코로나19 전염병 예방을 위한 공공장소에서의 마스크 착용이 의무화되고 있다. 그러나 사람들이 다양한 이유로 마스크를 제대로 착용하지 않아 감염에 노출되는 위험이 발생하고 있다. 이러한 방역 문제를 해결하고 본 논문은 영상을 인식하여 마스크를 쓴 얼굴과 쓰지 않은 얼굴을 검출하는 방식을 제안한다. 제안 방법은 마스크 착용자와 비착용자 얼굴 영상을 딥러닝 기반의 YOLO 네트워크로 학습하여, 마스크 착용 유무를 판별한다. 동일 YOLO 네트워크에 대해 여러가지 조건으로 학습을 수행하고, 학습에 사용되지 않은 검증 데이터를 이용해 정확도가 가장 높은 네트워크의 가중치를 선택하였다. 실험결과, 마스크 착용자는 67.2%, 미착용자는 39.8%의 판별 정확도를 보였다. 미착용자에 대해 낮은 정확도를 보인 이유는 학습 데이터의 부족으로 판단되며, 이를 보완하기 위하여 더 많은 학습데이터를 제작하여 성능을 개선시키고자 한다.
본 논문에서는 얼굴검출 후 MobilnetV2의 방법을 이용하여 적은 연산량으로 CCTV가 실시간으로 마스크 착용 유무를 판단할 수 있는 방법을 제시하였다. 이를 통해 현재 이슈가 되고있는 코로나19 등 전염병의 전염 위험이 있는 주요 장소에서 인공지능 CCTV가 마스크 미착용자를 식별해 알려줌으로써 마스크 미착용자를 관리할 수 있는 방법을 제공하였다.
좌석 안전띠는 자동차 안전장치 중 차량의 안전상 가장 중요하고 효과적인 장치로 알려져 왔다. 우리나라의 경우 운해중 안전띠의 착용률, 특히 뒷좌석의 착용률이 낮다. 최근 조사 자료에 의하면 뒷좌석의 안전띠 착용률은 20%의 수준이다. 최근 좌석 안전띠 미착용 알림장치(Seat Belt Reminder, SBR)를 의무화하는 것을 고려중에 있다. 본 연구는 SBR의 의무화할 경우의 도입효과에 대한 분석이다. 본 연구에서 안전띠 착용효과는 해외의 연구사례(Evans(1991) 모형)를 준용하였다. 주요 변수로 안전띠 초기착용률은 국내 조사자료, SBR로 인한 목표 착용률은 운전자 순응도에 따른 시나리오에 따라 추정하였다. 연구 결과, 좌석안전띠 미착용 경고장치의 운전자 순응비율이 90%이상일 경우 매해 119명의 사망자의 감소효과를 가져올 것이고, 편익비용비가 1.84에 달할 것으로 분석되었다.
최근 전동 킥보드 사용량이 크게 늘었으나, 다른 이동수단 대비 낮은 안정성과 사용자들의 헬멧 착용에 대한 인식 부족으로 인해 사고의 위험성이 큰 상황이다. 이에 대하여 정부는 헬멧 착용을 강제하는 법률을 제정하였으나, 경찰력의 한계에 따른 단속 미비로 여전히 헬멧 착용율은 낮다. 본 연구는 YOLO v3 알고리즘을 통해 학습시킨 딥러닝 모델을 활용하여 도로 상황을 촬영한 동영상 내에서 헬멧 착용자와 미착용자를 구분하고 미착용자 탐지 시 알람을 제공하는 시스템을 제시한다. 기존 YOLO 알고리즘 및 신경망을 적용하되, 전동 킥보드 데이터를 새로 수집하고 클래스를 구분하여 학습시켰다. 소수의 탐지 및 분류 오류를 보정하기 위해, 히스토그램 간 유사도를 측정해 최종적으로 객체를 추적 및 확정하고, 객체에 대한 헬멧 착용 여부를 통계적으로 확인한다.
본 논문에서는 합성곱 신경망을 활용하여 영상에서 마스크 착용 및 미착용 상태를 탐지하는 방법을 제안한다. 코로나바이러스감염증-19(COVID-19)의 유행에 따라 감염 및 확산방지를 위해 마스크 정상적 착용이 요구되는데 몇몇 사람들은 이를 지키지 않고 있으며 현재의 감시 시스템은 입구에서 마스크 착용 여부를 검사하는 방식으로 작동될 뿐 공간에 입장한 다음 착용 여부를 알 수 없다. 제안하는 방법은 합성곱 신경망을 통해 영상에서 얼굴을 탐지하여 얻은 데이터를 이용하여 다수사람들의 마스크 착용 및 미착용 상태를 판별하는 방법으로 설계하였다.
국내의 산재 사고 사망 비율 중 대부분은 건설업이 차지하고 있으며 사망 원인 중 42.9%는 추락사가 차지하고 있다. 따라서 국내 사고 사망을 예방하기 위해서는 노동자의 생명을 지켜주는 안전 장비의 착용 여부가 중요하다. 본 논문에서는 객체 탐지에 사용되는 YOLO v4와 YOLO v4-TINY 알고리즘과 영상 처리에 사용되는 OpenCV를 이용하여 실시간 영상에서 안전모 미착용 인원을 감지하고 관리자에게 알려주는 시스템을 개발하였다. 이 시스템을 활용하여 건설 현장에서 현장 카메라로 안전모 미착용 인원을 실시간으로 검출하여 경고하므로써 작업자의 안전에 기여할 수 있다.
코로나19 팬데믹으로 인해 마스크 착용이 일상화되면서 마스크 착용 얼굴을 식별하는 얼굴인식 연구에 대한 중요도가 높아지고 있다. 안정된 얼굴인식 성능을 위해서는 인식 대상에 대한 풍부한 학습용 이미지 확보가 필요하지만 인물 별로 마스크 착용 얼굴 이미지를 다량 확보하는 것은 쉽지 않다. 본 논문에서는 마스크 미착용 얼굴 이미지에 가상의 마스크 패턴을 합성하는 새로운 방법을 제안한다. 제안 방법은 동일 인물에 대해 마스크 미착용 얼굴 이미지와 마스크 착용 얼굴 이미지를 쌍으로 컨볼루션 오토인코더에 입력하여 얼굴과 마스크의 기하학적 관계를 학습한다. 학습이 완료된 컨볼루션 오토인코더는 학습에 사용되지 않은 새로운 마스크 미착용 얼굴 이미지에 가상의 마스크 패턴을 자연스러운 형태로 합성해준다. 제안 방법은 고속으로 대량의 마스크 착용 얼굴 이미지를 생성할 수 있으며, 얼굴 특징점 추출에 기반하는 마스크 합성 방법에 비해 실용적이다.
안전벨트 미착용 혹은 통학 차량 미하차로 인한 사고를 방지하기 위해 좌석에 압력 센서와 안전벨트에 센서를 부착하여 착석하지 않은 상태, 안전 벨트 미착용, 안전 벨트 착용으로 3단계로 나누어 탑승자의 상태 정보를 운전석에 위치한 디스플레이에 정보를 표시하여 안전 사고가 발생할 가능성을 줄이고자 한다.
The purpose of this study is to review the concept and thinking structure of deconstruction theoretically and thereupon, analyze the visual beauty and wearable comfort of the clothing and further, discuss the aesthetic characteristics and values of the decentering phenomenon in the 21st century fashion. Deconstruction provides for an cognitive framework whereby we could comprehensively review the difficult-to-understand and imprudent creativity unravelling in the name of the post-modernism as well as the ambiguous visual beauty and wearable comfort of our contemporary fashion. In particular, deconstruction refuses such concepts involving the relationship between the conventional clothing and its components as order, symmetry, balance, harmony, perfection and simplicity and instead, attaches some sense of value to such relatively inferior concepts as disorder, asymmetry, unbalance, disharmony, imperfection and complexity, and thus, reflects them in the modes of aesthetic representations to create new aesthetics and expand the expressive potential.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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