최근 스마트폰이 대중화되면서 대부분의 일상생활을 스마트폰을 이용한다. 그리고 많은 매장에서도 POS(Point of sales)를 사용하고 있다. 이 둘의 공통점은 사용자가 간편하고 빠르게 사용할 수 있다는 장점이다. 따라서 본 연구에서는 이러한 장점을 살려 휴대용 POS 애플리케이션을 개발하였다. 휴대용 POS 애플리케이션은 서버와 클라이언트로 구성되며, 서버는 매출 정보, 메뉴 정보, 주문 정보 등으로 구성되어 있다. 휴대용 POS 애플리케이션은 매장에 있지 않아도 스마트폰을 이용하여 서버에 저장된 정보를 확인할 수 있어 실시간으로 매장 및 매출 현황을 알 수 있어, 판매 전략을 신속하게 세워나갈 수 있다.
우리나라의 무단 투기된 쓰레기양은 2019년 2월 기준 33만 톤이며 이를 단속하기 위해 상용화된 쓰레기 무단투기 단속 시스템은 센서를 이용하여 시스템 주변에 사람이 지나가면 영상을 촬영하기 때문에 쓰레기 무단투기자 뿐 아니라 해당 시스템 주변을 지나는 모든 사람을 촬영하기 때문에 불법 쓰레기를 배출하는지 해당 영상을 사람이 일일이 다시 분석해야한다. 본 논문에서는 쓰레기 투기 행위 이미지를 바탕으로 학습시킨 딥러닝 실시간 객체인식 알고리즘인 YOLO-v4를 활용하여 실시간으로 쓰레기 무단투기를 단속하는 시스템을 제시한다.
본 논문에서는 오픈 소스인 openpose skeleton tracking 기술을 이용하여 특정 운동 동작을 영상처리 기술과 딥러닝 기술로 인체 자세에 대해서 인지와 상황 판단하여 운동 동작에 대한 인식 결과를 도출할 수 있다. 먼저 입력받은 영상을 전달받아서 딥러닝 인식 시스템를 통해 인식 결과을 추출한 뒤 비교, 분석한 후에 사전 등록된 운동 동작 명칭으로 화면에 표시하여 이용자가 정확한 동작을 취할 수 있도록 지도하는 데 활용할 수 있다. 또한, 이 기술은 행동 인식부터 얼굴 인식, 손동작 인식 등에 다양하게 활용할 수 있다.
본 논문에서는 미세먼지 센서와 가스 센서를 이용한 효율적인 스마트 홈 기반 다중 센서 알림 시스템을 제안한다. 시스템은 여러 유형의 홈 센서를 이용하여 효율적으로 미세먼지와 실내의 가스를 탐지 후 실시간으로 애플리케이션을 통해서 사용자에게 탐지 결과를 알려주는 시스템이다. 본 시스템의 경우 기존에 존재하는 미세먼지 센서와 가스 센서를 적용한 측정 시스템에 비해 소액으로 최적의 시스템을 구축할 수 있다. 시스템은 기존의 가스 센서와 다르게 한 번에 다양한 종류의 가스를 탐지해 사용자에게 여러 정보를 제공할 수 있도록 개발하였다.
본 논문에서는 가상현실(Virtual Reality)을 구현할 수 있는 개발도구인 Unreal Engine4를 사용하여 객체지향 설계도구인 블루 프린트(Blue Print)로 좀비 슈팅 게임을 개발하였다. 본 게임콘텐츠는 1인칭 시점의 주인공 캐릭터가 게임 인공지능으로 공격하는 좀비로부터 공격을 당하지 않고 무사히 살아남는 생존을 목표로 하는 콘텐츠이다. 게임 조작 방법은 컨트롤러(Controller)로 가상 슈팅 무기를 이용하여 제한시간 동안 공격하는 좀비들을 물리치고 가상공간에서 생존해야 한다.
최근 4차 산업혁명에 따라 많은 어플리케이션 및 프로그램들이 개발되고 있다. 다양한 기능의 어플리케이션 중 의료정보에 관한 어플리케이션은 많지가 않다. 우리는 공공데이터포털에 올라온 전국의 의료기관 정보를 활용하여 사용자가 보다 편리하고 쉽게 의료기관을 이용할 수 있도록 도와주는 어플리케이션을 만들었다.
본 논문에서는 손동작으로 제어 가능한 운송 로봇을 제안한다. 제안한 시스템에서 로봇은 MediaPipe를 이용하여 실시간으로 사람의 손동작을 인식한다. 또한, 동시적 위치 추적 지도 작성 기법인 SLAM(Simultaneous Localization and Mapping) 기술을 이용하여 로봇이 실내 공간에서 길을 찾고 자율적으로 이동할 수 있게 한다. 개발된 로봇실험을 통하여 로봇이 실시간으로 손동작을 인식하고 동작을 제어하는 것을 확인하였다. 또한, 사전에 작성된 지도를 바탕으로 실내에서 로봇이 자율주행을 하는 것을 확인하였다.
본 논문에서는 게임 개발 플랫폼인 언리얼 엔진 4를 사용하여 동작 인식 기반 복싱 게임 콘텐츠를 개발하였다. Google 사의 미디어파이프(MediaPipe) 오픈소스를 통해 웹캠으로 플레이어의 동작을 인식하며, 미디어파이프의 Pose Landmarks를 기준으로 게임 내의 캐릭터와 매핑하여 캐릭터 동작을 제어하여 복싱 게임에 대한 동작, 자세, 반응속도 등을 연습할 수 있는 콘텐츠를 즐길 수 있다. 제안한 동작 인식 기반 게임은 MediaPipe 기술을 이용하여 자신의 동작으로 게임 캐릭터를 제어하여 더 강한 몰입감을 느낄 수 있고, 비싼 VR 기기들 없이 웹캠만 있으면 어디서든 즐길 수 있고, 다양한 콘텐츠를 싼 가격에 즐길 수 있다.
디지털 환경이 진화함에 따라 가짜뉴스가 늘어나고 있다. 이를 판별하기 위해 법적 규제에 대한 논의가 있으나, 가짜뉴스에 대한 범위와 정의가 명확하지 않아 규제가 쉽지 않다. 본 논문에서는 이에 대한 대안으로 TF-IDF 기법과 KoBERT 모델을 이용한 키워드 추출 및 문장 유사도 분석을 통해 YouTube 플랫폼을 대상으로 한 가짜뉴스 판별을 위한 모델을 제안한다.
공유 전동킥보드는 현존 대중교통을 이용하기에 애매한 짧은 구간이나 단거리 이동에 적합하고, 특정 노선과 정류장이 정해져 있지 않아 기동성이 높고 자유로워 이용률이 매년 증가하고 있다. 하지만 늘어난 사용자만큼 사건·사고도 늘어나고 있다. 킥보드 전담 부서가 없어 단속의 미흡으로 인해 대중교통이 운행하지 않는 심야에 음주 상태에서 운전하여 사고가 나는 경우가 부지기수이다. 본 프로젝트는 사회적 문제로 대두되고 있는 전동킥보드 음주운전 사고를 방지하고자 아두이노 센서를 기반으로 한 알코올 농도측정으로 음주자의 대여를 사전에 차단하기 위한 기능을 포함하고 있는 애플리케이션이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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