• 인터넷정보학회논문지
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• 제24권6호
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• pp.81-89
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• 2023

현대사회에서 시각장애인들은 도보, 승강기, 횡단보도 등 일반적인 환경에서 보행을 하는데 어려움이 있다. 시각장애인의 불편 해소를 위한 연구로 영상이나 음성을 이용한 연구가 있으며, 이런 연구는 고비용의 웨어러블 장치, 고성능 CCTV, 음성 센서 등을 사용하여 실생활에 적용하는 데는 한계가 있다. 본 논문에서 시각장애인이 보행 중에 안전한 이동을 위해서 스마트폰에 포함된 저비용의 영상 센서를 활용하여 주변 도보 공간을 인지하는 인공지능 융합 알고리즘을 제안한다. 제안된 알고리즘은 이동 중인 사람 탐지를 위해서 모션 캡처 알고리즘과 장애물 탐지를 위한 객체 탐지 알고리즘을 융합하여 개발하였다. 모션 캡처 알고리즘으로 mediapipe을 사용하여 이동 중에 있는 주변 보행자들을 모델링 및 탐지하였다. 객체 탐지 알고리즘을 사용했으며 도보 중에 발생하는 다양한 장애물을 모델링 하였다. 실험을 통하여 인공지능 융합 알고리즘을 검증했으며, 정확도 0.92, 정밀도 0.91, 재현율 0.99. F1 score 0.95로 결과를 얻어서 알고리즘의 성능을 확인하였다. 본 연구로 보행 중에 발생하는 볼라드, 공유 킥보드, 자동차 등의 주변 장애물 및 이동 중인 보행자 회피하여 시각장애인들의 통행에 도움을 줄 수 있다.

• 한국터널지하공간학회 논문집
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• 제19권6호
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• pp.915-936
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• 2017

본 논문에서는 2016년을 기준으로 강화된 터널 방재시설 설치 및 관리지침과, 점차 강화되고 있는 터널 CCTV설치 터널등급 기준과 터널 영상유고감지 시스템의 설치 운용에 대한 요구의 증가 상황을 정리해 보고하였다. 그럼에도, 가동중인 알고리즘 기반의 터널 영상유고감시 시스템의 정상 인지율은 50%가 채 되지 않는 것으로 파악되었으며, 그에 대한 주원인은 터널 내 낮은 조도, 심한 먼지로 인한 영상 선명도 저하, 낮은 CCTV 설치위치로 인한 이동객체의 겹침현상 등으로 파악되었다. 따라서, 본 연구에서는 이러한 열악한 조건에서도 영상유고 정상 인지율을 확보할 수 있는 딥러닝 기반 영상유고감지 시스템을 개발하였으며, 이에 대한 이론적 배경 제시와 시스템의 타당성 검토 연구가 진행되었다. 개발 시스템의 타당성 검토 연구는 터널 방재시설 및 관리지침 내 영상유고감지 항목중 정지 및 역주행 차량을 감지하는 주요 정보인 차량 객체 인식과 보행자 감지를 중심으로 진행되었다. 또한, (1) 동일 터널 내에서 학습과 추론이 이루어 지는 경우와 (2) 다양한 터널의 영상 정보를 통합 학습하고, 각 터널의 영상유고감지에 투입되는 경우, 두개의 시나리오를 설정하여 타당성 검토를 진행하였다. 두 시나리오 모두 일정 시간의 학습 자료와 유사한 상황에 대해서는 열악한 터널환경과 무관하게 그 감지성능이 80% 이상으로 우수하나, 추가 학습 없이 학습된 시간 구간과 멀어질수록 그 추론 성능은 상대적으로 낮은 40% 수준으로 떨어짐을 알 수 있었다. 그러나, 시간이 지남에 따라 자동으로 누적되어 확장되는 영상유고 빅데이터를 반복적으로 학습함으로써, 설치된 영상유고감지 시스템의 보완이나 보정절차 없이도 자동으로 그 영상유고감지 성능이 향상될 수 있음을 보였다.