본 논문에서는 신호등이 설치되지 않은 위험 구역에 대해 신호등을 설치하는 것이 아닌 객체 인식 기반의 반응형 교통 시스템을 설계하여 보행자나 운전자 모두에게 사고의 위험을 줄이는 시스템을 구현한다. 특정 구역에 보행자가 길을 건너기 위해 존재한다면 운전자에게 보행자가 있음을 직관적으로 보여주며, 보행자가 길을 건너고 있으면 운전자에게 보행자가 건너고 있다는 것을 나타내어 기존의 경직적인 신호 체계가 아닌 유동적으로 보행자와 운전자 간의 안전한 환경을 만드는 것을 목표로 구현했다. 데이터는 CGMU dataset과 MIO-TCD dataset에서 사람과 차량의 이미지를 추가로 수집한 이후 학습에 사용하였으며, 객체 인식은 YOLOv5를 기반으로 사용하였으며 이때 성능은 mAP 0.753을 보여주었다.
보행 보조 로봇의 효과적인 보조를 위해서는 사용자의 보행 유형을 인식하는 것이 중요하다. 본 논문에서는 end-to-end 분류 네트워크 기반 보행 환경 인식 방법을 사용하여 사용자의 보행 유형을 강인하게 추정한다. 실외 보행 환경을 오르막길, 평지, 내리막길 3 가지로 분류하는 딥러닝 모델을 학습시켰으며, 엣지 디바이스에서 이를 사용하기 위해 네트워크 경량화를 진행하였다. 경량화 후 추론 속도는 약 47FPS 수준으로 실시간으로 보행 보조 로봇에 적용 가능한 것을 검증했으며, 정확도 측면에서도 97% 이상의 성능을 얻을 수 있었다.
이족 보행 로봇을 실생활에 적용하기 위해서는 다양한 환경에서의 강인한 보행 뿐만 아니라, 현재 위치를 인식하여 목표 위치로의 경로를 생성하고, 경로를 추종하는 기능이 요구된다. 최근에 많이 사용되고 있는 RFID는 이동 로봇의 위치인식 및 경로 생성에 손쉽게 활용이 가능하다. 그러나 이족 로봇은 보행시에 불안정성을 내포하고 있어 주어진 경로에서 벗어나기 쉽다. 본 논문에서는 FSR(Force Sensing Resistor)센서, 자이로와 가속도 센서를 이용하여 이족 보행 로봇의 보행 안정화 방법을 제안하였다. 또한 양발에 RFID 센서를 장착하여 이족 보행 로봇의 위치 인식 후 경로를 추종하는 알고리즘을 제안하였다. 제안된 보행 안정화 알고리즘은 실제 제작된 이족 보행 로봇을 이용하여 비평탄 지형에서 실험하여 검증하였으며, 경로 추종 실험은 RFID센서를 로봇의 발바닥에 장착하여 평탄 지형에서 보행실험을 통해 검증하였다.
본 논문은 시력이 떨어지고 보행이 불편한 고령자의 이동을 지원하는 지능형 6족 이동 로봇에 대한 연구이다. 센서 및 소형카메라를 장착한 6족 지능형 이동 로봇은 다양한 보행 및 회전, 이동 속도 조절 등의 이동 능력과 다양한 센서를 이용한 장애물 회피, 위협 상황 인식, 경사보행, 물체영역의 인식 및 추적 등의 기능을 가지며, 로봇에 연결된 선을 이용해 고령자의 보행을 유도한다. 로봇의 안정된 보행을 위한 모터의 제어방법, 센서 및 영상인식을 통한 로봇의 환경인식, 그에 따른 로봇의 지능적이고 능동적인 대응, 감지된 환경정보를 신속하게 무선통신을 통해 필요한 고령자 또는 보호자에게 전송하는 방법 등을 구현하였다. 한 다리에 3자유도를 가진 18관절 6족 로봇으로 구현되어 비평탄 지형에서도 안정된 보행구현은 물론 다양하고 부드러운 동작을 취할 수 있으며 강력한 구동 능력을 위해 디지털 슈퍼토크 서보모터를 사용하였고, 위험 상황 인식을 위해 3축 가속도 센서, PIR(초전)센서, 불꽃센서, 연기센서, 적외선, 초음파 거리감지 센서, 조도센서, 터치센서, 온도/습도 센서, 음성인식센서와 카메라를 통한 영상인식 등을 센서 융합에 의해 구현함으로써 상황인식의 정확도를 높이고 고령자들의 길안내 시 위험을 조기에 예측하여 전달하는 에이전트 역할을 수행하도록 설계되었다.
본 논문은 Haar-like 특징을 이용한 고성능 보행자 및 차량 인식 회로를 제안한다. 제안하는 회로는 영상의 매 프레임 마다 슬라이딩 윈도우를 적용하여 Haar-like 특징을 추출하고 보행자 및 차량을 인식한다. Haar-like 특징 추출 회로는 슬라이딩 윈도우 당 200개의 Haar-like 특징을 추출하며, 추출된 특징들은 AdaBoost 인식 회로에서 사용된다. 제안하는 회로는 속도 향상을 위해 병렬 회로 구조를 적용하였으며 두 개의 슬라이딩 윈도우가 동시에 보행자 또는 차량을 인식한다. 제안하는 고성능 보행자 및 차량 인식 회로는 Verilog HDL로 설계하였으며 130nm 표준 셀 라이브러리를 이용하여 게이트 수준의 회로로 합성하였다. 합성된 회로는 1,388,260개의 게이트로 구성되며 최대 동작 주파수는 203MHz이다. 제안하는 회로는 $640{\times}480$ 영상을 초당 약 47.8장 처리할 수 있기 때문에 보행자와 차량을 실시간으로 인식하기 위해 사용될 수 있다.
본 시스템은 어린이보호구역에 발생하는 차량사고가 불법주정차된 차량으로 인한 사각지대에 의해 발생되는 것에 착안하여 보행자를 인식하여 운전자들에게 알려 안전운전을 유도하여 사고를 예방해 주는 시스템이다 본 시스템은 영상인식장치, 경광장치, 중계장치, 차량 내 경고장치, 원격 트래픽 경고 수신기로 구성되어 있으며 영상인식장치가 edge-TPU 장치를 활용하여 카메라로부터 입력받은 영상을 모바일넷 기반의 딥러닝으로 처리하여 보행자, 차량, 그밖의 물체를 인식한다. 보행자가 인식되면 외부에서 경광장치가 발광하여 신호를 보내고, 중계장치를 통해 차량 내 경고장치로 보행자 경고 신호를 보낸다. 실험 결과 영상인식을 통해 보행자와 차량을 분류 인식할 수 있음을 확인하였다. 이러한 시스템은 어린이 보호구역에서 발생할 수 있는 교통사고를 방지하기 위해 효과적임을 확인할 수 있었다.
본 논문에서는 손 제스처를 사용한 2족 보행로봇 제어방법을 제안한다. 제안된 방법은 연속된 입력 영상으로부터 사용자의 손을 검출하기 위해, 피부색 정보와 Hue의 불변 모멘트 정보를 사용한다. 검출된 손 영역은 Active Contour Model를 사용하여 추적한다. 손 제스처를 인식하기 위해 Hue의 불변 모멘 정보로부터, 검출된 손의 모양을판단하고 그 결과를 미리 정해둔 심벌 중에 하나로 할당한다. 이렇게 연속적으로 할당된 심벌들은 HMM(Hidden Markov Model) 인식기를 통해 인식 되고 로봇 명령어를 출력하며, 출력된 명령어에 따라 로봇이 제어된다. 제안된 방법의 효율성을 증명하기 위해, 자체 제작한 2족 보행로봇(KAI)으로 6개의 손 제스처를 이용하여 사용자가 원격지에 있는 로봇의 보행을 제어하는 원격 로봇 보행 제어 시스템에 응용해 보았다. 실험 결과, $94\%$의 인식률을 보였다.
기존의 이동방향 인식 시스템은 개인의 스마트폰 내부에 있는 센서 중 자이로/가속도 센서를 이용하여 측정하였다. 자이로/가속도 센서는 외부의 영향을 거의 받지 않아 정확도가 높다고 볼 수 있지만, 스마트폰의 위치에 따라 정확도가 변한다. 따라서, 기존의 이동방향 인식 시스템은 개인의 이동방향을 감지하기에는 적합하나 다수의 보행자에 대한 이동방향을 시스템에서 인식하기에는 부적합하다. 본 논문에서는 다수의 보행자에 대한 이동방향을 인식하기 위해 압전센서 어레이를 이용하여 특정 구역의 바닥에 설치하고 보행자와 압전센서 사이의 접촉형태와 개수를 파악하고, 시간을 측정하여 보행자의 이동방향을 계산한다.
본 논문에서는 시공간 실루엣 분석을 사용하여 간단하지만 효율적인 보행 인식 방법을 제안한다. 각각의 이미지 시퀀스에 대해, 먼저 차분 기법과 화소기반 적응분할기법이 보행자의 실루엣을 분할하는데 사용된다. 그 후, 사람을 인식하기 위하여 보행하는 사람의 걸음수와 보폭이 실루엣 영상에서 구해진다. 124개의 객체를 포함하는 CASIA 데이터 집합에서의 실험결과는 제안된 방법의 유효성을 보여준다. 또한, 제안된 시스템은 보행자 인식에 대한 응용을 위해 충분한 적용 가능성이 있을 것으로 판단된다.
일반적으로 교차로에서의 보행자 사고는 대부분이 횡단보도에서나 횡단보도 주변에서 발생하는 것이 많다. 이것은 운전자의 안전의식부족뿐만 아니라 보행자들이 교통법규를 지키지 않기 때문이다. 교통사고는 운전자나 보행자를 막론하고 안전의식 수준 및 안전시설의 질적 수준과 밀접한 관련이 있다. 특히 횡단보도 위치와 관련한 정지선에 대한 기준이 없어서 횡단보도 전후에 정지선이 2개가 설치된 곳이 많아 차량간의 사고를 유발하고, 보행자는 보행동선을 단축하기 위해 횡단보도 주변횡단이라는 위험한 행태를 유발하지만 이에 대한 연구나 대안제시가 이루어지지 않고 있다. 본 연구는 요인분석법이란 다변량 통계기법을 통해서 사고기록과 형태자료를 분석하였다. 사고기록은 정지선이 2개에서 1개로 변경된 25개 교차로에 대한 보행자와 차량의 유형별, 위치별, 피해정도별 사고기록을 조사 분석하고 행태분석은 현재 정지선이 2개인 곳과 기하구조가 유사한 정지선 1개인 곳을 하나의 쌍으로 해서 모두 8쌍(16개의 교차로 횡단보도)를 조사 분석하였으며, 마지막으로 설문조사를 통해서 보행자의 교통법규 준수와 인식정도에 대한 조사를 통해 보행자들의 인식과 행태조사를 통한 교통법규 준수 정도를 알아보았다. 사고자료의 분석을 통해서 첫째, 정지선이 2개인 교차로는 교차로내 차량사고, 접근부의 후면 추돌사고, 횡단보도에서 보행자사고가, 둘째, 정지선이 1개인 교차로는 유출부 차량사고가 많은 것으로 나타났으며, 행태자료의 분석을 통해서는 첫째, 정지선이 2개인 곳은 횡단보도를 이탈 또는 진입하면서 횡단하는 보행자, 점멸신호에 횡단 시작하는 보행자의 행태와 보행자 신호에 횡단보도를 통과하는 차량, 둘째, 정지선이 1개일 때는 횡단보도를 침범해서 정지하는 차량, 도로에 내려서서 기다리는 보행자가 많은 것으로 나타났다. 마지막으로 설문조사와 행태조사를 종합하면, 보행자들의 인식으로는 약 71%의 응답자와 점멸신호의 의미를 알고, 전체 응답자의 약 58%가 점멸신호에 건너지 않고 기다린다는 응답(교통법규준수)을 했으며, 실제 행태에서는 약 12.4%가 위반하는 것(87.6% 법규준수)으로 나타났다. 보행자들이 응답한 것보다 실제 행태에서는 더 많은 보행자가 교통법규를 준수하는 것으로 나타났으며, 횡단보도를 이용하는데 있어서 횡단보도를 침범하는 차량과 신호시간이 적다는 의견이 많았다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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