[논문]시각장애인을 위한 사물 감지 기술 연구

정연규; 김병규; 이정배

doi:10.3745/kipstb.2012.19b.4.225

초록
AI-Helper

본 논문에서는 초음파센서와 버튼들로 구성된 초음파 단말기와 카메라 센서를 융합한 시각 장애인들을 위한 사물 감지 기술을 소개한다. 초음파 단말기의 초음파센서로 4m 이내의 사물을 감지하면 웹캠으로 사물을 촬영하고 얼굴검출과정을 통해 그 사물이 장애물인지 사람인지 구별한다. 검출결과를 음성으로 사용자에게 이어폰을 통하여 알려준다. 본 논문에서 개발된 기술을 통하여 시각장애인이 흰 지팡이와 같이 보조적으로 사용이 가능하며, 좀 더 보완한다면 흰 지팡이의 대체품으로 사용이 가능할 것이다. 검출 범위는 사용자가 착용 시 3m내에서 사람이나 사물인식 실험 결과 약 88%이상의 인식률을 나타내었다.

Abstract ▼ AI-Helper

In this paper, a blind person using a white cane as an adjunct of the things available sensing technology has been implemented. Sensing technology to implement things ultrasonic sensors and a webcam was used to process the data from the server computer. Ultrasonic sensors detect objects within 4mete...

In this paper, a blind person using a white cane as an adjunct of the things available sensing technology has been implemented. Sensing technology to implement things ultrasonic sensors and a webcam was used to process the data from the server computer. Ultrasonic sensors detect objects within 4meter people distinguish between those things that if the results based on the results will sound off. In this study, ultrasonic sensors, object recognition and human perception with the introduction of techniques and technologies developed for detecting objects in the lives of the visually impaired is expected to be greater usability.

주제어

AI 본문요약
AI-Helper

* AI 자동 식별 결과로 적합하지 않은 문장이 있을 수 있으니, 이용에 유의하시기 바랍니다.

문제 정의

카메라 센서로 캡처를 한 후 화면 전체 영역에 대해서 얼굴검출을 하는 방법은 불필요한 부분에서 검출하는 경우가 발생하므로 인식률을 떨어뜨린다. 그리하여 본 연구에서는 초음파센서의 감지된 거리에 따라 얼굴검출 크기의 제한을 둠으로써 인식률을 높였다. 얼굴 검출 방법에는 여러 가지가 있지만, 본 연구에서는 Haar Cascaded classifier를 사용하였다[12].
본 연구에서는 시각 장애인을 위한 초음파센서와 카메라 센서를 융합하여 새로운 사물 감지 기술을 개발하였다. 개발된 기술은 초음파 센서와 카메라 센서를 융합하여 사용하므로 사물을 좀 더 정확하게 감지할 수 있다는 것이 장점이다.

제안 방법

이미지를 흑백으로 바꿔주는 그레이화와 이미지 사이즈를 줄여줌으로써 얼굴검출을 더 용의 하도록 만들어 준다. 그리고 그레이 이미지를 특출나게 어둡거나 밝은 부분을 적당히 펴줘서 부드러운 변화 양상을 갖도록 해주는 히스토그램 평활화 작업을 하였다. 여기에 거리에 따라 얼굴 검출 크기를 다르게 하여 좀 더 인식률을 높였다.
이를 위해 시리얼 통신을 통해 받아들인 데이터들이 어떤 것이 있는지, 어떻게 처리해야하는지 정해야 할 필요성이 있다. 본 연구는 시리얼 통신을 통해 받아들인 데이터에 따라 클래스로 처리하였다.
이렇듯 다양한 IT 기술이 접목되어 시각장애인이 좀 더 쉽게 사물을 감지할 수 있도록 돕는 기술들이 연구 · 개발되고 있으며, 본 연구에서도 초음파 센서와 카메라 센서를 융합함으로써 사물을 감지하는 기술을 제안한다. 사람인식과 장애물인식에 대한 부분도 개발하며 실험을 통하여 그 인식률을 검증한다.
은 웹 카메라와 같은 저해상도의 동영상으로부터 실시간 다중 얼굴 인식 시스템을 제안하였다[11]. 이 기법에서는 검출된 얼굴 후보 영역에 대해선 AdaBoost를 이용하여 얼굴 후보 영역을 검출하였고, 얼굴분류 단계에는 주성분 분석과 멀티 Support Vector Machine (SVM)을 이용하여 각 얼굴들을 분류하였다.
은 시각장애인이 실내에서 특정 목적지까지 안전하게 보행할 수 있도록 하는 시스템을 제안하였다[5]. 이 시스템은 카메라로 찍은 영상을 분석하여 마커의 ID를 구한 후 이로부터 보행자의 절대위치를 파악하고, Inertial Measurement Unit (IMU)의 가속도 센서와 자이로 센서를 통해 들어온 이동거리와 각도를 이용하여 보행자의 이전위치에 대한 상대위치를 파악하여 다음 진행 방향을 결정한다. 적외선 카메라와 적외선 반사체를 이용한 인공표식을 사용하여 실내에서 보행을 위한 경로정보를 제공하는 시스템이 Lee et al.
이렇듯 다양한 IT 기술이 접목되어 시각장애인이 좀 더 쉽게 사물을 감지할 수 있도록 돕는 기술들이 연구 · 개발되고 있으며, 본 연구에서도 초음파 센서와 카메라 센서를 융합함으로써 사물을 감지하는 기술을 제안한다.

대상 데이터

그리고 최대 해상도는 4608×3456이며, 본 연구에서는 얼굴검출과정에서 소요되는 시간을 줄이고, 실시간 처리를 위하여 800×600 해상도를 사용하였다.
그림 6은 본 연구에서 사용된 카메라 센서로 영상을 촬영해서 얼굴검출을 하기위해 사용된다. 사용된 카메라 센서는 800만 화소에 CMOS 이미지센서를 사용한다. 그리고 최대 해상도는 4608×3456이며, 본 연구에서는 얼굴검출과정에서 소요되는 시간을 줄이고, 실시간 처리를 위하여 800×600 해상도를 사용하였다.
일반적인 실내 · 외에서 실험하였으며, 서버컴퓨터로는 Intel(R) Core(TM) i5 CPU, 3.23GB 메모리, Window 7 O/S 사항의 노트북을 사용하였다.

이론/모형

그리하여 본 연구에서는 초음파센서의 감지된 거리에 따라 얼굴검출 크기의 제한을 둠으로써 인식률을 높였다. 얼굴 검출 방법에는 여러 가지가 있지만, 본 연구에서는 Haar Cascaded classifier를 사용하였다[12].
얼굴검출을 위해 영상 처리기법을 사용하였다. 카메라 센서로 캡처를 한 후 화면 전체 영역에 대해서 얼굴검출을 하는 방법은 불필요한 부분에서 검출하는 경우가 발생하므로 인식률을 떨어뜨린다.

성능/효과

그리고 탐지로봇이나 안전장비에 응용될 수 있을 것으로 보인다. 개발된 기술은 4m 이내의 거리에서 초당 10프레임의 처리속도로 지연시간 없이 안정적으로 동작하였으며, 상황에 대응하기에 충분한 속도로 고려된다.
표 5에서 거리가 4m일 때 사람 오인식률이 80%가 나오는 이유는 본 연구에서 사용한 초음파센서의 인식범위가 최대 4m이내이지만, 적정 인식범위는 3m이내이므로 3m를 벗어나게 되면 인식률이 현저히 떨이지기 때문이다. 또한, 움직이는 사물이나 사람의 경우에는 표 4와 같이 측정된 인식률과 비교하여 5~10%만큼 인식률이 감소되었으며, 매우 빠르게 움직이는 사물이나 사람의 경우 인식하기 어려운 점이 있다.
은 실시간 입력되는 영상에서 피부 색상과 Haar-like feature를 이용한 얼굴 검출 및 추적 알고리즘을 제안하였다[10]. 이 기법에서는 컬러 색 공간에서 피부색상과 특징점을 가지고 얼굴 검출 및 추적하였으며, 실시간 영상에 대해 조명 변화 및 가림 현상에서 강건한 추적 결과를 실험을 통해 보였다. Lee et.

후속연구

개발된 기술에서 초음파 단말기와 카메라 센서를 한 단말기로 만들고 유선을 무선으로 바꿔서 사용하면 활용성을 높일 수 있을 것이다. 그리고 노면의 주차방지 말뚝과 같은 장애물을 감지하는 부분에서 인식률이 낮은 점을 영상처리 기술을 사용하여 학습 자료를 만들거나 알고리즘을 보완하면 활용성을 더욱 높일 수 있을 것이다.
개발된 기술에서 초음파 단말기와 카메라 센서를 한 단말기로 만들고 유선을 무선으로 바꿔서 사용하면 활용성을 높일 수 있을 것이다. 그리고 노면의 주차방지 말뚝과 같은 장애물을 감지하는 부분에서 인식률이 낮은 점을 영상처리 기술을 사용하여 학습 자료를 만들거나 알고리즘을 보완하면 활용성을 더욱 높일 수 있을 것이다. 그러나 초음파 센서와 영상의 처리속도 개선을 위한 빠르게 움직이는 물체에 대응하도록 하는 기술이 요구된다.
이러한 장점을 바탕으로 시각장애인이 거리를 활보할 때 위험 요소를 미리 파악하고 피할 수 있으며, 감지된 물체가 사람인지 사물인지 구별할 수 있다. 그리고 탐지로봇이나 안전장비에 응용될 수 있을 것으로 보인다. 개발된 기술은 4m 이내의 거리에서 초당 10프레임의 처리속도로 지연시간 없이 안정적으로 동작하였으며, 상황에 대응하기에 충분한 속도로 고려된다.

질의응답

핵심어	질문	논문에서 추출한 답변
	Lee et al.이 제안한 시각장애인이 실내에서 특정 목적지까지 안전하게 보행할 수 있도록 하는 시스템의 원리는?	은 시각장애인이 실내에서 특정 목적지까지 안전하게 보행할 수 있도록 하는 시스템을 제안하였다[5]. 이 시스템은 카메라로 찍은 영상을 분석하여 마커의 ID를 구한 후 이로부터 보행자의 절대위치를 파악하고, Inertial Measurement Unit (IMU)의 가속도 센서와 자이로 센서를 통해 들어온 이동거리와 각도를 이용하여 보행자의 이전위 치에 대한 상대위치를 파악하여 다음 진행 방향을 결정한 다. 적외선 카메라와 적외선 반사체를 이용한 인공표식을 사용하여 실내에서 보행을 위한 경로정보를 제공하는 시스템이 Lee et al.
	우리나라 시각장애인 수의 현황은 어떠한가?	우리나라 시각장애인은 약 23만 여명 정도로 전체 장애인의 10%를 차지하며, 매년 1만 3천 명씩 증가하고 있다[1]. 우리나라 인구 약 200명당 1명꼴로 시각장애를 가지고 있다고 보고되고 있다. 이처럼 많은 시각장애인들은 대부분 흰 지팡이 하나만 의지해서 보행해야하므로 흰 지팡이로 감지하기 어려운 장애물의 경우 위험요소로 작용할 수 있다.
	아이소닉이란?	아이소닉은 초음파센서를 사용하여 전방의 장애물을 자동으로 인지, 진동으로 정보를 알려주는 장애물 탐지 전자지 팡이이다[2]. 이 제품은 사물의 색상이나 주변의 밝기 정도를 음성으로 알려준다.

참고문헌 (12)

Survey of Health and Human Services report impaired, http://www.mw.go.kr/front/jb/sjb030301vw.jsp?PAR_MENU_ID03&MENU_ID030501&page2&CONT_SEQ21233, 2008.
ISONIC, http://www.primpo.com/kr/products/isonic.html
Mygo, http://gizmodo.com/mygo/
Sonar For The Blind, http://grathio.com/2011/08/meet-the-tacit-project-its-sonar-for-the-blind/
Jin-Hee Lee, Byeong-Seok Shin, "Indoor Navigation System for Visually Impaired Persons Using Camera and Range Sensors" Journal of Korea MultiMedia Society Vol.14, No.4, pp.481-594, 2011.

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Hyun-Gyu Lee, Min-Kook Choi, Sang-Chul Lee, "Indoor path guidance system for visually impaired persons using infrared vision" Journal of Korean Institute of Next Generation Computing Vol.6, No.6, pp.24-34, 2010.
Laehyun Kim, Sehyung Park, Sooyong Lee, Hyunchul Cho, Sungdo Ha, "Improvement of An Electronic Aid for the Blind using Ultrasonic and Acceleration Sensors" Journal of KIISE : Computer Systems and Theory Vol.36, No.4, pp.253-347, 2009.
Honam Ahn, Byeong-Seok Shin "Walk-through Assistant Technique for Visually Handicapped Person using Multiple Ultrasonic Sensor Array" Journal of Korean Institute of Next Generation Computing Vol.3, No.1, pp.19-25, 2007.
Chang-Geol Kim, Byung-Seop Song "Object Search Using Synchronous Ultrasonic Wave Emission for the Blind Guide system" Journal of The Korean Society of Medical & Biological Engineering Vol.29, No.5, pp.384-391, 2008.
Donghyeon Kim, Jaehyun Im, Daehee Kim, Taekyung Kim, Joonki Paik "Face Detection and Tracking using Skin Color Information and Haar-Like Features in Real-Time Video" Journal of The HCI2009 Society of Korea Vol.20, No.1, pp.146-149, 2009.
Ho-Geun Lee, Sung-Tae Jung "A Real-time Face Recognition System using Fast Face Detection" Journal of KIISE : Computer Systems and Theory Vol.32, No.12, pp.1157-1292, 2005.
Paul Viola, Michael J. Jones "Robust Real-Time Face Detection" International Journal of Computer Vision 57(2), 137-154, 2004..

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