• 인터넷정보학회논문지
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• 제14권6호
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• pp.33-39
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• 2013

거동이 불편한 노인 및 장애인의 이동을 위한 휠체어 사용 시, 사용하지 않는 상 하지의 근력 저하 등 운동 능력의 감소를 초래할 수 있다. 특히, 척수손상 및 뇌졸중 편마비와 같은 중증 장애인은 거동이 제한되어 운동이 부족하고 근력 유지가 어렵다. 본 논문에서는 이러한 중증 장애인의 특성을 고려하여 상 하지 운동 및 재활훈련이 가능한 지능형 휠체어 로봇 시스템을 설계하였다. 이 시스템은 전동 휠체어, 개인의 특성 파악을 위한 생체인식모듈, 그리고 상 하지 재활 로봇으로 구성되어 있다. 본 논문에서는 개발된 로봇의 설계 및 구성에 대해 설명하고 운용 방법을 제시한다. 또한, 제안한 시스템의 추종 성능을 검증하기 위하여, 비장애인 피험자를 대상으로 재활 운동 수행시 생체 신호 변화에 따른 위험상황 분석과 휠체어 로봇이 이동하면서 상 하지 재활운동 기능에 대한 성능평가를 수행한 결과, 피험자의 재활 운동 수행 시 위험상황 분석에 대한 평균 정확도는 86.7%, 관절각도 최대 오차는 상지 2.5도, 하지 2.3도로 재활 운동 수행에 충분한 추종성능을 나타냈다.

• 한국터널지하공간학회 논문집
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• 제19권6호
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• pp.915-936
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• 2017

본 논문에서는 2016년을 기준으로 강화된 터널 방재시설 설치 및 관리지침과, 점차 강화되고 있는 터널 CCTV설치 터널등급 기준과 터널 영상유고감지 시스템의 설치 운용에 대한 요구의 증가 상황을 정리해 보고하였다. 그럼에도, 가동중인 알고리즘 기반의 터널 영상유고감시 시스템의 정상 인지율은 50%가 채 되지 않는 것으로 파악되었으며, 그에 대한 주원인은 터널 내 낮은 조도, 심한 먼지로 인한 영상 선명도 저하, 낮은 CCTV 설치위치로 인한 이동객체의 겹침현상 등으로 파악되었다. 따라서, 본 연구에서는 이러한 열악한 조건에서도 영상유고 정상 인지율을 확보할 수 있는 딥러닝 기반 영상유고감지 시스템을 개발하였으며, 이에 대한 이론적 배경 제시와 시스템의 타당성 검토 연구가 진행되었다. 개발 시스템의 타당성 검토 연구는 터널 방재시설 및 관리지침 내 영상유고감지 항목중 정지 및 역주행 차량을 감지하는 주요 정보인 차량 객체 인식과 보행자 감지를 중심으로 진행되었다. 또한, (1) 동일 터널 내에서 학습과 추론이 이루어 지는 경우와 (2) 다양한 터널의 영상 정보를 통합 학습하고, 각 터널의 영상유고감지에 투입되는 경우, 두개의 시나리오를 설정하여 타당성 검토를 진행하였다. 두 시나리오 모두 일정 시간의 학습 자료와 유사한 상황에 대해서는 열악한 터널환경과 무관하게 그 감지성능이 80% 이상으로 우수하나, 추가 학습 없이 학습된 시간 구간과 멀어질수록 그 추론 성능은 상대적으로 낮은 40% 수준으로 떨어짐을 알 수 있었다. 그러나, 시간이 지남에 따라 자동으로 누적되어 확장되는 영상유고 빅데이터를 반복적으로 학습함으로써, 설치된 영상유고감지 시스템의 보완이나 보정절차 없이도 자동으로 그 영상유고감지 성능이 향상될 수 있음을 보였다.