본 논문에서는 다양한 아두이노 무선센서 모듈과 Raspberry Pi, 웹서버를 이용한 IOT 기반 환경정보 수집시스템과 기상청 API를 통한 기상정보, 상점 서비스를 매시업하여 상품추천시스템을 구현하였다. 이 시스템은 사용자가 주변 환경의 데이터를 정확하게 확인하고 그에 맞는 상품을 추천받을 수 있도록 한다. 상품추천시스템에서는 상점 외부에 부착된 환경정보 수집시스템에서 측정한 데이터와 기상청 API 데이터를 DB에 저장하고 DB에 저장된 데이터를 이용하여 상황에 맞는 기후화면디자인과 환경정보 데이터를 html로 구성하여 보여준다. Raspverry Pi에 연결된 모니터를 통해 실시간으로 정보를 보여주며 일정 시간 간격으로 관련 상품 광고를 보여주며 필요한 물건을 추천해준다.
최근 스마트폰 보급률이 높아지면서 장애인들에 대한 스마트폰 보급도 올라가게 되었다. 하지만, 스마트폰을 이용하기 위한 수많은 어플리케이션이 출시되고 있는데 비해 장애인들에게 필요한 어플리케이션은 많지 않다. 또한 장애인들을 위한 어플리케이션은 그 조작법이 어렵거나 사용자가 필요로 하는 기능이 부족하다. 특히, GPS기능을 활용한 유용한 앱들이 많은 반면 장애인들을 위한 내비게이션 앱은 부족하다. 본 논문에서는 청각장애인들이 쉽게 접근할 수 있도록 청각장애인을 위한 길찾기 어플리케이션에 청각장애인들이 유용하게 활용할 수 잇도록 청각장애인용 앱을 설계하였다.
본 논문에서는 시간과 공간의 제약없이 작물의 생육환경을 관측하고 자동 및 원격으로 제어할 수 있는 스마트팜 플랫폼을 설계 및 구현하였다. 스마트팜 플랫폼은 환경 데이터 수집을 위한 다양한 아두이노 센서 모듈, 웹과 데이터베이스 서버, 애플리케이션을 이용한 자동 및 원격 제어, 총 3가지 기술로 구성된다. 사용자가 앱을 통하여 언제 어디에서나 농장 주변의 환경 정보를 조회하고 원격으로 제어하면 농사에 대한 노동력 절감 뿐만 아니라 시간적·공간적 구속으로부터 자유로워져 여유시간도 늘고 삶의 질도 개선될 수 있을 것으로 기대된다.
본 논문에서는 다양한 아두이노 무선센서 모듈과 Raspberry Pi, 웹서버를 이용한 IOT 기반 환경정보 수집 시스템을 구현하고, 상품추천시스템을 제안한다. 이 시스템은 사용자가 주변 환경의 데이터를 정확하게 확인하고 활용할 수 있도록 한다. 상품추천 시스템에서는 상점 외부에 부착된 다양한 무선센서 모듈들을 이용해 상점 주변의 환경데이터를 수집하고, 무선통신을 통해 Raspberry Pi로 데이터를 전송한다. 전송된 데이터는 Server로 보내져 Server DB에 저장되고 Server에서 센서값들의 평균값을 계산해 Raspberry Pi로 다시 보내주면 Raspberry Pi에 연결된 모니터를 통해 실시간으로 주변의 데이터와 주변 상황에 맞는 경고 메시지를 보여주고, 이후 필요한 물건을 추천해준다.
본 논문에서는 로봇이 정해진 폐구간을 이동하기 위해서 위에서 아래로 촬영한 카메라 정보를 활용한다. 로봇을 특정위치로 이동시키기 위해서는 카메라를 제어하는 서버 시스템과 로봇의 위치를 인식하기 위한 마크가 필요하다. 서버는 로봇의 위치를 로봇으로 인식하는 마크의 색 값으로 카메라로부터 인지하고 로봇에 위치 이동 명령을 수행할 서버와 로봇이 네트워크를 통해 Planning을 수행한다. 본 연구에서 휴머노이드 로봇인 나오와 로봇에 위치를 촬영할 카메라 그리고 이미지 처리를 하기 위해 OpenCV와 이동 알고리즘으로 $A^*$를 활용하여 Planning을 구현한다.
본 논문에서는 AI 기술을 이용한 객체 생성을 위해 윈도우 환경에서 DCGAN 알고리즘을 사용한 객체 생성에 대한 방법을 제안한다. 이 방법은 아나콘다, 리눅스 등의 가상환경을 요구하지 않기 때문에 사전 환경구성시간을 최소화한다. 또한 이 방법은 Python을 기반으로 구현됐기 때문에 이해 및 추가개발 및 수정이 편리하다. 따라서 빠른 시간 내에 자신이 원하는 객체를 생성해낼 수 있는 시스템을 구축하는 방법을 제안한다.
본 논문에서는 우리나라에 있는 탑들이 손실된 경우가 많은데 탑의 손실된 부분을 복원하기 위한 방법을 제안한다. 우리나라에 존재하는 탑들은 보존이 잘 돼있는 것보다 안 돼있는 것이 많다. 손실된 탑들을 이미지 객체로 인식시킬 시에 GAN, DCGAN, SDADE등의 알고리즘과 기존의 연구 결과들을 적용시켜 보다 효과적인 방법을 찾는 것을 제안한다.
본 논문에서는 AI 학습을 위한 데이터 수집을 위해 윈도우 환경에서 YOLO 시스템을 사용한 객체 인식에 대한 방법을 제안한다. 이 방법은 아나콘다, 리눅스 등의 가상환경을 요구하지 않기 때문에 실사용 이전 사전 환경설정 작업 시간을 최소화한다. 또한 이 방법은 Visual Studio, OpenCV, CUDA 등 익숙한 플랫폼 및 라이브러리를 요구하기 때문에 다른 사람들에게 편안한 작업환경 제공한다. 또한 기존의 COCO 데이터 셋을 사용한 YOLOv3가 아닌 추가 학습 방법을 제안함으로써 보다 보편적인 객체 인식이 가능하다. 따라서 빠른 시간 내에 자신이 원하는 객체를 인식할 수 있는 시스템을 구축하는 방법을 제안한다.
본 논문에서는 컴퓨팅 이미지 객체인식 시스템인 YOLO 성능 향상을 위한 효율적인 이미지 마킹 정책을 제안한다. 이 정책은 이미지 데이터를 통한 객체인식 학습 YOLO의 객체인식을 높이고 다른 객체와의 구분을 최대화하여 학습 모델의 성능을 높인다. YOLO의 성능을 최대화하기 위하여 YOLO의 학습을 몇 번 시킬 것인지 무엇을 객체로 인식시킬지 동적으로 할당한다. 이때 학습 싸이클에 따라 객체의 인식이 달라지며 어느 싸이클에서 가장 효율적인지, 왜 다른 객체를 같이 학습시켜야 하는지 중명한다. 본 논문에서는 YOLO의 싸이클과 다른 객체 학습에 있어서 최적의 객체인식 싸이클과 학습 성능 향상 면에서 우수함을 보인다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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