• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2022.11a
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• pp.800-802
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• 2022

최근 성인들을 위한 '키덜트 장난감'의 관심도가 증가하고 있다. 그중 높은 매출을 보이는 RC 카와 VR 의 콘텐츠 부족 및 대중화 문제를 해결하면 시장규모를 성장시킬 수 있다고 판단한다. 본 논문은 차별화된 RC 카 레이싱 게임 개발을 목표로 한다. 스마트폰용 VR 기기를 착용해 영상을 보며 컨트롤러로 RC 카를 조종한다. 또한 실시간 객체 검출이 가능한 YOLOv5 를 활용해 표지판 인식 및 바운딩 박스, 표지판 라벨, 라벨 음성 출력 기능과 오픈 소스 기반 실시간 컴퓨터 비전인 OpenCV 기반 알고리즘을 활용하여 차선을 인식해 이를 기반으로 영상 처리를 거쳐 가상 차선 및 가상 트랙을 출력한다. 결론적으로 RC 카와 VR 로 구현하여 이를 통해 부족한 VR 컨텐츠를 추가하고 접근성을 강화한다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2022.11a
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• pp.1019-1021
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• 2022

본 연구는 산후조리원 내 신생아를 위한 원격 관리 시스템을 제안한다. 기존 시스템들은 공기질 문제만을 해결하거나, 모니터링 문제만을 해결하는 등 단순한 동작과 감시에 초점이 맞추어졌으나, 제안하는 시스템은 실내와 신생아 주변에 설치된 각각의 센서를 통하여 공기질을 포함한 실내 환경과 신생아를 모니터링하여 간호사와 산모가 쉽게 신생아의 건강을 웹과 엡으로 모니터링하고 원격으로 관리한다. 또한, OpenCV 라이브러리를 이용하여 신생아의 얼굴을 인식하고 표정별 이미지를 저장할 수 있도록 설계 및 구현하고 있다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2022.11a
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• pp.684-686
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• 2022

다양한 언어로 소통하고 있는 우리는 다른 언어와 교류하기 위해 번역, 통역의 존재가 필수가 되기도 한다. 하지만 음성언어를 사용하지 않는 즉, 손으로 언어를 표현하는 수어를 번역하는 통역의 존재는 아직 실현되지 않았다. 이에 본 논문에서는 MediaPipe와 OpenCV 라이브러리를 이용하여 손의 형태를 인식하고 CNN 알고리즘을 통한 텍스트 데이터화 하여 수어 동작을 학습시켜 이를 번역시켜주는 시스템을 연구한다. 이를 통해 공공기관을 이용함에 불편함을 줄이고, 농인의 의사를 보다 빠르게 파악할 수 있도록 도와주는 번역 시스템 제작하는 것에 목적이 있다.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2023.01a
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• pp.287-288
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• 2023

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.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2023.07a
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• pp.433-434
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• 2023

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.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2023.07a
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• pp.87-88
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• 2023

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.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2023.07a
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• pp.457-458
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• 2023

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.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2023.07a
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• pp.485-487
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• 2023

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.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2023.11a
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• pp.874-875
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• 2023

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.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2023.11a
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• pp.811-812
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• 2023

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.