재난상황이 발생했을 때 피해를 줄이고 신속한 인명구조를 위해서 골든타임을 지키는 것이 중요하다. 그러나 현장까지의 이동이나 현장에서의 진입 경로 확보에 어려움을 겪어 골든타임을 지키지 못해 재난사고의 피해가 커지는 일이 발생하는 경우가 있다. 소방대원들이 현장에 도착하기 전 재난현장에 대한 사전 파악이 이루어지기 힘들기 때문이다. 이러한 문제를 해결하기 위해 재난용 드론을 사용하여 현장에 소방대원들이 도착하기 전 사전에 재난상황을 확인하여 골든타임을 확보할 수 있다. 본 논문에서 제안하는 신속한 재난현장 상황 파악을 위한 오픈소스 기반의 사물 인식이 가능한 드론 시스템은 지상제어시스템을 통해 드론의 제어와 실시간 영상 확인 및 사물 인식이 가능하다. 또한 재난사고 현장은 통신환경이 제대로 동작하지 않을 가능성이 있기 때문에 이를 고려하여 설계되었다. 제안하는 시스템은 오픈소스 기반 적은 비용으로 효과적인 현장 파악이 가능하다.
본 논문에서는 시각장애인의 라이프 사이클을 사전에 학습하여 시각장애인의 자립생활을 돕는 적정기술로 음성인식 기반 스마트 웨어러블 디바이스, 스마트 기기 및 웹 AI서버를 포함하는 음성, 사물 및 문자 인식 플랫폼을 제안하였다. 시각장애인용 웨어러블 기기는 착용편의성과 사물인식기능 효율을 높이기 위해 리버스 넥밴드 구조로 설계하여 제작하였으며, 웨어러블 기기에 부착된 고감도 소형 마이크와 스피커는 웨어러블 기기와 연동된 스마트기기의 앱으로 구성된 음성인식 인터페이스 기능을 지원하도록 구성하였다. 음성, 사물 및 광학문자 인식 서비스는 웹 AI 서버에서 오픈소스 및 구글 API를 활용하였고, 서비스 플랫폼의 음성, 사물 및 광학문자 인식 정밀도는 실험을 통하여 평균 90%이상 달성하였음을 확인하였다.
본 논문에서는 표준 기반 사물인터넷 (IoT: Internet of Things) 플랫폼을 활용한 음성 제어 시스템을 구현하고 그 성능을 검증한다. 사물인터넷 산업 표준인 원엠투엠 (oneM2M) 오픈 소스 플랫폼을 활용하여 음성으로 댁내 기기를 제어할 수 있는 프로토타입 시스템을 구현하였다. 음성 기반 제어를 위해 구글의 Speech-to-Text API를 활용하고 오픈 소스 하드웨어에 원엠투엠 플랫폼을 탑재하여 어디서든지 서버 플랫폼에 연결된 댁내 가전기기들을 제어할 수 있음을 보였다. 본 논문에서 구현한 시스템을 통해 표준화된 오픈 소스 플랫폼과 클라우드 음성 인식 API를 활용하여 확장성과 연결성을 갖춘 커넥티드 홈을 구현할 수 있음을 알 수 있다.
최근 증강현실 기술은 스마트폰 증가추세에 따라 사용자 중심의 상호작용을 지원하는 형태로 발전하고 있다. 논문에서 우리는 관광지 사물인식 기술과 사용자의 위치 정보를 이용하여 실감체험이 가능한 어플리케이션을 구현하였다. 개발 시스템은 스마트폰의 GPS와 비콘 정보를 이용하여 사용자와 관광지 사물의 현 위치를 파악한 후, 두 지점간의 거리와 방향을 계산하여 해당 관광지의 실감체험 콘텐츠를 제공한다. 실감체험 앱을 통하여 우리는 제주를 찾는 관광객들에게 제주의 문화에 대한 이해와 감동을 주는 한편, 무명 관광지의 자원화 가능성을 높이고, 제주 관광의 이미지를 개선하는 효과를 기대할 수 있다.
사물인터넷(IoT)은 각종 사물에 센서 와 통신 기능을 내장하여 인터넷에 연결하는 기술로 초고속 이동통신, 고감도 센서, 빅 데이터 처리 등 3대 핵심기술의 발전과 저가격화로 사물인터넷 시대가 가시화되고 있다. 그리고 근거리 위치 인식과 통신기술을 이용해 각종 정보와 서비스를 제공할 수 있는 비콘 기술은 사물인터넷 시대에 온 오프라인 서비스 융합을 가능하게 할 핵심 기술로 부각되고 있다. 그러나 현재 비콘을 활용한 위치기반서비스는 비콘이 데이터를 송신하고 스마트기기가 수신해 상품정보, 쿠폰 발행 등의 마케팅을 위한 수단으로만 활용되고 있다. 따라서 본 논문에서는 비콘을 활용한 위치기반서비스를 제공하기 위해 서버와의 연동으로 다양한 서비스가 가능한 사물인터넷 디바이스를 제안한다.
본 논문에서는 효율적인 사물 이미지 분류를 위한 계층적 이미지 분류 체계 방안에 대해 제안한다. 기존의 전체 이미지를 한 번에 분류하는 무 계층 이미지 분류에서는 상대적으로 유사한 모양을 가진 사물은 효율적으로 인식하지 못하는 모습을 보여줬다. 따라서 본 논문에서는 사물 이미지에 대해 계층적으로 분류를 시도하는 단계적 계층 구조에서의 이미지 분류 기법을 소개한다. 또한, 실제 시스템에 딥 러닝 이미지 분류가 적용되었을 때 발생할 수 있는 확장성에 대해서 고려하기 위해 확장성이 고려된 효율적인 클래스 구성 방식과 알고리즘도 소개한다. 이와 같은 방식은 상대적으로 유사한 형태를 보인 사물 이미지에 대해 더 높은 신뢰도로 이미지를 분류하는 것을 가능하게 한다.
최근 일회용품의 사용 증가로 인한 환경 파괴를 방지하지 위해, 일회용품의 사용 축소와 더불어 재활용 비율을 최대한 높이는 노력이 절실하게 필요하다. 본 논문에서는 재활용 관련 정보 제공 및 올바른 분리배출을 지원하는 스마트폰용 애플리케이션 를 소개한다. 본 시스템은 효과적인 사물 인식 기법을 적용하여, 카메라를 배출할 물품에 비추면 즉시 해당 물품의 종류를 자동 인식 및 자동 분류하여 그 물품에 알맞은 분리배출 방법을 현장에서 즉시 제공한다는 점에서 기존의 분리배출 정보 애플리케이션에 비해 효과적이고 편리하다. 이 시스템이 널리 활용된다면, 일상 생활 속 재활용 비율 확대를 통한 환경보호에 기여할 수 있을 것으로 기대된다.
사물 인터넷(IoT) 산업이 확산되면서 사용자의 정보를 특별한 조작 없이 물체가 스스로 인식하는 일이 매우 중요해졌다. 그중에서도 성별(남, 여)은 생물학적인 구조가 달라 성향이 다르고 사회적으로도 기대하는 바가 다르기 때문에 매우 중요한 요소이다. 하지만 얼굴 이미지를 기반으로 한 성별 인식과 관련된 연구는 동일한 성별이라도 다양한 생김새를 가지고 있어서 여전히 도전적인 분야이다. 그리고 성별인식 시스템을 사물 인터넷에 적용하기 위해서는 디바이스 크기를 소형화 시켜야 하며 저전력으로 구동이 가능해야 한다. 따라서 본 논문에서는 저전력으로 실제 사물에서 성별을 인식할 수 있는 기능을 탑재하기 위해 딥 러닝 기반의 성별 인식 알고리즘을 제안하고 이를 모바일 GPU 임베디드 보드에 포팅하여 최종적으로 실시간 성별인식 시스템을 구현하였다. 실험에서는 소비전력과 초당 처리 가능한 프레임 수를 PC환경과 모바일 GPU 임베디드 환경에서 측정하여 저전력 환경에서도 성별 인식이 가능함을 증명하였다.
RFID(Radio Frequency Identification)는 IC칩과 무선을 통해 식품, 동물, 사물 등 다양한 개체의 정보를 관리할 수 있는 첨단 인식 기술이다. 기존에 널리 사용되고 있는 바코드가 일정한 방향으로 인쇄된 내용을 리더기를 이용해야만 인식하는데 비하면 RFID는 초소형칩(IC)을 내장해 무선 주파수로 추적하기 때문에 인식범위가 넓고 인식 속도 역시 매우 빠르다. 뿐만 아니라 담을 수 있는 정보량에서도 모델에 따른 차이는 있지만 바코드와는 비교가 되지 않을 정도로 많다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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