• 제목/요약/키워드: Electric Mobility Aids

검색결과 4건 처리시간 0.017초

전동 이동 보조기기 주행 안전성 향상을 위한 AI기반 객체 인식 모델의 구현 (Implementation of AI-based Object Recognition Model for Improving Driving Safety of Electric Mobility Aids)

  • 우제승;홍순기;박준모
    • 융합신호처리학회논문지
    • /
    • 제23권3호
    • /
    • pp.166-172
    • /
    • 2022
  • 본 연구에서는 전동 이동 보조기기를 이용하는 교통약자의 이동을 저해하거나 불편을 초래하는 횡단 보도, 측구, 맨홀, 점자블록, 부분 경사로, 임시안전 방호벽, 계단, 경사형 연석과 같은 주행 장애물 객체를 촬영한 뒤 객체를 분류하고 이를 자동 인식하는 최적의 AI 모델을 개발하여 주행 중인 전동 이동 보조기기의 전방에 나타난 장애물을 효율적으로 판단할 수 있는 알고리즘을 구현하고자 한다. 객체 검출을 높은 확률로 AI 학습이 될 수 있도록 데이터 셋 구축 시 라벨링 형태를 폴리곤 형태로 라벨링 하며, 폴리곤 형태로 라벨링 된 객체를 탐지할 수 있는 Detectron2 프레임워크를 활용하여 Mask R-CNN 모델을 활용하여 개발을 진행하였다. 영상 획득은 일반인과 교통약자의 두 개 그룹으로 구분하여 진행하였고 테스트베드 2개 지역에서 얻어진 영상정보를 확보하였다. Mask R-CNN 학습 결과 파라미터 설정은 IMAGES_PER _BATCH : 2, BASE_LEARNING_RATE 0.001, MAX_ITERATION : 10,000으로 학습한 모델이 68.532로 가장 높은 성능을 보인 것이 확인되어 주행 위험, 장애 요소를 빠르고 정확하게 사용자가 인지할 수 있도록 하는 딥러닝 모델을 구축이 가능한 것을 확인할 수 있었다.

객체 인식 모델 기반 전동 이동 보조기용 GIS 정보 생성 (GIS Information Generation for Electric Mobility Aids Based on Object Recognition Model)

  • 우제승;홍순기;박동석;박준모
    • 융합신호처리학회논문지
    • /
    • 제23권4호
    • /
    • pp.200-208
    • /
    • 2022
  • 본 연구에서는 객체 인식 모델을 활용하여 전동 이동 보조기를 이용하는 교통약자를 위한 자동 정보 수집 체계 및 지리정보 구축 알고리즘을 구현하고자 한다. 장애인의 이동 중 만날 수 있는 객체를 인식하면서 좌표정보와 함께 획득하고 사진정보를 저장하여 기존의 장애인용 지리정보 보다 개선된 이동 경로 선택용 지도정보를 제공하고자 한다. 데이터 획득을 위한 수집 프로세스는 HW 계층을 포함하여 총 4가지 계층으로 구성되어 있으며, 영상 정보와 위치정보를 수집하여 서버로 송신하고 이를 인식하고 분류하는 과정을 통해 지리정보 생성에 필요한 데이터를 추출한다. 생성된 알고리즘은 실제 배리어프리존 일대에서 주행 실험을 실시하고 이 과정에서 실제 데이터의 수집과 그에 따른 지리정보 생성 알고리즘의 실행을 통해 실제 유의한 수준의 지리정보가 얼마나 효율적으로 생성되는지를 확인한다. 수집된 지리정보 처리 성능은 세 번의 실험에서 1회차 70.92 EA/s, 2회차 70.69 EA/s 3회차 70.98 EA/s로 평균 70.86 EA/s로 확인되었으며 실제 지리정보에 반영되기까지 약 4초가 소요됨을 확인할 수 있었다. 이러한 실험 결과로부터 전동 이동 보조기를 이용하는 보행 약자가 현재보다 빠르게 제공되는 새로운 지리정보를 이용해 안전한 주행이 가능한 것으로 확인되었다.

객체 인식 모델과 지면 투영기법을 활용한 영상 내 다중 객체의 위치 보정 알고리즘 구현 (Implementation of AI-based Object Recognition Model for Improving Driving Safety of Electric Mobility Aids)

  • 박동석;홍순기;박준모
    • 융합신호처리학회논문지
    • /
    • 제24권2호
    • /
    • pp.119-125
    • /
    • 2023
  • 본 연구에서는 전동 이동 보조기를 이용하는 교통약자의 이동을 저해하거나 불편을 초래하는 횡단 보도, 측구, 맨홀, 점자블록, 부분 경사로, 임시안전 방호벽, 계단, 경사형 연석과 같은 주행 장애물 객체를 촬영한 뒤 객체를 분류하고 이를 자동 인식하는 최적의 AI 모델을 개발하여 주행 중인 전동 이동 보조기 전방에 나타난 장애물을 효율적으로 판단할 수 있는 알고리즘을 구현하고자 한다. 객체 검출을 높은 확률로 AI 학습이 될 수 있도록 데이터 셋 구축 시 라벨링 형태를 폴리곤 형태로 라벨링 하며, 폴리곤 형태로 라벨링 된 객체를 탐지할 수 있는 Detectron2 프레임워크를 활용하여 Mask R-CNN 모델을 활용하여 개발을 진행하였다. 영상 획득은 일반인과 교통약자의 두 개 그룹으로 구분하여 진행하였고 테스트베드 2개 지역에서 얻어진 영상정보를 확보하였다. Mask R-CNN 학습 결과 파라미터 설정은 IMAGES_PER _BATCH : 2, BASE_LEARNING_RATE 0.001, MAX_ITERATION : 10,000으로 학습한 모델이 68.532로 가장 높은 성능을 보인 것이 확인되어 주행 위험, 장애 요소를 빠르고 정확하게 사용자가 인지할 수 있도록 하는 딥러닝 모델을 구축이 가능한 것을 확인할 수 있었다.

리튬이온 배터리를 적용한 실내용 전동휠체어 주행특성 분석 (Analysis of driving characteristics of electric wheelchair for indoor driving using lithium-ion battery)

  • 김영필;함헌주;홍성희;고석철
    • 한국산학기술학회논문지
    • /
    • 제21권12호
    • /
    • pp.857-866
    • /
    • 2020
  • '이동'이란 사람들이 매 순간 행동하고, 타인과 교류하며 특정 목적을 달성하는 '장소'의 확장 개념으로 이동에 불편함을 느끼는 사회적 교통약자에게 있어 이동보조수단인 휠체어는 신체적·정신적 삶의 질을 향상하는데 아주 큰 영향을 발휘한다. 이러한 휠체어는 수동식 휠체어와 전동식 휠체어로 구분되는데, 수동식 휠체어는 이용자의 팔과 손의 힘으로 앞으로 추진하게 된다. 하지만 전동식 휠체어는 배터리를 통해 모터에 전기에너지를 공급 해 주고, 모터의 회전에 의해 앞으로 추진하게 된다. 전동휠체어는 주로 실외활동을 중점으로 개발되고 있으나 최근에는 일상생활의 주 공간인 실내용 이동보조수단에 대한 개발 요구가 증가하게됨에 따라 실내용 전동휠체어 개발 또한 활발하게 이루어지고 있다. 실내용 이동보조수단의 경우 공간의 특성상 단거리를 반복 주행하므로 본 연구에서는 전동휠체어의 단거리 주행에 따른 리튬이온배터리의 주행특성을 확인하고, 연속주행의 리튬이온배터리 주행특성을 비교분석하였다. 단거리 주행의 경우 리튬이온배터리의 방전종지전압 도달 시 까지 5초 주행 1초 정지를 반복수행하였다. 리튬이온 배터리를 적용한 실내용 전동휠체어의 주행특성을 분석한 결과 실내 이동을 고려한 단거리 주행시험의 경우 연속주행보다 주행시간이 2.8% 짧아진 것을 확인하였다. 실내용 전동휠체어의 회전모터에 인가 된 전류의 경우 실내 이동을 고려한 단거리 주행이 연속주행 보다 15.4% 높게 나타난 것을 확인하였다.