실내에서 위치를 추정하는 연구는 다양한 분야에서 필요하다. 실내에서 위치를 추정하는 방법은 하드웨어를 이용하는 방법과 하드웨어를 이용하지 않는 방법으로 나눌 수 있다. 하드웨어를 사용하는 방법은 정확도가 높지만, 하드웨어 설치비용이 든다는 단점이 있다. 반대로 하드웨어를 사용하지 않는 방법은 설치비용이 들지 않지만, 정확도가 떨어진다. AR 게임을 위한 위치추정에 제일 중요한 목표는 정확도를 높이는 것이다. 위치를 추정하기 위해서는 Perspective-N-Point (PnP)의 해를 얻어야 한다. PnP 문제의 해를 구하기 위해서는 위치를 추정하고 싶은 공간의 삼차원 좌표와 그 공간에서 찍은 영상이 필요하다. 삼차원 좌표와 매칭 되는 이차원 좌표 6쌍을 통해 위치를 추정할 수 있다. 해의 정확도를 높이기 위해 어떤 점들을 선택하면 정확도가 높아지는지 확인할 비공면도(non- coplanarity degree)를 추가로 사용할 것을 제안했다. 점 6개 이상인 상황에서 비공면도가 커질수록 위치추정 정확도가 높아질 확률이 높다. 제안한 방법의 장점은 모든 기존 위치추정 방법에 적용할 수 있다는 것과 하드웨어를 사용하여 위치를 추정하는 것보다 더 높은 정확도를 보인다.
실내에서 위치를 추정하는 방법은 하드웨어를 이용하는 방법과 하드웨어를 이용하지 않는 방법으로 나눌 수 있고, AR 게임을 위한 위치추정에 제일 중요한 목표는 정확도를 높이는 것이며, 제안한 방법의 장점은 모든 기존 위치추정 방법에 적용할 수 있다는 것과 하드웨어를 사용하여 위치를 추정하는 것보다 더 높은 정확도를 보인다.