초록 ▼

ㅇ 연구개요
- 1차년도에 카메라로 RGB 영상을 입력받아 빠른 시간 내 정밀한 Segmentation 수행하고, 2차년도에 카메라로 RGB 이미지를 입력받아 Depth 이미지 추정 후 3D 모델을 자동으로 정교화 수행하며, 3차년도에 별도의 마커나 설비 없이 RGB 이미지를 활용하여 AR 장비를 착용한 작업자의 위치 추적 수행함
- 따라서, 시설물을 3차원 맵으로 자동으로 정밀하게 생성한 후에, 3D 모델을 이용하여 시설물을 입체적으로 검토 시 활용 할 수 있으며, AR 장비를 착용한 작업자의 위치를 별도의 마커 없이

ㅇ 연구개요
- 1차년도에 카메라로 RGB 영상을 입력받아 빠른 시간 내 정밀한 Segmentation 수행하고, 2차년도에 카메라로 RGB 이미지를 입력받아 Depth 이미지 추정 후 3D 모델을 자동으로 정교화 수행하며, 3차년도에 별도의 마커나 설비 없이 RGB 이미지를 활용하여 AR 장비를 착용한 작업자의 위치 추적 수행함
- 따라서, 시설물을 3차원 맵으로 자동으로 정밀하게 생성한 후에, 3D 모델을 이용하여 시설물을 입체적으로 검토 시 활용 할 수 있으며, AR 장비를 착용한 작업자의 위치를 별도의 마커 없이 3차원 맵 상에서 추적하여 시설물의 상태를 현장에서 점검 및 관리를 효율적으로 수행하는데 활용될 수 있음

ㅇ 연구 목표대비 연구결과
① 1차년도
[연구목표]
- 카메라로 RGB 영상을 입력받아 빠른 시간 내 정밀한 Segmentation 수행
[연구결과]
- PASCAL VOC 2012 데이터베이스에 대한 시설물 인식의 정확도는 기존 논문에 비해 가장 우수한 mIOU 89.8을 달성함
- Cityscape 데이터베이스에 대한 시설물 인식의 정확도는 기존 논문에 비해 가장 우수한 mIOU 82.8을 달성함
- 2개의 데이터베이스에서 속도 측정 결과에서 모두 60 fps 이상을 달성함
② 2차년도
[연구목표]
- 카메라로 RGB 이미지를 입력받아 Depth 이미지 추정 후 3D 모델을 자동으로 정교화 수행
[연구결과]
- NYU V2 데이터베이스에 대한 Depth 이미지 추정의 정확도는 기존 논문에 비해 가장 우수한 RMSE 0.652, RMSLE 0.217, δ0.834, δ0.941, δ0.976 등을 달성함
- ShapeNet V2 데이터베이스에 대한 3D 모델 재구축의 정확도 평가 결과는 기존논문에 비해 가장 우수한 CD 3.618, EMD 2.761 등을 달성함
③ 3차년도
[연구목표]
- 별도의 마커나 설비 없이 RGB 이미지를 활용하여 AR 장비를 착용한 작업자의 위치 추적 수행
[연구결과]
- 자체 구축한 실내 데이터베이스를 이용하여 2020년에 Songxiang Yang 외 3명이 IEEE Access에서 발표한 논문과 같은 방법으로 정확도를 평가한 결과 평균 12.8cm, 최대 21.2cm로 측정되어 더 높은 정확도를 나타냄

ㅇ 연구개발성과의 활용 계획 및 기대효과 (연구개발결과의 중요성)
- 중소기업과의 산학연협력을 통해 실제 사용되는 시설물에 대한 Semantic Segmentation, Depth 이미지, 3D 모델 데이터베이스 등을 제공받아 시설물에 특화된 딥러닝 네트워크의 학습을 수행한 후에, 현장 작업자가 스마트폰, 태블릿 등의 카메라가 부착된 모바일 기기를 휴대하며 RGB 영상을 촬영하여 서버로 전송하여 서버의 시설물 데이터베이스로부터 안전 경고, 시설물 정보 등을 전송받아 시설물의 상태를 현장에서 점검 및 관리를 효율적으로 수행하는데 활용될 수 있음
- 1대의 카메라로 획득한 단일 RGB 이미지만으로 60 fps 이상의 빠른 속도의 시설물 인식, 시설물에 대한 360°3D 모델 생성, 현장 작업자의 실내 위치파악 등이 가능하기 때문에, 실제 산업현장에서 운용하고 있는 General Electric, SIEMENS 등의 스마트팩토리 솔루션의 의존도를 낮출 수 있어 연간 50억원 이상의 수입대체 효과를 볼 수 있을 것으로 기대됨
- HMI 시스템 관리자와 현장 작업자의 수동적인 통신 없이도 현장 작업자에게 바디캠 등을 부착하여 항시 서버로 영상을 보내 작업자의 위치와 시설물 상태 등을 파악할 수 있게 하여 사고를 미연에 방지할 수 있게 하여서 산업재해 예방에 기여할 것으로 기대됨


(출처 : 연구결과 요약문 2p)

목차 Contents

• 표지 ... 1
• 연구결과 요약문 ... 2
• 목차 ... 4
• 1. 연구개발과제의 개요 ... 5
• 2. 연구개발과제의 수행 과정 및 수행 내용 ... 5
• (1) 1차년도 (2019) ... 5
• (2) 2차년도 (2020) ... 8
• (3) 3차년도 (2021) ... 11
• 3. 연구개발과제의 수행 결과 및 목표 달성 수준 ... 13
• 1) 정성적 연구개발성과(연구개발결과) ... 13
• 2) 세부 정량적 연구개발성과 ... 16
• 3) 목표 달성 수준 ... 17
• 4. 연구개발성과의 관련 분야에 대한 기여 정도(연구개발결과의 중요성) ... 17
• 5. 연구개발성과의 관리 및 활용 계획 ... 17
• 6. 참고문헌 ... 19
• 붙임1. 세부 정량적 연구개발성과 ... 26
• 붙임2. 연구책임자 대표적 연구실적 및 증빙(요약문 및 사본) ... 28
• 끝페이지 ... 43