대부분의 한국인은 오랜 좌식생활 때문에 팔자 걸음이나 안짱 걸음을 걷는 경우가 많고, 오늘날에는 보행 중 스마트폰 사용으로 인하여 올바른 자세의 보행이 더욱 어려워지고 있다. 본 연구는 현대 한국인의 걸음 실태를 쉽게 분석하고 사용자로 하여금 이를 알 수 있도록 하는 간편한 시스템을 구현하는 데 목적이 있다. 본 연구는 보행 유형을 분류하기 위하여 3축 가속도 센서와 족압 감지 시스템을 활용한 보행 모니터링 시스템을 개발하였다. 개발된 시스템은 걸을 때 발생하는 발의 압력(foot pressure)과, 상반신의 기울어진 정도를 각각 압력 센서(pressure sensor)와 3축 가속도계(3-axis accelerometer)를 통해 걷는 자세의 데이터를 취득할 수 있다. 이를 통해 몇 가지 보행 유형과 센서 데이터 간의 상관관계를 분석하였다. 그 결과 상체 자세 판별에는 통계적 모수인 제곱평균제곱근과 표준편차가, 보행 유행 판별에는 k-최근접 이웃 알고리즘이 적합하다는 사실을 확인하였다. 고안된 시스템은 저비용의 의학, 체육 분야에 응용될 수 있다.
본 연구에서는 스마트 디바이스를 이용하여 보행자의 상태를 감지하여 필요한 사용자의 정보에 대해 얻는 방법을 제안하고, 이를 분석하는 모델을 연구하여 예방 방안을 제공하는 서비스를 제안하였다. 분석 모델을 Sensing, Thinking, Action의 세 단계로 나누어 분류한 세부적인 수행 순서를 정하였다. Sensing 단계에서 센서, 디바이스, 어플리케이션 등을 통해 사용자에 대한 있는 그대로의 정보를 받아들여 디바이스가 인식하게 하고, 이를 분석해 사용자의 상태 및 상황에 대해 Thinking하고, 그에 맞는 Action을 취한다. 본 논문에서는 분석 모델의 정해진 수행 순서에서의 기능들을 설명하고, 그에 맞는 예상 구현 시나리오를 제시하였다.
본 연구는 고령자의 스마트폰 이용률 증가에 따라, 고령자가 활용이 가능한 ICT(정보통신기술) 기반의 맞춤형 보행보조기술 개발을 제시하고 이에 대한 사용자 니즈(needs)를 규명하고자 하였다. 맞춤형 보행보조서비스의 형태는 햅틱(진동 및 촉각정보)을 통한 보행안내지원 서비스와 자동 및 셀프 SOS 시스템, 그리고 접근차량의 정보알람 서비스가 포함된 웨어러블(Wearable) 보행안내 보조 장치를 기반으로 한다. 이러한 서비스의 실효성을 검토하기 위하여 189명의 잠재적 고령자와 고령자를 대상으로 그들이 가지는 보행에 관한 심리적 태도 및 각 서비스에 대한 선호도, 그리고 보행안내 보조 장치에 대한 WTP (willingness to pay)를 조사 및 분석하였다. 또한 조사된 변수를 통해 요인분석(Factor analysis)을 수행하였으며 여기서 도출된 요인간 상관관계 파악을 위해 경로모형 (path model)을 추정하였다. 분석된 결과를 통해 연령대에 적합한 보행보조 장치의 맞춤형 서비스의 방향을 제시하였으며, 이는 제품화된 기술에 대한 활용범위를 증대시키고 궁극적으로 고령자의 보행 안전성을 향상시킬 수 있을 것으로 판단된다.
본 논문은 스마트 인솔의 압력 데이터를 이용하는 컨볼루션 신경망 모델에 해석가능한 인공지능 방법인 Grad-CAM을 적용하는 방법을 제안한다. 학습된 각 모델에 Grad-CAM을 적용하여 모델에서 중요한 역할을 하는 압력센서와 중요하지 않은 압력센서를 알아내는 방법을 제안하고 데이터마다 학습을 진행하고 학습된 모델을 통해 실제로 중요한 압력센서와 그렇지 않은 압력센서에 대해서 알아본다.
본 논문에서는 시각장애인을 위한 이동보조시스템을 비교 분석하고, 6개의 장애물 감지 특징을 정리한다. 전통적으로, 시각장애인은 흰 지팡이를 사용하거나 안내견과 함께 보행한다. 최근 IoT 기술의 발달로 시각장애인의 보행을 보조하는 스마트 이동보조시스템이 개발되었다. 이러한 스마트 이동보조시스템은 장애물을 감지하고, 경로를 안내하는 역할을 수행해야 한다. 특히 스마트 이동보조 시스템은 장애물인지 판단하고, 햅틱 피드백을 통해 장애물 정보를 제공한다. 그리고 스마트 시스템은 서버를 구성하여 장애물의 정보를 저장하고, 다른 사용자에게 정보를 공유한다. 또한 저장된 장애물 정보를 통해 사용자 중심의 최적의 경로를 생성하여 시각장애인에게 장애물을 회피할 수 있는 경로를 안내한다. 스마트 이동보조시스템은 기계학습과 인공지능 기술을 적용함으로써 더욱 빠르게 발전할 것이다.
최근 전 세계적으로 5G 이동통신 표준화 및 연구개발이 시작되었다. 기존의 4세대까지의 이동통신은 주로 가정, 사무실 등 보행자 중심의 Nomadic 환경에 최적화된 형태이고 120km/h 이상의 고속환경에서는 통신접속이 끊어지지 않는 정도의 서비스에 한정되었다. 최근에는 스마트폰 중심의 모바일 데이터 서비스 사용량이 매년 가파른 증가세를 보이며 보행자 중심의 저속환경뿐만 아니라 지하철, 고속철 등 그룹이동체 내에서의 서비스도 점차 중요해지고 있다. 이동 중인 차량 내에서 일반 사용자들은 차량외부의 이동통신망을 통해 직접 서비스를 받을 수도 있고 이동무선백홀과 결합된 WLAN 혹은 펨토셀과 같은 차량내 이동 핫스팟 네트워크(MHN)형태로 서비스를 받을 수 있다. 최근 5G 이동통신에서는 고속환경(최대 500km/hr)에서도 최적의 서비스 품질을 유지하도록 요구하고 있다. 본 논문에서는 그룹이동체 내의 이동소형셀의 지원을 위한 이동무선백홀 기술의 동향을 분석하고 향후 수 Gbps급 이상의 데이터 전송속도를 지원할 수 있는 밀리미터파 기반의 MHN 이동무선백홀 기술을 소개한다.
The purpose of this study is to analyze the daily living area of the elderly using the vast amount of travel route data collected through smart phones. In order to analyze the utilization status of the elderly into the visiting area and the living area, the subway station influence area was typed based on the number and ratio of the elderly visiting and the elderly living there. The characteristics of the elderly visiting area and the living area of the subway station area were derived by analyzing the walking route data for the three types of subway station influence areas where the elderly visit and live. First, we derive the range of visiting area and living area of the elderly near the subway station. Second, we derive the characteristic of moving distance which causes the linked walking of the elderly. Third, destination distribution and facility utilization are influenced by the subject of use, movement pattern, and facility awareness.
최근 사용자 중심의 스마트시티 서비스에 관한 관심이 높아지고 있다. 본 연구는 사용자 중심의 스마트시티 서비스를 계획하 기 위한 사전 연구로 사용자의 니즈를 조사하였다. 본 연구는 스마트시티 서비스에 대한 니즈를 도출하기 위해 GIS 기반 위치분석데이터와 비디오 에스노그래피 방법론을 활용하고자 한다. 본 연구는 스마트시티 테스트베드로 선정된 대전 도안지구의 현장조사를 통해 사용자의 집객도가 높은 지역을 세부조사대상지로 선정하고, 도로교통공단의 교통사고분석시스템(TAAS : Traffic Accidents Analysis System)의 위치분석데이터를 이용하여 주변 보행환경을 함께 조사하였다. 또한 비디오 에스노그래피의 고정카메라기법을 통해 사용자의 행위 유형과 변화를 관찰하였다. 추출된 영상데이터를 통해 사용자의 활동을 11개의 세분화 된 유형으로 분류하고, 관찰되는 문제점 및 특이사항을 분석하였다. 본 연구를 통해 조사된 사용자 행위특성은 향후 사용자 중심 스마트시티 서비스를 제안할 수 있는 근거를 마련한다는 점에 의의가 있다.
본 연구는 길 찾는 능력과 거리를 인식하는 능력이 떨어지고 많은 주의력에 어려움을 느끼는 노인을 위해 간헐적인 주의 집중만으로 보행 안내를 받을 수 있는 손목에 착용하는 보행 보조 장치를 개발하기 위해 기존의 촉각 기술을 활용한 보행 보조 기술에서 시각 정보를 활용할 수 있도록 촉각 정보에 병행하는 시각 정보인 화면 UI에 초점을 맞추었다. 기술 수요자인 65세 이상 노인 30명에게 스마트워치를 착용시키고 Wizard of Oz로 네 가지 화면 UI로 길을 찾아가도록 지시한 후 각 화면 UI에 대한 평가 및 사후 인터뷰를 진행하였다. 선호도 순위, 경로를 이탈한 사람의 수, 경로 이탈 횟수에 대해 정량적 분석을 실시하고, 사후 인터뷰를 통해 수집된 사용 경험에 근거해 새로운 이해를 얻고자 질적 연구 방법론인 grounded theory로 정성적 분석을 진행하였으며, 본 연구 결과를 바탕으로 모순적인 요구사항을 가진 노인의 손목시계형 보행 보조 장치 개발 및 후속 연구를 위한 시사점을 도출하였다.
빛의 반사시간 및 산란정보를 측정하여 기상정보를 수집하던 초기 라이다 기술은 실내외 3차원 정보를 확보하는 센서 기술로 응용 영역을 확대하고 있다. 특히 최근에는 자율주행차/스마트카를 중심으로 차량/보행자의 안전과 고도화된 자율주행 성능을 위하여 차량 주변 환경에 대한 3차원 좌표를 고속으로 획득하는 라이다 기술의 중요성이 부각되고 있으며, 이에 따라 관련 기술에 대한 이해와 동향파악이 필요하다. 이에 본고에서는 차량에 적용될 수 있는 라이다 기반 3차원 영상센서 기술 전반에 대한 리뷰를 진행하고, 자율주행차/스마트카 시장에서 핵심이슈 및 기술별 대응 특징을 소개한다. 아울러 3차원 센서기술의 글로벌 경쟁상황을 기반으로 향후 차량용 라이다 기술의 발전방향을 전망해 본다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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