도로를 주행 중인 운전자들은 비상용 차량이 접근할 때 경광등 혹은 백미러를 통해 확인하고, 도로의 상황을 파악한 후에서야 길을 양보한다. 그러나 비상 차량이 접근하는 걸 뒤늦게 인지하거나, 도로의 상황이 복잡하여 차선을 변경하다 접촉사고가 발생할 수도 있고, 또한 진행할 수 있는 도로를 미리 확보하지 못하여 비상 차량이 정해진 시간 내에 도착하지 못하는 경우가 자주 발생하고 있다. 이러한 일을 개선하기 위해서 본 논문에서는 안드로이드, GPS 기술을 이용한 앱을 통해 비상 차량이 일반 차량에 일정 거리 이내에 접근할 경우에 미리 알람을 보내고 이를 사전에 방지, 및 예방할 수 있는 앱을 개발한다. 안드로이드 스튜디오를 사용하였고, Firebase를 이용해 DB및 서버를 구축하였다.
최근 전동 킥보드, 전동휠, 전기 자전거 등 개인형 이동수단(Personal Mobility)의 보급이 늘면서 관련 인명 교통사고가 급증하고 있다. 본 논문에서는 개인형 이동수단의 사용위험 및 사고 감소를 목적으로, 딥러닝 객체탐지 기술을 적용하여 다양한 위험요소를 증강현실 기술을 기반으로 한 HMD(Helmet mounted display)에 표시하는 '딥러닝 객체 인식과 증강현실을 적용한 개인 이동장치를 위한 HMD(Helmet Mounted Display) 어플리케이션'을 설계한다. 제시하는 방법은 실시간으로 수집된 전방의 실시간 영상 정보를 객체 탐지 알고리즘을 통해 위험요소 및 안전한 주행을 보조하는 객체를 감지하고 증강현실을 적용해 사용자에게 적절한 운전 보조장치 및 기능을 제공한다.
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.
고속으로 차량이 주행하는 도로에서 정지 차량이나 낙하물은 큰 사고를 유발하기에 이에 대한 대처 방안이 요구되고 있다. 갑작스런 정지 차량의 경우 예상 불가능하며, 낙하물은 순찰대를 편성하여 주기적으로 수거하고 있으나 즉각적인 대응이 어렵다. 해당 문제 해결을 위해 본 논문에서는 딥러닝 실시간 객체인식기술을 적용하여 정지 차량 및 도로 위 낙하물을 인식하며 이에 대한 정보를 제공하는 시스템을 개발하였다. 실시간 객체인식 알고리즘인 YOLOX와 실시간 객체추적기술인 deepSORT 알고리즘을 데스크톱 PC에 적용하여 구현하였다. 개발한 시스템은 정지 차량 및 낙하물에 대한 인식 결과를 제공한다. 기존 설치된 CCTV 영상을 대상으로 시스템 적용이 가능하여 저비용으로 넓은 지역에 대한 도로 위험 상황 인식을 기대할 수 있다.
본 논문에서는 딥러닝 영상인식 기술을 활용한 객체검출 모델인 YOLOv4를 활용하여 차량의 모델과 번호판인식 시스템을 제안한다. 본 논문에서 제안하는 시스템은 실시간 영상처리기술인 YOLOv4를 사용하여 차량모델 인식과 번호판 영역 검출을 하고, CNN(Convolutional Neural Network)알고리즘을 이용하여 번호판의 글자와 숫자를 인식한다. 이러한 방법을 이용한다면 카메라 1대로 차량의 모델 인식과 번호판 인식이 가능하다. 차량모델 인식과 번호판 영역 검출에는 실제 데이터를 사용하였으며, 차량 번호판 문자 인식의 경우 실제 데이터와 가상 데이터를 사용하였다. 차량 모델 인식 정확도는 92.3%, 번호판 검출 98.9%, 번호판 문자 인식 94.2%를 기록하였다.
맞벌이 가정이 증가함에 따라 영유아, 장애인, 노인 등의 사회적 약자를 낮시간 동안 보육/보호하는 데이케어 센터의 수요가 증가하고 있다. 데이케어 센터는 센터 경쟁력 확보 및 보호자 만족도 제고를 위해서 피보호자의 일상 사진을 제공하는 곳이 대부분이다. 하지만 데이케어 센터의 직원이 다수의 사람에 대한 사진을 촬영 및 선별해서 메시지를 전송하는 일은 데이케어 센터 본연의 업무를 방해할 수 있다. 따라서 본 논문에서는 사진 선별을 업무 부담을 완화시키는데 도움을 줄 수 있는 얼굴 특징 기반 사진 자동분류하는 시스템을 개발한다. 제안한 방법에서는 얼굴 특징 추출 기법과 클러스터링 알고리즘인 DBSCAN을 이용하여 얼굴기준 사진 분류시스템을 설계하엿다. 특히, OpenCV와 face recognition 라이브러리를 이용하여 카메라로 촬영된 사진 속의 얼굴 객체를 인식하고 얼굴사진을 저정한 후 얼굴의 특징을 추출한다.
1951년 부속서 14, 제1권의 제정과 함께 활주로 주변의 제한표면이 설정된 이후, 항공기술과 항법 성능은 눈부신 성장을 이루었으며, 이를 통한 항행의 안전성과 정밀성은 크게 향상되었다. 그러나, 항공기의 안전한 비행을 위한 주변 장애물에 대한 제한은 변함없이 유지되고 있다. 공항과 주변을 비행하는 항공기의 안전확보를 위한 표준과 기준에 대해서는 부속서 11, 항공교통업무(Annex 11, Air Traffic Services)와 부속서 14, 비행장(Annex 14, Aerodromes) 등에서 명시하고 있다. 특히, 항공기와 지상 장애물의 충돌방지를 위한 수목 산악 구릉 등 자연장애물과 건축물 구조물 등의 인공 장애물 등 공항 주변 장애물의 제한에 대해서는 부속서 14, 제1권에서 그 기준을 제시하고 있다. 반면, 부속서 14, 제1권은 장애물 제한표면의 적용에 있어, 항공학적 검토를 통해 항공기 운항의 안전과 규칙성을 저해하지 않는다고 판단되는 경우에는 기준을 위배하는 장애물을 제거하지 않을 수 있다고 하여 예외 기준을 적용하고 있다. 항공학적 검토는 미국, 캐나다 및 유럽 등 여러 국가에서 도입 시행하고 있었으며, 이에 따라 우리나라는 2008년 5월, (구(舊))항공법 시행규칙의 일부 조항을 신설 및 개정하고, 항공학적 검토지침을 제정하여 예외적 사항을 인정하게 되었다. 그러나, ICAO는 항공학적 검토에 관한 절차와 방법에 대해 구체적 지침을 제공하지 않고 있어 항공학적 검토를 시행하는 국가는 자체적인 절차와 방법을 마련하여 적용하는 실정이다. 이러한 현실적 상황을 반영하듯이, 제12차 세계항행회의와 제38차 총회에서 체약국은 현행 장애물 제한표면에 관한 기준과 항공학적 검토의 방법에 대한 재검토를 요구하였으며, ICAO는 관련 전담팀을 구성하여 새로운 기준 마련에 착수하였다. 이에 본 연구는 장애물 제한표면과 항공학적 검토에 관한 국제적 변화의 움직임에 맞추어, 현행 장애물 제한표면과 높이 제한에 관한 국내 외 기준을 비교 분석하는 한편, 항공학적 검토에 관한 방법과 절차 및 제도에 대해 살펴보고자 한다. 아울러, 장애물의 영향성을 평가함에 항공학적 검토가 현실적이고 보편적으로 활용될 것으로 예상하는바, 현행 항공학적 검토에 항적 자료를 활용한 정량적 분석방법의 개발과 함께 항공학적 검토의 제도적 개선을 제언하고자 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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