본 논문에서는 사용자에게 편의성을 제공하며 기존 물물거래 시스템의 단점을 보완한 웹기반의 물물교환 시스템을 제안한다. 대부분 사람들이 중고거래나 필요 없는 물품에 대해 판매를 하는 목적은 자신에게 필요 없는 물건을 처리하고 필요한 물건을 구매하기 위해서이다. 이러한 사용자들의 관점에서 보았을 때, 필요한 물건을 얻기까지의 과정이 장시간 걸린다는 단점이 있으며, 사람들이 필요 없는 물건을 버려 낭비되고 과소비되는 경우도 있다. 이러한 문제를 해결해서 필요 없는 물건을 필요로 하는 사람과 물물교환을 하여 불필요한 소비를 줄이고 필요한 제품을 서로 쉽게 찾고 교환할 수 있도록 사용자에게 편의성을 제공하는 물물교환 시스템을 제안한다.
본 논문에서는 딥러닝 기반의 얼굴인식과 Harr Cascade 분류기를 이용한 눈인식, 스마트워치를 매개로 한 심박수 측정을 활용하여 운전자 졸음운전 경고 시스템을 제안하였다. 제안하는 시스템은 PERCLOS 방법을 적용하여 운전자의 눈 감은 시간을 누적시켜 졸음 상태 유무를 판단하고, 스마트워치의 HR센서를 활용한 운전자의 심박수 값 모니터링을 진행하여 졸음 발생 시 경고음을 발생시켜 졸음운전으로 인한 교통사고를 예방할 수 있다.
본 논문에서는 랜덤 생성 알고리즘을 도입한 디펜스 게임을 제안한다. 기존의 디펜스 게임은 지형물의 변형 및 확장이 불가능하다. 그것에 착안하여 지형물들의 위치가 랜덤으로 생성되는 시스템을 도입하였다. 본 게임은 지형물이 랜덤으로 생성되지만, 난이도에 따라 연속적으로 생성될 수 있는 지형물의 개수를 차별화하고, 사용자가 추가로 설치할 수 있는 지형물의 개수에 제한을 두었다. 또한 조작 가능한 캐릭터를 생성해 적을 공격할 수 있게 구현하여 사용자의 몰입도를 높여줄 것으로 기대한다.
최근 다양한 영상 매체가 활발히 발전함에 따라 1인 방송자가 늘어나는 추세이다. 방송 중 타인의 동의 없이 얼굴이 노출되는 경우 초상권 침해가 발생한다. 이러한 경우를 방지하고자 본 논문에서는 딥러닝 기반 실시간 객체 인식 기술을 통하여 방송자의 얼굴을 인식하고 방송자의 얼굴이 아닌 일반인으로 인식되는 얼굴은 실시간 모자이크 처리를 통하여 일반인의 초상권 보호를 목적으로 한다.
COVID-19 확산으로 인해 우리나라는 공공장소 출입 시 마스크 착용이 의무화되었고, 체온이 37.5℃ 이상일 경우 발열로 간주하여 출입을 금지함에 따라 이를 효율적으로 검사할 수 있는 자동화 시스템을 개발하고자 한다. 이를 위해 다양한 각도, 마스크의 착용 위치에 따른 자료를 수집하여 모델에 적용하였고, 실시간 영상은 96.5%의 높은 정확도를 보였고, 영상 처리 추론 속도는 28fps임을 확인했다. 본 논문은 딥러닝 알고리즘을 활용한 마스크 착용 판별 및 체온 측정 시스템을 제시한다.
최근 스마트폰이 대중화되면서 대부분의 일상생활을 스마트폰을 이용한다. 그리고 많은 매장에서도 POS(Point of sales)를 사용하고 있다. 이 둘의 공통점은 사용자가 간편하고 빠르게 사용할 수 있다는 장점이다. 따라서 본 연구에서는 이러한 장점을 살려 휴대용 POS 애플리케이션을 개발하였다. 휴대용 POS 애플리케이션은 서버와 클라이언트로 구성되며, 서버는 매출 정보, 메뉴 정보, 주문 정보 등으로 구성되어 있다. 휴대용 POS 애플리케이션은 매장에 있지 않아도 스마트폰을 이용하여 서버에 저장된 정보를 확인할 수 있어 실시간으로 매장 및 매출 현황을 알 수 있어, 판매 전략을 신속하게 세워나갈 수 있다.
우리나라의 무단 투기된 쓰레기양은 2019년 2월 기준 33만 톤이며 이를 단속하기 위해 상용화된 쓰레기 무단투기 단속 시스템은 센서를 이용하여 시스템 주변에 사람이 지나가면 영상을 촬영하기 때문에 쓰레기 무단투기자 뿐 아니라 해당 시스템 주변을 지나는 모든 사람을 촬영하기 때문에 불법 쓰레기를 배출하는지 해당 영상을 사람이 일일이 다시 분석해야한다. 본 논문에서는 쓰레기 투기 행위 이미지를 바탕으로 학습시킨 딥러닝 실시간 객체인식 알고리즘인 YOLO-v4를 활용하여 실시간으로 쓰레기 무단투기를 단속하는 시스템을 제시한다.
본 논문에서는 오픈 소스인 openpose skeleton tracking 기술을 이용하여 특정 운동 동작을 영상처리 기술과 딥러닝 기술로 인체 자세에 대해서 인지와 상황 판단하여 운동 동작에 대한 인식 결과를 도출할 수 있다. 먼저 입력받은 영상을 전달받아서 딥러닝 인식 시스템를 통해 인식 결과을 추출한 뒤 비교, 분석한 후에 사전 등록된 운동 동작 명칭으로 화면에 표시하여 이용자가 정확한 동작을 취할 수 있도록 지도하는 데 활용할 수 있다. 또한, 이 기술은 행동 인식부터 얼굴 인식, 손동작 인식 등에 다양하게 활용할 수 있다.
본 논문에서는 4차 산업혁명의 화두인 가상현실 기술을 활용하여 현대인들의 단조로운 생활패턴과 운동부족을 보완하기 위해 두다리에 착용한 트래커들을 이용하여 다리의 움직임을 인식하여 가상현실에 적용한 러닝 게임을 설계하게 하였고, 이를 구현하여 1인칭 시점 가상현실 게임 콘텐츠를 개발하였다. 게임 콘텐츠는 가상현실 HMD장비와 연동되는 트래커를 착용하여 진행하며 트래커 장비를 이용하여 사용자의 두 다리의 움직임을 더욱 정확하게 인식할 수 있다. 게임 안에서의 최고기록 갱신을 통해 사용자는 더욱 게임에 몰입감을 가지고 갱신을 위하여 플레이 하다 보면 활동량의 증가로 칼로리 소모와 근육을 증가 시킬 수 있다.
본 논문에서는 Turtlebot burger3와 라즈베리파이의 OpenCV, OpenCR보드를 이용하여 ROS상에서 SLAM알고리즘을 구현하여 자율 주행 순찰이 가능한 로봇을 개발한다. 특히, 라즈베리파이 카메라에 OpenCV를 이용하여 사람 얼굴 인식이 가능하게 하여 순찰 시 카메라로 순찰 정보를 제공 할 수 있게 한다. 또한, 로봇에 탑재된 LiDAR는 SLAM 알고리즘을 이용하여 주변의 환경을 매핑하여 장애물을 회피할 수 있는 경로를 탐색할 수 있도록 한다. 개발 기술들을 통하여 사람 대신에 로봇이 경비 구역의 침입자 촬영을 하고, 원격제어가 가능한 시스템으로 다양한 분야에 로봇 제어 기술에 활용하고자 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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