시각장애인을 위한 딥러닝 기반의 실시간 임베디드 보조 시스템 개발에 관한 연구

초록

시각장애인에 대한 사회적 관심이 증가함에 따라 다양한 인프라 시설들이 마련되고 있지만, 앞이 보이지 않는다는 점과 주변 물체 및 상황에 대한 인지가 부족할 수 밖에 없다는 점을 고려해 봤을 때 복지를 위해 시각장애인 주변에 인프라 시설이 존재하여도 이를 원활히 사용하는 것에 어려움이 따른다. 본 논문에서는 시각장애인들이 주변 상황을 인지하고 정보를 획득하는데 도움을 줄 수 있는 딥러닝 기반의 임베디드 보조 시스템을제안하고자 한다. 이를 위해 깊이 측정용 카메라, 스피커와 마이크를 활용하여 영상 이미지를 읽어들이고 착용자와 시스템간 소통이 가능하게 구성하였다. 딥러닝 기반의 물체 인식 모델과 글자 인식 모델을 통합시키고Quantization, Precision Calibration 최적화 기법들을 적용하여 제한적인 임베디드 환경에서 최적화 이전 대비약 14%의 향상된 추론속도를 통해 실시간성을 확보할 수 있었다. 또한 최적화된 모델을 이용하여 물체 인식실험과 글자 인식 실험을 통해 시각장애인을 위한 보조 시스템으로의 활용성을 입증하고자 하였다.

키워드