• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2023.01a
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• pp.287-288
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• 2023

본 논문에서는 실시간 영상 처리 라이브러리인 OpenCV와 미디어파이프(MediaPipe)를 사용하여 동작 인식 기반 키보드, 마우스 제어 프로그램을 개발하였다. Google의 미디어파이프(MediaPipe)에서 제공하는 손가락 마디 부분의 랜드마크를 인식하며, 실시간 영상 처리로 띄워진 사용자 인터페이스에서 제스처를 통해 키보드 입력과 마우스 제어를 할 수 있으며, Google에서 제공하는 오픈 소스와 결합하여 음성인식을 통한 키보드 입력이 가능하다. 또한, 각 기능끼리 제스처를 통해 기능 변경이 가능하여 다양한 산업 분야에서 원하는 키를 매핑할 수 있기 때문에 활용 가능성이 높으며, 의료 분야에서 감염 예방을 목적으로 사용할 수 있다. 특히 기존의 메타버스에서 사용되는 고가의 센서를 대체하여 비용 절감 부분에서 장점이 있다.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2023.07a
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• pp.375-376
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• 2023

정보기술의 발전으로 인해 코딩 교육의 중요성이 부각되고 있다. 코딩 교육과 다양한 분야와 융합된 교육 모델이 제시되고 있으며 그 중 드론을 활용한 코딩 교육 방법이 일부 존재하지만 오락성이 강조되거나 드론 조종에 초점을 두고 있어 코딩 역량 향상에는 한계가 있다. 본 논문에서는 학습자의 안전성을 보장하고 코딩 역량 향상을 위해 드론 교육에 적용 가능한 교육용 심볼릭 코딩 어플리케이션을 제시한다. 제시하는 어플리케이션은 사용자가 SW 설계 수준의 순서도 기반 심볼릭 코딩을 학습하고 코딩 결과를 드론 시뮬레이션 또는 실제 드론에 적용하여 확인할 수 있는 기능을 제공한다. 이를 통해 학습자들에게 실제적인 코딩 경험을 제공하고 창의적인 문제 해결 능력과 창의성 향상을 기대할 수 있다.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2023.07a
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• pp.417-418
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• 2023

최근 사용되는 스마트 홈 시스템은 다양한 환경의 효율성, 편안함, 기능성을 추구한다. 하지만 기존 스마트 홈 시스템에는 실내 채광 조절이 블라인드나 커튼과 같이 사람의 관리가 필요로 한 부분이 적용된다. 본 논문은 이를 보완하고자 현재 자동차 및 항공기에 사용되는 스마트 윈도우처럼 주변 조명 조건에 따라 투명도를 조절할 수 있는 스마트 글라스나 필름 사용을 제안한다. 기존 별도의 관리가 필요한 블라인드, 커튼 등과 달리 창문 자체적으로 외부 채광을 조절하고 실내 조명과 연동하여 자동적으로 실내의 환경을 변화시킨다면 사용자의 경제성과 편의성을 증가시키는 효과를 얻을 것이다.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2023.07a
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• pp.457-458
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• 2023

본 논문에서는 실시간 영상처리 라이브러리인 OpenCV와 YOLO를 활용하여 사용자가 횡단보도 보행 시 안전을 제공해 주는 시스템을 개발하였다. 객체 인식 알고리즘인 YOLOv4-tiny를 이용하여 Ubuntu 환경에서 구현하였다. 데이터 셋은 인도 보행 영상 데이터 셋을 이용하였고 하드웨어는 Jetson Nano를 이용하여 구현하였다. 신호등의 색에 따른 보행 가능 여부를 카메라를 이용하여 전방의 장애물을 음성신호를 이용하여 사용자에게 전달한다. 제안된 시스템은 횡단보도와 신호등, 자동차와 같은 도로 위의 객체들로 설계된 알고리즘을 이용해 다양한 곳에서 사용이 가능하여 활용도가 높을 것으로 예상된다.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2023.07a
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• pp.485-487
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• 2023

최근 코로나 19 방역지침 해제로 인한 대면적인 활동이 많아지면서 사람에 대한 서비스 제공이 중요한 이슈가 되었다. 하지만 사람들이 밀집되어있는 곳에서는 서비스가 원할하게 이루어지지 않는 경우가 대부분이다. 본 논문에서는 객체인식 알고리즘 기술인 Yolo와 OpenCv를 통해 카메라로 영상 속의 사람들을 인식하여 군집화 기술인 K-means 클러스터링을 이용해서 사람에 대한 군집화를 진행후 우선순위를 선정하고 좌표를 지정하여서 로봇이 군집의 좌표로 이동하여서 사람들에게 직접 접근하여 서비스를 제공할 수 있도록 하였다.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2023.07a
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• pp.439-440
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• 2023

본 논문에서는 차량의 상태를 실시간으로 모니터링하고, 중요한 정보를 운전자에게 효과적으로 제공하는 시스템을 제안한다. 본 논문에서 개발한 차량 운행 정보시스템은 블루투스 OBD2 커넥터를 통해 차량의 PID 값을 식별 및 수집하고, 이를 라즈베리파이와 7인치 터치 디스플레이를 이용하여 운전자에게 한눈에 보일 수 있는 형태로 정보를 제공한다. 수집된 데이터는 실시간으로 SD 카드에 저장되며, 차량에 이상이 생겼거나 사고가 발생했을 때, 이를 입증하기 위한 참고자료로 활용될 수 있을 것으로 기대된다.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2023.07a
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• pp.463-464
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• 2023

본 논문에서는 플루터와 파이어베이스를 기반으로 구글 맵에서 위치 정보를 받아 높은 정확도와 빠른 위치 정보 업데이트가 가능한 버스 등하교 시스템을 개발하고 위치 정보가 제대로 업데이트되는지 확인하기 위해 대중교통을 타고 직접 실험하였다. 최근 어린 자녀에 대한 학부모의 걱정이 커지고 있으며 부모와 교사 간의 갈등도 빈번하게 발생한다. 가장 대표적인 원인으로 학부모와 교사 간의 불필요한 연락 그리고 아이들의 안전을 꼽을 수 있다. 하지만 위 플랫폼을 통하면 학부모와 교사 간의 연락을 최소화하고 자녀들의 안전을 지키고 혹시 모를 돌발 상황이 생겼을 때 빠른 해결이 가능하다.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2023.07a
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• pp.453-454
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• 2023

현재 선천적인 청각장애인이나 언어 장애가 있는 사람은 다른 사람과의 대화에 많은 불편을 겪고 있다. 매장을 이용하기 어려움은 물론 언어전달 능력이 떨어지기 때문에 간단한 의사소통을 통한 서로 간의 교류 또한 불편함을 감수해야 한다. 현재는 따로 디스플레이가 내장된 장치를 이용하여 지정된 장소에서 수화를 번역해야 하는 불편함을 해당 문제 해결을 위해 본 연구에서는 딥러닝을 적용하여 수화를 인식하고 번역하여 디스플레이에 텍스트를 출력해주는 시스템을 개발하였다. AI 프레임워크 MediaPipe와 SVM 알고리즘을 라즈베리파이에 적용하여 구현하였다. 개발한 시스템은 제스처에 대한 번역 결과를 제공한다. 기존의 지정된 장소가 아닌 대화가 필요한 모든 장소에서 번역이 가능하도록 개선하여 청각장애인과 언어장애가 있는 사람들과 소통의 불편함을 줄일 수 있을 것으로 기대할 수 있다.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2023.01a
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• pp.239-240
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• 2023

교통사고는 차량 운전자의 부주의 및 보행자의 안전 불감증 등 여러 가지 이유로 다양한 형태의 교차로에서 사고가 발생한다. 이것을 개선하고자 본 논문에서는 보행자 위험 알림 시스템을 구현하였다. 이 시스템은 YOLO v4 tiny 알고리즘 사용해 약 8,000장의 보행자와 차량의 사진을 학습시켜 객체 인식의 정확도를 높이고 웹캠과 스피커를 사용하여 보행자에게 위험을 알릴 뿐만 아니라, 사고 발생 등의 경우에 대해서 블랙박스 역할을 할 수 있도록 구현하였다.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2024.01a
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• pp.259-260
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• 2024

졸음운전으로 인한 교통사고는 매년 꾸준하게 일어나 이에 대한 다방면의 해결책이 요구되고 있다. 본 논문에서는 위 문제를 개선하고자 ChatGPT와 영상처리를 이용한 졸음 감지 시스템을 구현하였다. 이 시스템은 운전자의 얼굴 부분을 영상처리로 인식하여 눈동자의 종횡비를 구해 PERCLOS 공식에 따른 운전자의 졸음을 판별시키고, 경고와 동시에 ChatGPT가 운전자에게 특정 주제를 키워드로 TTS와 STT를 통해 대화한다. 운전자의 졸음을 판별하기 위해 임베디드 보드에서 연결된 캠을 통해 졸음 판별을 하고, ChatGPT도 마찬가지로 보드에서 연결한 스피커, 마이크를 통해 운전자와 대화한다. 이를 활용하여 운전자의 졸음 자각을 통한 안전운전 및 사고 발생률의 감소를 기대할 수 있다.