가정용 AI 통합 스마트 보행sticks의 개발

시각 장애인들은 전 세계적으로 2.2억 명이 넘는 인구를 차지하고 있습니다. 그러나 전통적인 하얀 보행 sticks는 고조점 위험을 감지하거나 의미 있는 환경 정보를 제공하지 못합니다. 기존의 AI 보조 탐색 시스템은 일반적으로 비싼 하드웨어 또는 클라우드 연결에 의존하여, 자원 제약된 환경에서 접근성을 제한합니다. 이 연구에서는 \$88 USD에 불과한, 완전히 오프라인 AI 통합 스마트 보행sticks를 설계하여 시각 장애인들을 위한 다중 모드 이동 보조 시스템을 제공합니다. 이 시스템은 RGB 시각 센서와 시간-of-flight 거리 추정, INT8-quantized SSD MobileNet V1 모델, 거리 인지 진동 피드백 및 실시간 음성 알림을 결합하여 시각 장애인들의 이동 보조를 제공합니다.

이 연구에서는 Raspberry Pi Zero 2W의 초저전력 특성을 이용하여, 멀티 프로세싱 아키텍처를 설계하여 센서 획득, 신경망 추론 및 진동 피드백을 독립된 프로세스로 분리하여, 운영 성능을 개선하고, 센서 오류를 감지하여 fail-safe 모드를 지원합니다. 실험적 평가를 통하여, 실내 이동 시나리오에서, F1 점수 0.82 (정확도 0.85, 회복률 0.81), 평균 종단 간 지연 시간 330ms, 최대 전력 소모량 2.8W를 측정하였습니다. 또한, 12명의 참가자 참여한 사전 조사에서, SUS 78.5, NASA-TLX 점수가 높은 사용자 만족도와 장애물 인식 향상을 측정하였습니다.

제안된 프로토타입은, 비용 민감적인 이동 보조에 대한 Edge-native 보조 지능의 가능성을 입증합니다. 또한, 사생활 보호를 보장하는 Edge-native 보조 지능을 개발하는 데에 대한 가능성을 열어놓습니다.

기술적 특징

• RGB 시각 센서와 시간-of-flight 거리 추정
• INT8-quantized SSD MobileNet V1 모델
• 거리 인지 진동 피드백
• 실시간 음성 알림
• 멀티 프로세싱 아키텍처
• fail-safe 모드

성능 평가

• 실내 이동 시나리오에서 F1 점수 0.82 (정확도 0.85, 회복률 0.81)
• 평균 종단 간 지연 시간 330ms
• 최대 전력 소모량 2.8W

사용자 만족도

• SUS 78.5
• NASA-TLX 점수