프로젝트 개요

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메타버스 POI (관심지역) 탐색 서비스인 ALICE는 “AR Location based Information Centric Explorer” 라는 의미로, 위치정보를 AR을 통해 탐색한다는 뜻을 지니고 있습니다.
제가 담당한 역할은 해당 프로젝트의 서비스 기획 및 프로덕트 디자인(UX/UI) 전반을 맡았습니다.

Relate: 관심장소에 대한 생생한 정보확인과 정보교류

USER	실시간 업데이트 되는 정보인 POI 영업시간이나 가격 (e.g. 주유가격)을 파악할 수 있으며 방문한 POI에 대한 Feedback을 적극적으로 할 수 있습니다.
BUSINESS	바이럴 마케팅 측면에서 장점이 있으며 잠재적 사용자나 타겟 사용자의 유입을 수월하게 돕습니다.

Explore: 주차장 입구까지 끊김없는 (Seamless) 안내

USER

인근에 도착하면 종료되는 일반 내비게이션 앱과는 달리 실제 최종목적지를 AR로 표기를 하여 POI로의 진입을 수월하게 만듭니다. 주차장 입구, 대형상점 출입구처럼 놓치기 쉬운 진입로 파악에 도움이 되는 기능이죠. 또한 카테고리별 상이한 정보를 한꺼번에 알 수 있습니다. 주행도로의 우측편에 주유소와 식당정보들이 나올 경우 주유가 (휘발유 및 경유가)와 식당의 영업시간과 대표메뉴의 가격까지도 파악할 수 있습니다.

BUSINESS

바이럴 마케팅 측면에서 장점이 있으며 잠재적 사용자나 타겟 사용자의 유입을 수월하게 돕습니다.

Promote: 랜드마크에서 AR 광고 시청

USER	사용자들이 눈여겨 볼만한 랜드마크나 대형 상가에서 빌보드 광고판을 시청할 수 있습니다.
BUSINESS	온오프라인의 경계없이 프로모션을 다양하게 멀티모달 형식으로 전달할 수 있으며 타겟 사용자별 맞춤형 광고 제공 또한 가능합니다.

적용 기술

테스트 변인 및 실험 결과 정리

제반실험 진행 장면 당시 ALICE 프로젝트를 진행했던 저희팀에서는 도보상황이나 주행상황에서 테스트앱(AR Anchor resolving 앱)을 사용하며 AR오브젝트가 지정된 위치에 스캐닝이 되는 과정을 확인했습니다. 도보와 차량주행 케이스를 종합하여 실험 결과를 정리했습니다.

[도보 상황에서의 AR 스캔 실험]

![Frame 33.png](<https://s3-us-west-2.amazonaws.com/secure.notion-static.com/a97d71de-259c-40cc-8339-8856824c55c0/Frame_33.png>)

[주행 상황에서의 AR 스캔 실험]

![Frame 34.png](<https://s3-us-west-2.amazonaws.com/secure.notion-static.com/2cf4e766-e049-4c34-a983-072e0f140536/Frame_34.png>)

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테스트는 ‘호스팅 앵커에 따른 실험', ‘화면가림 면적에 따른 실험', ‘거리에 따른 실험', ‘앵커로부터 떨어진 거리에 따른 인식 실험’ 까지 네가지 기준으로 진행했으며 테스트과정을 시간대에 따라 정리했습니다. 동일한 시간대에 대한 검증은 3-5회 Iteration을 한 후 테스트 결과를 정리했으며 정리한 엑셀 파일은 보안상의 사유로 Blur 처리했습니다. Cloud anchor 기능은 시각적인 인식이 중요하여 광량에 영향을 많이 받으며 빛이 많은 대낮에 주행할수록, 아스팔트와 같이 시각적 패턴이 두드러질수록 인식율이 높았으며 시속 10km/h 기점으로 인식율의 정확도가 많이 변화했습니다.
아래는 제반 실험에 따른 결과를 정리한 장표입니다.

POI 등록을 위한 채널 및 절차

총 세가지의 채널이 필요하며

웹 어드민 (관리자 웹페이지: GPS 만으로도 POI 등록 가능)