본 논문에서는 실시간 영상 처리 라이브러리인 OpenCV와 미디어파이프(MediaPipe)를 사용하여 동작 인식 기반 키보드, 마우스 제어 프로그램을 개발하였다. Google의 미디어파이프(MediaPipe)에서 제공하는 손가락 마디 부분의 랜드마크를 인식하며, 실시간 영상 처리로 띄워진 사용자 인터페이스에서 제스처를 통해 키보드 입력과 마우스 제어를 할 수 있으며, Google에서 제공하는 오픈 소스와 결합하여 음성인식을 통한 키보드 입력이 가능하다. 또한, 각 기능끼리 제스처를 통해 기능 변경이 가능하여 다양한 산업 분야에서 원하는 키를 매핑할 수 있기 때문에 활용 가능성이 높으며, 의료 분야에서 감염 예방을 목적으로 사용할 수 있다. 특히 기존의 메타버스에서 사용되는 고가의 센서를 대체하여 비용 절감 부분에서 장점이 있다.
본 논문에서는 미디어파이프와 아이트래킹의 손동작 및 눈 위치 인식을 이용하여 차량 내 조작할 수 있는 다양한 기능을 감압식 버튼이 아닌 카메라를 이용한 동작 기능을 제공해주는 차량 인포테인먼트시스템을 제안한다. 인공지능 모델은 Open-CV 구조를 활용하여 학습을 진행하였고, 라즈베리파이를 이용하여 구현하였다. 제안된 시스템은 운전자를 위해 설계된 다양한 동작들을 시각 정보로 전달해 운전 중 불편함을 대체할 수 있을 뿐만 아니라, 설치 및 사용방법이 간편하여 활용도가 높을 것으로 기대된다.
본 논문에서는 COVID-19 팬데믹으로 인해 사회적 거리두기 및 규제조치가 시행되면서 다양한 분야에서 큰 영향을 가져왔다. 변화된 홈트레이닝 분야는 운동기구를 구비하여 개인운동을 통해 건강을 유지하고 있으나 전문적인 교육을 받지 않은 홈트레닝으로 부상 위험에 노출 되고 있다. 요가는 호흡운동과 명상을 지향하는 운동으로 요가의 효과를 얻기 위해 올바른 움직임과 자세가 중요 하다. 본 논문에서는 실시간으로 입력된 영상 프레임을 OpenCV와 MediaPipe를 통해 추출된 주요좌표 값을 벡터 내적공식을 대입, 코사인2법칙을 통해 요가의 올바른 자세를 분석하여 종합적인 정보를 제공하는 요가교정 모델이다.
본 논문에서는 실시간 영상처리 라이브러리인 OpenCV와 YOLO를 활용하여 사용자가 횡단보도 보행 시 안전을 제공해 주는 시스템을 개발하였다. 객체 인식 알고리즘인 YOLOv4-tiny를 이용하여 Ubuntu 환경에서 구현하였다. 데이터 셋은 인도 보행 영상 데이터 셋을 이용하였고 하드웨어는 Jetson Nano를 이용하여 구현하였다. 신호등의 색에 따른 보행 가능 여부를 카메라를 이용하여 전방의 장애물을 음성신호를 이용하여 사용자에게 전달한다. 제안된 시스템은 횡단보도와 신호등, 자동차와 같은 도로 위의 객체들로 설계된 알고리즘을 이용해 다양한 곳에서 사용이 가능하여 활용도가 높을 것으로 예상된다.
최근 코로나 19 방역지침 해제로 인한 대면적인 활동이 많아지면서 사람에 대한 서비스 제공이 중요한 이슈가 되었다. 하지만 사람들이 밀집되어있는 곳에서는 서비스가 원할하게 이루어지지 않는 경우가 대부분이다. 본 논문에서는 객체인식 알고리즘 기술인 Yolo와 OpenCv를 통해 카메라로 영상 속의 사람들을 인식하여 군집화 기술인 K-means 클러스터링을 이용해서 사람에 대한 군집화를 진행후 우선순위를 선정하고 좌표를 지정하여서 로봇이 군집의 좌표로 이동하여서 사람들에게 직접 접근하여 서비스를 제공할 수 있도록 하였다.
본 논문은 COVID-19와 같은 전염병 확산 방지를 위해 비대면 약제배송로봇을 제안한다. 제안한 로봇은 OpenCV와 Q-Learning기반의 모델을 사용하여 실시간 영상처리로 사람의 얼굴을 식별한다. 환자의 얼굴, 나이, 전달 약제 등을 환자 데이터베이스에 등록한다. 카메라로 인식된 환자의 얼굴과 데이터베이스 내 환자의 얼굴이 일치할 경우 잠금장치를 해제시켜 환자의 약제 수령을 허용한다. 또한 어플리케이션을 통해 약제가 올바르게 전달되었는지 2차적으로 확인한다. 따라서 본 논문에서 제안한 로봇은 비대면으로 환자에게 약을 전달함으로써 입원병동에서 발생할 수 있는 전염병 확상의 방지에 효과적으로 기여할 수 있을 것이다.
드럼 연습 및 연주를 쉽게 배우고 즐기기 위한 시각적 가이드를 제공한다. CNN과 OpenCV를 활용하여 악보의 음표 이미지를 처리하고, 데이터 수집, 전처리, 모델 학습, 서버와 안드로이드 애플리케이션 연동 등 다양한 과정으로 구현된다. '드럼라이트'는 드럼 연주의 접근성을 높이고, 다른 악기와 음악 학습 분야에도 확장 가능한 가능성을 제시한다.
본 논문은 신경근육질환 환자의 이동 문제를 해결하고, 기존 전동킥보드 시스템의 한계와 문제점도 해결하는 '신경근육질환 환자를 위한 전동킥보드 안전 환경 시스템'을 제안한다. 주요 특징은 다음과 같다. 첫째, 헬멧 착용 검사를 통과해야만전동킥보드를 이용할 수 있다. 휴대폰 전면 카메라를 통해 사용자의 모습을 촬영하면 딥러닝 모델을 통해 헬멧 착용 여부를 판단한다. 둘째, 주행 금지구역에서는 이용자 추적 모드를 활성화하여 OpenCV를 통해 이용자를 검출및 추적하고이에 따라 모터 PWM을 조절해서 방향 및 속력을 조절함으로써 이용자를 추적한다. 셋째, 헬멧 내 자이로 센서와 쇼크 센서를 통해 주행 사고를 감지하고 SMS를 이용해 해당 보호자에게 자동으로 사고 정보를 전달한다.
In this study, we present experimental results of cavitating flow around a vortex generator which is used to improve the flow in the wake of ships and enhance propulsion efficiency. We conducted experiments at the CNU cavitation tunnel on a total of six vortex generators, two different aspect ratios and three taper ratios. We recorded cavity patterns using a high-speed camera and quantitatively evaluated cavity fraction using OpenCV. The most important finding of this study is that the vortex cavity generated at a root leading edge of the vortex generator develops at a specific angle.
국내의 산재 사고 사망 비율 중 대부분은 건설업이 차지하고 있으며 사망 원인 중 42.9%는 추락사가 차지하고 있다. 따라서 국내 사고 사망을 예방하기 위해서는 노동자의 생명을 지켜주는 안전 장비의 착용 여부가 중요하다. 본 논문에서는 객체 탐지에 사용되는 YOLO v4와 YOLO v4-TINY 알고리즘과 영상 처리에 사용되는 OpenCV를 이용하여 실시간 영상에서 안전모 미착용 인원을 감지하고 관리자에게 알려주는 시스템을 개발하였다. 이 시스템을 활용하여 건설 현장에서 현장 카메라로 안전모 미착용 인원을 실시간으로 검출하여 경고하므로써 작업자의 안전에 기여할 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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