본 논문에서는 항공기 조종사 지능형 헬멧시현시스템(IHDS, Intelligent Helmet Display System)의 아키텍쳐 설계, 단위 구성품 설계, 핵심 소프트웨어 설계내용(헬멧 자세추적, 고도오차 보정 소프트웨어)을 기술하며, 단위시험 및 통합시험에 대한 결과를 기술한다. 세계적인 최신 헬멧시현시스템 개발 추세를 반영하여 3차원 전자지도 시현, FLIR(Forward Looking Infra-Red) 영상시현, 하이브리드형 헬멧자세추적, 바이저 반사형광학계, 야시카메라 영상시현 및 경량 복합소재 헬멧쉘 등의 사양을 설계에 적용하였다. 특히 3차원 전자지도 데이터의 고도오차 자동보정 기법, 고정밀 영상정합 기법, 다색(Multi-color) 조명광학계, 회절소자를 이용한 투과형 영상발광면, 헬멧자세 추정시간을 최소화하는 추적용 카메라, 장/탈착형 야시카메라, 머리 밀착용 에어포켓 등의 신개념의 설계를 제안하였다. 모든 시스템 구성품의 시제작을 완료한 후 단위시험과 시스템 통합시험을 수행하여 기능과 성능을 검증하였다.
본 논문에서는 항공기 조종사 헬멧에 장착된 HMD(헬멧시현기, Helmet Mounted Display)에 비행정보 및 임무정보를 조종사의 시선(Line of Sight)과 일치시켜 시현하기 위한 헬멧자세 추적시스템(HTS, Helmet Tracking System)을 설계 및 구현했다. HMD 시스템의 기능과 성능은 HTS의 성능에 기반하므로 이를 고려하여 동작의 실시간을 보장하고 정확도를 높이기 위해 관성센서와 광학식센서의 데이타를 융합처리하여 다양한 운용 환경에서도 강건한 성능을 제공할 수 있는 HTS를 설계 및 구현 했다. 구현된 HTS의 효용성을 검증하기 위하여 테스트 베드 환경에서 오차 발생시 동작의 정확도 및 실시간성등을 검증하였다.
적군의 화력에 대비하여 사방이 철갑으로 둘러싸인 장갑차에서 조종수의 외부시야 확보가 필수적이다. 이를 위하여 차량에 360도 회전 가능한 감시카메라를 장착한다. 이 때 헬멧을 착용한 조종수의 머리 방향을 인식하여 외부의 카메라도 정확하게 같은 방향으로 회전하도록 하는 것이 관건이다. 본 논문에서는 MEMS 기반의 AHRS 센서와 조도 센서를 사용하여 기존의 광학적 방식이 가지고 있는 단점을 보완하고, 저렴하게 구현하는 방안을 소개한다. 핵심 아이디어는 카메라의 위치에 장착된 센서와 헬멧에 장착된 센서가 검출하는 오일러 각의 차이를 이용하여 카메라의 방향을 설정하고, 센서의 드리프트 오차를 제거하기 위해 수시로 조도 센서로 보정하는 것이다. 구현된 시작품 통하여 조종수가 바라보는 방향으로 카메라의 방향이 정확하게 일치되는 것을 보여줄 것이다.
본 논문은 실시간 영상 분석을 통해서 산업현장에서 활동하는 여러 근로자의 영상 객체를 추출해 내고, 추출된 이미지로 부터 개별 영상 분석을 통해 헬멧의 착용 여부와 낙상 사고 여부를 확인하는 방법을 구현한다. 근로자의 영상 객체를 탐지하기 위해서 딥러닝 기반 컴퓨터 비전 모델인 YOLO를 사용하였으며, 추출된 이미지를 이용하여 헬멧의 착용여부를 판단하기 위해 따로 5,000장의 다양한 헬멧 학습 데이터 이미지를 만들어서 사용하였다. 또한, 낙상사고 여부를 판단하기 위해서 Mediapipe의 Pose 실시간 신체추적 알고리즘을 사용하여 머리의 위치를 확인하고 움직이는 속도를 계산하여 쓰러짐 여부를 판단하였다. 결과에 신뢰성을 주기위한 방법으로 YOLO의 바운딩 박스의 크기를 구하여 객체의 자세를 유추하는 방법을 추가하고 구현하였다. 최종적으로 관리자에게 알림 서비스를 위하여 텔레그램 API Bot과 Firebase DB 서버를 구현하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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