| 연구내용 및 범위 |
○ 공간정보 플랫폼 레이어 분류 및 지도화 - 총 7단계 레이어로 나누어 정밀 지도 제작 진행하며, 각각의 레이어는 다음과 같은 특징을 나타냄？1st : 베이스맵？2nd : 건물 정보？3rd : 지역/지구？4th : 시설물？5th : 장애물(고정/비고정)？6th : 환경변수？7th : 사용자 경험 - 세부화된 7가지 레이어를 기반으로 보행 특화 공간정보 플랫폼 구현 목표 ○ 장애물 이미지 데이터 수집 - 휠체어 이용자가 직접 이동하며 장애가 되는 상태/상황의 촬영을 통한 데이터 수집 - 국내 자원봉사센터와 협약을 통한 시민 참여 기반의 봉사 프로그램 운영 및 데이터의 공공 데이터화 ○ 이미지 데이터 분석 모델 정립 - 로드 스캐너를 통해 장애인 사용자가 수집한 이미지 데이터를 자동으로 분류하는 AI 기반 기술 개발 - 딥러닝 기반 Object Detect 기술을 활용하여 객체별 학습 및 모델 가중치를 두어 기술의 고도화 진행 및 자동화 프로세스 구현 - 건물/시설물 입구의 이미지 데이터 수집 및 활용을 통해 출입구의 위치 및 유형(회전문, 자동문, 반자동문 등)을 기반으로 한 카테고리 분류 기술 구현 ○ AI(인공지능) 기반 영상 학습 모델 구축 - 고용 지체장애인 장비에 부착한 라이더 시스템을 통해 3 차원 포인트 클라우드 데이터와 이미지 데이터를 수집/병합하고, 4채널 인공지능 연산자 생성 기술 - 라이다 센서와 이미지 센서를 동시 활용하는 센서 퓨전 기술을 이용 - 초기 모델: 일정 이상 높이(3cm) 이상의 물체 중, 보행자 인식을 통해 검출된 영역은 보행자 제외한 객체를 장애물로 인식 ○ 보행로 데이터 수집 서비스 연계 - 크라우드 기반 데이터 수집을 통해 사용자 유형별 장애물 데이터를 수집하고, 인공지능 기반 분류 작업을 통한 시스템 반영 - 데이터 허브 기반의 데이터를 기반으로 업데이트 되는 사용자 데이터를 검증하는 프로세스 진행 - 인공지능 기반 작업의 경우 단순 분류 작업 외, 이미지 데이터 별, 위치, 시간, 날짜 등을 구분하여 분류 - 이러한 프로세스의 고도화를 통한 데이터 자동 분류 시스템 구현 및 실시간성 확보 ○ 보행 내비게이션 서비스를 위한 데이터 연계 - 인공지능 기반 가공/분류 된 데이터 기반의 디지털 트윈 지도 시스템을 활용한 보행 내비게이션 서비스 개발 - 디지털 트윈 시스템에 반영되는 장애물 데이터의 즉각적인 서비스 데이터 업데이트를 통한 지도 서비스 고도화 프로세스 구현 - 구축된 실시간 보행 지도 기반의 무인 로봇/드론 서비스 연계 활용 체계 구축
|
