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| 이강욱 Project Leader Mapping Optimization |
박주빈 Path Planning TTS Pre-mapping |
박재영 UI/UX Design STT Media Server Setup |
안선영 Path Planning Path Visualization |
조성준 Initial Pose Estimation ARCore Mapping |
이 프로젝트는 시각장애인, 초행자, 노약자를 위한 실내 내비게이션 시스템을 개발하는 것을 목표로 합니다. 일반적인 내비게이션이 주로 야외에서 활용되는 반면, 본 프로젝트는 실내 환경에서도 목적지까지 안전하게 이동할 수 있도록 지원합니다.
- Visual SLAM 기반 실내 위치 인식
- 스마트폰 카메라 및 센서 활용 길 안내
- 음성 안내 & 진동 피드백을 통한 직관적 인터페이스
- 특수 장비 없이 스마트폰만으로 사용 가능
이 시스템은 시각장애인뿐만 아니라 초행자, 노약자도 손쉽게 이용할 수 있도록 설계되었습니다. 복잡한 실내 환경에서도 안전하고 편리한 길 안내를 제공합니다. 기존 실내 내비게이션은 비싼 장비나 별도의 인프라(비콘, RFID 등) 가 필요해 접근성이 낮다는 한계가 있습니다. 또한, 시각장애인은 실내에서 점자 블록이나 안내견에 의존하지만, 모든 공간에서 이러한 지원을 받을 수 있는 것은 아닙니다.
- 누구나 쉽게 접근 가능한 실내 내비게이션 필요
- 스마트폰 보급률 증가 → 별도 장비 없이 사용 가능
- 시각장애인, 초행자, 노약자도 독립적인 이동 가능
- 고가 장비 없이 스마트폰만으로 실내 위치 인식
- 초행자도 직관적으로 사용 가능
- 공공기관, 쇼핑몰, 지하철 등 다양한 공간에서 활용 가능
- 사용자의 실내 위치를 파악하고 화면에 표시한다.
- 실내에서 사용자가 원하는 목적지를 선택하면 적절한 경로를 화면과 음성 피드백으로 안내한다.
- 경로는 주요 타겟층인 시각장애인들을 고려하여 계단 등 위험한 장소보다 엘리베이터를 사용할 수 있도록 유도하는 경로로 작성한다.
- 실시간으로 사용자의 이동 경로를 추적하여 경로 이탈 시 알림 혹은 경로 재생성을 진행한다
| 항목 | 내용 |
|---|---|
| 운영체제 |   |
| 사용 언어 |    |
| Android 버전 |  |
| 개발 도구 |   |
| 버전 관리 |  |
- Google Voice Recognizer API
- Google Text To Speech API
- GPT 4o mini API
| 라이브러리 | 설명 | 버전 | 비고 |
|---|---|---|---|
| Google ARCore | 증강현실 기능을 위한 Google의 AR 플랫폼 | ||
| Ceres Solver | 비선형 최적화를 위한 라이브러리 | NDK 21.4 사용 build_dependencies.bash 스크립트 참조 |
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| Eigen3 | 헤더 온리 선형대수 라이브러리 | ||
| OpenCV | 컴퓨터 비전 및 이미지 처리 라이브러리 | ||
| glog | Google Logging 라이브러리 | ||
| Boost | 범용 C++ 템플릿 라이브러리 집합 |
| 결과물 번호 | 결과물 명칭 | 설명 | 기술 문서 유무 | 비고 |
|---|---|---|---|---|
| 1 | 모바일 기반 Visual-Inertial SLAM 위치 인식 시스템 | ARCore 및 VINS-Mono 기반 실내 위치 추정 시스템 개발 | 있음 | 부록 1 참조 |
| 2 | Pose Graph 기반 위치 최적화 엔진 | 누적 오차 보정을 위한 최적화 알고리즘 설계 및 구현 | 있음 | 부록 1, 부록 2 모두 해당 |
| 3 | 경량화된 SLAM 프레임워크 | 모바일 환경에서의 실시간 처리를 위한 연산 최적화 및 SLAM 시스템 경량화 | 있음 | 부록 2 참조 |
| 4 | 실시간 경로 탐색 및 안내 모듈 (A 알고리즘)* | 목적지 설정 후 최적 경로 탐색 및 시각화 인터페이스 구현 | 있음 | 부록 1 참조 |
| 5 | 음성 기반 사용자 인터페이스 (STT/TTS) | 실내 내비게이션 기능을 위한 음성 명령 인식 및 음성 안내 기능 개발 | 있음 | 부록 1 참조 |
| 6 | CTE 기반 성능 평가 지표 및 실험 결과 데이터 | Cross-Track Error 분석을 통한 정확도 평가 | 있음 | 부록 1, 2 참조 |
| 7 | Ground Truth 기반 경로 시각화 비교 데이터셋 | 실제 측정 경로와 시스템 예측 경로 간의 비교를 위한 실험 데이터 시각화 | 있음 | 부록 1, 2 모두 포함됨 |
| 8 | 실험용 지도 및 인터페이스(UI) 디자인 | 국민대학교 미래관 4층/6층 기반 테스트 환경 설정 및 UI 요소 구성 | 있음 | 부록 1 참조 |
| 9 | 자동 미분 최적화 → 수동 미분 기법 전환에 따른 연산 개선 엔진 | 최적화 성능 향상을 위한 수학적 미분 방식 변경 및 Ceres Solver 최적화 | 있음 | 부록 2 참조 |
| 10 | 사용자 맞춤형 실내 내비게이션 시나리오 및 응용 가능성 분석 보고서 | 박물관, 쇼핑몰 등에서의 실내 길찾기 응용 방안 제시 | 있음 | 부록 1, 2 결론부에 포함 |
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부록 1: Visual-Inertial SLAM 기반 실내 위치 및 환경 인식 시스템 설계에 관한 연구
- ARCore의 Motion Tracking 모듈과 VINS-Mono의 Pose Graph Optimization 기법을 융합하여 모바일 기반 실내 내비게이션 시스템을 설계함.
- 국민대학교 미래관 4층을 테스트 장소로 선정하여 실시간 위치 추정, 경로 탐색(A*), 음성 안내 시스템(STT, TTS) 통합 개발.
- 실험 결과, 평균 오차 0.4191m, 음성 인식 정확도 96% 기록.
- 별도의 인프라 없이 모바일 기기만으로 정확한 실내 길찾기가 가능하다는 점을 실증함.
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부록 2: ARCore SDK 기반 초기 위치 추정을 위한 추론 알고리즘 설계에 관한 연구
- ARCore 위치 데이터에 기반한 Pose Graph 구성 및 최적화를 통해 실내 위치 정밀도를 향상시킴.
- 자동 미분을 수동 미분으로 전환하여 처리 시간 89.4% 단축, 평균 CTE 0.0958m로 기존 대비 약 69.4% 정확도 향상.
- 국민대학교 미래관 6층에서 보행 실험 수행, 실제 위치(GT)와 예측 궤적 간의 차이를 시각화 및 분석함.
- 모바일 디바이스에서도 고성능 SLAM 시스템을 경량화하여 실시간 운용이 가능함을 입증함.
- 부록 1: 《Visual-Inertial SLAM 기반 실내 위치 및 환경 인식 시스템 설계에 관한 연구》
- 부록 2: 《ARCore SDK 기반 초기 위치 추정을 위한 추론 알고리즘 설계에 관한 연구》
각 문서는 해당 결과물의 기술적 근거와 구현 내용을 구체적으로 포함하고 있으며, 관련된 알고리즘, 실험 방법, 성능 평가 결과 등을 기술적으로 명세화하는 과정에서 논문으로 정리하면서 학술적 연구로 발전시킬 수 있었다.