현재 선천적인 청각장애인이나 언어 장애가 있는 사람은 다른 사람과의 대화에 많은 불편을 겪고 있다. 매장을 이용하기 어려움은 물론 언어전달 능력이 떨어지기 때문에 간단한 의사소통을 통한 서로 간의 교류 또한 불편함을 감수해야 한다. 현재는 따로 디스플레이가 내장된 장치를 이용하여 지정된 장소에서 수화를 번역해야 하는 불편함을 해당 문제 해결을 위해 본 연구에서는 딥러닝을 적용하여 수화를 인식하고 번역하여 디스플레이에 텍스트를 출력해주는 시스템을 개발하였다. AI 프레임워크 MediaPipe와 SVM 알고리즘을 라즈베리파이에 적용하여 구현하였다. 개발한 시스템은 제스처에 대한 번역 결과를 제공한다. 기존의 지정된 장소가 아닌 대화가 필요한 모든 장소에서 번역이 가능하도록 개선하여 청각장애인과 언어장애가 있는 사람들과 소통의 불편함을 줄일 수 있을 것으로 기대할 수 있다.
본 논문에서는 탄소중립 중요성이 증대됨에 따라 일상 배출되는 생활 쓰레기 중 자원으로 재활용 할 수 있는 다양한 요소를 탄소중립실천요소로서 정의하고 각 행위를 자동적으로 분류하고자 한다. 딥러닝과 영상처리의 한 분야인 객체 인식 기술을 활용하여, 실시간으로 탄소중립실천요소를 인식하고 재활용 자원의 결과를 수집, 관리할 수 있는 모바일 앱 개발한다. 아울러, 플라스틱컵, 유리컵, 텀블러, 종이컵, 빨대 등 실제 재활용 자원의 이미지에 적용하여 인식을 수행하고 그 결과를 분석한다.
현재 스케줄러는 입력해 놓은 스케줄 시간에 대한 알람 서비스를 해주지만, 알람 서비스만으로는 약속 시간, 약속 장소로 이동해야하는 스케줄 관리를 위해서는 부족하다. 본 시스템은 최근에 주목 받고 있는 매쉬업 기술을 이용한 지능형 스케줄러를 구현하였다. 날씨 정보와 교통 정보를 이용하여 해당장소까지의 교통 정보와 해당 위치의 날씨 등을 스케줄에 추가해 새로운 서비스를 제공해준다.
졸음운전으로 인한 교통사고는 매년 꾸준하게 일어나 이에 대한 다방면의 해결책이 요구되고 있다. 본 논문에서는 위 문제를 개선하고자 ChatGPT와 영상처리를 이용한 졸음 감지 시스템을 구현하였다. 이 시스템은 운전자의 얼굴 부분을 영상처리로 인식하여 눈동자의 종횡비를 구해 PERCLOS 공식에 따른 운전자의 졸음을 판별시키고, 경고와 동시에 ChatGPT가 운전자에게 특정 주제를 키워드로 TTS와 STT를 통해 대화한다. 운전자의 졸음을 판별하기 위해 임베디드 보드에서 연결된 캠을 통해 졸음 판별을 하고, ChatGPT도 마찬가지로 보드에서 연결한 스피커, 마이크를 통해 운전자와 대화한다. 이를 활용하여 운전자의 졸음 자각을 통한 안전운전 및 사고 발생률의 감소를 기대할 수 있다.
한국의 스마트폰 보유율은 약 95%로 세계 최고이며, 사용 시간이 가장 긴 애플리케이션의 대부분이 SNS이다. 코로나19로 여행객이 늘면서 사람들은 SNS를 통해 국내외 여행 사진을 게시 및 자랑한다. 그러나 기존 SNS에서는 지역별 사진을 찾기 어렵고 정확한 위치 표시가 부족하다. 이에 따라 원하는 사진과 위치를 확인하고 내비게이션 기능을 이용하여 목적지까지 갈 수 있는 앱을 개발하게 되었다. 국내 지도상의 주요 포토 스팟과 해당 지역의 사진을 확인할 수 있는 애플리케이션을 개발하여 사용자가 직접 참여하고 공유할 수 있도록 한다.
본 논문에서는 플루터, 파이어베이스와 구글맵을 기반으로 라즈베리파이에 GPS 모듈을 장착하여 위치 정보를 실시간으로 받아 대형견, 소형견 위치를 파악하여 경고 알림을 송신하고 자신의 애완동물과 거리가 멀어지게 된다면 경고 알림을 송신하여 대형견에 의한 피해 사례를 감소시키고 유실 및 실종 동물 사례를 감소시킨다. 또한 게시판을 통해서 산책 친구와 산책 아르바이트를 구할 수 있는 기능을 추가하고 산책 시 유의 사항, 오픈웨더를 통해 날씨 등 산책에 필요한 정보들을 추가하여 산책 시 위험한 요소를 해결할 수 있고 필요한 요소를 통합한 애플리케이션을 개발한다.
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.
현재 시각장애인들이 현금을 사용하게 될 시 지폐가 얼마인지 확인할 방법이 없어 불편을 겪거나 금전적 사기를 당할 위험이 잦다. 한국은행에서는 이러한 사고를 막기 위해 점자 지폐를 만들어 발부하고 있지만 시각장애인 91%가 식별하지 못해 많은 불편을 겪고 있다. 본 논문에서는 딥러닝을 활용하여 화폐를 인식하고 TTS 기술을 사용하여 지폐의 값이 얼마인지 소리로 알려주는 시스템을 개발하였다. 지폐 인식을 위해 데이터를 직접 수집하여 YOLOv5 알고리즘을 활용하여 학습시킨 Weights 파일을 사용하였다. 이를 활용하여 시각장애인들은 더 안전하게 현금을 사용하고, 금전적인 문제를 예방할 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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