본 논문에서는 안드로이드 스튜디오를 활용하여 스마트폰에서 실시간으로 식당 좌석을 확인하여 예약할 수 있도록 앱 개발을 수행하였다. 개발한 앱에서 제공하는 사용자 전용 APP 기능으로는 회원가입 및 로그인, 가게 정보 확인, 예약 설정이 있다. 또한, 실시간 좌석 정보를 제공하여 사람들이 가게가 만석일 경우 되돌아가는 불편함을 최소화하고, 원하는 시간에 예약을 손쉽게 예약할 수 있도록 하였다. 앱 사용자는 직관적인 인터페이스를 통하여 실시간으로 본인이 원하는 좌석을 예약할 수 있고, 내부적으로 데이터베이스로 회원가입 및 로그인과 식당 정보 저장 과정을 수행하도록 하였다.
본 연구에서는 압전소자를 이용한 철도차량용 스마트 좌석 기술에 대한 적용성을 검토하였다. 이를 위해 스마트 좌석 기술에 대한 개념을 정립하였고, 실제 철도차량용 좌석을 단순화한 축소 모형을 제작하여 압전소자를 적용한 후 스마트 좌석의 기능에 대한 시뮬레이션 시험을 수행하였다. 시험을 통해, 본 연구에서 제안한 실시간 착석 확인 및 도착알림기능이 포함된 압전소자기반 스마트 좌석 시스템의 실현 가능성을 검증하였다. 본 연구 결과는 향후 실용화를 통해 검토 업무 효율화를 통한 고소철도 서비스의 질적 향상에 기여할 수 있을 것이다.
본 연구는 다양한 좌석 높이에서 일어서기 훈련이 뇌졸중환자의 균형에 미치는 영향에 대해 알아보고자 연구를 실시하였다. 연구의 대상자는 뇌졸중환자 20명이며 무작위로 표준좌석 높이 그룹 10명과 낮아지는 좌석높이그룹 10명으로 분류하여 2019년 3월에서 6월까지 주 3회 6주간 훈련을 실시하였다. 정적균형과 동적균형을 측정하였으며 그룹 내 훈련 전·후의 변화를 검증을 위하여 대응표본 t-검정을 실시하고, 그룹 간 훈련 전·후 변화의 차이를 검증하기 위하여 독립표본 t-검정을 실시하였다. 연구 결과, 그룹 내 훈련 전·후의 변화는 정적균형 및 동적 균형 모두 유의한 변화를 보였으나(p<.05), 그룹 간 훈련 전·후 변화량의 차이는 눈 감은 상태의 선자세 정적균형만 유의한 차이를 보이지 않았다(p>.05). 본 연구의 훈련이 뇌졸중 환자의 균형에 유의한 효과가 있음을 확인하였으며 특히, 훈련 시 좌석의 높이를 점진적으로 낮추어 제공하는 것이 뇌졸중 환자의 균형회복을 위한 새로운 치료방법으로 임상에서 활용되어 재활의 다양한 방향성을 제시되었음으로 사료된다. 그리고 연구 결과의 일반화를 위해 추후 연구는 많은 대상자에게 훈련의 적용이 필요하며 좌석 높이의 무작위 조성과 같은 다양한 훈련방법에 관한 연구들이 필요할 것이다.
본 논문은 극장이나 공연장에 설치된 CCTV 혹은 캠코더를 통해 입력받은 영상으로부터 패턴비교를 이용해 관객의 수를 카운팅하는 방법을 제안한다. 극장이나 공연장의 환경은 주로 어둡고 관객의 수가 많기 때문에 기존의 객체 검출에 의한 방법으로는 정확한 실시간 카운팅이 어렵다는 문제점을 가지고 있다. 따라서 본 논문에서는 극장이나 공연장의 좌석이 고정되어 있다는 점을 이용해 각 좌석마다 관객이 존재하지 않는 기준영상을 획득한 후 카운팅 하고자 하는 입력 영상의 동일 좌석 영상과 패턴비교를 이용해 각 좌석에서 관객의 유무를 판단한다. 특히, 본 논문에서는 기존 방법들이 지닌 조명 변화이나 잡음에 민감한 문제를 해결하기 위해 상호 보완적인 성능을 보이는 두 가지 특징인 크기투영과 Walsh-Hadamard Kernel에 기반한 패턴비교 방법들을 효과적으로 결합함으로써 조명이나 잡음의 영향을 최소화하고 정확한 카운팅을 가능하게 한다. 제안된 방법은 실제 극장에서 획득한 영상에 대한 실험을 통해 정확한 시스템 성능을 검증하며, 제안된 방법을 주차장에서 빈 주차공간을 확인하는데 적용해 봄으로써 다른 분야로의 적용 가능성을 확인한다.
현대에는 카페 문화가 사람들에게 아주 가깝고 친근하게 다가와 있다. 하지만 카페 편중 현상으로 자리가 부족하여 발길을 돌리는 사용자들이 늘어나고 있어 이러한 문제를 해결할 수 있도록 사물인터넷 기반 Cafe Seat Confirmation System을 제안하였다. 제안된 시스템은 아두이노와 라즈베리 파이, 어플리케이션으로 구성되며, 스마트 기기 등을 이용하여 실시간으로 카페 좌석 예약 및 관리 등의 효율적인 서비스 제공이 가능하다.
본 연구에서는 대학생의 가정환경 및 학습태도, 학교생활, 좌석위치가 학업성적에 미치는 영향을 알아보았다. 대전 소재 D대학교의 OO학과 121명 학생을 대상으로 가정환경, 학습태도 및 학교생활에 대해 설문조사를 실시하였고, 성적을 확인하였다. 모든 참여자로부터 동의서를 받았고, 기관연구심의위원회 승인 후 수행하였다. 참여자의 평균 나이는 21.7세였고, 성별은 남자 54.5% 여자 45.5%로 남자가 많았다. 학교생활과 학습태도는 성적에 의미 있는 양의 상관성을 보였고(p=0.001), 가정환경에 대해서는 학교생활(r=0.486, p<0.001)와 학습태도(r=0.454, p<0.001)가 의미 있는 양의 상관성을 보였다. 학교생활과 학습태도 간에도 의미있는 양의 상관성(r=0.437, p<0.001)을 보였다. 좌석위치에서는 남자 보다 여자가 유의하게 높게 나타났고(3.40 vs. 3.89, p=0.004) 학년 간에 통계학적인 유의한 차이가 있었다(p<0.001). 성적 90%이상그룹과 90%미만 그룹 간에 학교생활(4.35 vs. 4.11, p=0.045), 학습태도(3.75 vs. 3.37, p=0.004), 좌석위치(3.89 vs. 3.45, p=0.007) 에서는 통계학적인 유의한 차이를 보였다. 이상의 결과로부터 대학생은 학교생활와 학습태도, 좌석위치는 학업성적에 의미 있는 영향을 미치는 것으로 나타났다.
다양한 원인으로 매년 수많은 사람이 교통사고로 목숨을 잃거나 크게 다치곤 한다. 최근 교통사고 통계자료에 따르면 졸음운전으로 인한 교통사고가 음주운전이나, 과속보다도 높은 비중을 차지하고 있었다. 또한, 사고가 났을 때 안전벨트를 매지 않은 운전자나 동승객은 부상 정도가 훨씬 심각한 것으로 알려져 전 좌석에 안전벨트를 꼭 착용해야 하는 법도 제정되었다. 그런데도 많은 운전자 및 동승자가 안전벨트를 착용하지 않아 크게 부상을 당하는 사고는 줄지 않고 있다. 이러한 사고와 부상을 줄이기 위하여 본 논문에서는 다중 네트워크를 이용하여 운전자의 졸음 감지 및 운전자, 동승자의 안전벨트 착용 여부까지 실시간으로 판별하는 시스템을 설계하고 구현한다.
본 연구는 실내 상업적 공간, 특히 카페에서 보안 카메라를 이용해 방문자 수와 위치를 실시간으로 파악하고, 이를 통해 사용 가능한 좌석 정보와 혼잡도 예측을 제공하는 시스템의 개발을 목표로 한다. 우리는 실시간 객체 탐지 및 추적 알고리즘인 YOLO를 활용하여 방문자 수와 위치를 실시간으로 파악하며, 이 정보를 카페 실내 지도에 업데이트하여 카페 방문자가 사용 가능한 좌석을 확인할 수 있도록 한다. 또한, 우리는 vanishing gradient문제를 해결한 장단기 메모리(Long Short Term Memory, LSTM)와 시간적인 관계를 가지는 데이터를 처리하는데 유용한 시퀀스-투-시퀀스(Sequence-to-Sequence, Seq2Seq)기법을 활용해 다양한 시간 간격에 따른 방문자 수와 움직임 패턴을 학습하고, 이를 바탕으로 카페의 혼잡도를 실시간으로 예측하는 시스템을 개발하였다. 이 시스템은 카페의 관리자와 이용자 모두에게 예상 혼잡도를 제공함으로써, 카페의 운영 효율성을 향상시키고, 고객 만족도를 높일 수 있다. 본 연구에서는 보안 카메라를 활용한 실내 위치 추적 기술의 효용성을 입증하며, 상업적 공간에서의 활용 가능성과 더불어 미래 연구 방향을 제시한다.
엔데믹 시대, 외식 비중이 증가하고 온라인 커뮤니티를 중심으로 인기있는 식당에 대한 공유가 활발하게 일어나며 특정 식당으로 쏠리는 현상 심화, 주요 시간대에 식사를 하기 위해 줄을 서거나 아예 헛걸음을 하는 경우가 많아지고 있다. 본 연구에서는 대부분의 식당에 설치되어 있는 CCTV에서 촬영 이미지를 활용해서 딥러닝을 활용한 Data Labeling을 시행, 현재 식당의 남은 자리를 분석하여 사용자에게 전달하는 프로젝트에 대한 방식을 서술한다. Client를 통해 사용자는 실시간으로 특정 식당의 남은 좌석 수를 확인할 수 있고, 이 정보를 바탕으로 해당 식당에 방문할지 말지를 결정할 수 있을 것이다. 프로젝트 진행에 앞서 데이터를 분석하는 딥러닝 모델인 YOLO에 대해 분석하였고, 각 버전에 대해 특징을 비교 및 대조, 본 프로젝트에 적합한 버전으로 YOLOv5s를 선정하였다.
최근 어린이 통학버스 사용이 증가함에 따라 통학버스 운전자 및 동승 보호자의 과실로 인한 사고도 큰 폭으로 증가하고 있다. 정부에서는 이를 방지하기 위한 다양한 정책들을 내놓고 있다. 이에 우리는 어린이 통학버스 사고 방지 및 안전 관리를 위한 시스템을 제안한다. 이 시스템을 이용하면 버스 운전자는 각 좌석별 어린이의 착석 여부와 안전벨트 사용 여부를 동시에 쉽게 확인할 수 있으므로 운전 중에도 어린이들의 상태에 따라 빠르게 대처 할 수 있다. 카메라로 찍히는 이미지를 실시간 분석하여 얼굴을 인식하는 기능이 있어서, 어린이들은 각자의 키에 맞게 길이가 자동 조절된 안전벨트를 사용할 수 있다. 따라서 교통사고 발생 시 발생 가능한 2차 상해를 방지할 수 있다. 또한 어린이들이 버스에서 내린 것을 확인하기 위한 슬리핑 차일드 체크 시스템과 실시간으로 어린이의 위치를 부모에게 알려주기 위한 문자 서비스도 제공된다. 라즈베리파이를 기반으로 하여 모터, 카메라, 압력센서, 블루투스 모듈 등을 이용하여 구현되었다. 이것을 버스 모형에 부착하여 일련의 기능들이 정확하게 동작함을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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