[논문]AI Camera Block을 사용한 비전 알고리즘 콘텐츠 개발

임태윤; 안재용; 오준혁; 김동연; 원진섭; 황준호; 도영채; 우덕하; 이석

문제 정의

충전회로와 승압회로를 설계한 이유는 Zero W 모델의 정격 전압인 5V 입력을 위해 승압하여 안정적인 전원을 공급하기 위해서이다. 또한 배터리를 따로 교체할 필요 없이 즉시 충전하면서 사용함으로 사용자의 편리성 증대를 위해서다.
기존 스마트토이는 처음에는 기존 토이와 다른 점에서 호기심을 자극하지만, 조금 사용을 하고나면 더 이상 갖고 놀지 않는 현상을 보인다. 본 논문에서는 기존 스마트토이가 갖는 재미 요소 증가와 다양한 콘텐츠의 개발을 위해서 스마트 토이에 Artificial Intelligence(AI) 기능을 접목한 AI 카메라블록을 사용하여 새로운 콘텐츠를 제시한다. 현재 AI 기능이 접목된 스마트토이는 많이 존재하지 않다.
본 논문은 IoT 기술이 적용된 스마트블록을 활용한 콘텐츠의 재미요소와 교육적 효과를 제공하기 위하여 카메라를 사용한 블록을 개발하였다. 특히, AI 기능이 접목된 카메라를 이용한 스마트토이를 사용하면 기존 스마트 블록이 갖는 콘텐츠보다 훨씬 더 다양한 콘텐츠를 제공할 수 있고, 아이들이 접근하기 힘든 AI 개념을 놀이를 통해 접근할 수 있다.

제안 방법

AI 카메라블록은 무선 동작이 가능하고 micro USB를 이용하여 충전이 가능하도록 충전 회로, 승압 회로를 추가하여 설계하였다. (그림 3)과 (그림 4)는 AI 카메라블록에 사용되는 충전회로와 승압회로를 보여준다.
AI 카메라블록은 색상 인식 알고리즘 기반의 색상 기억하기 콘텐츠를 통해 기억력 훈련을 진행할 수 있고, 글자 인식 알고리즘 기반의 계산 콘텐츠를 통해 수학적 사고력을 기를 수 있다. 딥 러닝류의 고성능 알고리즘은 스마트토이에서 많이 사용하는 SBC에 적용하기 힘드나, 전처리과정과 알고리즘의 단순화로 SBC 환경에서도 동작 가능하게 설계하였다. 본 논문에서 개발한 AI 카메라블록을 통해 스마트토이 시장에서 좀 더 확장된 콘텐츠를 제공하고 아이들에게 학습적 효과도 줄 수 있을 것이라 기대된다.
또한, AI 카메라블록은 800 MP의 카메라 모듈을 사용하여 개발하였고, SWITCH을 추가하여 AI 카메라블록을 직접 제어할 수 있게 설계하였다. (그림 5)는 AI 카메라블록 H/W Architecture를 보여준다.
본 논문에서 제시하는 AI 카메라블록 콘텐츠는 색상 인식, 문자 인식 등과 같은 비전 알고리즘을 사용한다. 기존의 스마트토이가 제공하지 않던 콘텐츠를 제공한다.
(그림 7)의 Step1의 그림처럼 앱에서 프로그램을 실행할 시 3x3 크 기에 7가지의 블록 색상블록이 랜덤으로 배치된다. 색상은 빨강, 초록, 파랑, 자홍, 노랑, 청록, 흰색으로 설계하였다. 약 15초가 지난 뒤 Step2와 같이 스마트폰 앱 상에서 색상블록이 사라지게 된다.
그리하여 알고리즘에서 전처리 과정이 필요하고, 인식한 이미지의 색 공간을 HSV 공간으로 변경해야한다. 알고리즘 내에서 사용할 7가지 색상(빨강, 초록, 파랑, 자홍, 노랑, 청록, 흰색)의 각 범위를 HSV 색 공간으로 지정한다. 예를 들어 같은 빨강색이여도 어두운 빨강색이 있을 수 있고, 옅은 빨강색이 있기 때문에 색상범위가 갖는 최솟값과 최댓값을 지정하여 AI 카메라블록이 인식할 색상의 범위를 지정해준다.
약 15초가 지난 뒤 Step2와 같이 스마트폰 앱 상에서 색상블록이 사라지게 된다. 원래 있었던 색상을 기억한 뒤 LED블록을 3x3크기에 맞게 조립한 후 연동된 AI 카메라블록에 비춰주면 AI 카메라블록이 정답 유무를 판단하여 스마트폰 앱에 정답을 표시해준다. 문제가 진행될수록 색상의 조합을 다양하게 하여 난이도를 높이게 된다.

대상 데이터

그 이유는 AI 기능이 내장된 AI 카메라블록 같은 경우는 기존의 스마트블록과의 이질성을 줄이기 위함이다. Raspberry Pi 3B+ 모델과 같은 경우와 비교해서 약 2배 정도의 퍼포먼스 차이가 보이지만, 본 논문에서 개발한 콘텐츠는 Zero W 모델로도 충분히 적용 가능하여 본 모델을 선정하였다.
AI 카메라블록은 어린이들이 사용하는 제품이기 때문에 소형화가 필요하다. 그리하여 SBC중 비교적 작은 사이즈의 Raspberry Pi Zero W 모델을 사용하였다. 그 이유는 AI 기능이 내장된 AI 카메라블록 같은 경우는 기존의 스마트블록과의 이질성을 줄이기 위함이다.
색상 기억하기 콘텐츠는 색상 인식 알고리즘을 기반으로 설계되었다. 색상 기억하기 콘텐츠는 AI 카메라블록과 LED블록을 함께 사용하여 진행한다. LED블록은 스마트 블록의 한 종류로 LED 소자가 내장되어 있어, 색상을 나타내는 기능을 갖는다.
스마트 토이의 한 종류인 스마트블록은 기존 조립형블록과 연동 가능하고 IoT 기능을 제공하는 블록 형태의 스마트토이다[6]. 스마트블록은 MCU2470을 기반으로 설계되었다. 스마트블록은 여러 가지 센서들이 내장되어 있고, 조립형블록과 같이 사용할 수 있는 스마트토이이다.

이론/모형

계산 콘텐츠는 글자인식 알고리즘을 바탕으로 설계되었다. 스마트블록 중 숫자를 표시할 수 있는 7-Segment 블록과, 글자를 표시할 수 있는 Dot-Matrix블록과 함께 연동하여 사용한다.
글자인식 알고리즘은 머신 러닝 Tesseract OCR을 기반으로 설계되었다. AI 카메라블록이 학습된 OCR 문자를 인식한 뒤 인식한 데이터를 시리얼 데이터 값으로 받는다.
색상 기억하기 콘텐츠는 색상 인식 알고리즘을 기반으로 설계되었다. 색상 기억하기 콘텐츠는 AI 카메라블록과 LED블록을 함께 사용하여 진행한다.

성능/효과

AI 카메라블록은 1GHz Single-Core 기반 CPU, 512MB RAM의 SBC(Single Board Computer)를 사용한다. Zero W의 모델의 같은 경우는 3B+에 비하여 Core 성능은 떨어지지만, 소형화된 크기와 저전력의 단일기판 SBC로서 높은 범용성으로 본 논문의 개발에 가장 적합하다. 또한 802.
AI 카메라블록을 사용할 때 시각적 자극을 통해 재미요소를 증가시키고, 아이들이 접근하기 힘든 AI 개념을 놀이를 통해 접근할 수 있어 학습적 요소를 제공할 수 있다. 또한, Google 등 외부 서버를 사용하지 않고 Python 라이브러리 OpenCV와 딥 러닝 알고리즘을 사용하여 개발하여, 저성능 SBC에서도 충분히 퍼포먼스를 발휘할 수 있어 스마트토이에 사용하기 적합하다.
스마트블록은 Bluetooth를 기반으로 통신한다. 본 논문에서 사용되는 AI 카메라블록은 스마트 블록의 확장된 형태로 스마트블록과 무선으로 연동가능하다. AI 카메라블록으로부터 받은 AI 데이터를 스마트블록끼리 공유하여 기존 스마트블록에서 진행할 수 있는 콘텐츠보다 다양한 콘텐츠를 진행할 수 있다.

후속연구

딥 러닝류의 고성능 알고리즘은 스마트토이에서 많이 사용하는 SBC에 적용하기 힘드나, 전처리과정과 알고리즘의 단순화로 SBC 환경에서도 동작 가능하게 설계하였다. 본 논문에서 개발한 AI 카메라블록을 통해 스마트토이 시장에서 좀 더 확장된 콘텐츠를 제공하고 아이들에게 학습적 효과도 줄 수 있을 것이라 기대된다. 추후 연구를 통해 물체 인식 기능을 추가하면 더 많은 콘텐츠를 개발할 수 있을 것으로 판단된다.
본 논문에서 개발한 AI 카메라블록을 통해 스마트토이 시장에서 좀 더 확장된 콘텐츠를 제공하고 아이들에게 학습적 효과도 줄 수 있을 것이라 기대된다. 추후 연구를 통해 물체 인식 기능을 추가하면 더 많은 콘텐츠를 개발할 수 있을 것으로 판단된다.

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