시각 장애인의 보행 보조 장치는 보통 "흰 지팡이"라고 부르며, 이는 이동권 보장을 위한 최소한의 보조 장치이다. 본 논문에서는 시각 장애인에게 주변의 장애물 인식과 현재위치를 알려주어 보행에 도움을 줄 수 있는 장치의 설계 및 제작에 과하여 기술한다. 전체 시스템은 크게 두 부분으로 구성된다. 하는 주변의 장애물 인식을 위한 PSD 센서와 GPS 수신기, Bluetooth 모듈이 내장되어 있는 지팡이 부분이고, 다른 하나는 지팡이 부분에서 획득된 정보의 처리 및 장애인에게 여러 가지 정보 제공을 목적으로 하는 휴대장치이다. 이러한 장치를 통해 시각 장애인의 이동권 확보와 사회 활동권 등 복지 증진에 도움을 주고자 한다.
본 연구는 민간항공 조종사 훈련 및 평가에 중요하게 고려되고 있는 8가지 핵심 역량 향상을 위한 기초자료 마련을 위해 수행되었으며, 그 중 가장 중요하다고 판단되는 상황인식(situation awareness) 및 작업부하 관리에 대해 분석하였다. 예비 조종사를 대상으로 항공기 접근 및 착륙 단계를 진행하는 동안 PM(pilot monitoring) 역할을 수행하며 인식하는 항공기 상황과 작업부하량에 대해 평가하였다. 평가 시나리오는 기본비행훈련장치(basic aviation training device)를 사용하여 지형적 상황인식, 공간/시간적 상황인식, 시스템 상황인식, 환경적 상황인식을 평가할 수 있는 요소로 구성하였으며, 모니터링 도중 의도적인 주의분산 상황을 추가하였다. 연구 결과, 전체 비행 단계에 대한 상황인식은 32.3%이고, 지형적 상황인식(60.3%)이 가장 높고, 시스템 상황인식(18%)이 가장 낮은 것으로 나타났다. NASA-TLX 평가방법으로 측정한 작업부하량은 10.8점(20점 만점)으로 나타났다. 또한, 기초공중항법학을 수강한 예비 조종사들이 대체로 높은 상황인식을 하였고, 작업부하 결과는 지형적 상황인식과 밀접한 상관관계를 가지고 있었다.
본 논문은 센서네트워크 환경에 설치된 전력선통신 기반 영상 송수신 장치의 영상정보를 수신하는 기능과, CSS기반 SDS-TWR Ranging을 지원하는 센서모듈로부터 거리정보를 수신하여 제안하는 위치인식 알고리즘을 적용시키고 이동노드의 위치정보를 보여주는 모니터링 기능을 개발하였다. 전력선통신 기반 영상 송수신 장치는 장소의 제약 없이 전기 플러그가 있는 곳이면 사용이 가능한 장점이 있고, 주변의 상황을 확인하기 어려운 센서모듈의 단점을 보완하였다. 그리고 제안한 위치인식 보정 알고리즘은 SDS-TWR의 위치인식 오차 116.8cm를 80.5cm로 위치인식의 성능을 향상시켰으며, 대부분의 위치인식 오차가 1m 내외로 보정함을 확인하였다. 본 논문에서 제시하는 모니터링 기능은 센서 네트워크 및 다양한 환경에서 적용이 가능하여 위치인식 시스템의 서비스 품질의 향상에 도움을 줄 것으로 판단된다.
본 논문에서는 웨어러블 장치에서 펜 형태 또는 손가락 부착 형태의 입력 인터페이스로 사용할 수 있는 3D 온라인 필기인식 시스템을 제안한다. 3 축 가속도 센서와 자이로 센서를 장착한 입력 인터페이스를 사용하여 사용자는 손의 움직임을 통해 웨어러블 기기 또는 스마트 기기에 문자를 입력할 수 있다. 본 연구에서 제안하는 3D 필기인식 시스템은 필기 경로를 복원하여 획을 추출하고, 3 차원 공간의 필기문자에서 나타나는 기울임이나 왜곡, 겹쳐 쓰기를 고려한 특징점 추출 과정을 거친다. 추출한 특징점을 2 단계 결정 트리의 입력으로 사용하여 사용자가 공간상에서 필기한 알파벳을 인식한다. 10 명의 사용자에게 3 회의 필기 데이터를 입력 받아 총 780 개의 문자를 인식한 결과, 87.69%의 인식률을 얻을 수 있었다.
아두이노와 저가형 생체신호 증폭기를 사용하여 시선추적실험을 실시하고 결과를 분석하였다. 본 연구에서는 간단한 4방향의 시선이동 인식실험과 함께, 시선을 사용하여 영어 알파벳 등을 직접 쓰는 eye-writing 인식실험을 함께 진행함으로, 새롭게 구성한 안구전도 측정장치의 실용성을 평가하고, 더 나아가 저가형 안구전도 장치가 eye-writing과 같은 복잡한 사람-컴퓨터간 상호작용도구로 활용될 수 있는지를 분석하였다. 실험을 위해서 PSL-iEOG와 아두이노를 사용하는 저가형 안구전도 측정장치가 구성되었으며, 패턴분류를 위해 dynamic positional warping과 웨이블릿 변환이 사용되었다. 실험 결과, 저가형 측정장치는 비교적 단순한 알고리즘만으로도 외부 잡음이 유입되지 않은 경우 90%에 가까운 정확도로 시선방향을 인식할 수 있었으며, eye-writing의 경우에도 5개 패턴에 대해서 90%의 중위 정확도를 달성할 수 있었다. 그러나 패턴의 숫자가 증가함에 따라 정확도가 매우 감소하여, 다양한 패턴의 직접적인 입력이라는 eye-writing의 장점을 부각하기 위해서는 저가형 장치에 특화된 알고리즘의 개발 등 추가적인 연구가 필요할 것으로 여겨진다.
최근 코로나19 팬데믹의 영향으로 온라인 소비가 늘면서 종이, 플라스틱 등 재활용품의 사용량이 증가하고 있다. 또한 1인 가구의 중가에 따라 분리수거 배출이 제대로 이루어지지 않는 추세이다. 대부분의 1인 가구가 거주하고 있는 원룸 밀집 지역의 분리수거 여건이 제대로 갖춰진 곳이 많지 않으며, 분리수거 기준이 모호한 종류들이 많다. 재활용품 분리수거가 제대로 이루어지지 않는다면 에너지 및 자원낭비와 쓰레기 소각으로 인한 환경오염이 초래된다. 본 논문에서는 딥러닝 객체 인식 및 검출을 통한 재활용품 분류 결과에 따른 모터제어 및 분리수거를 진행하는 재활용품 분리수거 장치를 개발하였다. 해당 장치는 객체인식 알고리즘 YOLOV4를 이용하여 객체를 인식 및 검출한 후 모터제어, LED를 통해 분리수거 및 피드백을 제공한다. 이를 활용하여 누구나 쉽게 분리수거를 할 수 있도록 편의성을 제공하며 재활용 쓰레기 수거율을 높여 소각으로 인한 환경오염 방지를 기대할 수 있다.
각종 센서 기술의 발달로 일반 사용자들이 스마트폰, 콘솔게임기(닌텐도 Wii)와 같은 동작인식 장치를 접해 볼 수 있는 환경이 증가하면서 동작인식 기반 입력장치에 대한 사용자 니즈가 증가하는 추세이다. 기존 동작인식 마우스는 외부에 마우스 버튼이 변형 된 형태로 장착되어 마우스 좌,우 버튼과 휠 역할을 하며, 내부에는 가속도센서(또는 자이로센서 포함)를 장착하여 마우스 커서 역할을 담당하고 있고, 소형으로 제작이 되어 버튼을 조작하는데 어려움이 있으며, 동작인식 기술을 커서의 포인팅에만 사용되어 동작인식 기술을 적용에는 한계가 있다. 이에 본 논문에서는 MEMS 기반 모션 레코그니션 센서(Motion Recognition Sensor)를 이용, 인체의 2지점(엄지와 검지)의 동작을 인식하여 동작데이터를 생성하고 이를 기초로 하여 사전 결정된 매칭테이블(커서이동 및 마우스 버튼 이벤트)과 비교, 판단하여 제어신호를 생성하고, 생성된 제어신호를 무선 송신하는 컴퓨터 입력장치에 관해 연구하였다.
AI 시스템은 우리 생활 전반에서 다양한 예측을 도와주는 장치로써 그 중요성이 크다. AI 시스템의 활용도는 AI 장치가 얼마나 우리 생활 전반에 다각도로 이용되어야 하는지에 달려있다. 현재 AI 시스템은 높은 정확도를 위해 학습과 추론에 고성능 컴퓨팅 장비를 필요로 한다. 고성능 장치를 우리 생활 저변에서 쉽게 설치하고 사용할 수 없기 때문에, AI 시스템을 우리 생활에 사용하기 위해서 크게 두 가지의 접근법을 사용하고 있다. 첫째, 고성능 네트워크와 고성능 컴퓨팅 서버를 사용하여 end-user 장치의 계산 복잡도를 최소화하는 시스템을 설계할 수 있다. 둘째, AI 시스템의 학습 및 추론 효율성을 높여, 서버와 네트워크 없이도 end-user 장치에서 최선의 성능을 내는 시스템을 설계할 수 있다. 첫번째 접근법은 고성능 네트워크의 발전을 수반하고, 네트워크의 항상성을 전제로 하기 때문에, 실현하는데 많은 시간과 자원이 요구된다. 두번째 접근법은 비용-효율적이긴 하나 첫번째 접근법에 비해 AI 시스템의 성능이 다소 떨어질 수 있다. 이 글에서는 두번째 접근법의 AI 시스템, 특히 시각 인식 시스템을 응용으로 하는 기술들을 살펴보도록 하겠다.
본 논문에서는 자율주행 장치의 효율적인 자율주행을 위한 특징 맵 기반 SLAM(simultaneous localization and mapping)과 수정된 유전자 알고리즘을 이용한 경로계획을 제안하였다. 현재 연구되고 있는 자율주행 장치들에 있어서 가장 큰 문제점 중 하나는 환경 적응성이다. 이는 새로운 환경에서 자신의 위치를 인식해야 하는 경우와 "kid napping" 문제와 연계되어 자율주행 장치가 새로운 위치 혹은 알려지지 않은 위치에서 자신의 위치를 인식해야하는 경우로 구분된다. 본 논문에서는 이러한 환경 적응성 문제를 해결하기 위해 초음파 센서를 이용한 특징맵 기반 SLAM을 적용하였으며, 지능형 자율주행 장치의 효율적인 주행을 위해 수정된 유전자 알고리즘(genetic algorithm: GA)을 적용한다. 본 논문에서는 성능을 분석하기 위해 직접 설계 제작한 자율주행 장치를 대상으로 임의의 위치에서 자율주행 장치 스스로 자신의 위치를 인식한 후, 주어진 작업을 수행하기 위해 유전자 알고리즘을 통하여 최적화 된 경로를 따라 주행하는 가를 실험하였다. 실험 결과, 빠르고 최적화된 경로계획과 효율적인 SLAM이 가능함을 확인 할 수 있었다.
휴대용 게임기의 조작 인터페이스는 처음 등장한 이래로 지금까지 별다른 변화가 없었다. 이렇게 고정된 조작 인터페이스는 는 휴대용 게임기를 통한 사용자의 조작 경험을 제한시켰다. 우리는 이러한 전형적인 조작 방식에서 벗어나 보다 다채로운 상호작용을 할 수 있는 휴대용 게임기의 조작 인터페이스를 디자인했다. 사례 조사와 사용자 조사를 통해 동작 인식 인터페이스를 휴대용 게임기에 도입할 경우 발생할 수 있는 문제점으로는 크게 1. 화면의 가시성 2. 게임 요소의 동작 지각 3. 낯선 인터페이스에 대한 거부감 4. 주위의 시선이 신경 쓰임 5. 무게 등이 제시되었다. 이에 우리는 본체로부터 조작부와 화면부를 분리함으로써 이러한 문제를 해결할 수 있는 디자인을 제안했다. 사용자는 조작 장치를 본체로부터 분리하여 한 손에 들고 쥔 채 상하좌우로 움직이면, 조작 장치에 내장된 가속도 센서가 움직이는 방향과 속도를 인식, 본체의 처리 장치로 전달한다. 사용자는 나머지 한 손에 본체를 들고 화면을 보면서 게임을 사용할 수 있다. 프로토타입을 통해 사용자 시험을 실시한 결과 예상했던 문제점을 해결할 수 있는 가능성을 볼 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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