재해, 재난 발생 시에 구조대가 건물 내부나 지하철 등, 특정 구역 내의 대피하지 못한 잔류인원을 제대로 파악하데 어려움을 겪는다. 이를 개선하고자 YOLO와 DeepSORT를 활용하여 통행자를 인식하여 특정 구역의 잔류인원을 파악하고 이를 서버를 통해 확인할 수 있는 시스템을 개발하였다. 실시간 객체인식 알고리즘인 YOLOv4-tiny와 실시간 객체추적기술인 DeepSORT 알고리즘을 이용하여 제안한 방법을 Ubuntu환경에서 구현하고, 실내 상황에 맞춰 통행자 동선을 고려해서 적용하였다. 개발한 시스템은 인식된 통행자 객체방향으로 출입을 구분하여 데이터를 서버에 저장한다. 이에 따라 재해 발생 시 구역의 잔류인원을 파악하여 빠르고 효율적으로 요구조자 위치와 인원을 예측할 수 있다.
본 논문에서는 다중 카메라환경에서의 안면인식 기반 영유아 활동 사진 자동 생성 시스템을 개발했다. 개발한 시스템은 어린이집에서 알림장 작성을 위한 촬영하는 동안 보육에 부주의하여 안전사고가 발생하는 것을 방지 할 수 있다. 시스템은 이동식 수집기와 분류 서버로 나뉘어 작동하게 된다. 이동식 수집기는 Raspberry Pi를 이용하였고 초당 1장 내외의 사진을 촬영하여 SAMBA를 사용 공유폴더에 저장한다. 분류 서버에서는 YOLOv5를 사용해 안면을 인식해 분류한다. OpenCV와 TensorFlow-Keras를 통해 분류된 사진에서의 표정을 파악하여 부모에게 전송할 웃는사진만을 분류하여 남겨둔다. 이외의 사진은 /dev/null로 이동하여 삭제된다.
거동이 불편한 사람의 경우 직접적인 제어보다 손동작으로 간접적인 제어를 함으로써 생활에 어려움이 줄고 편리한 사용이 가능하다. 사람을 인식 후 판단하고 제어가 가능할 뿐만 아니라 손동작 인식이 가능한 선풍기가 사람들에게 더 편하게 활용되고, 간단한 동작으로 제어할 수 있다. 본 논문에서는 Mediapipe를 활용하여 간단한 손동작을 바탕으로 실시간으로 풍속을 제어하고 사람을 인식하는 기능을 제공한다. 야외나 에어컨이 없는 장소의 경우 SLAM을 활용해 주행이 가능한 이동식 선풍기를 개발했다. 기존의 선풍기의 직접적인 조작 제어가 불편한 것이 누구나 쉽게 간단한 손동작을 통해 먼 거리에서의 인식을 통한 제어와 이동 기능이 기존 기능에 비해 향상됨을 기대할 수 있다.
천리안 위성은 우리나라 최초의 정지궤도 복합 지구관측 위성으로 기상관측, 해양관측과 통신서비스 임무를 수행하는 중대형위성으로 2011년 6월 27일에 성공적으로 발사되어 약 6개월간의 시험운영기간을 거쳐 현재는 실시간 서비스를 제공하고 있다. 천리안 위성은 한국항공우주연구원(KARI) 총괄 주관하에 2003년 9월 개발을 시작으로 프랑스의 EADS-Astrium과 공동 개발되었다. 천리안 위성은 이미 EADS-Astrium에 의해 통신 위성 본체 플랫폼으로 우주 인증된 Eurostar3000(이하 E3000) 플랫폼을 근간으로 제작되었다. 본 논문에서는 천리안 위성 플랫폼 탑재컴퓨터에 탑재되어 위성체 전반을 운영하는 비행소프트웨어의 구성 및 기능에 대해 기술한다. 또한 기존의 EADS-Astrium사의 E3000 비행소프트웨어 생산라인을 바탕으로 천리안 위성 비행소프트웨어를 개발하기 위한 개발 절차 형상을 소개한다. 본 논문에서 기술한 재생산을 위한 개발 절차에 대한 접근 방법은 위성 임베디드 소프트웨어 시스템과 같은 mission critical 시스템이면서 이미 검증된 소프트웨어를 재사용하고 사용자의 요구사항을 만족시키기 위해 일부 기능을 변경 및 추가 개발하여 통합된 소프트웨어를 생산해야하는 소프트웨어 개발체계의 실질적인 한 예를 보여주고 있다.
기술의 발전에 따라 첨단무기체계인 군용항공기는 전투임무 수행시 내장형소프트웨어(Embedded Software)를 통해 기체내의 항공전자 장치, 항법장치, 조종장치 등의 물리적 기계적 움직임을 제어하고 있으며, 내장형 소프트웨어의 비율은 점점 증가하고 있다. 기체의 물리적 기계적 움직임이 내장형 소프트웨어에 의해 제어 되기 때문에 군용항공기의 전투능력 보존과 국방 목적의 수행을 위해선 먼저 내장형 소프트웨어 고유의 특성을 만족하고, 나아가 소프트웨어 안전성, 신뢰성, 보안성을 확보하는 것이 필요하다. 본 논문에서는 설계 단계에서 스케줄성에 대해 정형검증 하여, 내장형 소프트웨어의 실시간성, 결정성, 생존성을 보증하고, 이러한 과정을 통해 전체적인 소프트웨어 안전성, 신뢰성, 보안성을 향상시키는 방안을 연구하며, 추가로 2011년 발표된 항공 소프트웨어 표준인 DO-178C에서 요구하는 정형검증을 적용한 국내 감항인증 표준 제정의 확대방안을 연구한다.
최근 무인 항공 기술의 발전과 함께 드론의 상업적 활용이 가속화되고 있다. 산업계 및 학계에서는 인공지능, 사물인터넷 등 지능정보기술을 활용하여 드론 응용에 자율 비행을 적용하고자 노력하고 있지만 해결되지 못한 문제들이 산적해 있다. 그러므로 완전 자율 비행은 아니지만, 드론 조종에 경험이 없는 비전문가도 드론을 용이하게 조정할 수 있는 반자동 방식의 비행 제어를 채택한 드론 응용이 개발이 필요하다. 따라서 본 논문에서는 실내환경에서 정찰 임무 수행을 위한 반자동 비행 조종 시스템을 제안한다. 제안한 시스템은 교차로 지점마다 사용자에게 이동 방향을 선택할 기회를 제공하고 교차로 간 일정한 속도 및 벽면과의 일정한 간격으로 자율비행하도록 제어한다. 또한, 실내 측위 기술인 ORB-SLAM 알고리즘을 이용하여 드론이 실내 공간 및 자신의 위치를 파악하도록 한다.
본 논문에서는 드론용 오픈 소스 API를 이용하여 셀프 카메라 촬영이 가능한 드론용 앱을 설계한다. 특히, 딥러닝 기반의 YOLO 객체 탐지 기술을 적용하여 배경 속에서 사람을 탐지하여 개인 및 단체 사진 촬영이 가능하도록 설계한다. 개발하는 셀프 카메라 앱은 기체의 자동 회전 및 선회 기반 연속 촬영 기능을 포함하여 다양한 형태의 인물 사진 촬영이 가능하다. 개발된 앱 기술을 기반으로 선회 및 회전을 통한 경비 구역의 침입자 촬영을 위한 시스템 및 드론 제어 기술에 활용하고자 한다.
본 논문에서는 자세 교정에 도움을 줄 수 있는 압력센서 기반의 스마트 방석 개발 사례를 소개한다. 스마트 방석은 스마트폰과 블루투스로 연결되며 스마트폰 앱은 사용자의 자세 정보를 분석한 후 자세가 불안정한 징후가 판단되면 알림을 통해 바람직한 자세를 취할 수 있도록 안내한다. 본 시제품 개발에서는 압력센서의 값을 분석한 후 단순한 형태의 자세 추정 방식을 채택하였지만 향후 다양한 실험 및 딥러닝 응용을 통해 정확한 자세 추정을 위한 알고리즘을 개발할 계획이며 알림에 의한 수동적 자세 교정이 아닌 기구 설계, 모터 제어 등을 통해 능동적인 자세 교정을 지원하는 스마트 방석을 개발할 계획이다.
본 논문에서는 ROS(Robot Operating System)기반으로한 로봇(Robot)에 레이저 거리 센서(LiDAR)를 설치하여 SLAM(Simultaneous Localization and Mapping : 동시적 위치 추적 지도 작성)기법으로 맵 정보를 습득하고, 저장하여 이를 기반으로 장애물과 건물의 실내 복도 안전하고 정확하게 순찰 할 수 있도록 하였다. 또한, 순찰 로봇(Robot)에 장착된 Raspberry카메라와 OpenCV 영상인식 기술을 이용하여 실시간 영상으로 실내 복도를 순찰하면서 사전에 설정된 특이사항이 있을 시 발견하고 기록하도록 시스템을 개발하였다.
본 논문에서는 VR(Virtual Reality)라는 가상 현실 시스템 개발 툴인 Unreal Engine4을 사용하여 블루 프린트(Blue Print)로 야구 배팅 게임과 장애물 격파 피칭 게임을 개발하였다. 배팅 게임은 가상의 투수로부터 공 속도와 공이 랜덤하게 자동으로 투구된다. 이 때 사용자가 게임 콘트롤러(Controller)로 가상 배트를 이용하여 공을 타격하면 점수를 획득하는 게임이다. 장애물 격파 피칭 게임은 사용자가 게임 콘트롤러에 그립버튼을 눌러 데미지가 다른 공이 랜덤하게 바로 앞에 생성하여 이 공을 콘트롤러로 잡아서 장애물에 던져 격파하면 점수를 획득하는 게임이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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