"7조-TicketChecker"의 두 판 사이의 차이

2023년 12월 15일 (금) 23:01 판

프로젝트 개요

기술개발 과제

국문 : 클라우드 서버와 사물인식 인공지능을 사용한 철도차량의 무인 검표 시스템 및 방법

영문 : Unmanned Ticket Checking System and Method for Railway Vehicles Using Object Detection Artificial Intelligence and Cloud Server

과제 팀명

TicketChecker

지도교수

윤민호 교수님

개발기간

2023년 9월 ~ 2023년 12월 (총 4개월)

구성원 소개

서울시립대학교 기계정보공학과 20174300** 정**(팀장)

서울시립대학교 기계정보공학과 20174300** 정**

서울시립대학교 기계정보공학과 20184300** 테**

서론

개발 과제의 개요

개발 과제 요약

본 발명은 철도차량에서의 검표과정을 1 심층신경망 인공지능, 2 사물 인터넷, 3 클라우드 서버 기술을 이용하여 무인화한 것입니다.

개발 과제의 배경

정보화 정부의 최신 동향

2001년 전자정부법의 제정으로 이어져온 정보화 정부의 패러다임은 2017년 지능형 정부로 전환되었습니다. 2018년 행정안전부에서는 지능형 정부 기본계획을 발표하였고, 2019년 과학기술정보통신부에서는 국무회의에서 인공지능 국가전략을 발표하였습니다. 2020년 그 후속조치로 데이터 3법이 개정되어 인공지능 산업에서의 규제를 걷어냈으며, 2023년 9월 13일 현 윤석열 정부 또한 전국민 AI 일상화 실행계획을 발표하였습니다. 즉, 2017년에 수립된 정부의 인공지능 산업 지원 패러다임이 2023년 현재 응용단계까지 오고 있는 것입니다. 그러나, 전국민 AI 일상화 실행계획에 수많은 관계부처가 실행계획 및 신규과제를 제시하였는데, 국토교통부가 제시한 계획 및 과제가 단 한 건도 없다는 것은 정말 애석한 일입니다. 그 중 국민들이 그 변화를 쉽게 체감할 수 있는 B2C 영역에서 인공지능을 도입한다면 가시적인 성과를 만들어낼 수 있고, 특허권을 확보하여 독점적으로 사용할 수 있다면 이후 철도차량 기술의 해외수출에도 기여할 것입니다.

철도산업에서의 검표과정의 지위

본 논의는 Herzberg의 2요인 모형(Herzberg’s Two-factor model)을 사용합니다. 전통적인 동기부여 이론에서는, 인간이 일반적인 불만족 해소를 통해 만족의 상태에 도달한다고 보았습니다. 그러나 허츠버그는 불만족 요인을 해소하면 만족의 상태가 아니라 무불만족(No dissatisfaction)의 상태가 되고, 무만족(No satisfaction)을 해소해야만 만족의 상태에 도달한다고 주장하였습니다. 즉, 만족 요인(satisfier)은 무만족을 만족으로 다다르게 하는 요인이며, 해석하면 일반 기업에서 사업부서이고 개척하는 부서이며, 위생 요인(hygiene factor)는 불만족을 무불만족으로 다다르게 하는 요인이며, 해석하면 일반 기업에서 지원부서이며 관리하는 부서입니다. 검표과정은 위 모델에서 위생 요인임이 분명하므로, 최소한의 비용으로 관리하여야 합니다. 본 시스템을 통하여 검표과정을 무인화/클라우드화 한다면 기존의 인력을 만족요인에 주력하게 할 수 있고, 서버에서의 규모의 경제를 활용하여 서버 관리비를 절약할 수 있습니다.

개발 과제의 목표 및 내용

특허법상 장치(apparatus)의 발명

심층신경망을 이용하여 무인 검표를 시행하는 장치로서, 적어도 하나의 프로세서;

컴퓨터로 실행 가능한 명령을 저장하는 적어도 하나의 메모리;

적어도 하나의 카메라;를 포함하되,

상기 탐지 결과를 수신받는 사용자 단말;을 포함하며,

상기 메모리에 저장된 상기 명령은,

상기 적어도 하나의 프로세서에 의하여, 상기 카메라로부터 사진 또는 영상을 수신받아 사람 또는 의자를 탐지하는 서버를 포함하며,

상기 서버는,

딥러닝 기반 심층신경망 모델을 사용하여 착석 여부를 탐지하는 것을 특징으로 하는 무인 검표 시스템

특허법상 방법(method)의 발명

심층신경망을 이용하여 무인 검표를 시행하는 방법으로서,

하나 이상의 카메라로부터 사진 또는 영상을 촬영하는 단계;

상기 사진 또는 영상에 대하여 전처리를 수행하는 단계;

딥러닝 기반 심층신경망 모델을 이용한 좌석의 착석 상태를 검출하는 단계;

검출된 좌석의 착석 상태에 따른 조치를 수행하는 단계;를 포함하는 무인 검표 방법

내용

구성원 및 추진체계

내용

설계

설계사양

제품의 요구사항

내용

설계 사양

내용

개념설계안

내용

이론적 계산 및 시뮬레이션

내용

상세설계 내용

내용

결과 및 평가

완료 작품의 소개

프로토타입 사진 혹은 작동 장면

내용

포스터

내용

완료작품의 평가

내용

향후계획

내용

특허 출원 내용

내용

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 ====개발 과제의 배경====
 * <strong>정보화 정부의 최신 동향</strong>
-년 전자정부법의 제정으로 이어져온 정보화 정부의 패러다임은 2017년 지능형 정부로 전환되었습니다. 2018년 행정안전부에서는 지능형 정부 기본계획을 발표하였고, 2019년 과학기술정보통신부에서는 국무회의에서 인공지능 국가전략을 발표하였습니다. 2020년 그 후속조치로 데이터 3법이 개정되어 인공지능 산업에서의 규제를 걷어냈으며, 2023년 9월 13일 현 윤석열 정부 또한 전국민 AI 일상화 실행계획을 발표하였습니다. 즉, 2017년에 수립된 정부의 인공지능 산업 지원 패러다임이 2023년 현재 응용단계까지 오고 있는 것입니다. 그러나, 전국민 AI 일상화 실행계획에 수많은 관계부처가 실행계획 및 신규과제를 제시하였는데, 국토교통부가 제시한 계획 및 과제가 단 한 건도 없다는 것은 정말 애석한 일입니다. 그 중 국민들이 그 변화를 쉽게 체감할 수 있는 B2C 영역에서 인공지능을 도입한다면 가시적인 성과를 만들어낼 수 있고, 특허권을 확보하여 독점적으로 사용할 수 있다면 이후 철도차량 기술의 해외수출에도 기여할 것입니다.
+년 전자정부법의 제정으로 이어져온 정보화 정부의 패러다임은 2017년 '''지능형 정부'''로 전환되었습니다. 2018년 행정안전부에서는 지능형 정부 기본계획을 발표하였고, 2019년 과학기술정보통신부에서는 국무회의에서 인공지능 국가전략을 발표하였습니다. 2020년 그 후속조치로 데이터 3법이 개정되어 인공지능 산업에서의 규제를 걷어냈으며, 2023년 9월 13일 현 윤석열 정부 또한 전국민 AI 일상화 실행계획을 발표하였습니다. 즉, 2017년에 수립된 정부의 인공지능 산업 지원 패러다임이 2023년 현재 응용단계까지 오고 있는 것입니다. 그러나, 전국민 AI 일상화 실행계획에 수많은 관계부처가 실행계획 및 신규과제를 제시하였는데, 국토교통부가 제시한 계획 및 과제가 단 한 건도 없다는 것은 정말 애석한 일입니다. 그 중 국민들이 그 변화를 쉽게 체감할 수 있는 B2C 영역에서 인공지능을 도입한다면 가시적인 성과를 만들어낼 수 있고, 특허권을 확보하여 독점적으로 사용할 수 있다면 이후 철도차량 기술의 해외수출에도 기여할 것입니다.
 * <strong>철도산업에서의 검표과정의 지위</strong>