자동차 주요 생산국인 우리나라 보행자의 교통사고 사망률은 OECD 평균의 약 2.5배에 달한다. 보행자를 감지하고 운전자에게 경보를 보내주는 시스템이 개발되어 보행자 교통사고를 조금이라도 줄일 수 있다면, 그 자체만으로도 보행자 감지 시스템(PDS)의 가치는 충분할 것이다. 보행자 교통사고율은 야간에 특히 그 비율이 더 높기 때문에, 야간 보행자 감지 시스템이 주요 자동차 회사에 의해 점점 표준 사양으로 채택되어 가고 있는데, 그들은 주로 고가의 나이트비젼 또는 복합적 센서를 사용하는 장비를 채택하고 있다. 본 논문에서는 흑백 카메라 한 대만을 사용하는 PDS를 위한 보행자 영역 검출 기법을 제안한다. 몇몇 다른 환경에서 촬영된 야간 동영상에 대해 실험한 결과, 제안 알고리듬이 기존 알고리듬보다 더 빠르면서도 보행자 후보 영역을 더 정확하게 검출함을 관찰할 수 있었다.
자율주행 자동차의 연구가 빠르게 발전하는 가운데 보행자 검출에 대한 연구 또한 성공적으로 진행되고 있다. 그러나 대부분의 연구에서 사용되는 데이터셋이 컬러영상을 기반하고 있고 또한 보행자의 인식이 상대적으로 쉬운 영상이 많다. 컬러 영상의 경우 보행자가 빛에 노출되는 정도에 따라 영상에 제대로 포착이 되지 않을 수 있고 이로 인해 기존 방식들로는 이러한 보행자를 제대로 검출하지 못하는 상황이 발생한다. 따라서 본 논문에서는 DNN (deep neural network) 기반 컬러 영상과 열 영상을 이용한 다중 스펙트럼 보행자 검출 기법을 제안하고자 한다. 기존의 SSD (single shot multibox detector) 기법을 기반으로 하여 컬러 영상과 열 영상을 동시에 활용하는 퓨전 네트워크 구조를 제안한다. 실험은 KAIST의 데이터셋을 이용하여 실시하였고 제안한 기법인 SSD-H (SSD-Halfway fusion)의 방식이 KAIST 보행자 검출기준의 기준치보다 18.18% 낮은 miss rate를 획득하였고 또한 기존 halfway fusion 기법에 비해 최소 2.1% 낮은 miss rate를 획득하였다.
보행자 검출과정은 특징추출, 추출된 특징을 기반으로 한 학습과정, 그리고 학습된 데이터를 기반으로 한 분류과정으로 나눌 수 있다. 이들 중 연산시간이 가장 오래 걸리는 특징추출과정이다. 기존의 HOG 특징 추출은 하나의 학습 샘플 이미지에 대하여 많은 픽셀 연산이 필요하기 때문에 많은 시간이 소요되었다. 본 논문에서는 실시간 스트리밍 환경에서 이전 프레임의 HOG 특징 검출정보를 분석하여 다음 프레임에서 보행자가 존재 할 가능성이 높은 부분에 대해서만 특징을 추출한다. 이 방법으로 기존의 연구와 비교하여 인식성능에는 거의 영향을 주지 않고 인식 속도를 향상할 수 있다.
최근 여러 매체에서 화두가 되고 있는 자율 주행 자동차나 Advanced driver assistance systems (ADAS)과 같은 분야에서 보행자 검출 기술은 핵심 요소 기술 중에 하나로 손꼽히고 있다. 특히, 인간의 인지 부하(Cognitive Load)를 고려했을 때, 주행 중에 발생할 수 있는 모든 사건을 다룬다는 것은 매우 어렵기 때문에, 앞서 언급한 방법의 도움을 받아 도로 주행 중에 발생 될 수 있는 인명 사고율을 줄이고자 하는데 그 목적이 있다. 본 논문에서는 Integral Channel Feature를 사용하여 AdaBoost 알고리즘으로 보행자 검출을 위한 분류기를 구현하였다. 그 결과, INRIA에서 제공되는 Pedestrian dataset에서 Detection rate는 97%이상, False positive는 1%에 정도로 나타났다.
보행자 검출기는 보안이 필요한 곳에서 모니터링을 하거나 특정 장소를 드나드는 사람의 수를 셀 때, 운전 중 차도에 뛰어드는 사람을 감지할 때 등 상황에 따라 여러 목적으로 응용될 수 있다. 이에 따른 연구는 많이 진행되어 왔지만, 임베디드 시스템에서는 제한된 컴퓨팅 능력으로 인해 검출 속도가 느리다는 문제가 있다. 본 논문에서는 입력 영상에서 배경 부분을 빠르게 제거하여 검출 속도를 향상하는 방법과 ARM 아키텍처에서 NEON 병렬화 기법을 이용하여 검출 속도를 향상하는 방법을 제시한다. 제시한 방법으로 구현한 검출기는 기존보다 201.1% 향상된 속도를 나타냈다.
본 연구에서는 보행 가속도 신호를 측정할 수 있는 휴대용 무선 가속도 측정 시스템을 설계하고 편마비 환자로부터 획득된 데이터를 이용하여 보행 인자 계산과 보행의 규칙성 및 대칭성을 평가할 수 있는 보행 자동분석 알고리즘을 개발하였다. 휴대용 무선 가속도 측정 시스템은 2축 가속도계와 증폭기 및 16㎐ 저역 통과 필터로 구성된 아날로그 신호처리부(가속도 센서부)와 원칩 마이크로프로세서, EEPROM RF 송신부 및 수신부로 구성되어 있다. 보행 분석 알고리즘은 FFT 분석부, 필터 처리부 및 정점 검출부로 구성된다. 알고리즘 개발 및 평가를 위하여 8명의 편마비 환자가 실험군으로 또 다른 8명의 편마비 환자가 대조군으로 참여하였으며, 요추 3∼4번 위치에서 10m 동안의 보행 가속도 신호를 60㎐의 샘플링 주파수로 측정하였다. 보행자동분석 알고리즘에 의해 먼저 보행 구분점을 검출하고 좌우 발을 구분하였으며, 이 정보를 이용하여 보행 인자들을 계산하였다. 비디오 데이터와 보행 가속도 신호를 직접 관찰하여 얻은 정보와 비교하여 알고리즘의 성능을 평가한 결과 보행 구분점이 모두 정확히 검출되었으며 좌우 발 또한 모두 구분되었다. 향후 알고리즘의 신뢰성과 더 많은 보행 인자들을 계산할 수 있도록 성능을 향상시킴으로써 임상에서 편마비 환자의 재활치료 성과를 평가하는데 사용될 수 있을 것이다.
본 연구에서는 컴퓨팅 자원이 제한된 환경에서도 효율적으로 동작 가능한 머신비전 기반의 보행자 신호 검출 알고리즘을 제안하였다. 이 알고리즘은 제한된 자원에서도 높은 효율성을 발휘하며, 주변 조명 등의 영향을 최소화하기 위해 HSV 색공간 기반의 영상처리, 이진화, 모폴로지 연산, 라벨링 등의 단계를 순차적으로 적용하여 빛 번짐과 같은 현상에 대응할 수 있도록 설계되었다. 특히, 이 알고리즘은 비교적 단순한 형태로 구성되어 임베디드 시스템 환경에서 부담 없이 동작할 수 있도록 고려되었다. 이를 통해 낮은 컴퓨팅 자원을 보유한 환경에서도 안정적으로 작동할 수 있는 구조를 갖췄다. 또한, 제안된 보행등은 보행신호 검출 기능뿐만 아니라 IoT 기능을 탑재하여 무선으로 웹서버와 연동되는 기능을 갖췄다. 이에 따라 보행등 설치자 및 제어권자들은 웹 서버를 통해 신호등의 상태를 모니터링하고 제어할 수 있는 편의성을 제공받을 수 있다. 더불어, 50W급 LED 보행등을 효과적으로 제어할 수 있는 구현이 완료되었다. 이러한 제안된 시스템은 자원 제한 환경에서의 신속하고 효율적인 보행자 신호 검출 및 제어 시스템으로, 실제 도로 환경에서의 적용 가능성을 고려하고 있다. 이를 통해 보다 안전하고 지능적인 도로 교통 시스템의 구축에 기여할 것으로 기대된다.
이 논문은 노인 및 장애인의 활동을 보조하기 위한 보행보조 로봇의 핵심 기술인 사용자의 진행하고자 하는 방향과 속도를 검출하는 보행의지 파악시스템 구현을 하고자 한다. 최근에 노인인구의 증가로 인해 노인 및 장애인을 위한 보행 보조기에 대한 관심이 증가되고 있다. 그러나 대부분의 경우 동력이 없는 시스템으로 경사 등의 공간에서 취약성을 가지고 있다. 이에 동력형 보행보조기에 대만 관심이 증가되고 있으나, 대부분의 경우 보행보조기 조종이 여의치 않다. 이에 본 논문에서는 사용자의 보행의지를 파악할 수 있는 시스템을 도입하고 이를 기초로 보행자의 안정적인 구동을 수행할 수 있도록 하였다. 사용자의 의지력은 FSR 센서를 이용하여 파악하고, 이를 기초로 사용자가 이동하고자 하는 이동 방향과 이동속도 데이터를 기초로 보행보조기의 차량 속도와 방향에 대해 구동 바퀴의 차동구동을 통해 사용자의 의지에 맞춰 구동할 수 있도록 하였다. 이를 통해 사용자의 이동하려는 의지에 대해 안정적으로 차량을 이동시킬 수 있도록 보행 시스템을 구축하였다. 또한 사용자자의 힘에 대한 속도 및 방향 매핑 기법을 개발하여 보행의지의 정확성을 높였다.
본 연구에서는 가속도 센서를 이용하여 보행패턴을 검출하고 가속도 센서의 출력 값을 무선으로 PC에 실시간으로 전달할 수 있는 휴대용 모듈을 개발하였다. PC에서는 휴대장치로부터 전송되는 데이터를 수집하여 운동패턴을 화면에 실시간으로 출력할 수 있게 하였다. 휴대 장치의 전력 소모를 최대한 줄이기 위해 무선 전송 부분은 zigbee 통신을 사용하였다. 착용자의 걸음걸이 패턴을 분석하기 위해 2축 가속도 센서를 사용하였으며 기본적인 보행수는 임계치를 사용하는 moving average 알고리즘을 이용하여 마이크로 콘트롤러에서 처리하였다.
시각 정보는 사람이 정보를 획득 하는데 가장 주요한 수단이다. 시각이라는 수단을 상실한 시각장애인을 위하여 흰 지팡이, Navbelt, MELDOG 등의 다양한 연구가 진행되었다. 본 논문에서는 이러한 연구의 일환으로 점자 블록 검출에 대한 연구를 진행한다. 기존 색상 기반 방법의 단점을 보완하기 위하여 스테레오 비전 시스템을 이용하여 장애물이나 벽면을 제거하고, 2차에 걸친 필터링 시스템을 적용하여, 보다 정밀한 후보 영역을 검출하였다. 그리고 윈도우를 이용하여 보행로 판단에 적용함으로 직선의 보행로만 아니라 교차로 형태의 보행로 인식에서도 안정적인 결과를 얻을 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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