이전 글에서는 "저시력자를 위한 실내 근거리 물체 탐지 및 알림 시스템" 프로젝트에서 모든 기능을 통합한 코드에 대해서 다루었습니다.
[인공지능 프로젝트] 저시력자를 위한 실내 근거리 물체 탐지 및 알림 시스템 - 5편 (깊이 추정 모
이전 글에서는 "저시력자를 위한 실내 근거리 물체 탐지 및 알림 시스템" 프로젝트에서 YOLOv11n 검출 모델을 어떻게 학습시키는 지와 결과 해석에 대해서 다루었습니다. https://whitecode2718.tistory.com/
whitecode2718.tistory.com
본 글에서는 프로젝트에서 진행한 처음에 기획했던 대로 GUI 까지 포함된 시스템에 대해 간단하게 소개하겠습니다.
📌 깃허브 링크: https://github.com/lko9911/Artificial-Intelligence-Project
GitHub - lko9911/Artificial-Intelligence-Project: 강원대학교 인공지능 수업_프로젝트
강원대학교 인공지능 수업_프로젝트. Contribute to lko9911/Artificial-Intelligence-Project development by creating an account on GitHub.
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📌 main program: https://github.com/lko9911/Artificial-Intelligence-Project/tree/main/main_program
Artificial-Intelligence-Project/main_program at main · lko9911/Artificial-Intelligence-Project
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1. GUI 기획
프로토타입으로 만들 시스템은 아래와 같은 기능을 넣어 기존 제품과의 차별성을 부여할 예정이었습니다.
거리별로 색상을 달리하여, 가까운 물체에 경고 기능을 추가할 계획이었는데, 이경우 색맹 환자에게는 색상 구분이 안될수 있는 문제가 있었습니다. 때문에 색상 환자 전용으로 거리별로 다양한 색상을 커스텀마이징을 할 수 있는 기능을 추가하였습니다.
다음으로 특정 거리 이내에 들어와 충돌 위험이 생긴다면 WARNING 표시로 경고를 하는 기능 또한 추가하였습니다.
GUI 구현 및 테스트
GUI는 아래와 같이 구현하였고, 단계별로 실행하면 됩니다.
2. 프로젝트 결론
본 프로젝트의 결론은 다음과 같습니다.
3. 프로젝트 최종 정리
1. 연구 배경 및 필요성
기존 보행 보조 시스템은 저시력자의 실제 이동 환경과 특성을 충분히 반영하지 못하고 있습니다.
- 저시력자는 물체와의 거리 인식이 어렵고, 사각지대로 인한 충돌 및 부상 위험이 높음
- 저시력자의 안전한 이동을 보장하기 위한 실시간 보조 시스템 연구 필요
- 이에 따라 AI 기반 실시간 시각 정보 제공 시스템의 필요성 증가
2. 제안 시스템의 핵심 기능
본 프로젝트는 저시력자를 타겟으로 한 AI 기반 실시간 위험 인지 시스템을 제안합니다.
- 색맹 사용자 지원 UI
- 객체 박스 색상 및 대비를 사용자 설정 가능
- 깊이 정보 기반 위험도 표시
- 거리 추정 결과를 활용한 충돌 위험도 시각화
- 개인 맞춤 알림 기능
- 사용자 시력 상태 및 반응 속도를 고려한 알림 커스터마이징
3. 기존 시스템 대비 차별성
- 저시력자 중심 특화 설계
- 기존 시스템: 일반 사용자 포함
- 본 시스템: 저시력자 사용 환경에 최적화
- 경량화 AI 모델 적용
- 실시간 처리 가능, 휴대성 강화
- 소형 객체 탐지 성능 강화
- 충돌 위험 요소의 정확한 탐지에 집중
4. 시스템 구현 및 시연
본 시스템은 객체 탐지와 깊이 추정을 통합하여 실시간 위험 인지를 구현하였습니다.
- 객체 탐지
- YOLOv11x 모델 사용
- 충돌 위험 객체를 직접 정의 및 라벨링하여 데이터셋 구축 후 학습
- 깊이 추정
- DeepLabv3+ 모델 사용
- 거리 기반 충돌 위험 판단 수행
- 통합 시스템
- 두 모델을 결합하여 실시간 위험 감지 시스템을 구현하고 프로토타입 시연 완료
5. 활용 가능성
- 저시력자의 안전 이동 지원
- 실내 환경에서 물체 인식 및 거리 감지를 통한 사고 위험 감소
- 확장성
- 스마트폰 기반 경량 모델 → 웨어러블 디바이스(스마트 안경) 연동
- 실외 환경으로의 확장 가능성
- 사회적 기여
- 초고령화 사회에서 시각장애자 보조 기술로서의 실질적 활용 가치
6. 한계점
- 교실 환경 중심 데이터 학습으로 인해 다양한 환경에서의 일반화 성능이 보장되지 않음
- 깊이 추정에 사용된 데이터셋이 실제 사용 환경을 충분히 반영하지 못해 강인성이 부족함
7. 향후 연구 과제
- 다양한 실내·실외 환경을 포함한 데이터셋 확장 및 재학습
- 실제 사용자 환경을 반영한 깊이 추정 모델의 정밀도 및 강인성 향상
- 사용자 피드백 기반 UI·알림 방식 고도화
