드론과 인공지능을 활용한 실종자 탐색에 관한 연구

• 영문명: A Study on detection of missing person using DRONE and AI
• 발행기관: 한국의료정보교육협회
• 저자명: 김경목 전호범 임건선
• 간행물 정보: 『보건의료생명과학논문지』Vol.10 No.2, 361~367쪽, 전체 7쪽
• 주제분류: 의약학 > 의학일반
• 파일형태: PDF
• 발행일자: 2022.12.31

국문 초록

본 연구는 4차산업혁명 시대를 대표하는 인공지능을 드론에 탑재하여 실시간 이미지 정보를 획득하고 건강상, 또는 실신 등 응급을 요 하는 사람을 탐색함으로써 사각지대를 최소화하고 탐색의 효율성을 높이는데 그 목적이 있다. 본 연구는 드론에 영상정보 획득 장치를 탑재하고 미디어 서버에 전송 후 프레임 단위의 인공지능 학습 알고리즘을 적용하여 사람 인식 결과를 분석 후 해당 GPS 정보를 획득하는 절차로 진행된다. 최근 소개된 여러 인공지능 알고리즘 중에서 대표되는 YOLO 알고리즘을 적용하여 마네킹 또는 실제 이미지를 학습함으로써 신뢰도 높은 실험 결과를 보였으며 드론의 활용범위가 확대됨에 따라 인간의 접근 사각지대에서 그 역할이 확대될 것으로 기대된다. 논문의 구성은 임무 수행을 위한 드론의 사양을 소개하고 인공지능의 개념 및 활용 방법, 실제 드론 비행을 통한 이미지 획득 및 결과 분석 그리고 향후 활용범위로 기술하였다.

영문 초록

This study provides several methods to minimize dead zone and to detect missing person using combined DRONE and AI especially called 4th Industrial Revolution. That is composed of image acquisition for a person who is in needed of support. The procedure is DRONE that is made of image acquisition and transfer system. after that can be shown GPS information. Currently representative AI algorithm is YOLO (You Only Look Once) that can be adopted to find manikin or real image by learning with dataset. The output was reached in reliable and efficient results. As the trends of DRONE is expanded widely that will provide various roll. This paper was composed of three parts. the first is DRONE specification, the second is the definition of AI and procedures, the third is the methods of image acquisition using DRONE, the last is the future of DRONE with AI.

목차

1. 서론

2. 본론

3. 결론

References

키워드

Drone YOLO algorithm Object detection