최근 시각장애인 및 교통약자의 자유로운 보행을 보장하기 위한 많은 기술들이 연구되고 있다. 자유로운 보행을 위한 장치로는 영상카메라, 초음파센서 및 가속도 센서 등을 이용하는 스마트 지팡이와 스마트 안경 관련 기술이 있다. 대표적인 기술로는 물체를 식별하여 장애물을 검출하고 보행 가능 영역을 추출하는 기술, 랜드마크 심볼 정보를 인식하여 주위 환경 정보를 주는 기술 등 여러 가지 기술이 개발되고 있다. 본 논문에서는 시각장애인에게 필요한 시설의 대표 심볼을 선정하여 착용한 영상 장치의 정보로부터 심볼을 인식하는 알고리즘을 딥러닝 기술을 이용하여 연구하였다. 그 결과로 딥러닝 영상처리 분야에서 사용되는 CNN(Convolutional Neural Network)기법을 사용하여 서로 다른 딥러닝 구조를 실험을 통하여 비교하고 분석하였다.
본 논문은 전도성섬유 압력센서로 보행신호를 획득하고 걷기, 서기, 앉기, 계단오르기, 계단내려오기 등 총 5가지 행동을 인식하는 시스템을 개발하는 것이 목적이다. 시스템은 Capacitive pressure 센서, CDC(Capacitive to Digital Converter), 마이크로프로세서, 블루투스 모듈, 스마트 폰으로 구성되고 획득한 데이터 패턴을 분류한 결과 평균 99.5%의 높은 인식률을 보였다. 각 발당 한 개의 채널만을 이용해 행동패턴을 인지함으로써 적은 수의 채널로도 행동인지의 가능함을 확인할 수 있었다.
범죄 위험을 예방하기 위한 다양한 시도가 이루어지고 있다. 옥외활동 하는 보행자들이 범죄자들의 공격을 받는 경우 중의 하나는 비정상적인 건강상태이다. 술에 만취하여 정상 보행을 지속하지 못하는 심신미약 상태가 노출되었을 때, 범행 대상이 되는 경우가 범죄 사례 분석을 통하여 나타나고 있다. 본 연구에서는 옥외활동에서 감지할 수 있는 개인의 상태 추정 방안을 제안한다. 센서와 센서의 이벤트 정보전송을 위하여 별도의 단말기를 장착하는 불편을 피하기 위하여 스마트폰에 내장되어 있는 3축 가속도 센서를 이용하여 비정상적인 상태를 추정할 수 있는데, 3축 가속도를 통하여 측정한 각 축으로의 운동량을 산출하고 시간의 흐름에 따라 분석함으로써 사용자의 상태를 추정할 수 있다. 시간의 흐름을 일정한 간격으로 구분하고 각 시간대역에서의 활동 패턴을 인지하고 정상과 비정상을 구분할 수 있다. 본 연구에서는 비정상 상태를 구분하기 위하여 가속도 센서의 각 방향으로의 운동량과 운동에너지 총량을 계산한 것과 에너지 총량을 푸리에 변환한 값을 비교하여 평가하였다.
본 연구는 스마트인솔기술의 사업화기회를 분석하였다. 인솔에 압력감응센서, 가속도센서가 응용되어 발과 신체의 균형을 만들고 또한 엔터테인먼트(스포츠, 오락 등) 및 헬스케어용으로 활용되면서 기술의 스마트화를 확장하고 있다. 일례로 스마트인솔은 센서가 측정한 무게 값을 스마트폰으로 전송해 잘못된 보행습관을 고칠 수 있으며 운동시에는 무게중심 이동상황을 측정해 알려줌으로써 자세교정에 도움을 준다. 그럼에도 불구하고 스마트인솔기술은 엔터테인먼트 및 헬스케어 시장에서 뚜렷한 경계를 지니지 못하고 있다. 그것은 기능의 유사성에 따른 것으로써 피트니스밴드, 스마트양말, 스마트신발 등이 스마트인솔의 혜택을 대체할 수도 있기 때문이다. 스마트인솔의 사업화 기회는 스마트인솔 그 자체보다 심전도, 체온, 혈압 등에 관한 솔루션서비스의 도구로 위치할 것이다.
1980년대 초 1세대 아날로그 이동통신시스템이 처음 도입된 이래 이동통신은 2세대, 3세대를 거쳐서 4세대 시스템으로 진화되었다. 기존의 이동통신은 주로 가정, 사무실 등 보행자 중심의 Nomadic 환경에 최적화된 형태이고 120km/h 이상의 고속환경에서는 통신접속이 끊어지지 않는 정도의 서비스에 한정되었다. 2007년 애플의 iPhone이 출현한 이래 스마트폰 중심의 모바일 데이터 서비스 사용량이 매년 가파른 증가세를 보이고 있으며 보행자 중심의 저속환경뿐만 아니라 지하철, 고속철 등 그룹이동체 내에서의 모바일 데이터 서비스도 점차 중요해지고 있다. 그룹이동체 내에서 일반 사용자들은 차량 외부의 이동통신망을 통해 직접 서비스를 받을 수도 있고 이동무선백홀과 결합된 WLAN 혹은 펨토셀과 같은 차량 내 이동소형셀형태로 서비스를 받을 수 있다. 본고에서는 그룹이동체 내의 이동소형셀 지원을 위한 이동무선백홀 기술동향을 분석하고 향후 수 Gbps급 이상의 데이터 전송속도를 지원할 수 있는 밀리미터파 기반의 이동무선백홀 기술을 소개한다.
본 연구는 일상에서 길을 찾는 데 어려움을 겪은 보행자나 초행길을 낯선 여행자들을 대상으로, 스마트폰과 더불어 사람들이 많이 지니고 다니는 가방을 가지고 적용하였다. 스마트폰의 LBS, 블루투스 기능과 가방에 부착된 진동 인터페이스가 연결되어 실시간 경로 안내를 받을 수 있는 제품이다. 부가적인 기능으로는 앱 상에 회원관리 기능이 있어 개인의 이용 기록에 관한 데이터가 DB에 저장되며 DBMS를 통한 데이터 분석으로 사용자에게 맞춤화된 서비스를 제공해 줄 수 있다. 또한 여러 사용자들이 이용한 플랫폼에 쌓인 데이터를 가지고 새로운 비지니스를 창출할 수도 있다. 추가적으로 일정 거리 이상 멀어지면 신호의 강도가 약해지는 블루투스의 특성을 이용하여 이용자가 가방과 일정 거리 이상 떨어질 경우, 스마트폰으로 팝업 창을 띄워주는 형태로 분실 방지 기능을 제공해 줄 수도 있다.
본 연구는 커뮤니티 매핑 과정에 스마트기기로 수집된 공간분석 정보를 제공하고 공유하여 시민들이 자신의 의견을 객관적으로 검토할 수 있는 기회를 제공하고, 이러한 공간정보의 제공이 시민들의 의사결정과 인식에 어떤 영향을 미치는지를 살펴보았다. 연구를 위해 부산광역시 중구 영주동을 사례지역으로 선정하여 이 지역의 초등학생 보행안전 문제를 개선하기 위한 위험지역 선정을 목표로 커뮤니티 매핑을 진행하였다. 시민들은 자신들의 경험과 인식을 기반으로 1차 위험지도를 작성하고, 드론과 센서 등 스마트기기로 수집된 보행안전시설과 유동인구 공간정보를 공유한 후 2차 위험지도를 작성하였다. 1차, 2차 위험지도를 비교한 결과 많은 구간에서 순위 변동이 발생했으며, 참여주민들이 인식했던 것보다 객관적으로 측정된 유동인구가 많고 안전시설이 미비한 지역의 순위가 상향되었다. 또한, 주민 설문조사 결과를 살펴보면, 커뮤니티 매핑과정에서 스마트기기 기반 공간분석 정보의 제공은 시민들의 지역문제 인식에 도움을 주었을 뿐 아니라 본인들이 제출한 의견이 정책에 반영될 수 있을 것이라는 기대감도 증가시키는 것으로 나타났다. 또한 참여자들이 직접 만들어 낸 결과물에 대한 신뢰도 향상되어 주민 스스로 자신감과 믿음을 갖는데 도움을 주는 것으로 나타났다.
연구목적: 본 논문에서는 스마트 디바이스의 높은 보급률을 활용하여 근감소증을 추정 및 예측하는 딥러닝 알고리즘을 제안과 연구를 수행한다. 연구방법: 딥러닝 학습을 위해 스마트 디바이스에 내장된 관성센서를 활용하여 실험 데이터를 수집하였다. 데이터를 수집하는 테스트용 어플리케이션 구현하여 '정상'과 '비정상'걸음과 '달리기', '낙상', '스쿼트' 자세의 5 가지 상태를 구분하여 데이터를 수집하였다. 연구결과: LSTM, CNN, RNN model 사용 시 예측 정확도를 분석했고 CNN-LSTM 융합형 모델을 활용하여 이진분류 정확도 99.87%, 다중 분류 92.30%의 정확도를 보였다. 결론: 근감소증이 있는 사람의 경우 걸음걸이의 이상이 생긴다는 점에 착안하여 스마트 디바이스를 활용한 연구를 진행하였다. 본 연구를 활용하여 근감소증으로 인해 생기는 재난안전을 강화 할 수 있을 것이다.
본 논문에서는 MQTT 프로토콜을 이용하여 이동 중인 차량 및 보행자의 위치 정보를 실시간으로 수집하고 행정구역 단위의 위치기반 정보 서비스를 제공할 수 있는 실시간 IoT 메시징 시스템을 설계하고 구현하였다. 차량 위치정보 수집 및 통신을 위한 MQTT 기반 IoT 기기와 보행자 위치정보 서비스를 위해 MQTT 기반 스마트폰 앱을 구현하였다. IoT 클라이언트들은 행정구역 명을 MQTT Topic으로 가입(Subscribe)함으로써 위치 기반 응용프로그램에서 클라이언트들에게 행정구역 단위로 메시지 전달이 가능하다. 본 연구에서 구현한 위치기반 IoT 메시징 시스템(SLIMS : Seoul Location based IoT Messaging System)에서는 서울시 행정구역 단위인 구와 동을 기준으로 클라이언트들의 위치를 추적하여 보행자 및 차량의 실시간 통행량 분석이 가능하며 행정구역 단위 및 좌표 범위 기준으로 메시지 전달이 가능하다. SLIMS는 실시간 유동인구 파악과 차량 통행량 분석 및 위치기반 메시지 전달과 같은 대규모 IoT 기기들을 대상으로 실시간 위치기반 정보 제공 서비스로 활용될 수 있다.
본 연구는 딥러닝 기술을 적용한 스마트교차로의 부산 해운대로 BRT 구간 버스정류장 유형을 대상으로 교통신호 프로그램인 LISA를 통해 네트워크 구축 및 알고리즘 설계 효과분석을 통해 버스정류장 유형별로 적합한 알고리즘을 제시하였다. 교차로 통과 전 정류장은 Phase insert 기법, 교차로 통과 후 정류장은 Early green 기법, 미드블럭형 정류장은 Extend green 기법이 가장 효과적인 것으로 분석되었고, 버스 및 일반차량과 보행자 현시로 구성하였기 때문에 Extend green 기법으로만 분석하였다. 교차로 통과 전 정류장은 교차로의 전체 통행시간은 57.8초, 지체시간은 33.2초, BRT 상·하행 평균 통행시간 85.3초, 지체시간 31.1초, 통과대수는 28대로 분석되었고, 교차로 통과 후 정류장은 교차로의 전체 통행시간은 58.2초, 지체시간은 31.8초 BRT 상·하행 평균 통행시간 102.2초, 지체시간 42.5초, 통과대수 26대로 분석되었다. 미드블럭형 정류장은 교차로의 전체 통행시간은 42.5초, 지체시간은 11.2초, BRT 상·하행 평균 통행시간 74.2초, 지체시간 17.0초, 통과대수 28대로 분석되었다. 분석결과를 토대로 버스우선 신호시범도입, 보행자 시거확보를 위한 계단식정지선, 속도감속을 위한 고원식횡단보도, 딥러닝 기술을 활용한 무단횡단금지 경고 벨 및 VMS 설치 등으로 BRT 구간에서의 교통사고 감소 효과가 기대되며, 이를 확대 도입할 필요가 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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