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역할 명시 → 기술 구현 경험 → 오차 문제 해결 과정으로 풀어내는 결
학부 캡스톤 프로젝트에서 AR 내비게이션 앱을 개발한 경험이 있습니다. 실내 공간에서 스마트폰 카메라를 통해 이동 방향을 AR로 표시하는 기능을 구현하는 프로젝트였습니다.
저는 주로 AR 마커 인식과 방향 벡터 계산 부분을 담당했습니다. ARKit을 활용해 실내 공간의 기준점을 마커로 설정하고, 현재 위치에서 목적지까지의 방향을 카메라 뷰에 오버레이로 표시하는 로직을 구현했습니다. 처음에는 마커 인식 정확도가 조도와 카메라 각도에 따라 크게 달라지는 문제가 있었고, 인식 임계값과 마커 크기를 조정하는 실험을 반복하면서 안정성을 높였습니다.
가장 어려웠던 점은 실내 위치 추정의 오차였습니다. GPS가 실내에서 작동하지 않기 때문에 마커 기반 상대 위치 추적 방식을 썼는데, 이동 거리가 길어질수록 누적 오차가 생기는 문제가 있었습니다. 마커 밀도를 높이고 이동 구간을 짧게 나누는 방식으로 오차를 허용 범위 안으로 줄였습니다. 이론과 현장 사이의 간극을 좁히는 것이 얼마나 어려운지를 이 프로젝트에서 배웠습니다.