 잘 띄기 위한 마커의 장점은 그대로 단점이 되어 많은 제약이 뒤따릅니다. 우리가 정보를 얻고자 하는 모든 사물에 마커를 붙일 수도 없는 노릇이죠. 그래서 요즘에는 영상 속의 마커 대신 사물 그 자체를 인식하고 추적하기 위한 연구들이 활발히 이루어지고 있습니다. 이쪽은 ‘Natural Feature Tracking’ 혹은 줄여서 NFT라고 부릅니다. 얼마 전에 소개했던 PTAM이 좋은 예가 되겠네요.
이렇게 시대가 바뀌어도 ARToolKit이 추구하였던 간편함의 미덕은 이후 그 뒤를 이으려는 여러 ‘툴킷’들의 귀감이 될 것이라 생각합니다.
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