목적 : 보건복지부에서 시행되고 있는 장애인 보조기기 교부사업품목에 대한 작업치료사들의 인식도와 활용도를 조사하고 인식도 및 활용도 향상을 위한 의견을 알아보고자 한다. 연구방법 : 2018년 5월 1일부터 31일까지 부산 경남지역에서 근무하고 있는 작업치료사 132명을 대상으로 설문조사를 실시하였다. 설문지는 일반적 특성, 보조기기 인식도, 보조기기 활용도, 보조기기 인식도 및 활용도 향상을 위한 방안으로 구성되었고, 총 68문항이다. 결과 : 설문에 참여한 작업치료사 중 96.2%가 보조기기는 장애인의 생활에 도움이 된다고 응답하였고, 도움이 되는 일상생활영역에 대해서는 운동성과 이동하기 영역이 가장 높았고 컴퓨터사용 영역이 가장 낮았다. 보조기기 품목별 인식도에서는 기울어진 숟가락과 두꺼운 손잡이와 식사 보조기기가 가장 높은 반면, 시각 신호표시기가 가장 낮았다. 보조기기 품목별 활용도에서는 욕창 예방용 방석 및 커버가 가장 높았고 시각 신호표시기와 음성유도장치가 가장 낮았다. 보조기기 활용빈도에 관한 질문에는 '가끔 한다'가 67.4%로 가장 높았으며, 향후 활용계획에 대해서는 '그렇다'라고 응답한 치료사가 77.3%로 가장 많았다. 보조기기 활용도 향상을 위해서는 43.2%가 기관의 재정적 지원, 32.6%가 보험수가 도입, 22.7%가 교육기회 제공이 필요하다고 응답하였다. 보조기기 관련 교육에 대해서는 32.6%와 65.2%가 각각 '매우 필요하다.', '필요하다'라고 응답하였고, 교육유형으로는 38.9%가 전문 영역별 종사자 교육, 27.1%가 재활보조공학 관련 세미나가 필요하다고 하였다. 결론 : 본 연구는 추후 재활보조공학에 관한 교육 시 기초자료로 활용할 수 있을 것이다.
얼굴인식은 이미지의 많은 변동(표정, 조명, 얼굴의 방향 등)으로 인해 한 가지 인식 방법으로는 높은 인식률을 얻기 어렵다. 이러한 어려움을 해결하기 위해, 여러 가지 정보를 융합시키는 데이터 퓨전 방법이 연구되었다. 기존의 데이터 퓨전 방법은 보조적인 생체 정보(지문, 음성 등)를 융합하여 얼굴인식기를 보조하는 방식을 취하였다. 이 논문에서는 보조적인, 생체 정보를 사용하지 않고, 기존의 얼굴인식방법을 통해 얻어지는 상호보완적인 정보를 융합하여 사용하였다. 개별적인 얼굴인식기의 정보를 융합하기 위해, 전체적으로는 Dempster-Shafer의 퓨전이론에 근거하면서, 핵심이 되는 질량함수를 새로운 방식으로 재정의학 퓨전모델을 제안하였다. 제안된 퓨전모델을 사용하여 개별적인 얼굴인식기의 정보를 융합한 결과, 보조적인 생체정보 없이, 개별적인 얼굴인식기보다 나은 인식률을 얻을 수 있었다.
얼굴인식은 이미지의 많은 변동(표정, 조명, 얼굴의 방향 등)으로 인해 한가지 인식 방법으로는 높은 인식률을 얻기 어렵다. 이러한 어려움을 해결하기 위해, 여러 가지 정보를 융합시키는 데이터 퓨전 방법이 연구되었다. 기존의 데이터 퓨전 방법은 보조적인 생체 정보(지문, 음성 등)를 융합하여 얼굴인식기를 보조하는 방식을 취하였다. 이 논문에서는 보조적인 생체 정보를 사용하지 않고, 기존의 얼굴인식방법을 통해 얻어지는 상호보완적인 정보를 융합하여 사용하였다. 개별적인 얼굴인식기의 정보를 융합하기 위해, 전체적으로는 Dempster-Shafer의 퓨전이론에 근거하면서, 핵심이 되는 질량함수를 새로운 방식으로 재정의한 퓨전모델을 제안하였다. 제안된 퓨전모델을 사용하여 개별적인 얼굴인식기의 정보를 융합한 결과, 생체정보 없이, 개별적인 얼굴인식기보다 나은 인식률을 얻을 수 있었다.
일반인들은 음성인식을 이용한 생활보조기구들의 필요성이 적지만 장애인이나 노인들은 가족이나 주변인의 도움을 받지 않고서는 가전제품의 작동이나 전화통화 등과 같은 일을 스스로 하기에는 쉽지 않다. 이러한 사람들에게 각 가정에 널리 보급되어 있는 PC를 이용하여서 타인의 도움을 받지 않고서도 간편하게 사용할 수 있게 음성을 이용한 생활보조기구들 제어에 응용하였다본 음성인식기는 음성의 끝점 검출, 음성의 특징계수 추출, 백터 양자화 학습 및 인식, HMM학습 그리고 HMM인식으로 나누어져 있다. 그리고 그 인식 결과에 따라 생활보조기구등을 제어하였다. 이러한 음성인식기를 만드는 것은 노인이나 장애인들에게 자신이 혼자할수 없는 생활의 편리함을가져다 주기 위함이고 일반정상인에게도 많은 편리함을 가져다 주기 위함이다. 그러나 언어 학습과정에서 노인이나 환자는 학습에 어려움이 있어 적은 학습으로도 인식되어야하는 과제가 남아있다.
본 논문에서는 YOLO 시스템을 사용하여 보조 보행 기구를 인식 한 후 자동문 속도 조절에 대한 방법을 제안한다. Visual studio, OpenCV, CUDA를 활용하여 보조 보행 기구를 인식이 가능하게 신경망 훈련 및 학습 한 데이터를 기반으로 Raspberry Pi, 카메라 모듈을 활용하여 실시간 모니터링을 통해 보조 보행 기구를 인식하여 자동문의 속도를 조절을 구현했다. 이로써 거동이 불편한 장애인은 원활하게 건물 출입이 가능하다.
기술의 발전에 따라 다양한 응용을 위한 장치가 연구 및 개발되고 있으며 운전자 보조 시스템은 그 중 대표적인 기술이다. 운전자 보조 시스템 기술은 차량 주변의 정보를 인식하기 위해 영상인식 기법을 사용한다. 차량에 적용되는 운전자 보조 장치는 계산시간이 오래 걸리는 다수의 영상인식기법을 실시간으로 처리하는데 어려움이 존재한다. 이를 위해 제한된 하드웨어에서 영상인식 기법의 실시간 처리를 위한 동적 프레임 제외 기법을 제안한다. 기존의 연구에서 프레임 제외는 처리시간에 비례하여 정적으로 설정되었으며 처리 할 수 있는 영상인식기법의 수가 적음을 알 수 있다. 차량의 속도와 가속도를 통해 주행상태를 파악하여 동적으로 프레임 제외률을 설정하고 그에 맞게 영상인식 기법을 처리하여 그 수를 최대화시켰다. 실험을 통해 처리 수가 정적 기법에 비해 32.5% 상승함을 확인하였다.
본 연구에서는 모형 자동차를 이용한 YOLO 운전 보조 시스템을 구현 하였다. YOLO는 최근에 잇슈가 되고 있는 딥 러닝을 사용하는 물체 감지 및 인식 알고리즘입니다. 이 시스템은 카메라를 통해 획득한 영상에 영상처리 기술을 적용하여 차선 이탈을 경고하고, YOLO를 이용하여 객체를 인식하며 객체 유형 및 차량 사이의 거리에 따라 다양한 기능을 수행한다. 기존 물체 검출 및 인식 알고리즘 보다 우수한 YOLO는 추가 장비 없이 주행 보조 시스템 성능을 향상시킨다. YOLO를 이용한 주행 보조 시스템은 적은 비용으로 운전자의 안전성을 확보할 수 있을 것이다.
보행 보조 로봇의 효과적인 보조를 위해서는 사용자의 보행 유형을 인식하는 것이 중요하다. 본 논문에서는 end-to-end 분류 네트워크 기반 보행 환경 인식 방법을 사용하여 사용자의 보행 유형을 강인하게 추정한다. 실외 보행 환경을 오르막길, 평지, 내리막길 3 가지로 분류하는 딥러닝 모델을 학습시켰으며, 엣지 디바이스에서 이를 사용하기 위해 네트워크 경량화를 진행하였다. 경량화 후 추론 속도는 약 47FPS 수준으로 실시간으로 보행 보조 로봇에 적용 가능한 것을 검증했으며, 정확도 측면에서도 97% 이상의 성능을 얻을 수 있었다.
2008년 현재 우리나라는 10%의 인구가 60세 이상인 이른바 고령사회에 접어들었다. 노인 인구의 증가로 인해 노인이 여가생활 또는 일반생활을 보조하기 위한 보행 보조기에 대한 관심이 증가되고 있다. 대부분 동력이 없는 보행보조기를 사용하고 있으며 이러한 기구는 경사로 공간 또는 힘이 약한 노인들에게 취약성을 가지고 있다. 이에 동력형 보행보조로봇에 관심이 증가하고 있다. 동력형 보행보조로봇 역시 경사로에 있어서 편리성과 안전성을 높이기 위한 연구가 필요한 실정이다. 이에 본 논문에서는 보행보조로봇이 경사로에 진입 하였을 경우 기울어진 경사로의 정도를 인식하여 모터를 제어 한다. TILT 센서를 이용하여 기울이짐 정도를 측정 하였고, 또한 로봇의 전류 실시간으로 체크하여 로봇의 안전성을 향상 하였다. 제어 시스템 구성은 사용자의 보행의지를 파악하기위해 FSR 센서를 부착하여 조향장치로 사용하였으며, 경사로를 인식하기 위해 Liquid 타입의 TILT 센서를 사용하였으며, 모션 제어를 위해 DSP를 사용하였다. 본 제어 시스템을 보조보행로봇에 적용하였을 때, 보행보조로봇이 오르막 경사로에 진입시 기존보다 힘을 적게 사용하여 경사로를 진행하였으며, 경사로에서 브레이크 작동속도가 향상 되었다. 또한 내리막 경사로에서는 모터의 힘을 적게 사용하고 중력의 힘을 사용하여 이를 통해 전류의 소비량을 개선 하였다.
본 연구는 AAC 서비스에 대한 보조공학사들의 인식 및 요구를 살펴보고 AAC 서비스의 확대 및 효율적 제공을 위한 실제적 방안을 제시하는 것이다. 이러한 목적을 위해 전국에 있는 보조기구센터 10곳에 소속된 전문가를 중심으로 연구대상자를 선정하였으며, 총 69명의 보조공학사를 대상으로 설문조사를 실시하였다. 연구결과는 다음과 같다. 첫째, AAC 사용 및 교육의 경험이 있는 보조공학사들이 더 많았으며, 교육 경로는 '학교정규 수업을 통해'가 가장 높았다. 둘째, AAC에 대한 보조공학사들의 이해 및 관심에 대한 일반적 인식은 매우 높은 것으로 나타났으며, 이들의 AAC 사용경험 유무에서 유의미한 차이가 나타났다. 셋째, AAC 사용자 및 제공자를 위한 AAC 정보제공 및 지원의 확대가 필요하며, 미래에는 AAC에 대한 요구가 높아짐은 물론 공학기술을 기반으로 한 AAC 기기들이 주를 이룰 것이라고 응답하였다. 본 연구는 AAC 서비스가 센터 현장의 AAC 사용자 및 제공자들을 위한 보다 효율적 지원방향을 마련하는데 기초자료를 제공할 것이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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