People with visual disabilities suffer environmentally, socially, and technologically. Navigating through places and recognizing objects are already a big challenge for them who require assistance. This study aimed to develop an android-based assistive application for the visually impaired. Specifically, the study aimed to create a system that could aid visually impaired individuals performs significant tasks through object recognition and identifying locations through GPS and Google Maps. In this study, the researchers used an android phone allowing a visually impaired individual to go from one place to another with the aid of the application. Google Maps is integrated to utilize GPS in identifying locations and giving distance directions and the system has a cloud server used for storing pinned locations. Furthermore, Haar-like features were used in object recognition.
한국의 대학은 높은 교육열, 자녀 수 감소, 일자리 창출 미흡, 전공.직업 불일치율 50%(OECD 2015 보고서)등 교육 수요자의 기대와 기업이 선호하는 인재양성을 해야 하는 대학교육의 위기이다. 이 위기에 IoT, 클라우드(Cloud), 빅데이터(Big data), 모바일(Mobile) 기술을 원활하게 지원하기 위한 소프트웨어(SW)가 필수적이다. 'SW 경쟁력 없이는 기업의 미래가 없다', 'SW 인재가 세상을 바꾼다'등 SW의 중요성과 비전이다. 미국의 구글, 애플, 페이스북, 트위터와 중국의 바이두, 알리바바, 텐센트 등도 SW를 바탕으로 전 세계로 뻗어가고 있다. 지금이 SW 강국으로 가는 마지막 기회로, SW 중심사회 실현을 위한 인재양성 확대가 시급하다.
지난 수 년 동안 계속해서 일반 실상 카메라를 이용한 영상분석기술에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 최근에는 딥러닝 기술을 적용한 지능형 영상분석기술로 발전해 왔으며 국방기지방호, CCTV, 사용자 얼굴인식, 머신비전, 자동차, 드론 산업이 활성화되면서 많은 시너지를 효과를 일으키고 있다. 그러나 어두운 밤과 안개, 날씨, 연기 등 다양한 여건에서 따라서 카메라의 영상분석 정확성 감소와 오류가 수반될 수 있으며 일반적으로 딥러닝 기술을 활용하기 위해서는 고사양의 GPU를 필요로 하기 때문에 다른 추가적인 시스템이 요구된다. 이에 본 연구에서는 열적외선 영상의 객체 검출에 적용하기 위해 SSD(Single Shot MultiBox Detector) 기반의 경량적인 MobilNet 네트워크로 재구성하여, 모바일 기기 등 낮은 사양의 낮은 임베디드 시스템에서도 활용 할 수 있는 방법을 제안한다. 모의 실험결과 제안된 방식의 모델은 적외선 열화상 카메라에서 객체검출과 학습시간이 줄어든 것을 확인 할 수 있었다.
정확하고 강인한 영상 등록(Registration)은 영상 검색과 컴퓨터 비전과 같은 여러 응용 분야에서 성능을 좌우하는 매우 중요한 역할을 담당하며, 특징 추출 및 매칭 단계를 통해 수행된다. 영상의 특징을 관심 점으로 지정하여 추출하는 대표적인 알고리즘으로, SIFT (Scale Invariant Feature Transform)와 SURF (Speeded Up Robust Feature)가 있다. 본 논문에서는 2 개의 특징점 추출 알고리즘을 구현하고 예제 데이터를 기반으로 실험을 통해 성능적 비교 분석을 수행한다. 실험 결과, SURF 알고리즘이 특징 추출 및 매칭, 처리시간 측면에서 SIFT 보다 효율적인 성능을 보였다.
최근 CNN(Convolutional Neural Network)은 영상 분류, 객체 인식 등 다양한 비전 분야에서 우수한 성능을 보여주고 있으나, CNN 모델의 계산량 및 메모리가 매우 커짐에 따라 모바일 또는 IoT(lnternet of Things) 장치와 같은 저전력 환경에 적용되기에는 제한이 따른다. 따라서, CNN 모델의 임무 성능을 유지하연서 네트워크 모델을 압축하는 기법들이 연구되고 있다. 본 논문에서는 행렬 분해 기술인 저계수행렬 근사(Low-rank approximation)와 CP(Canonical Polyadic) 분해 기법을 결합하여 CNN 모델을 압축하는 기법을 제안한다. 제안하는 기법은 계층의 유형에 상관없이 하나의 행렬분해 기법만을 적용하는 기존의 기법과 달리 압축 성능을 높이기 위하여 CNN의 계층 타입에 따라 두 가지 분해 기법을 선택적으로 적용한다. 제안기법의 성능검증을 위하여 영상 분류 CNN 모델인 VGG-16, ResNet50, 그리고 MobileNetV2 모델 압축에 적용하였고, 모델의 계층 유형에 따라 두 가지의 분해 기법을 선택적으로 적용함으로써 저계수행렬 근사 기법만 적용한 경우 보다 1.5~12.1 배의 동일한 압축율에서 분류 성능이 향상됨을 확인하였다.
최근 실감형 게임 (augmented game) 이라는 새로운 게임 장르에 대한 연구가 다양하게 시도되고 있으며 실감형 게임이란 사용자가 실제 환경을 돌아다니며 컴퓨터에 의해 만들어진 가상의 적 또는 물체를 이용하여 진행하는 게임이다. 실감형 게임은 게이머에게 새로운 즐거움을 제공할 수 있지만 비싼 가격의 'backpack' 시스템을 이용하기 때문에 일반 게이머에게 저렴한 가격에 게임을 제공하치가 어렵다. 이를 위해 모바일 기기의 카메라를 이용한 실감형 게임들이 다양하게 제안되고 있지만, 가상의 적을 실제 공간에 접목하기 위해 대부분 색상 마커나 패턴 마커를 이용하기 때문에 마커가 미리 설치 되어 있는 장소에서만 게임이 가능한 단점을 가지고 있다. 본 논문에서는 흥미도가 높고 가격 부담없는 게임을 제공하기 위해 기존의 갤러그를 실감형 게임에 접목한 모바일 기기에서의 실감형 갤러그를 소개한다. 실감형 갤러그는 모바일 화면상에서 실제 환경에 가상의 적을 접목하기 위해 실제 환경에 있는 물체를 그대로 이용하여, 크기분변의 특징변환(SIFT)와 유클리디언 거리(Euclidean distance)를 이용하여 물체를 인식한다. 가상의 적은 이식된 특정 물체의 주위에 임의로 출현하며, 게임흥미도를 높이기 위해 여러 개의 특정 물체를 이용하고, 게이머는 가상의 적이 출현하는 특정 물체에 모바일 기기를 직접 움직여 공격한다. 결론적으로 실감형 갤러그는 모바일 카메라에 의해 입력받은 실제 환경 과 모바일 기기에 의해 자동으로 생성원 가상의 적 사이의 상호작용 (interaction) 을 제공하는 새로운 게임 패러다임(paradigm) 을 통하여 게이머에게 가격 부담없는 새로운 즐거움을 제공할 것이다.
로보틱스 연구에서, 모바일 로봇의 모션 제어를 위해서는 로봇의 실제 위치를 정확히 추정하는 것이 중요하다. 이를 위해 본 연구에서는, 두 개의 서로 다른 센서 데이터를 칼만필터로 융합하여 로봇의 위치인식을 개선하는 연구를 진행한다. 칼만필터로 융합한 두 개의 센서 측정값은 카메라 영상으로부터 측정된 모바일 로봇의 전역(global) 위치 좌표(x, y)값과 모바일 로봇 바퀴에 부착된 엔코더로부터 측정된 로봇의 직선 및 각속도 값이다. 다음으로 칼만필터로부터 계산된 모바일 로봇의 위치값을 모바일 로봇의 자세 안정화에 피드백하여 모션 제어의 퍼포먼스를 향상시켰다. 최종적으로 논문에서 제안한 센서융합 위치인식 기술과 모션제어기를 실제 로봇에 적용하여 실험적으로 검증하였다. 또한 모션제어에 단일 센서를 피드백으로 사용한 경우와 칼만필터로 융합한 위치 값을 사용한 경우를 비교하므로 칼만필터 기반 센서 융합 기술을 사용한 경우의 퍼포먼스 향상을 확인하였다.
다양한 정보기기들이 출현함에 따라 UI가 제품성공의 중요한 요인으로 부각되고 있다. 이러한 중요성을 인식하고 Microsoft, Nokia, HP, Motorola 등 해외 선진기업들은 UI 연구에 주력해 오고 있다. 국내 기업들도 2000년대부터 본격적으로 기업 내 UI팀을 구성하기 시작하여 점점 그 규모와 역할을 확대해 나가고 있지만, 개발시간의 촉박함, 체계적인 방법론에 대한 인식 부족, 전문인력부족 등으로 인해 UI업무가 효율적으로 진행되지 못하고 있다. 선진기업과 경쟁하기 위해서는 사용자 경험 측면에 대한 투자가 시급하며, 국내 UI전문가의 역할이 크게 요구되고 있는 시점이다. 따라서 기업 내 UI업무의 현주소를 파악하고 통합적인 고객체험 디자인을 목표로 하는 UI팀의 발전방향을 모색하고, 비전을 제시하는 것을 연구의 목적으로 삼는다. 본 연구의 방법으로는 문헌조사와 선행연구를 통해 UI, UX의 개념과 UI관련 조직의 구성과 역할을 살펴보고, 국내 모바일 및 전자제품 제조사, 유무선 인터넷을 기반으로 하는 컨텐츠 서비스 업체의 UI실무자를 대상으로 한 인터뷰와 설문조사를 통해 현재 기업 내 UI팀의 현황(조직구성, 업무의 범위 및 프로세스, 조직 내에서의 위상 등)을 분석하였다. 그 결과 다음과 같은 문제점들이 도출되었다. 첫째 조직구조상의 문제점, 둘째 업무 프로세스상의 문제점, 셋째 전문인력의 부족 등이다. 본 연구를 통해 기업 내 UI팀의 역할과 위상이 그 중요도에 비해 미약한 것으로 나타났다. 따라서 향후 통합적인 UX디자인을 접목한 미래 지향적 UI팀으로써 전체 프로세스 과정에 비전을 제시하기 위해서는 다양한 분야의 전문가들로 구성된 독립적 UI팀 구성이 이루어져야 한다. 또한 기획, 디자인, 개발 등 타 부서와의 보다 적극적인 업무교류를 통해 사용자의 입장을 대변하는 역할을 해야 한다.
현대사회는 복잡하고 빠르게 변화하고 있고, 지식을 습득하고 창출하기 위해 지식 공유가 필요하다. 지식공유는 동료들과 협력하거나 이들을 돕기 위해 자신의 정보 지식, 노하우를 제공하는 행동이다. 본 연구는 가상커뮤니티 구성원의 모바일 지식공유행위를 설명하기 위해 사회적 자본이론을 이용하여 연구모형을 제시했다. 선행연구를 기반으로 사회적 자본이론을 구조적, 관계적 그리고 인지적 측면으로 구분하였다. 구조적 측면의 척도로 사회적 유대, 인지적 측면의 척도로 공유 언어와 공유비전, 그리고 관계적 측면의 척도로 신뢰로 구성했다. 설문 자료를 수집한 후 SPSS 22를 이용하여 요인분석과 회귀분석을 실시하였다. 사회적 자본의 세부 요인이 정보 공유 행위에 어떠한 영향을 미치는지, 그리고 지식공유의 정도가 커뮤니티 촉진에 어떠한 영향을 미치는가를 실증 분석하였다. 분석 결과 사회적 유대 관계, 공유된 언어, 공유된 비전, 신뢰가 지식 공유에 영향을 미치는 것으로 나타났다. 지식 공유는 커뮤니티 촉진에 긍정적 영향을 끼쳤다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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