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문제 정의
- 본 논문에서는 기존의 단순한 장애물 감지기 역할만 수행하여 시각장애인이 직관적으로 회피 방향을 결정해야 하는 보행 보조 장치와는 달리 시각장애인의 안전한 보행을 지원하면서 목적지까지 안내하는 실외 보행 지원 시스템을 제안하였다. 다수의 초음파 센서로 실외보행 중 이동 경로상의 쟝애물까지의 거리 값을 측정하여 전방의 공간 정보를 제공함으로써 시각장애인이 이동 방향을 스스로 결정할 필요가 없이 안 천한 곳으토 이동할 수 있으며, GPS로부터 획득한 위치 정보를 바탕으로 경로를 찾아 원하는 장소까지 안전하게 보행할 수 있도록 하였다’ 먼저 실험을 통해 센서의 스캔 각이 겹치지 않도록 초음파 센서를 최적의 위치에 배열하였다.
- 한 프레임은 8개의 초음파 센서가 모두 스캔한 결과를 말한다. 본 논문에서는 보행자가 기존에 진행하던 방향에 가중치를 높게 주어 가능한 여러 회피 방향이 존재할 경우 이전의 진행 방향을 유지하도록 함으로써 진행 방향을 빈번하게 변경하지 않도록 한다.
- 이 알고리즘은 셀 기반의 데이터를 사용하며 빠른 시간 안에 경로를 탐색하여 결과를 알려주기 때문이다. 본 논문에서는 연속해서 들어오는 GPS 수신 값을 이용하여 보행자의 이동 거리와 방향을 계산한다. 탐색된셀 목록의 처음 셀과 현재 상태를 비교하여 이동한 거리와 방향을 계산하고, 보행자에게 보행 방향을 알려준다.
- 막다른 길에서 위의 조건을 적용하면 불필요하게 좌우 방향 전환을 반복하거나 거리 차이를 감지하지 못해서 돌아 나오지 못하는 경우가 발생할 수 있다. 본 논문에서는 이전 프레임에서의 회피 방향을 계속 유지하도록 함으로써 막다른 길에서 탈출할 수 있도록 하였다. 현재 진행 방향이 이전 진행 방향과 반대일 경우, 현재 회피방향으로 바꾼 후에 다시 이전 회피 방향이 선택되는 현상을 반복하게 된다.
제안 방법
- 시스템을 제안하였다. 다수의 초음파 센서로 실외보행 중 이동 경로상의 쟝애물까지의 거리 값을 측정하여 전방의 공간 정보를 제공함으로써 시각장애인이 이동 방향을 스스로 결정할 필요가 없이 안 천한 곳으토 이동할 수 있으며, GPS로부터 획득한 위치 정보를 바탕으로 경로를 찾아 원하는 장소까지 안전하게 보행할 수 있도록 하였다’ 먼저 실험을 통해 센서의 스캔 각이 겹치지 않도록 초음파 센서를 최적의 위치에 배열하였다. 초음파 센서 배열은 상방, 좌우, 정면, 하방을 담당하는 네 개의 행으로 나누어 배치함으로써 전방의 장애물을 탐지하도록 하였다.
- 그림 11에서처럼 시스템에 익숙하지 않은 5명의 20~30대 남자들이 눈을 가리고 실험하였고, 각각의 경로를 세 번씩 반복하여 실험한 값을 그래프로 표현했다. 도로의 폭과 복잡도에 따라 도로의 폭이 1~ 3m 되는 좁은 도로와 3~5m 되는 넓은 도로, 도로의 분점이 네 개 이상인 복잡한 경로와 세 개 이하인 단순한 경로를 조합하여 4가지 보행 경로로 나누어 실험하였다. 왼쪽 그림은 본 시스템을 시뮬레이션 하기 위해 구현한 프로그램으로 보행 경로를 탐색한 결과인데, 넓고 단순한 경로, 좁고 단순한 경로, 넓고 복잡한 경로, 좁고 복잡한 경로를 보여준디.
- 두 번째는 실외 보행 지원 시스템의 성능을 평가하는 실험을 하였다. 그림 11에서처럼 시스템에 익숙하지 않은 5명의 20~30대 남자들이 눈을 가리고 실험하였고, 각각의 경로를 세 번씩 반복하여 실험한 값을 그래프로 표현했다.
- 첫 번째로 미리 하드웨어에 저장된 TM128로 변환된 경계점(Landmark) 셀과 POI(Point Of Interest) 셀 데이터를 읽어온다. 두 번째로 GPS 수신기에 들어온 현재의 위치 값을 이전 단계의 좌표변환을 통하여 TM128 좌표로 변환하여 얻고, 그 값을 지도에 있는 데이터에서 가장 가까이에 있는 셀로 맵핑한다. 그때, 보행자는 poi 목록 중에서 원하는 목적지를 선택한다: 본 논문에서는 목적지까지의 보행 경로를 탐색하기 위해서 길 찾기 알고리즘으로 널리 알려진 A* 알고리즘을 사용 초음파 센서 배열은 상방, 좌우, 정면, 하방을 담당하는 네 개의 행으로 나누어 배치함으로써 전방의 장애물을 탐지하도록 하였다. 또한 GPS 수신올 통해 보행자의 위치뜰 파악하고 경로 탐색 알고리즘을 이용하여 보행자가 원하는 장소로 안내하도록 하였다. 향후 연구로는 수샨정밀도가 낮은 GPS의 단점을 보완하기 위해 DGPS를 사용하거나, 지자기센서나 가속도 센서 등의 여러 센서를 통합하여 사용함으로써 정확도를 높일 것이다.
- 측위정보는 24개의 위성으로부터 데이터를 받아 GPS 수신기로 전송되는데 4개 이상의 위성에서 수신될 때만 유효하다고 판단하여 사용한다. 먼저 GPS 수신기가 데이터를 전송할 때 사용하는 표준 프로토콜인 NMEA0183의 GPGGA 항목에서 위경도, GPVTG에서진행방향과 속도를 알아낸다. 그림 6은 본 연구에서 사용한 GPS 모듈 외형이다.
- 본 논문에서 개발한 시스템은 ETA 의한 종류인 착용형 단말기로, 다수의 초음파 센서로 실외보행 중 이동 경로상의 장애물까지의 거리 값을 측정하여 전방의 공간 정보를 사용자에게 제공함으로써 사용자가 이동 방향을 스스로 결정할 필요가 없이 장애물을 피해 안전한 곳으로 이동하도록 한다. 또한 GPS로부터 획득한 위치정보를 바탕으로 경로를 찾아 원하는 장소까지 안전하게 보행할 수 있도록 한다.
- 본 논문에서는 두 가지 실험을 하였다 1 먼저 논문에서 제안한 초음파 센서 배열의 성능과 유효성을 확인하기 위해 장애물 높이를 달리 설치하여 실험하였다. 본 실험은 바닥에서 천장까지 3~4m 정도이며, 시스템에 익숙하지 않은 5명의 20~30대 남자들이 눈을 가리고 실험하였다.
- 걸리고 전력 소모가 많아진다. 본 연구에서는 전면공간 구조를 8개의 센서만을 이용하여 전방 좌우 100도 범위를 커버한다.
- 또한 GPS로부터 획득한 위치정보를 바탕으로 경로를 찾아 원하는 장소까지 안전하게 보행할 수 있도록 한다. 본 연구에서는 최소 개수의 센서를 이용하여 최대한의 영역을 커버할 수 있도록 최적의 센서 배열을 제안하였으며, GPS 수신을 통해 사용자의 측위정보를 얻고 A* 알고리즘을 활용한 보행용 경로 탐색 방법을 제안하였다.
- 가로축은 장애물의 높이고, 세로축은 센서가 장애물을 감지한 성공률이다. 사용한 장애물의 크기는 보행 시에 약간의 좌우 흔들림을 고려하여 센서의 스캔 범위에 맞게 하였고, 장애물의 가로 크기는 사람의 어깨 너비로 하였으며, 높이는 상자 높이를 조절해 가며 테스트 하였다. 앞의 그림 3과 같이 배열한 센서들 중에서 첫 번째 행에 배치된 상방 감지 센서는 그림 8의 결과처럼 빠른 보 속으로 걸을 때도 이마 높이까지의 장애물을 거의 모두 감지한 반면 마지막 행에 배치된 하방감지 센서는 그림 9에서 보이는 바와 같이 빠르게 보행할 경우 지면으로부터 높이 8cm 이하의 장애물은 잘 감지하지 못했다.
- 선택된 회피 방향을 보행자에게 알려주기 위해 음성명령과 진동 패턴을 이용한다. 회피 방향 각각에 해당하는 음성 메시지와 8개의 진동자로 진동 패턴을 만들어 보행자에게 방향을 알려준다.
- 이때 보행 경로는 지도 데이터에 존재하는 셀들의 목록으로 구성된다. 이와 같이 A* 알고리즘을 활용하여 보행자 중심의 근거리 POI를 탐색하고 원하는 목적지까지의 보행 경로를 탐색한다.
- 제안하는 시스템은 GPS 수신기를 통해 들어온 위경도 데이터와 미리 저장된 지도 정보를 기반으로 사용자의 현재위치를 파악하고, 사용자가 목적지를 선택하면 연속해서 들어오는 GPS 수신 값을 이용하여 이동 방향을 결정한다. 이때 목적지까지의 최적 경로는 A* 알고리즘을 이용하여 구한다.
- 진동은 음성보다 빨리 직관적으로 회피 방향을 알려주고, 소음환경에서도 사용이 가능하다는 장점이 있다. 진동이 강하고 지름이 10.5mm 정도 되는 소형 진동자를 옷의 안감에 부착하고 탈부착이 가능하도록 구성하였다. 그림 5는 진동자의 실제 모습과 진동자를 부착한 위치를 나타내고, 표 2는 진동 패턴을 보여준다.
- 단계이다. 첫 번째로 미리 하드웨어에 저장된 TM128로 변환된 경계점(Landmark) 셀과 POI(Point Of Interest) 셀 데이터를 읽어온다. 두 번째로 GPS 수신기에 들어온 현재의 위치 값을 이전 단계의 좌표변환을 통하여 TM128 좌표로 변환하여 얻고, 그 값을 지도에 있는 데이터에서 가장 가까이에 있는 셀로 맵핑한다.
- 다수의 초음파 센서로 실외보행 중 이동 경로상의 쟝애물까지의 거리 값을 측정하여 전방의 공간 정보를 제공함으로써 시각장애인이 이동 방향을 스스로 결정할 필요가 없이 안 천한 곳으토 이동할 수 있으며, GPS로부터 획득한 위치 정보를 바탕으로 경로를 찾아 원하는 장소까지 안전하게 보행할 수 있도록 하였다’ 먼저 실험을 통해 센서의 스캔 각이 겹치지 않도록 초음파 센서를 최적의 위치에 배열하였다. 초음파 센서 배열은 상방, 좌우, 정면, 하방을 담당하는 네 개의 행으로 나누어 배치함으로써 전방의 장애물을 탐지하도록 하였다. 또한 GPS 수신올 통해 보행자의 위치뜰 파악하고 경로 탐색 알고리즘을 이용하여 보행자가 원하는 장소로 안내하도록 하였다.
- 초음파 센서들 간의 움직임을 없게 하기 위해 단단한 가죽을 사용하여 센서 고정틀을 제작하였고, 진동자도 진동이 잘 감지되도록 몸에 밀착시켰다. 초음파 센서 제어기와 진동자 제어기를 하나의 통합 보드로 만들고 그 위에 GPS 수신기를 장착하여 연결 부분을 안정화 하고, 배터리도 소형화하였다. 표 3은 각 장비의 하드웨어 사양을 보여준다.
- ETA는 전자제어장치 기술을 이용한 시각장애인 보행 보조 기기로서 일반적으로 착용형(wearable) 단말기로 구현된다. 초음파 센서, 레이저 센서, 카메라 등을 이용하여 전방 장애물에 대한 시각 정보를 대체하는 정보를 획득하여 시각장애인에게 음향이나 진동 자극기를 통해 전달하여 보행할 수 있도록 고안되었다. 현재까지 개발된 ETA에는 Sonic Guidetl], NavB시t[2, 3], C~5 Laser Cane[4], CyARM[5] 등이 있다[6-11].
- 시제품이다. 초음파 센서들 간의 움직임을 없게 하기 위해 단단한 가죽을 사용하여 센서 고정틀을 제작하였고, 진동자도 진동이 잘 감지되도록 몸에 밀착시켰다. 초음파 센서 제어기와 진동자 제어기를 하나의 통합 보드로 만들고 그 위에 GPS 수신기를 장착하여 연결 부분을 안정화 하고, 배터리도 소형화하였다.
- 본 논문에서는 연속해서 들어오는 GPS 수신 값을 이용하여 보행자의 이동 거리와 방향을 계산한다. 탐색된셀 목록의 처음 셀과 현재 상태를 비교하여 이동한 거리와 방향을 계산하고, 보행자에게 보행 방향을 알려준다. 한 셀에 도착하면 다음 셀을 읽어 계산을 하는 방식으로 목적지 셀까지 계속 연산을 수행한다.
대상 데이터
- 하였다. 그림 11에서처럼 시스템에 익숙하지 않은 5명의 20~30대 남자들이 눈을 가리고 실험하였고, 각각의 경로를 세 번씩 반복하여 실험한 값을 그래프로 표현했다. 도로의 폭과 복잡도에 따라 도로의 폭이 1~ 3m 되는 좁은 도로와 3~5m 되는 넓은 도로, 도로의 분점이 네 개 이상인 복잡한 경로와 세 개 이하인 단순한 경로를 조합하여 4가지 보행 경로로 나누어 실험하였다.
- 장애물 높이를 달리 설치하여 실험하였다. 본 실험은 바닥에서 천장까지 3~4m 정도이며, 시스템에 익숙하지 않은 5명의 20~30대 남자들이 눈을 가리고 실험하였다. 그림 8과 그림 9는 위를 감지하는 센서와 아래를 감지하는 센서, 그림 10은 전방의 좌우를 감지하는 센서가 각각 보행 속도와 장애물의 높이를 다르게 했을 때에 장애물을 감지한 성공률을 측정한 결과이다.
- 시스템 구성은 초음파 센서와 진동자가 내장된 재킷, Xhyper-PXA270 임베디드 보드와 RS-232C 통신이 가능한 무선 블루투스가 장착된 센서 제어기와 진동자 제어기, GPS 수신기, 이어폰으로 구성된다. 운영체제는 임베디드 Linux™ v2.
이론/모형
- 두 번째로 GPS 수신기에 들어온 현재의 위치 값을 이전 단계의 좌표변환을 통하여 TM128 좌표로 변환하여 얻고, 그 값을 지도에 있는 데이터에서 가장 가까이에 있는 셀로 맵핑한다. 그때, 보행자는 poi 목록 중에서 원하는 목적지를 선택한다: 본 논문에서는 목적지까지의 보행 경로를 탐색하기 위해서 길 찾기 알고리즘으로 널리 알려진 A* 알고리즘을 사용한다. [22].
- 변환된 좌표를 타원체 간의 변환인 Molodensky- Badekas 변환모델을 이용하여 Bessel 타원체 지구 중심좌표 계로 바꾼 후 타원위 경도(Geodetic)로)로 변환한다. 사용한 수식은 다음과 같으며, 수식에서 匕은 밑변 길이, 。는장반경, /는 편평도, P는 X와 7 사이의 거리를 의미한다.
성능/효과
- 또한 도로가 좁고 복잡한 곳은 GPS 수신율이 낮아쳐 목적지에 도착하는 성공률이 30% 이하였으나 경로가 200m 내외의 넓은 도로를 보행할 경우에는 성공률이 약 60% 정도로 높았다. 그러므로 본 실험에서는 보행 경로가 간 경우, 보행 중 200m 정도마다 경로를 재탐색하도록 함으로써 성공률을 높였다. GPS보다 수신 정확도가 높은 DGPS를 이용하거나 지자기 센서 같은 보조센서를 사용한다면 성공률은 훨씬 높아지리라 예상된다.
- 도로가 좁은 곳에서는 자동차나 사람과 같은 큰 장애물을 회피하는데 어려움이 있기 때문이다. 또한 도로가 좁고 복잡한 곳은 GPS 수신율이 낮아쳐 목적지에 도착하는 성공률이 30% 이하였으나 경로가 200m 내외의 넓은 도로를 보행할 경우에는 성공률이 약 60% 정도로 높았다. 그러므로 본 실험에서는 보행 경로가 간 경우, 보행 중 200m 정도마다 경로를 재탐색하도록 함으로써 성공률을 높였다.
- 센서 배열은 각 빔의 탐지영역이 겹치지 않도록 하면서 보행 시 팔의 움직임이나 상체의 흔들림에도 영향을 받지 않도록 설계해야 한다. 본 논문에서는 각 반복된 실험을 통하여 전면의 최대 영역을 탐지하도록 센서들의 최적 배치와 지향 각도를 찾았고, 고정틀에 탑재하여 흔들림을 최소화 하였다. 본 연구에서는 그림 3의 (a) 와 같이 4행 2열의 형태로 배열한 8개의 센서를 이용하여 측정한 거리 데이터를 기반으로 전방의 공간 구조를 몇 가지 패턴으로 나누고, 사용자의 진행 방향을 결정한다.
- 본 시스템을 착용하고 목적지까지 보행할 경우, 정상적인 조건에서 보행한 것에 비해 약 1.7~2.3배의 시간이 더 소요되었다. 눈을 뜨고 보행할 때는 직관적으로 주변 장애물을 회피하고 진행 경로로 빨리 이동할 수 있지만, 눈을 가리고 시스템을 착용한 경우에는 장애물을 회피하여 진행 경로로 이동하는데 두 배 이상의 시간이 소요되었다.
- 3배로 하면 낮은 장애물을 잘 감지하지 못했다. 실험 결과에 따르면 보행자가 낮은 장애물이나 지면이 돌출된 곳도 안전하게 보행할 수 있고, 간판이나 게시판과 같은 전방에 돌출한 장애물도 머리에 충돌 없이 회피할 수 있고, 좁은 통로도 안전하게 보행할 수 있음을 보여준다. 실험에서 보행자는 평균 약 2.
- 실험 결과에 따르면 보행자가 낮은 장애물이나 지면이 돌출된 곳도 안전하게 보행할 수 있고, 간판이나 게시판과 같은 전방에 돌출한 장애물도 머리에 충돌 없이 회피할 수 있고, 좁은 통로도 안전하게 보행할 수 있음을 보여준다. 실험에서 보행자는 평균 약 2.5km/h의 속력으로 충돌 없이 안전하게 보행하였다.
- 그림 4는 보행자로부터 장애물까지의 센싱 거리가 200cm일 때 8개 센서 배열의 전체 스캔 범위를 실험을 통해 계산한 결과이다. 이 연구에서는 평균 보속을 기준으로 할 때 200cm 이내에 있는 장애물만을 유효한 것으로 간주하였다. 센서들로부터 들어온 거리 정보는 하나로 모아져서 RS232C 블루투스 통신으로 소형 컴퓨터로 전송된다.
후속연구
- 앞의 그림 3과 같이 배열한 센서들 중에서 첫 번째 행에 배치된 상방 감지 센서는 그림 8의 결과처럼 빠른 보 속으로 걸을 때도 이마 높이까지의 장애물을 거의 모두 감지한 반면 마지막 행에 배치된 하방감지 센서는 그림 9에서 보이는 바와 같이 빠르게 보행할 경우 지면으로부터 높이 8cm 이하의 장애물은 잘 감지하지 못했다. 센싱 속도가 빠른 센서나 탐지거리가 긴 센서로 보완한다면 감지율이 높아지리라 예상된다. 그림 10과 같이 좌우 센서는 좁은 복도에서도 거의 모든 장애물을 잘 감지하였다.
- 향후 연구로는 수샨정밀도가 낮은 GPS의 단점을 보완하기 위해 DGPS를 사용하거나, 지자기센서나 가속도 센서 등의 여러 센서를 통합하여 사용함으로써 정확도를 높일 것이다. 최종적으로 시각장애인을 대상으로 실제 테스트베드를 구축하여 사용성 평가 조사를 하여 성능을 개선할 것이다.
- 또한 GPS 수신올 통해 보행자의 위치뜰 파악하고 경로 탐색 알고리즘을 이용하여 보행자가 원하는 장소로 안내하도록 하였다. 향후 연구로는 수샨정밀도가 낮은 GPS의 단점을 보완하기 위해 DGPS를 사용하거나, 지자기센서나 가속도 센서 등의 여러 센서를 통합하여 사용함으로써 정확도를 높일 것이다. 최종적으로 시각장애인을 대상으로 실제 테스트베드를 구축하여 사용성 평가 조사를 하여 성능을 개선할 것이다.
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