7조-음료따라조 - 편집 역사

Admse44: /* Pytorch 활용 부피 측정 로직 최적화 */

2025-12-17T17:26:06Z

‎Pytorch 활용 부피 측정 로직 최적화

Admse44: /* Pytorch 활용 부피 측정 로직 최적화 */

2025-12-17T17:25:45Z

‎Pytorch 활용 부피 측정 로직 최적화

Admse44: /* 설계 사양 */

2025-12-17T17:25:09Z

‎설계 사양

Admse44: /* 경제적, 사회적 기대 및 파급효과 */

2025-12-17T17:24:39Z

‎경제적, 사회적 기대 및 파급효과

Admse44: /* 시장상황에 대한 분석 */

2025-12-17T17:24:15Z

‎시장상황에 대한 분석

Admse44: /* 시장상황에 대한 분석 */

2025-12-17T17:23:29Z

‎시장상황에 대한 분석

Admse44: /* 특허조사 및 특허 전략 분석 */

2025-12-17T17:22:42Z

‎특허조사 및 특허 전략 분석

Admse44: /* 특허조사 및 특허 전략 분석 */

2025-12-17T17:21:54Z

‎특허조사 및 특허 전략 분석

Admse44: /* 특허조사 및 특허 전략 분석 */

2025-12-17T17:20:49Z

‎특허조사 및 특허 전략 분석

Admse44: /* 특허조사 및 특허 전략 분석 */

2025-12-17T17:20:31Z

‎특허조사 및 특허 전략 분석

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 =====Pytorch 활용 부피 측정 로직 최적화=====
- 기존 데이터 기반의 방법론은 컵의 모든 포인트 지점을 부피계산에 활용하기 때문에, 노이즈 데이터가 포함되면 부피측정의 오차가 심해지는 경향이 존재했다. 이 문제를 개선하기 위해 데이터를 전처리하고, 지름, 높이, 카메라로부터 컵까지의 거리 등 강건한 특성만을 활용하여 컵의 부피를 추정하는 로직을 새로 구성했다. 또한 유리컵의 경우 유리컵 뚜껑의 경우 수직에 가까울 수록 굴절되는 현상이 림 부분에서는 뚜렷하게 나타나기 때문에, 림과 바닥의 데이터를 바탕으로 유리 부피를 복원하는 방법까지 고려할 수 있었다.
+기존 데이터 기반의 방법론은 컵의 모든 포인트 지점을 부피계산에 활용하기 때문에, 노이즈 데이터가 포함되면 부피측정의 오차가 심해지는 경향이 존재했다. 이 문제를 개선하기 위해 데이터를 전처리하고, 지름, 높이, 카메라로부터 컵까지의 거리 등 강건한 특성만을 활용하여 컵의 부피를 추정하는 로직을 새로 구성했다. 또한 유리컵의 경우 유리컵 뚜껑의 경우 수직에 가까울 수록 굴절되는 현상이 림 부분에서는 뚜렷하게 나타나기 때문에, 림과 바닥의 데이터를 바탕으로 유리 부피를 복원하는 방법까지 고려할 수 있었다.
 이러한 가정을 바탕으로 부피를 측정하는 방법을 픽셀 기반의 리만합 방식과 컵의 형상을 10개의 개별 원기둥으로 나누어 각각 부피를 측정하고 합하는 방식으로 나누었다. 각각의 부피의 오차를 보정해줄 수 있는 보정계수를 곱해주고, 두 방식으로 구한 부피에 가중치를 두어 합하는 방식을 새로 적용하였다. 보정계수의 경우 PINN의 Inverse problem 방식을 응용함으로써 정확한 부피를 추정할 수 있도록 학습을 진행했다.

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 이러한 가정을 바탕으로 부피를 측정하는 방법을 픽셀 기반의 리만합 방식과 컵의 형상을 10개의 개별 원기둥으로 나누어 각각 부피를 측정하고 합하는 방식으로 나누었다. 각각의 부피의 오차를 보정해줄 수 있는 보정계수를 곱해주고, 두 방식으로 구한 부피에 가중치를 두어 합하는 방식을 새로 적용하였다. 보정계수의 경우 PINN의 Inverse problem 방식을 응용함으로써 정확한 부피를 추정할 수 있도록 학습을 진행했다.
-) 기본 부피 모델
+* 1) 기본 부피 모델
 리만합 방식의 경우 컵의 데이터 노이즈가 적은 경우에 정확한 부피를 추정할 수 있으며, 유리컵의 경우 노이즈가 많기 때문에 정확성을 희생하더라도 형상 기반으로 부피를 추정하는 것이 유효하다.
 [[파일:음료따라조 소프트웨어설계 식1.png|가운데]]
-) 보정계수
+* 2) 보정계수
 기본 부피 모델의 초기 계산값은 실제값과 상당한 차이가 발생한다. 이를 보정해주기 위해, 카메라와 컵 사이의 거리, 컵의 넓적한 정도, 카메라 시점을 계산하여 적절한 보정계수 K를 구할 수 있도록 항을 구성했다.
 [[파일:음료따라조 소프트웨어설계 식2.png|가운데]]
-) Gating 매커니즘
+* 3) Gating 매커니즘
 게이팅 계수는 depth data의 노이즈가 많을수록 형상 방식의 가중치를 높이며, 노이즈가 적을수록 리만합 방식의 가중치를 높여 최종 부피를 결정한다. 게이팅 계수 또한 학습을 통해 결정되며, 픽셀 분포의 분산이 높을수록 그 값이 커진다.
 [[파일:음료따라조 소프트웨어설계 식3.png|가운데]]
-) 학습
+* 4) 학습
 학습은 pytorch을 이용하여 15,000 epoch 학습시켰으며(5분), 데이터셋은 구현한 정수기에서 촬영한 컵 별 28개 데이터, 총 224개의 데이터를 사용하였다. 검증을 위해 training 데이터, validation 데이터, test 데이터를 6 : 2 : 2 로 나누어 학습과 테스트, 최적 모델 선정에 활용하였다.
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 [[파일:Figure 18.png|가운데]]
-) 학습 결과
+* 5) 학습 결과
 [[파일:Figure 19.png|가운데]]
 학습 결과 평균적으로 약 4% 이하의 평균적인 오차가 발생하였다.

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 [[파일:Figure 3.png|1000픽셀|가운데]]
-전원부 : 본 프로젝트에서 사용할 모든 전기적 부품의 안정적인 구동을 책임지는 핵심 구성 요소로.
+'''전원부''' : 본 프로젝트에서 사용할 모든 전기적 부품의 안정적인 구동을 책임지는 핵심 구성 요소로.
 충분한 전력 공급 능력과 전압 안정성을 확보해야 한다. 또한, 본 시스템은 상시 전원이 인가된 상태로 장시간 구동되므로, 저전력 소모, 발열 관리가 가능한 부품을 사용해야 한다.
-유량 제어 장치 : 유량 제어 장치는 사용자가 설정한 목표 부피까지 정확하게 출수할 수 있도록 밸브의 개폐를 제어해야 한다. 이를 위해 솔레노이드 밸브와 유량센서를 함께 사용해야 하며, 센서는 순간 유량과 누적 부피를 실시간으로 측정할 수 있어야 한다. 밸브는 DC 12V 전원을 사용하는 솔레노이드 방식으로, 빠른 응답속도와 내구성을 확보해야 한다. 유량센서의 펄스 신호는 보조 제어장치에서 계측되어 메인 제어장치로 전송되어야 하며, 시스템은 이 데이터를 통해 목표 부피에 도달하면 자동으로 밸브를 차단해야 한다.
+'''유량 제어 장치''' : 유량 제어 장치는 사용자가 설정한 목표 부피까지 정확하게 출수할 수 있도록 밸브의 개폐를 제어해야 한다. 이를 위해 솔레노이드 밸브와 유량센서를 함께 사용해야 하며, 센서는 순간 유량과 누적 부피를 실시간으로 측정할 수 있어야 한다. 밸브는 DC 12V 전원을 사용하는 솔레노이드 방식으로, 빠른 응답속도와 내구성을 확보해야 한다. 유량센서의 펄스 신호는 보조 제어장치에서 계측되어 메인 제어장치로 전송되어야 하며, 시스템은 이 데이터를 통해 목표 부피에 도달하면 자동으로 밸브를 차단해야 한다.
-제어장치 : 메인 제어장치는 사용하는 5인치 디스플레이 및 ToF 센서의 개발자 프레임워크를 지원하는 파이썬 및 C를 사용할 수 있는 환경이어야 하며, 상시 구동중인 정수기 환경에 맞게 장시간 저전력으로 활용가능한 임베디드 장치로 활용이 가능해야 한다. 또한 보조 제어장치는 정수기의 부품 배치 공간을 고려해, 가능한 작은 부피로 회로를 구성할 수 있어야 한다. 또한 직접적으로 연결되는 솔레노이드 밸브 및 유량센서, 메인 프로세서와 원활하게 통신 되어야 한다.
+'''제어장치''' : 메인 제어장치는 사용하는 5인치 디스플레이 및 ToF 센서의 개발자 프레임워크를 지원하는 파이썬 및 C를 사용할 수 있는 환경이어야 하며, 상시 구동중인 정수기 환경에 맞게 장시간 저전력으로 활용가능한 임베디드 장치로 활용이 가능해야 한다. 또한 보조 제어장치는 정수기의 부품 배치 공간을 고려해, 가능한 작은 부피로 회로를 구성할 수 있어야 한다. 또한 직접적으로 연결되는 솔레노이드 밸브 및 유량센서, 메인 프로세서와 원활하게 통신 되어야 한다.
-입력장치 : 입력장치는 사용자가 출수량을 설정하고 장치를 제어할 수 있도록 하는 인터페이스 역할을 해야 한다. 또한, 사용하고자 하는 인터페이스는, 라즈베리파이에서 Python 기반의 UI가 구동될 수 있어야 한다. 사용자는 물 입력 비율을 선택할 수 있어야 하며, 실시간 유량과 잔여 출수량이 화면에 표시되어야 한다.
+'''입력장치''' : 입력장치는 사용자가 출수량을 설정하고 장치를 제어할 수 있도록 하는 인터페이스 역할을 해야 한다. 또한, 사용하고자 하는 인터페이스는, 라즈베리파이에서 Python 기반의 UI가 구동될 수 있어야 한다. 사용자는 물 입력 비율을 선택할 수 있어야 하며, 실시간 유량과 잔여 출수량이 화면에 표시되어야 한다.
 ===개념설계안===

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 ====경제적, 사회적 기대 및 파급효과====
-) 기술적 경쟁력
+'''''1) 기술적 경쟁력 '''''
 정수기 및 음료 디스펜서 시장은 3조 원 이상으로 추산되며, 가정 보급률은 49.4%에 육박한다. 이러한 포화 시장에서는 기존 제품과 차별화되는 혁신 기술 확보가 필요하다. 현재 판매되는 제품 대다수는 고정된 양을 제공하거나 사용자가 직접 조작하는 방식으로, 다양한 크기의 개인 용기를 사용하는 최근 추세와 맞지 않아 사용자의 불편함을 유발한다. 이에 따라 본 기술은 기존 제품과 차별화되는 경쟁력을 확보하여 성숙한 시장에서 새로운 수요를 창출할 수 있을 것으로 기대된다.
-) 사회적, 경제적 측면에서의 자원 절약 효과
+'''''2) 사회적, 경제적 측면에서의 자원 절약 효과'''''
 세계보건기구(WHO)에서 권장하는 성인 하루 물 섭취량은 1.5~2L로 4인 가구 기준 하루 최대 8L의 물을 소모한다. 물 낭비량에 대한 정확한 통계는 없으나, 출수 시 약 10%의 손실이 발생한다고 가정하면 1년 당 292L의 낭비되는 물을 절약할 수 있다. 또한 불필요한 출수를 방지함으로써 정수필터의 교체주기를 연장하고 이는 필터 폐기물의 감소 및 필터 구매 비용 절감에 기여한다.

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 조사된 상위 10개 제품을 비교한 결과, 현재 시장의 정수기들은 브랜드와 가격대에 따라 세부 기능에서 차이를 보이지만, 전반적으로 사용자가 직접 용량을 지정하는 고정 정량 방식에 머물러 있는 것으로 나타났다. 즉, 일부 모델에서 10ml 단위의 세밀한 조절이나 어플을 이용한 스마트폰과의 연동이 가능하더라도, 이는 단순히 사용자가 선택할 수 있는 범위를 넓혀준 것에 불과하다. 다양한 크기와 형태의 컵이 사용되는 실제 환경에서는 여전히 물이 넘치거나 부족해지는 불편을 해소하기 어렵다. 따라서 현재 시장 제품들은 기본적인 편의성과 위생 기능을 강화하는 데 집중되어 있으며, 컵의 부피를 자동으로 인식해 이에 맞춰 음료를 제공하는 급수 기술은 전혀 반영되지 않고 있음을 확인할 수 있었다.
-*마케팅 전략 제시
+=====마케팅 전략 제시=====
 본 과제의 스마트 디스펜서는 컵의 부피를 자동으로 인식하여 비율에 맞춰 식수를 제공한다는 점에서 기존 정수기와 뚜렷한 차별성이 존재한다. 이러한 기능을 효과적으로 시장에 알리기 위해 SWOT 분석을 기반으로 마케팅 전략을 정리하였다.
-)  SWOT 분석
+* SWOT 분석
 '''강점(Strengths)''' 으로는 첫째, 기존 제품에서는 찾아볼 수 없는 컵 부피 자동 인식과 비율 기반 정량 제공 기능을 보유하고 있다는 점이다. 이 기능은 사용자가 직접 용량을 선택해야 하는 번거로움을 줄이고, 다양한 크기의 컵과 텀블러에 대응할 수 있다. 둘째, 불필요한 출수를 방지해 물과 에너지를 절약하고 넘침을 줄여 위생적 사용 환경을 제공할 수 있다는 점도 강점이다.

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 )  SWOT 분석
-강점(Strengths) 으로는 첫째, 기존 제품에서는 찾아볼 수 없는 컵 부피 자동 인식과 비율 기반 정량 제공 기능을 보유하고 있다는 점이다. 이 기능은 사용자가 직접 용량을 선택해야 하는 번거로움을 줄이고, 다양한 크기의 컵과 텀블러에 대응할 수 있다. 둘째, 불필요한 출수를 방지해 물과 에너지를 절약하고 넘침을 줄여 위생적 사용 환경을 제공할 수 있다는 점도 강점이다.
+'''강점(Strengths)''' 으로는 첫째, 기존 제품에서는 찾아볼 수 없는 컵 부피 자동 인식과 비율 기반 정량 제공 기능을 보유하고 있다는 점이다. 이 기능은 사용자가 직접 용량을 선택해야 하는 번거로움을 줄이고, 다양한 크기의 컵과 텀블러에 대응할 수 있다. 둘째, 불필요한 출수를 방지해 물과 에너지를 절약하고 넘침을 줄여 위생적 사용 환경을 제공할 수 있다는 점도 강점이다.
-약점(Weaknesses) 으로는 첫째, 새로운 기능 구현에 따른 초기 개발 비용과 단가 부담이 존재한다. 둘째, 소비자가 새로운 기능을 이해하고 사용하는 데 시간이 필요할 수 있다. 셋째, LG·삼성·쿠쿠 등 대기업이 장악한 정수기 시장에서 브랜드 인지도 부족은 제품 신뢰도에 불리하게 작용할 수 있다.
+'''약점(Weaknesses)''' 으로는 첫째, 새로운 기능 구현에 따른 초기 개발 비용과 단가 부담이 존재한다. 둘째, 소비자가 새로운 기능을 이해하고 사용하는 데 시간이 필요할 수 있다. 셋째, LG·삼성·쿠쿠 등 대기업이 장악한 정수기 시장에서 브랜드 인지도 부족은 제품 신뢰도에 불리하게 작용할 수 있다.
-기회(Opportunities) 요인으로는 첫째, ‘AI 가정 트렌트 리포트 2025’, [5] ‘Survey: Global Consumers Prioritize Personalization and Security in AI Home Appliances’ [6] 등의 최근 조사결과를 보면 소비자들이 스마트 기기, 개인 맞춤형 가전에 높은 관심을 보이고 있다는 점이다. 이는 본 제품의 차별 기능과 잘 맞아떨어진다. 둘째, 1인 가구 증가와 다양한 생활 패턴 확산은 맞춤형 정수기의 수요를 높이는 환경이 된다. 이러한 부분을 기회로 사용하여 스마트 디스펜서를 어필할 수 있다.
+'''기회(Opportunities)''' 요인으로는 첫째, ‘AI 가정 트렌트 리포트 2025’, [5] ‘Survey: Global Consumers Prioritize Personalization and Security in AI Home Appliances’ [6] 등의 최근 조사결과를 보면 소비자들이 스마트 기기, 개인 맞춤형 가전에 높은 관심을 보이고 있다는 점이다. 이는 본 제품의 차별 기능과 잘 맞아떨어진다. 둘째, 1인 가구 증가와 다양한 생활 패턴 확산은 맞춤형 정수기의 수요를 높이는 환경이 된다. 이러한 부분을 기회로 사용하여 스마트 디스펜서를 어필할 수 있다.
-위협(Threats) 으로는 첫째, 기존 대기업들이 기술을 빠르게 모방할 가능성이 높다. 둘째, 정수기 시장은 진입 장벽이 높고 경쟁이 치열해 신생 브랜드가 자리 잡기 어렵다. 셋째, 소비자들은 정수기를 실용적 관점에서 바라보는 경우가 많아, 기능에 따른 추가 비용 지불에 부담을 느낄 수 있다.
+'''위협(Threats)''' 으로는 첫째, 기존 대기업들이 기술을 빠르게 모방할 가능성이 높다. 둘째, 정수기 시장은 진입 장벽이 높고 경쟁이 치열해 신생 브랜드가 자리 잡기 어렵다. 셋째, 소비자들은 정수기를 실용적 관점에서 바라보는 경우가 많아, 기능에 따른 추가 비용 지불에 부담을 느낄 수 있다.
 )  SWOT 전략

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 비교 요약:
 단일 센서 기반 방법론:
 : 장점 : 구현이 간단함.
 : 단점 : 오차율 높음.
-멀티 센서 기반 방법론:
+'''멀티 센서 기반 방법론: '''
 : 장점 : 정확도 향상
 : 단점 : 구현이 상대적으로 복잡함.
-딥러닝 기반 방법론:
+'''딥러닝 기반 방법론: '''
 : 장점 : 불규칙 형상에서도 2~5% 오차율,
 : 단점 : 높은 컴퓨팅 성능 요구, 학습 데이터에 크게 의존

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 딥러닝으로 이미지 세그멘테이션(SAM, YOLACT 등) 적용하여 객체 영역 자동 검출 후, Depth 이미지를 바탕으로, 각 요소 부피를 예측하는 네트워크 활용
 [4] Kim, et al.(2025)
-o	Fully Connected Layer 또는 CNN 구조로 픽셀 단위 높이→부피 직접 회귀.
+Fully Connected Layer 또는 CNN 구조로 픽셀 단위 높이→부피 직접 회귀.
-o	RGB-D 카메라 입력, 2×2 픽셀 단위 부피 예측, 평균 오차 2.37%.
+RGB-D 카메라 입력, 2×2 픽셀 단위 부피 예측, 평균 오차 2.37%.
 비교 요약:
-•	단일 센서 기반 방법론:
+단일 센서 기반 방법론:
-o	장점 : 구현이 간단함.
+: 장점 : 구현이 간단함.
-o	단점 : 오차율 높음.
+: 단점 : 오차율 높음.
-•	멀티 센서 기반 방법론:
+멀티 센서 기반 방법론:
-o	장점 : 정확도 향상
+: 장점 : 정확도 향상
-o	단점 : 구현이 상대적으로 복잡함.
+: 단점 : 구현이 상대적으로 복잡함.
-•	딥러닝 기반 방법론:
+딥러닝 기반 방법론:
-o	장점 : 불규칙 형상에서도 2~5% 오차율,
+: 장점 : 불규칙 형상에서도 2~5% 오차율,
-o	단점 : 높은 컴퓨팅 성능 요구, 학습 데이터에 크게 의존
+: 단점 : 높은 컴퓨팅 성능 요구, 학습 데이터에 크게 의존
 ====시장상황에 대한 분석====

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	* 3) 특허전략		* 3) 특허전략

−	본 과제의 특허전략으로는, 이번 경쟁력 조사에서 진행하였듯이 먼저 KIPRIS와 Google Patents에서 유사 기술을 찾아 겹칠 위험을 확인한다. 핵심 아이디어인 단일 ToF 센서로 컵 부피를 추정하고 비율로 출수하는 방식은 시연 전에 가출원으로 우선권을 확보한다. 제품 형태가 정리되면 컵 받침 형태나 센서 배치처럼 겉으로 보이는 요소는 필요 시 디자인 보호법을 검토한다. 개발은 시판 ToF 카메라, 유량센서, 솔레노이드 밸브를 그대로 사용해 개발 속도를 높이고, 개발 과정 중에 얻어낸 실험 결과와 측정 설정은 발표 전까지 팀 내부에만 보관한다. 이를 통해 학기 내 시연은 안전하게 진행하고, 성능 데이터가 확보되면 본 출원 전환 여부와 해외 확장(PCT) 가능성까지 단계적으로 검토할 예정이다.	+	본 과제의 특허전략으로는, 이번 경쟁력 조사에서 진행하였듯이 먼저 KIPRIS와 Google Patents에서 유사 기술을 찾아 겹칠 위험을 확인한다. 핵심 아이디어인 단일 ToF 센서로 컵 부피를 추정하고 비율로 출수하는 방식은 시연 전에 가출원으로 우선권을 확보한다. 제품 형태가 정리되면 컵 받침 형태나 센서 배치처럼 겉으로 보이는 요소는 필요 시 디자인 보호법을 검토한다. 개발은 시판 ToF 카메라, 유량센서, 솔레노이드 밸브를 그대로 사용해 개발 속도를 높이고, 개발 과정 중에 얻어낸 실험 결과와 측정 설정은 발표 전까지 팀 내부에만 보관한다. 이를 통해 학기 내 시연은 안전하게 진행하고, 성능 데이터가 확보되면 본 출원 전환 여부와 해외 확장(PCT) 가능성까지 단계적으로 검토할 예정이다.

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 [[파일:음료따라조 특허조사 6.png|가운데]]
-라.	특허전략
+* 3) 특허전략
   본 과제의 특허전략으로는, 이번 경쟁력 조사에서 진행하였듯이 먼저 KIPRIS와 Google Patents에서 유사 기술을 찾아 겹칠 위험을 확인한다. 핵심 아이디어인 단일 ToF 센서로 컵 부피를 추정하고 비율로 출수하는 방식은 시연 전에 가출원으로 우선권을 확보한다. 제품 형태가 정리되면 컵 받침 형태나 센서 배치처럼 겉으로 보이는 요소는 필요 시 디자인 보호법을 검토한다. 개발은 시판 ToF 카메라, 유량센서, 솔레노이드 밸브를 그대로 사용해 개발 속도를 높이고, 개발 과정 중에 얻어낸 실험 결과와 측정 설정은 발표 전까지 팀 내부에만 보관한다. 이를 통해 학기 내 시연은 안전하게 진행하고, 성능 데이터가 확보되면 본 출원 전환 여부와 해외 확장(PCT) 가능성까지 단계적으로 검토할 예정이다.
-*기술 로드맵
+* 4) 기술 로드맵
 Volume Estimation 기술의 경우 시대의 흐름과 기술적인 특징을 고려하였을 때 아래와 같이 항목화 하여 분류할 수 있다.