① 어떤 상황에서 AI를 활용했나요?

시각장애인의 야외 이동을 돕는 '객체 인식 점자 지팡이'와 실내 사물 인식을 돕는 'AI 인식 사물 점자 스티커 출력기'를 개발하는 상황에서 AI를 활용했습니다. 기존 스마트 지팡이는 초음파 센서나 AI로 모든 사물을 장애물로 인식해 계속 알람이 울려 실제로는 사용이 불가능하다는 문제가 있었습니다. 또한, 시각장애인은 촉각만으로 샴푸와 린스, 혹은 약봉지 등을 구별하기 어려워 매번 가족에게 영상통화로 물어봐야 하는 불편함이 있어 이를 해결하고자 했습니다.

② 어떤 AI를 어떻게 활용했나요?

실시간성을 위한 자체 학습 'YOLO 모델'과 외부 'API'를 결합하여 활용했습니다. 구체적인 활용 방식은 다음과 같습니다. 스마트 지팡이 야외 보행 보조: 지팡이 내 카메라를 통해 점자블록(6만 장 학습), 출입구(12만 장 학습), 차량 접근(6만 장 학습), 손 위치 기반 사물 위치(5만 장 학습) 등을 AI가 인식하도록 구현했습니다. 인식된 정보는 음성이나 지팡이 손잡이의 점자 패드를 통해 안내됩니다. 점자 스티커 출력기 실내 인식: 책상에 고정된 AI 카메라가 콜라, 약봉지 등의 사물과 유통기한을 인식하여 음성으로 알려줍니다. 사용자가 음성으로 점자 스티커 출력을 요청하면, 해당 사물의 정보가 점자 스티커로 출력되어 사물에 직접 부착할 수 있게 활용했습니다.

③ 활용 결과 어떤 변화가 있었나요?
시제품을 181명의 시각장애인에게 7일간 테스트한 결과, 모든 기능에서 98.93% 이상의 높은 만족도와 97%의 구매 의사를 확인했습니다. 사용자들은 시끄러운 환경에서도 점자 패드를 통해 안전하게 길을 안내받고, 놓치기 쉬운 대중교통 승하차 정보를 정확하게 인지할 수 있게 되었습니다. 실내에서는 가족에게 매번 영상통화를 걸 필요 없이, 혼자서도 유통기한이나 사물을 식별하고 점자 스티커를 붙여 독립적인 일상생활이 가능해졌습니다.

④ 나만의 방식 또는 개선 포인트는 무엇인가요?

나만의 방식 (기술적 차별성): 외부 API만 사용할 경우 네트워크 지연이 발생하므로, 실시간성이 필수적인 기능(자동차 접근, 출입문 및 점자블록 방향 찾기 등)에는 자체 학습한 YOLO 모델을 사용하여 0.1초 내에 즉각적인 안내가 가능하도록 설계했습니다. 개선 포인트 (하드웨어 실용성): 지팡이의 특성상 손목의 무게 부담을 줄이는 것이 중요하므로, 소형화 PCB 집적 기술을 적용하여 핵심 부품의 무게를 500원 동전 무게와 동일한 7g으로 대폭 경량화했습니다.

⑤ 다른 사람도 따라 할 수 있나요?
이 프로젝트는 개발 전 289명의 시각장애인을 인터뷰하여, 기존 스마트 지팡이가 실사용이 불가능하다는 문제점을 파악하고 불필요한 기능을 제외했습니다. 타겟 고객의 진짜 불편함이 무엇인지 파악한 뒤, 이를 해결하기 위해 투명문, 입구, 신호등 등 35만 장의 데이터를 AI에 직접 학습시킨 것처럼 구체적인 목적을 가진 데이터 학습과 기술 융합을 시도해 볼 수 있습니다.