Acknowledgement
이 성과는 2022학년도 정부(과학기술정보통신부)의재원으로 한국연구재단의 지원을 받아 수행된 연구임 (No. NRF2022H1D8A303739411)
Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference (한국정보처리학회:학술대회논문집)
- 2022.11a
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- Pages.622-624
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- 2022
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- 2005-0011(pISSN)
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- 2671-7298(eISSN)
DOI QR Code
Development of a YOLO-Based Electric Kick Scooter Photo Recognition System
YOLO 기반 전동 킥보드 사진 인식 시스템 개발
- Kim, Chaehyeon (Department of Computer Science, Sookmyung Women's University) ;
- Yu, Sara (Department of Computer Science, Sookmyung Women's University) ;
- Yoon, SeoYoung (Department of Computer Science, Sookmyung Women's University) ;
- Kim, Gayoung (Department of Statistics, Sookmyung Women's University) ;
- Kong, Hyeonjeong (Department of Computer Science, Sookmyung Women's University) ;
- Lee, Jinbok (Olulo) ;
- Song, Sungmin (Olulo) ;
-
Lee, Ki Yong
(Department of Computer Science, Sookmyung Women's University)
- 김채현 (숙명여자대학교 컴퓨터과학과) ;
- 유사라 (숙명여자대학교 컴퓨터과학과) ;
- 윤서영 (숙명여자대학교 컴퓨터과학과) ;
- 김가영 (숙명여자대학교 통계학과) ;
- 공현정 (숙명여자대학교 컴퓨터과학과) ;
- 이진복 ((주)올룰로) ;
- 송성민 ((주)올룰로) ;
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이기용
(숙명여자대학교 컴퓨터과학과)
- Published : 2022.11.21
Abstract
최근 편리성과 경제성 등의 이유로 개인형 이동장치인 전동 킥보드의 사용이 증가하고 있다. 사용자들은 앱으로 주변의 전동 킥보드 위치를 확인한 뒤, 가까운 기기를 찾아 이용한다. 하지만 전동 킥보드의 위치는 GPS로 표시되기 때문에 10 m 이상의 오차가 날 수 있다. 이를 보완하기 위해 (주)올룰로의 킥고잉은 사용자가 전동 킥보드 반납 시 촬영한 전동 킥보드 사진을 GPS 위치 정보와 함께 제공한다. 이 사진을 통해 다음 사용자는 더욱 정확히 전동 킥보드를 찾을 수 있다. 하지만 일부 사용자들은 전동 킥보드가 존재하지 않는 사진을 올리기도 하며, 따라서 사용자들이 촬영한 사진 중 실제 전동 킥보드가 존재하는 사진들만 제공하는 것은 매우 중요하다. 따라서 본 논문은 사용자들이 촬영한 사진 중 실제 전동 킥보드가 존재하는 사진들만 정확히 인식하는 YOLO 기반 시스템을 개발한다. 제안 방법은 (1) 전동 킥보드를 부분별로 탐지하는 기법과 (2) 전동 킥보드를 촬영된 각도에 따라 세분화하여 인식하는 기법을 사용한다. 실제 사용자들이 촬영한 사진을 사용한 실험 결과, 제안 방법은 기존 방법에 비해 더욱 정확히 전동 킥보드 사진을 인식하는 것을 확인하였다.
Keywords