저시력자를 위한 XR 기반 대중교통 네비게이션 시스템 설계 및 구현

국문 초록 (Abstract)

본 연구는 저시력자가 독립적으로 대중교통을 이용할 수 있도록 지원하는 XR 기반 실시간 네비게이션 시스템 설계 및 구현에 중점을 두었다. 기존의 네비게이션 시스템은 일반 사용자 중심으로 설계되어 저시력자에게 필요한 정밀한 방향 및 거리 정보를 제공하는 데 한계가 있었다. 이에 본 연구에서는 GPS, IMU, YOLO 기반 객체 인식을 융합한 센서 융합 기술과 지오펜스 기반 맥락 인식을 결합하여 이러한 문제를 해결하고자 하였다.
GPS는 절대 위치 정보를 제공하지만 오차가 크고, IMU는 빠른 방향 감지가 가능하지만 드리프트 현상이 발생하며, YOLO는 객체가 시야에 있을 때만 높은 정확도를 제공한다. 본 시스템은 이 세 가지 센서의 장점을 융합하여 각각의 단점을 보완함으로써, GPS 단독 대비 위치 정확도와 방향 안정도를 크게 향상시켰다. 특히 교통시설 인근에서 가장 높은 정밀도를 달성하여 저시력자에게 신뢰할 수 있는 "12시 방향 50m"와 같은 직관적인 안내를 제공할 수 있었다.
지오펜스 기반 맥락 인식을 통해 일반 보행 구간에서는 GPS만 사용하여 배터리 효율성을 확보하고, 교통시설 인근에서는 고정밀 센서와 AI 모델을 자동 활성화하여 상세 안내를 제공한다. 또한 어댑터 패턴을 활용한 API 통합 모듈을 통해 서울시 버스, 서울시 지하철, Tmap 등 이질적인 교통 API를 효율적으로 통합하였으며, 경량화된 YOLO 모델은 모바일 환경에서 실시간 객체 인식을 가능하게 하였다.
고대비 XR UI, TTS 음성 안내, 햅틱 피드백을 결합한 멀티모달 인터페이스는 저시력자의 잔존 시력 정도에 관계없이 정보를 효과적으로 전달하며, 사용자 테스트 결과 높은 성공률과 우수한 사용성 평가를 기록하였다. 본 시스템은 저시력자의 독립적 이동을 가능하게 하여 이동권 보장과 삶의 질 향상에 기여하며, 향후 연구에서는 실내 측위 기술 통합과 다양한 교통 수단 지원을 통해 시스템의 범용성을 더욱 강화할 계획이다.

목차 (Table of Contents)

• 제1장 서 론 1
• 제2장 관련 연구 4
• 2.1 저시력자 보행 보조 기술 4
• 2.2 GPS 기반 실외 안내 기술 7
• 2.3 객체 인식 기반 보조 기술 9
• 2.4 XR 기반 인지 보조 기술 12
• 2.5 대중교통 정보 API 통합 기술 14
• 제3장 시스템 설계 및 구현 16
• 3.1 시스템 개요 16
• 3.1.1 설계 목표 16
• 3.1.2 시스템 사용 시나리오 16
• 3.2 시스템 기능 구성 18
• 3.3 전체 시스템 아키텍처 19
• 3.4 시스템 구성 요소 20
• 3.4.1 하드웨어 구성 요소 20
• 3.4.2 소프트웨어 구성 요소 20
• 3.4.3 시스템 모듈 구성 21
• 3.4.4 데이터 플로우 22
• 3.5 주요 모듈 설계 및 구현 23
• 3.5.1 API 통합 모듈 23
• 3.5.2 지오펜스 및 센서 융합 모듈 25
• 3.5.3 YOLO 객체 인식 모듈 29
• 3.5.4 XR 사용자 인터페이스 모듈 35
• 3.5.5 TTS 및 멀티모달 인터페이스 모듈 39
• 제4장 실험 및 평가 41
• 4.1 실험 환경 41
• 4.1.1 하드웨어 환경 41
• 4.1.2 소프트웨어 환경 42
• 4.1.3 실험 장소 및 조건 42
• 4.2 핵심 모듈 성능 평가 43
• 4.2.1 센서 융합 기반 위치 및 방향 인식 정확도 평가 43
• 4.2.2 지오펜스 기반 교통시설 접근 감지 평가 47
• 4.2.3 YOLO 객체 인식 성능 평가 49
• 4.2.4 API 통합 성능 평가 52
• 4.3 사용자 만족도 및 사용성 평가 55
• 4.3.1 평가 개요 및 환경 55
• 4.3.2 평가 절차 56
• 4.3.3 평가 항목 및 측정 방법 56
• 4.3.4 사용자 만족도 평가 결과 57
• 4.3.5 평가 결과 분석 및 종합 58
• 제5장 결론 및 향후 연구 60
• 5.1 결론 60
• 5.2 향후 연구 방향 62
• 참고문헌 64
• ABSTRACT 69