우리는 과연 시각장애인의 일상에 대해 얼마나 알고 있을까? 그들이 생각하는 안전은 ‘내가 직접 부딪치고 닿고 확인하는 것’이다. 비시각장애인들이 보기에 위험해 보이지만 시각장애인에게는 안전을 확인하는 것이 일상이 된다. 여기에서 볼 수 있듯, 비시각장애인들이 생각한 안전에 대한 기준들이 시각장애인 입장에서 어떻게 작용할 수 있는지, 그리고 거기서 오는 괴리에 대해 검토하며 이 프로젝트를 시작하게 되었다.
현대 사회에서의 기술의 경이로울 만큼 빠르게 발전한다. 수많은 기술들이 나오고 있으며 당장의 10년 전만 되돌아보더라도 굉장한 발전이 있었다. 우리들은 이러한 기술의 흐름에 자연스레 따라가고 있지만, 사회의 한 부분에서는 이러한 기술의 발전이 무색하리만큼 아직 ‘아날로그’로 살아가고 있다.
시각장애인들에겐 경제적인 측면에서든 기술적인 측면에서든 지금 실생활에 바로 사용할 수 있는 기기가 많지 않다. 10년 전이나 지금이나 시각장애인들은 ‘눈’ 그 이상이 되는 지팡이와 안내견 따라 판단하고 행동한다. 하지만 이 ‘아날로그’ 방식의 명확한 한계는 아직까지 풀어야 할 과제로 남아있다. 점자 표지판, 촉각 지도를 만들어 놓아도 시각장애인 입장에서는 어디 있는지 조차 알 수 없다. 또한 지팡이나 안내견으로는 확인 수 없는 돌출 표지판과 주차금지 입간판 등은 누구든 피해 갈 수 있지만 시각 장애인들에겐 치명적인 위협요소가 될 수 있다.
우리는 아날로그의 명확한 한계 극복과 시각장애인의 안전에 초점을 맞추려고 한다. 경제적으로 크게 부담이 되지 않으며, 또 바로 사용할 수 있을 만큼의 경제적이고 실용적인 기기인 AIES를 개발하려고 한다.
AIES는 기본적으로 depth 카메라와 Jetson Nano로 구성되어 있다.
외부 하드웨어와 연동하여 소리나 진동 피드백으로 사용자에게 거리정보와 객체인식을 지원하는 AI 비전 시스템이다.
카메라와 영상처리 기술의 비약적인 발전을 통해 지금까지 사용했던 초음파와 적외선 센서로는 불가능한 사물 인식을 가능하게 해 주며 그리고 최대 10m까지 지원하는 depth 카메라를 기반으로, 촬영된 정보를 Jetson nano에서 처리하여 소리 및 진동 피드백으로 사용자에게 전달해 준다.
기본적으로 거리 값을 통해 보행 시 음성 및 진동 피드백으로 사용자의 충돌을 방지하며, 더 나아가 OpenCV 및 딥러닝을 기술이 적용된 영상처리 정보를 통해 사물에 따라 위험도를 측정하고, 위험도와 필요에 따라 사용자가 손으로 접촉을 도와주거나 피해줄 수 있는 시스템이다.
