International Journal of Computer Science & Network Security
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제23권4호
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pp.48-54
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2023
Nowadays, a blind man finds it very difficult to cross the roads. They should be very vigilant with every step they take. To resolve this problem, Convolutional Neural Networks(CNN) is a best method to analyse the data and automate the model without intervention of human being. In this work, a traffic signal recognition system is designed using CNN for the visually impaired. To provide a safe walking environment, a voice message is given according to light state and timer state at that instance. The developed model consists of two phases, in the first phase the CNN model is trained to classify different images captured from traffic signals. Common Objects in Context (COCO) labelled dataset is used, which includes images of different classes like traffic lights, bicycles, cars etc. The traffic light object will be detected using this labelled dataset with help of object detection model. The CNN model detects the color of the traffic light and timer displayed on the traffic image. In the second phase, from the detected color of the light and timer value a text message is generated and sent to the text-to-speech conversion model to make voice guidance for the blind person. The developed traffic light recognition model recognizes traffic light color and countdown timer displayed on the signal for safe signal crossing. The countdown timer displayed on the signal was not considered in existing models which is very useful. The proposed model has given accurate results in different scenarios when compared to other models.
International Journal of Advanced Culture Technology
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제9권4호
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pp.320-328
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2021
As the number of visually impaired people steadily increases, interest in independent walking is also increasing. However, there are various inconveniences in the independent walking of the visually impaired at present, reducing the quality of life of the visually impaired. The white cane, which is an existing walking aid for the visually impaired, has difficulty in recognizing upper obstacles and obstacles outside the effective distance. In addition, it is inconvenient to cross the street because the sound signal to help the visually impaired cross the crosswalk is lacking or damaged. These factors make it difficult for the visually impaired to walk independently. Therefore, we propose the design of an embedded system that provides traffic light recognition through object recognition technology, voice guidance using TTS, and upper obstacle recognition through ultrasonic sensors so that blind people can realize safe and high-quality independent walking.
측량, 지도, 통신 기술의 발달로 다양한 길안내 앱 및 차량용 내비게이션 등이 개발 및 보급되었다. 그 결과, 보행 및 운전 전반에 널리 활용되며 많은 도움을 주고 있으나 여전히 사회적 약자의 일상 편의를 향상시키는데 있어서는 한계가 존재한다. 이는 일반 길안내 앱이나 내비게이션이 일반인의 보행이나 차량을 중심으로 서비스되고 있어 시각장애인이 이동 시 혼란을 유발하거나 위험 요소가 되는 정보를 제공하지 못하는데 따른 것이다. 이에 본 연구에서는 시각장애인과 같이 보행(이동)에 제약을 받는 교통약자를 대상으로 한 공간정보 기반 서비스를 구현하기 위한 데이터 구축 방안을 모색하고자 하였다. 이를 위해 공간정보 데이터를 기반으로 시각장애인의 보행과 관련되어 요구되는 항목과 구성요소를 선정하고, 이를 기반으로 상용 앱(app)에 접목할 수 있는 보행용 길안내 네트워크를 구성·분석하였다. 그 결과, 공간정보 기반의 점자블럭(점형/선형), 음향신호기, 버스정류장, 볼라드 등의 추가적인 시각장애인용 컨텐츠 정보가 확보될 경우 교통약자의 독립적인 보행을 위한 길안내 서비스가 가능하다는 결론을 도출했다. 또한, 길안내를 위한 데이터 모델을 정립하고 이를 기반으로 초기 버전의 모바일 앱을 구현했으며, 시각장애인을 대상으로 한 검증을 통해 시각장애인용 컨텐츠 정보 제공이 보행 시 유용함을 확인했다. 보다 안정적인 보행을 지원하기 위해서는 타 기관 또는 여러 부처에서 제공되는 공간정보 자료의 DB (DataBase)화 및 활용이 필요하며, 동시에 ICT (Information and Communications Technologies)기술 접목을 통해 다양한 센서 및 음성기술 등을 연계·활용한 고도화 방안도 모색되어야 할 것으로 판단된다.
도시의 급격한 발전으로 공사의 증가가 증가하게 되고 이동 차량 또한 증가 하게 된다. 이는 자연히 시각 장애인들의 보행을 점점 더 어렵게 만든다. 이러한 어려움을 해결하고자 Android 기반의 Portable Navigation System을 도입하여 시각 장애인의 보행을 돕고, 서비스 센터에서 시각 장애인의 이동을 실시간으로 모니터링 하여서 시각 장애인의 보행에 도움을 주고자 한다. 노인이 서비스 센터에 배치되어 노인 인구 증가 문제의 해소 방안도 제공한다. 시각 장애인이 들고 다닐 수 있는 형태의 Android 기반의 Portable Navigation System은 GPS, Camera, Audio, wifi를 가지고 있어, GPS위치 정보와 Camera 영상 정보를 실시간으로 wifi망을 이용해 서비스 센터로 전송을 하여 주고, 서비스 센터에서 시각 장애인의 GPS Location 정보를 바탕으로 그 위치를 지도에 표시하고, Camera 영상 정보로 시각 장애인이 바라보고 있는 곳의 상황을 모니터링 하며, Audio를 통해, 실시간으로 대화를 통해서 길안내 해주는 Navigation System이다.
도시의 급격한 발전으로 공사가 증가하게 되고 이동 차량 또한 증가 하게 된다. 이는 자연히 시각 장애인들의 보행을 점점 더 어렵게 만든다. 이러한 어려움을 해결하고자 Android 기반의 Portable Navigation System을 도입하여 시각 장애인의 보행을 돕고, 서비스 센터에서 시각 장애인의 이동을 실시간으로 모니터링 하여서 시각 장애인의 보행에 도움을 주고자 한다. 노인이 서비스 센터에 배치되어 노인 인구 증가 문제의 해소 방안도 제공한다. 시각 장애인이 소지하고 다닐 수 있는 형태의 Navigation System은 GPS, Camera, Audio, wifi를 장착하고 있다. GPS위치 정보와 Camera 영상 정보를 실시간으로 wifi망을 이용해 서비스 센터로 전송을 하여 주도록 설계 하였다. 서비스 센터에서 시각 장애인의 GPS Location 정보를 바탕으로 그 위치를 지도에 표시하고, Camera 영상 정보로 시각 장애인이 바라보고 있는 곳의 상황을 모니터링 하며, Audio를 통해, 실시간으로 대화를 통해서 길안내 해주는 Navigation System이다.
음향신호기는 횡단보도에 있는 보행신호등의 정보를 음향과 음성으로 알려주는 장치로써, 시각장애인에게 횡단보도의 이름, 음향신호기의 신호 상태 및 횡단보도의 보행 방향 정보를 제공한다. 시각장애인들은 음향신호기를 편리하게 동작시키기 위하여 358.5MHz 무선 리모컨으로 음향신호기를 동작시키고, 횡단보도를 건너가게 된다. 현재의 음향신호기는 무선 리모컨으로부터 동작 신호 수신만 가능하다. 따라서, 교차로 횡단보도와 같이 다수의 음향신호기가 설치된 교차로에서 기존의 음향신호기는 무선 리모컨의 통신 반경에 있는 음향신호기는 모두 동시에 작동하는 문제점이 있으며, 이는 시각장애인에게 혼란을 줄 수 있다. 본 논문에서는 블루투스를 이용하여 스마트폰으로 동작시킬 수 있는 양방향 통신 지원 BLE 기반 음향신호기를 제안한다. 제안하는 시스템은 상기의 문제점을 극복할 수 있으며, 신호 정보 등을 부가정보를 받을 수 있어, 횡단보도 횡단시 보다 편리하게 이용할 수 있는 장점이 있다.
본 프로젝트는 시각장애인의 도심이동 지원 및 횡단보도에서의 안전한 보행을 위해 고안되었다. 시각장애인용 글래스를 제작하여 Custom train 한 YOLOv5 와 Lidar 센서를 통해 횡단보도 내에 객체를 감지하면 위험 음성을 송출하고 안전하게 길을 건널 수 있도록 청각적으로 지도하였다. 또한 보호자용 앱을 구현하여 보호자의 불안감을 해소하고 안정감을 주고자 하였다.
현재 시각장애인들의 일상생활에 있어 많은 불편함을 겪고 있어 시각장애인에게 도움이 되고자 실시간 객체인식을 하여 보행환경의 정보를 전달하는 안경을 만드는 프로젝트를 진행하였다. 핵심 기능에 해당하는 객체인식은 인공지능 모델 YOLOv4가 사용되었으며, 시각장애인의 입장에서 걸어 다닐 때 인식 되어야 하는 객체들을 선정하고, 이들을 대상으로 학습 데이터를 재구성하고 YOLOv4의 재학습을 진행하였다. 학습 결과 모든 객체들에 대한 정확도는 68%를 보였으나 시각 장애인이 걸어다닐 때 인식되어야 하는 필수객체(Person, Bus, Car, Traffic_light, Bicycle, Motorcycle)들의 인식률은 84%로 측정되었다. 향 후 진행될 학습에선 더욱 다양한 방법으로 학습데이터를 확보하고, YOLOv4가 아닌 darkflow를 이용해 다양한 parameter로 학습을 진행하여 다면적인 성능비교가 필요하다.
본 연구에서는 압력센서와 초음파센서를 사용하여 시각장애인이 교통 정보를 이용하는데 있어서 불편함과 교차로에서의 사고율을 줄이기 위한 시스템을 연구하였다. 압력센서를 이용하여 strip LED를 점등시켜 운전자가 보행자를 인식함으로써 사고율을 줄이고, 보행자 신호등 정보 외에 초음파센서와 블루투스를 통해 버스 위치 정보를 애플리케이션으로 전송하여 음성으로 들을 수 있도록 하였다.
Jang, Yoon Soo;So, Byung Hak;Jeong, Won Jung;Cha, Kyung Man;Kim, Hyung Min
Journal of Trauma and Injury
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제31권3호
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pp.151-158
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2018
Purpose: The regional emergency medical centers manage the patients with major blunt trauma according to the process appropriate to each hospital rather than standardized protocol of the major trauma centers. The primary purpose of this study is to evaluate the effectiveness and influence on prognosis of additional cervical-thoracic-lumbar-spine computed tomography (CTL-spine CT) scan in diagnosis of spinal injury from the victim of major blunt trauma with impaired consciousness. Methods: The study included patients visited the urban emergency medical center with major blunt trauma who were over 18 years of age from January 2013 to December 2016. Data were collected from retrospective review of medical records. Sensitivity, specificity, positive predictive value, and negative predictive value were measured for evaluation of the performance of diagnostic methods. Results: One hundred patients with Glasgow coma scale ${\leq}13$ underwent additional CTL-spine CT scan. Mechanism of injury was in the following order: driver, pedestrian traffic accident, fall and passenger accident. Thirty-one patients were diagnosed of spinal injury, six of them underwent surgical management. The sensitivity of chest, abdomen and pelvis CT (CAP CT) was 72%, specificity 97%, false positive rate 3%, false negative rate 28% and diagnostic accuracy 87%. Eleven patients were not diagnosed of spinal injury with CAP CT and C-spine lateral view, but all of them were diagnosed of stable fractures. Conclusions: C-spine CT scan be actively considered in the initial examination process. When CAP CT scan is performed in major blunt trauma patients with impaired consciousness, CTL-spine CT scan or simple spinal radiography has no significant effect on the prognosis of the patient and can be performed if necessary.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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