XR 스마트 글래스 기반 객체 감지와 위험도 분석을 활용한 저시력 및 고령 보행자 안전 지원 시스템 구현

국문 초록 (Abstract)

본 연구에서는 저시력자 및 고령 보행자의 이동 안전성을 향상시키기 위해, 보행 안전 점수(Pedestrian Safety Index, PSI)에 기반한 실시간 보행 환경 인식 및 피드백 시스템을 설계하고 XR 스마트 글래스 프로토타입 상에서 구현하였다. 제안된 시스템은 XR 글래스 전면 카메라로부터 입력 되는 1인칭 시야 영상을 객체 탐지 모델로 분석하여 차량, 이륜 이동체, 보행자, 고정 장애물 등을 실시간으로 인식하고, 각 객체의 종류, 거리, 시야 내 위치 정보를 종합하여 보행자가 인지해야 하는 위험 수준을 PSI라는 단일 지표로 정량화한다. PSI는 단순히 장애물의 존재를 알려주는 수준을 넘어, 실제 보행자가 느끼는 상대적 위험도를 반영하는 평가 지표 로 설계되었다. 피드백 구조는 PSI를 네 단계(안전–주의–위험–심각)로 구분하여 단계별로 시각·청각 피드백을 제공하는 방식으로 구성하였다. 시각 피드백은 위험 수준에 따라 색상과 투명도가 변화하는 경고 아이콘과 하단 안내 패널을 통해 제공되며, 청각 피드백은 위험 객체의 방향과 종류를 “몇 시 방향, 어떤 객체가 위치”하는지와 같은 자연어 메시지로 전달하도록 설계하였다. 또한 PSI 변화율을 기반으로 피드백을 조절하여, 위험도가 낮거나 변화가 거의 없는 상황에서는 불필요한 경고를 줄이고, 위험이 갑작스럽게 증가하는 상황에서만 경고 강도를 높여 사용자의 인지적 부담을 최소화하였다. 시스템은 XR 스마트 글래스 및 연동 단말 내부에서 모든 연산을 수행 하는 온디바이스(on-device) 인공지능 구조로 구현되어, 네트워크 연결 상태와 무관하게 안정적으로 동작한다. 실외 보행 환경에서 다양한 시나리오를 바탕으로 성능을 검증한 결과, 제안 시스템은 여러 위험 요소가 혼재된 상황에서도 위험의 크기와 방향을 일관성 있게 반영하였으며, 보행자가 실제로 인지하는 위험 변화 흐름과 높은 유사성을 보였다. 또한 위 험 객체를 선택하는 과정에서도 전반적으로 사람이 판단한 결과와 일치하는 경향을 보였으며, 복잡한 상황에서도 PSI의 변동이 과도한 요동 없이 안정적으로 유지되는 특징을 확인하였다. 종합하면, 본 연구는 XR 기반 착용형 장치 환경에서 시야 중심을 기준으로 위험도를 정량화하는 PSI 모델을 정의하고, 이를 실시간 피드백과 연계하는 보행 지원 시스템을 구현함으로써, 기존의 단순 장애물 감지 중심 보조 기술을 넘어선 새로운 형태의 지능형 보행 안전 기술을 제시하였다. 제안된 시스템은 다양한 실외 보행 시나리오에서 실효성을 보였으며, 향후 PSI 데이터를 장기간 축적할 경우 보행 위험 구간 분석, 보행 안전 지도 구축 등 도시 단위 안전 관리 기술로 확장될 가능성을 갖는다. 이는 저시력자 및 고령자를 포함한 교통약자의 실제 보행 안전성 향상에 기여할 수 있는 기반 기술로 활용될 것으로 기대된다.

목차 (Table of Contents)

• 제1장 서 론 1
• 제2장 관련연구 4
• 2.1 저시력·시각장애인 보행 보조 기술의 발전 4
• 2.2 저시력·시각장애인 보행 보조 기술의 발전 6
• 2.3 XR 기술의 발전과 보행 지원 분야 적용 가능성 8
• 제3장 시스템 설계 및 구현 12
• 3.1 시스템 개요 12
• 3.2 시스템 전체 구조 14
• 3.2.1 하드웨어 구성 14
• 3.2.2 소프트웨어 구조 및 데이터 흐름 14
• 3.3 YOLO 모델 기반 객체 탐지 모듈 설계 16
• 3.4 위험 분석 모듈 설계 17
• 3.4.1 개별 객체 위험도 계산 19
• 3.4.2 보행 안전 지수(PSI) 종합 연산 28
• 3.5 사용자 피드백 모듈 설계 35
• 3.5.1 시각적 피드백 구조 35
• 3.5.2 청각적 피드백 설계 37
• 3.5.3 통합 피드백 동작 시나리오 38
• 3.5.4 적응형 사용자 환경 및 실시간 피드백 최적화 39
• 제4장 시스템 검증 및 성능 평가 41
• 4.1 시스템 검증 구성 42
• 4.1.1 하드웨어 환경 42
• 4.1.2 소프트웨어 환경 45
• 4.1.3 시스템 검증 환경 및 시나리오 구성 47
• 4.2 시스템 성능 결과 48
• 4.2.1 객체 탐지 정확도 평가 50
• 4.2.2 실시간 처리 성능 평가 53
• 4.2.3 PSI 기반 위험 객체 선택 및 안전보행지수 평가 55
• 4.2.4 종합 성능 분석 66
• 4.3 시스템 평가 및 한계 68
• 4.3.1 한계 70
• 제5장 결론 72
• 참고문헌 74
• ABSTRACT 77