• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송∙미디어공학회 2016년도 하계학술대회
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• pp.200-203
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• 2016

최근 자율주행자동차에 대한 관심이 증가함에 따라 교통 상황을 인식하는 방법에 대한 연구도 활발하게 진행되고 있다. 특히 교통신호등의 인식은 치명적인 결과를 야기하는 교통사고와 밀접하게 연관된다는 점에서 중요성이 더욱 부각되고 있다. 본 논문에서는 컴퓨터 비전 시스템을 기반으로 한 교통신호등 인식 방법을 제안한다. 차선, 표지판 등과는 다르게 교통신호등은 빛을 발하는 특징이 있으며 그 모양과 형태 또한 규격화 되어 있다. 이러한 특징 중 색상과 형태 특징을 이용하여 두 단계의 추출과정을 거쳐 교통신호등을 인식한다. 먼저 HSV 색 공간에서 적색, 녹색, 주황색의 빛을 발하는 영역을 찾아낸 뒤, 신호의 원형 특징을 이용해 가로, 세로 사이즈와 크기로 신호의 후보를 추출한다. 다음, 신호등의 검은 박스 영역을 찾기 위해 추출한 신호 후보군의 주변부가 검정색인지를 확인한다. 최종적으로 신호등의 박스 부분을 검출하여 신호를 발하는 위치를 기반으로 신호를 인식한다. 실험결과 많은 계산량을 요구하는 기계학습을 사용하지 않고도 실시간 처리와 높은 인식률로 교통 신호를 인식할 수 있음을 확인하였다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2022년도 추계학술발표대회
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• pp.851-853
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• 2022

고령화로 인해 65세 이상 운전자가 급증하며 고령운전자의 교통사고 비율이 증가함에 따라 시급한 사회 문제로 떠오르고 있다. 이에 본 연구에서는 객체 검출, 인식 모델을 결합하고 신호등을 인식하여 Text-To-Speech(TTS)로 알리는 쿠버네티스 기반의 프레임워크를 제안한다. 객체 검출 단계에서는 YOLOv5 모델들의 성능을 비교하여 활용하였으며 객체 인식 단계에서는 C-RNN 기반의 attention-OCR 모델을 활용하였다. 이는 신호등의 내부 LED 영역이 아닌 이미지 전체를 인식하는 방식으로 오탐지 요소를 낮춰 인식률을 높였다. 결과적으로 1,628장의 테스트 데이터에서 accuracy 0.997, F1-score 0.991의 성능 평가를 얻어 제안한 프레임워크의 타당성을 입증하였다. 본 연구는 후속 연구에서 특정 도메인에 딥러닝 모델을 한정하지 않고 다양한 분야의 모델을 접목할 수 있도록 하며 고령 운전자 및 신호 위반으로 인한 교통사고 문제를 예방할 수 있다.

• 재활복지
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• 제22권3호
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• pp.225-257
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• 2018

본 연구의 목적은 청각장애인이 경험하는 위험상황과 청각 대체기술로 사용하는 보조기기 사용실태를 조사하여 청각증강 기술 개발의 적용점을 모색하는 데 있다. 이를 위해 청각장애 등급을 판정받은 청각장애인을 대상으로 설문조사하여 총 355명의 자료를 분석에 사용하였다. 연구결과 첫째, 소리 및 진동을 인지한 경험이 없는 상황으로 교통수단, 사물, 자연 영역 순으로 높게 나타났다. 이 중 교통수단의 소리와 진동을 인지하지 못한 비율이 높아 일상생활에서 청각장애인이 경험하는 위험 가능성이 높은 것으로 조사되었다. 둘째, 청각장애인이 경험한 위험상황은 교통사고, 보행사고, 가정에서의 일상생활 순으로 높게 조사되었다. 셋째, 위험상황 인식과 알림을 위한 보조기기로 2G폰/스마트폰, 진동디지털알람시계, 경광등, 진동손목시계의 인지도가 높았으며, 2G폰/스마트폰의 만족도가 가장 높았다. 넷째, 의사소통을 위한 보조기기로 보청기, 스마트폰, 영상전화기, 인공와우, 2G폰 순으로 인지도가 높았으며, 스마트폰을 사용하였을 경우 만족도와 의사소통 개선정도가 가장 높게 조사되었다. 마지막으로 청각증강 기술 개발을 위해 고려할 점으로 휴대/착용 편의성, 가격, 동작 정확도 순으로 선호하였으며, 알림 전달 방식은 시각(문자와 빛)을 활용한 알림방식을 선호하였다. 연구결과에 근거하여 위험상황에서 청각장애인의 청각증강 기술 개발을 위한 정책적, 실천적 방안을 제시하였다.