• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2022년도 제65차 동계학술대회논문집 30권1호
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• pp.281-282
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• 2022

현재 전동 킥보드 헬멧 미착용으로 인한 사고가 끊임없이 야기되고 있다. 개인형 이동장치 이용자 수가 증가함에 따라 법 개정을 통하여 헬멧 착용이 의무 사항이지만 여전히 낮은 착용률을 나타내고 있다. 본 논문에서는 모든 공유 킥보드 회사에서 사용 가능한 딥러닝 기반의 전동킥보드 헬멧 착용 인식시스템을 제시한다. 타 공유 전동킥보드 회사 앱에서 본 논문의 결과물을 사용할 때는 사용자가 타사 앱에서 헬멧 인식 요청 시 자사 앱에서 헬멧 착용 여부를 인식하여 결과를 전송한다. 자사 앱 사용자는 인식 기록을 조회할 수 있고, 타사 관리자는 사용자의 정보를 조회 및 관리할 수 있다. 본 시스템을 통해 전동킥보드 이용 시 헬멧 착용을 장려하여 착용률 증가와 사고 시 인명피해 감소를 기대한다.

• 한국재난정보학회 논문집
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• 제18권1호
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• pp.154-162
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• 2022

연구목적: 건설현장 안전관리를 인적 역량 중심에서 첨단기술인 AIoT와 Mobile 기술을 활용한 시스템 중심의 관리체계로의 전환을 위한 건설현장 안전관리 활성화 방안을 마련하고자 한다. 연구방법: AIoT와 Mobile 기술을 활용한 건설현장 안전관리 모니터링 시스템이 건설현장의 유효성에 대하여 공동주택현장의 골조공종에 종사하고 있는 작업자를 대상으로 가상휀스, 화재감시, 안전모 미착용 인식 3개의 알고리즘을 적용하여 실험을 실시 하였다. 연구결과: 실험대상 근로자는 215명, 가상휀스 침입은 7.61명으로 불안전 행동 발생율은 실험대상 인원 대비 3.5%, 화재감지는 0.16건으로 실험대상 대비 불안전 행동 발생율이 0.07% 나타났으며, 안전모 미착용 인지는 월 평균 안전모 미착용은 8.79명으로 실험대상 대비 불안전 행동 발생율 4.05% 나타났다. 결론: AIoT와 Mobile 기술을 활용한 건설현장 안전관리 모니터링 시스템이 건설현장에 유효한 영향을 미치는 것으로 나타났다.

• 한국HCI학회논문지
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• 제6권1호
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• pp.1-8
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• 2011

최근 가상현실에 대한 관심이 높아짐에 따라 다양한 서비스와 어플리케이션이 개발되고 있으며, 이와 더불어 몰입형 상호작용을 위한 제스처 기반 사용자 인터페이스가 활발히 연구되고 있다. 본 논문에서는 가상현실 환경 내 사용자 움직임을 효과적으로 반영하고 몰입감을 높이기 위해 제스처 인식 기반 착용식 사용자 인터페이스를 제안한다. 제안하는 인터페이스는 적외선 LED가 부착되어 있는 헬멧과 적외선 수신기를 이용하여 사용자의 머리 움직임을 인식하며, 양 손에 착용한 데이터 글로브로부터 사용자의 손 제스처를 인식한다. 또한, 헤드 마운트 디스플레이 장치(HMD)를 이용하여 직접 사용자의 시점 변화와 가상환경의 시점 변화를 일치시킨다. 손 제스처의 경우 다수의 관절로 이루어져 있는 손의 특성상 다양한 동작이 가능하며 손 크기나 손동작이 사람마다 모두 다르기 때문에 다양한 사용자들을 대상으로 할 때, 일반적인 모델로는 정확한 인식이 어렵다. 본 논문에서는 다양한 사용자를 대상으로 정확히 손 제스처를 인식하기 위해 Mixture-of-Experts 기반 인식 방법을 적용하였다. 제안하는 인터페이스의 유용성을 평가하기 위해 가상 오케스트라 지휘 환경을 구현하여 인터페이스의 동작 성능을 분석하고 사용성 평가를 수행하였다. 그 결과, 사용자들이 쉽고 직관적으로 사용할 수 있으며 흥미를 유발함을 확인하였다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2022년도 제65차 동계학술대회논문집 30권1호
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• pp.277-278
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• 2022

최근 전동킥보드 보급이 이루어지면서 이와 관련된 교통사고가 증가하고 있다. 이에 따라 전동킥보드 주행 시 헬멧 착용을 의무화하는 도로교통법 개정안이 시행되고 있지만, 물리적으로 대부분 현장에서 단속이 어렵다. 본 논문에서는 딥러닝 영상인식 기술을 활용한 객체검출(object detection) 모델인 YOLOv4를 기반으로 전동킥보드 사용자의 헬멧 미착용 검출시스템을 제안하였다. 이를 통해 전동킥보드 주행 시 헬멧 착용 여부를 효율적으로 단속하는데 활용 할 수 있을 것으로 기대한다.