2021 STEAM ON(溫)
융합교육 성과발표회 자료집
2021 STEAM ON(溫) 융합교육 성과발표회
자료집
DAY 2
SESSION 7-2
2021 STEAM ON(溫) 융합교육 성과발표회 자료집
47 37 23 06
STEAM R&E 참여 학생 우수사례
행렬과 코드설계를 통한 생태계 연구 및 멸종 위기 대책 홍보품 제작
축구경기에서의 실시간 오프사이드 판정 시스템 구축
바람을 모아 모아 작동하는 친환풍기
광활성 회전각 변화 현상을 이용한 온도에 따라 색이 변하는 ‘스테인드 글라스’ 제작
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STEAM R&E 참여 학생 우수사례
행렬과 코드설계를 통한 생태계 연구 및 멸종 위기 대책 홍보품 제작
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STEAM R&E 참여 학생 우수사례
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STEAM R&E 참여 학생 우수사례
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STEAM R&E 참여 학생 우수사례
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STEAM R&E 참여 학생 우수사례
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축구 경기에서의 실시간 오프사이드 판정 시스템의 구축
발표자 - 이호성
경기북과학고등학교이호성, 김태훈, 윤지호, 이규민, 박동우 (지도교사)
Contents
1. 연구 동기 및 목적 2. 선행 연구
3. 연구 방법 및 연구 내용
○ 카메라와 컴퓨터의 연결
○ 선수의 위치 판정
○ 선수의 행동 인식
○ 오프사이드 알고리즘
4. 연구 결과 5. 연구 결론및 제언
STEAM R&E 참여 학생 우수사례
연구 동기 및 목적
연구 동기 및 목적 연구 동기 및 목적
오프사이드(offside)
연구 동기 및 목적
연구 동기 및 목적 연구 동기 및 목적
오프사이드(offside)
선행 연구
선행 연구 선행 연구
● T. D'Orazio et al., "An Investigation Into the Feasibility of Real-Time Socc er Offside Detection From a Multiple Camera System,"
○ 여러 대의 카메라
○ 공의 픽셀 분석을 통한 순간 속도 성분 분해
○ 공의 차는 순간 판정
○ 정확도 77.8%
● A. Jalal, A. Nadeem, K. Kim (2020). Human Actions Tracking and Recogni tion Based on Body Parts Detection via Artificial Neural Network.
○ 인공 신경망 -> 인간 행동 추적
○ Key-points 트래킹
○ Linear Discriminant, Artificial Neural Network (ANN)
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STEAM R&E 참여 학생 우수사례
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선행 연구
선행 연구 선행 연구
● T. D'Orazio et al., "An Investigation Into the Feasibility of Real-Time Socc er Offside Detection From a Multiple Camera System,"
○ 여러 대의 카메라
○ 공의 픽셀 분석을 통한 순간 속도 성분 분해
○ 공의 차는 순간 판정
○ 정확도 77.8%
● A. Jalal, A. Nadeem, K. Kim (2020). Human Actions Tracking and Recogni tion Based on Body Parts Detection via Artificial Neural Network.
○ 인공 신경망 -> 인간 행동 추적
○ Key-points 트래킹
○ Linear Discriminant, Artificial Neural Network (ANN)
연구 방법
연구 방법 - 카메라와 컴퓨터의 연결 연구 방법
연구 방법 - 카메라와 컴퓨터의 연결
연구 방법 - 선수의 위치 판정
● 관중의 제거
● 선수 인식
● 사영 변환
● 직선 좌표로의 역변환
연구 방법 - 선수의 행동 인식
●
전처리
● 공 및 선수의 검출 (Mask R-CNN) [2]
● 선수의 동작 인식 (Alpha-Pose) [3]
●
선수의 행동 인식
○ CNN 분류기
○ VGG-16 분류기
○ Dense Layer 분류기
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STEAM R&E 참여 학생 우수사례
연구 방법 - 선수의 위치 판정
● 관중의 제거
● 선수 인식
● 사영 변환
● 직선 좌표로의 역변환
연구 방법 - 선수의 행동 인식
●
전처리
● 공 및 선수의 검출 (Mask R-CNN) [2]
● 선수의 동작 인식 (Alpha-Pose) [3]
●
선수의 행동 인식
○ CNN 분류기
○ VGG-16 분류기
○ Dense Layer 분류기
연구 방법 - 오프사이드 알고리즘
●
전처리
● 선수의 위치 판정
● 선수의 행동인식
●
오프사이드 알고리즘의 제작
○ 패스 순간 인식
○ 최종 수비수의 위치
연구 내용 연구 방법 - 오프사이드 알고리즘
●
전처리
● 선수의 위치 판정
● 선수의 행동인식
●
오프사이드 알고리즘의 제작
○ 패스 순간 인식
○ 최종 수비수의 위치
연구 내용
연구 내용 - 카메라와 컴퓨터의 연결
●
드론 카메라, 컨트롤러, Windows의 연결
○ Windows SDK를 통한 C#기반 실시간 스트리밍 앱 제작
●
고정 카메라, Linux의 연결
○ Gstreamer -> v4l2loopback으로 sink
○ Python OpenCV에서 웹캠처럼 사용 가능
●
Linux와 Windows의 연결
○ WebSocket을 이용한 양방향 통신을 통해 영상, 조종 신호 전달
연구 내용 - 선수의 위치 판정
● 공 및 선수 인식
○ 프리미어 리그의 촬영 영상 사용
○ YOLOv4, OpenCV 사용
● 과정 1. 관중 제거
○ OpenCV의 ‘Canny’ 라이브러리 사용
● 과정 2. 선수 인식
○ YOLOv4 사용하여 객체를 데이터 에서 찾아 Bounding Box로 표시
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연구 내용 - 선수 위치의 평행선 구현
● 과정 1. Perspective Transform
○ 4개의 꼭짓점을 잡아 경기장의 비 율에 맞도록 변환
● 과정 2. 평행선 표시 및 역변환
○ 위에서 변환한 데이터를 직선 좌 표계로 취급
○ 평행선 구현 후 역변환
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연구 내용 - 카메라와 컴퓨터의 연결
●
드론 카메라, 컨트롤러, Windows의 연결
○ Windows SDK를 통한 C#기반 실시간 스트리밍 앱 제작
●
고정 카메라, Linux의 연결
○ Gstreamer -> v4l2loopback으로 sink
○ Python OpenCV에서 웹캠처럼 사용 가능
●
Linux와 Windows의 연결
○ WebSocket을 이용한 양방향 통신을 통해 영상, 조종 신호 전달
연구 내용 - 선수의 위치 판정
● 공 및 선수 인식
○ 프리미어 리그의 촬영 영상 사용
○ YOLOv4, OpenCV 사용
● 과정 1. 관중 제거
○ OpenCV의 ‘Canny’ 라이브러리 사용
● 과정 2. 선수 인식
○ YOLOv4 사용하여 객체를 데이터 에서 찾아 Bounding Box로 표시
연구 내용 - 선수 행동의 인식
● 공 및 선수의 검출
○ 공 및 선수의 위치관계 파악
○ 행동 인식을 위한 전처리 과정
○ 드론의 줌-인 촬영 영상
○ Mask R-CNN
○ 전처리 result
○ 공의 왼쪽 끝, 오른쪽 아래 좌표
○ 2 x 2 Matrix
연구 내용 - 선수 위치의 평행선 구현
● 과정 1. Perspective Transform
○ 4개의 꼭짓점을 잡아 경기장의 비 율에 맞도록 변환
● 과정 2. 평행선 표시 및 역변환
○ 위에서 변환한 데이터를 직선 좌 표계로 취급
○ 평행선 구현 후 역변환
연구 내용 - 선수 행동의 인식
● 공 및 선수의 검출
○ 공 및 선수의 위치관계 파악
○ 행동 인식을 위한 전처리 과정
○ 드론의 줌-인 촬영 영상
○ Mask R-CNN
○ 전처리 result
○ 공의 왼쪽 끝, 오른쪽 아래 좌표
○ 2 x 2 Matrix
연구 내용 - 선수 행동의 인식
● 선수의 동작 인식
○ 행동 인식을 위한 전처리 과정
○ AlphaPose
○ 드론의 줌-인 촬영 영상
○ 선수의 골격선 : 발 모양 인식 추가
○ 전처리 result (2 x 26 Matrix)
○ 26 Points
연구 내용 - 선수 행동의 인식
● 선수의 행동 인식
○ 공 및 선수의 위치관계 파악 2x2 matrix
○ 선수의 동작 인식 2x26 matrix
○ 두 데이터를 함께 사용함 (같은 정규화)
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STEAM R&E 참여 학생 우수사례
연구 내용 - 선수 행동의 인식
● 선수의 동작 인식
○ 행동 인식을 위한 전처리 과정
○ AlphaPose
○ 드론의 줌-인 촬영 영상
○ 선수의 골격선 : 발 모양 인식 추가
○ 전처리 result (2 x 26 Matrix)
○ 26 Points
연구 내용 - 선수 행동의 인식
● 선수의 행동 인식
○ 공 및 선수의 위치관계 파악 2x2 matrix
○ 선수의 동작 인식 2x26 matrix
○ 두 데이터를 함께 사용함 (같은 정규화)
연구 내용 - 오프사이드 알고리즘
● 순서도 구성
● 오프사이드의 규칙
● 일부 예외적인 경우 (세컨볼 등)는 심판이 충분히 판정 가능한 것으로 여겨짐
연구 결과 연구 내용 - 오프사이드 알고리즘
● 순서도 구성
● 오프사이드의 규칙
● 일부 예외적인 경우 (세컨볼 등)는 심판이 충분히 판정 가능한 것으로 여겨짐
연구 결과
연구 결과
● 선수의 위치 판정
● 드론 제어를 이용한 오프사이드 알고리즘의 제작
연구 결과 - 선수 행동의 인식
● 결과
● 행동 인식 정확도 비교
○ Dense Layer > CNN > VGG-16
○ 상당한 정확도 (66.67%)
○ 분석 : 데이터 전처리 과정의 차이
CNN VGG-16 Dense Lay er
평균 학습 정확도 41.3% 38.15% 66.67%
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STEAM R&E 참여 학생 우수사례
연구 결과
● 선수의 위치 판정
● 드론 제어를 이용한 오프사이드 알고리즘의 제작
연구 결과 - 선수 행동의 인식
● 결과
● 행동 인식 정확도 비교
○ Dense Layer > CNN > VGG-16
○ 상당한 정확도 (66.67%)
○ 분석 : 데이터 전처리 과정의 차이
CNN VGG-16 Dense Lay er
평균 학습 정확도 41.3% 38.15% 66.67%
연구 결론 및 제언
연구 결론및 제언
● 연구 결론
○ 기존의 심판 체계를 대체할 가능성의 확인
○ 심판 체제의 문제 제기및 연구 방법의 제시
● 제언
○ Real-Time 알고리즘으로의 개선
○ 정확도의 개선
연구 결론 및 제언
연구 결론및 제언
● 연구 결론
○ 기존의 심판 체계를 대체할 가능성의 확인
○ 심판 체제의 문제 제기및 연구 방법의 제시
● 제언
○ Real-Time 알고리즘으로의 개선
○ 정확도의 개선
추가 제언
참고 문헌
[1] Joseph R. et. al. You Only Look Once: Unified, Real-Time Object Detection.
https://arxiv.org/abs/1506.02640 (2015)
[2] Kaiming H. et. al. Mask R-CNN. https://arxiv.org/abs/1703.06870 (2017) [3] Shanghai Jiao Tong University, Machine Vision and Intelligence Group (MV IG) , https://github.com/MVIG-SJTU/AlphaPose (accessed 2020.10.16)
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STEAM R&E 참여 학생 우수사례
바람을 모아모아 작동하는 친환경 환풍기
김영래 박성진 용중원
목차
1. 제작 동기
2. 이론적 배경
3. 1차 실험 결과
4. 2차 실험 설계와 결과
5. 3차 실험 설계와 결과(연구 결과)
6. 향후 계획
제작 동기
연길 지역 특성상 건물들의 창문이 좁아 환기가 잘 이 루어지지 않았다.
연길은 아파트 외부에서 바람이 많이 발생한다.
이론적 배경 1
빌딩풍:고층빌딩 사이에 일어나는 강한 바람이다.
창문 크기: 고위도, 고층일수록 작다
제작 동기
연길 지역 특성상 건물들의 창문이 좁아 환기가 잘 이 루어지지 않았다.
연길은 아파트 외부에서 바람이 많이 발생한다.
이론적 배경 1
빌딩풍:고층빌딩 사이에 일어나는 강한 바람이다.
창문 크기: 고위도, 고층일수록 작다
이론적 배경 2
벤츄리 효과: 직경 차이로 인한 속도의 차이로 압력의 변화
사이클로이드 곡선: 원이 직선상을 구를 때 원둘레 위 의 한 점이 그리는 곡선
1차 실험 결과
바람집진장치 모양 내용
아무런 설치되지
않았을 경우 깔때기 모양 코카콜라pet 병
프로펠러 작동유무
(같은 거리 및 풍속) 무작동 무작동 작동
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STEAM R&E 참여 학생 우수사례
이론적 배경 2
벤츄리 효과: 직경 차이로 인한 속도의 차이로 압력의 변화
사이클로이드 곡선: 원이 직선상을 구를 때 원둘레 위 의 한 점이 그리는 곡선
1차 실험 결과
바람집진장치 모양 내용
아무런 설치되지
않았을 경우 깔때기 모양 코카콜라pet 병
프로펠러 작동유무
(같은 거리 및 풍속) 무작동 무작동 작동
2차 실험(반구모양 집진장치제작)
2차 실험 및 추가적인 실험을 위하여 공부한 스케치업
1. 주제가 개발 및 발명이다 보니 3D 프린터의 사용이 필수적이었고 우리가 원하는 모형을 직접 설계 및 제 작해야 했음
2. 선생님께서 알려주신 스케치업이라는 프로그램을 유튜브 및 인터넷을 통하여 독학하여 익힘
3. 그 후 필요한 모형들을 스케치업을 통하여 직접 설 계한 후 3D 프린터를 사용하여 출력함
2차 실험(반구모양 집진장치제작)
2차 실험 및 추가적인 실험을 위하여 공부한 스케치업
1. 주제가 개발 및 발명이다 보니 3D 프린터의 사용이 필수적이었고 우리가 원하는 모형을 직접 설계 및 제 작해야 했음
2. 선생님께서 알려주신 스케치업이라는 프로그램을 유튜브 및 인터넷을 통하여 독학하여 익힘
3. 그 후 필요한 모형들을 스케치업을 통하여 직접 설 계한 후 3D 프린터를 사용하여 출력함
2차 실험 설계
2차 실험 설계
대조군
집진장치를 설치하지 않은 프로펠러의 rpm
실험군
집진장치를 설치한 프로펠러의 rpm
1. 풍속 센서를 구비할 수 없었어서 아두이노로 회전 수 측정을 함
2. 아두이노에 대해서는 인터넷이나 유튜브를 통하여 직접 공부함
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STEAM R&E 참여 학생 우수사례
2차 실험 설계
2차 실험 설계
대조군
집진장치를 설치하지 않은 프로펠러의 rpm
실험군
집진장치를 설치한 프로펠러의 rpm
1. 풍속 센서를 구비할 수 없었어서 아두이노로 회전 수 측정을 함 2. 아두이노에 대해서는 인터넷이나 유튜브를 통하여 직접 공부함
2차 실험결과
30° 60° 90°
집진장치착용
(실험군) 84(RPM) 51(RPM) 123(RPM)
집진장치미착
용(대조군) 49(RPM) 23(RPM) 100(RPM)
반구모양 벤츄리 사각형모양
3차 실험 3가지 모형 2차 실험결과
30° 60° 90°
집진장치착용
(실험군) 84(RPM) 51(RPM) 123(RPM)
집진장치미착
용(대조군) 49(RPM) 23(RPM) 100(RPM)
반구모양 벤츄리 사각형모양
3차 실험 3가지 모형
3차 실험을 진행하던 중 발생한 문제
1. 학교에서 구매한 3D 프린터를 사용하던 중 경험 미 숙으로 인하여 몇 가지 사고가 발생함(노즐 막힘 등)
2. 연구 진행을 위해서는 3D 프린터가 필수적이었기 에 3D 프린터에 대하여 유튜브와 인터넷을 통하여 공 부하고 직접 기기를 해부하여 문제를 파악하고 수리 함
3. 문제 파악이 쉽게 되지 않는 경우 3D 프린터를 구매 한 회사에 연락하여 직접 수리 방법과 문제 해결방안 을 전수 받아 직접 수리함
3차 실험 (연구) 결과
벤츄리 사각형 반구형
0도 0.23 0.44 0.25
30도 0.18 0.20 0.41
60도 0.37 0.50 0.34
90도 0.67 0.83 0.4
단위 m/s
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3차 실험을 진행하던 중 발생한 문제
1. 학교에서 구매한 3D 프린터를 사용하던 중 경험 미 숙으로 인하여 몇 가지 사고가 발생함(노즐 막힘 등)
2. 연구 진행을 위해서는 3D 프린터가 필수적이었기 에 3D 프린터에 대하여 유튜브와 인터넷을 통하여 공 부하고 직접 기기를 해부하여 문제를 파악하고 수리 함
3. 문제 파악이 쉽게 되지 않는 경우 3D 프린터를 구매 한 회사에 연락하여 직접 수리 방법과 문제 해결방안 을 전수 받아 직접 수리함
3차 실험 (연구) 결과
벤츄리 사각형 반구형
0도 0.23 0.44 0.25
30도 0.18 0.20 0.41
60도 0.37 0.50 0.34
90도 0.67 0.83 0.4
단위 m/s
3차 실험 (연구) 결과 (페트병 입구 부착)
벤츄리 사각형 반구형
0도 0.30 0.54 0.32
30도 0.35 0.31 0.53
60도 0.43 0.78 0.46
90도 0.87 1.11 0.51
단위 m/s
3차 실험 (연구) 결과 (페트병 입구 부착)
벤츄리 사각형 반구형
0도 0.30 0.54 0.32
30도 0.35 0.31 0.53
60도 0.43 0.78 0.46
90도 0.87 1.11 0.51
단위 m/s
향후 계획
감사합니다
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STEAM R&E 참여 학생 우수사례
광활성 회전각 변화를 이용한
온도에 따라 색이 변하는 `스테인드 글라스’제작
이론적 배경 및 선행 연구
연구 동기 및 필요성
연구 주제 선정
[1안]
광합성 효율이 낮은 초록색 파장대의 빛을 제거하여 식물이 타 죽는 상황 방지
[2안]
아름다운 색을 표현하는 스테인드 글라스를 발전시켜 색이 변하는 스테인드 글라스 제작
연구 동기 및 필요성
연구 주제 선정
[1안]
광합성 효율이 낮은 초록색 파장대의 빛을 제거하여 식물이 타 죽는 상황 방지
[2안]
아름다운 색을 표현하는 스테인드 글라스를 발전시켜 색이 변하는 스테인드 글라스 제작
연구 방법 및 순서
연구 과제 수행 (1)
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51 52
STEAM R&E 참여 학생 우수사례
연구 방법 및 순서
연구 과제 수행 (1)
연구 과제 수행 (2)
연구 과제 수행 (3) 연구 과제 수행 (2)
연구 과제 수행 (3) 연구 과제 수행 (4)
연구 과제 수행 (3)
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53 54
연구 과제 수행 (4)
STEAM R&E 참여 학생 우수사례
연구 과제 수행 (3) 연구 과제 수행 (4) _ 추가 실험
연구 과제 수행 (4) _ 추가 실험 연구 과제 수행 (4) _ 추가 실험
연구 과제 수행 (4) _ 추가 실험
연구 과제 수행 (4) _ 추가 온도 변화 실험 [60℃]
[20℃]
[-20℃]
[저온에서 색변화가 더 심함]
편광 판 사이의 각도: 0
0cm 5cm 10cm 15cm
연구 과제 수행 (5)
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STEAM R&E 참여 학생 우수사례
연구 과제 수행 (4) _ 추가 온도 변화 실험 [60℃]
[20℃]
[-20℃]
[저온에서 색변화가 더 심함]
편광 판 사이의 각도: 0
0cm 5cm 10cm 15cm
연구 과제 수행 (5)
연구 과제 수행 (5)
시사점 연구 과제 수행 (5)
시사점
사후 활용 방안
○ 온도에 따라 색이 변하는 현상 + 온도에 따라 길이가 변형되는 바이메탈 원리 편광판을 회전시키는 동작에 적용
○ 시계의 주기적으로 회전하는 특징 편광판 회전 동작과 접목 시켜
야외에서 시계의 색이 변하는 것을 통해 멀리서도 시간을 확인할 수 있는 형태의 장치 제작 목표
홍보
SNS에 공유
네이버 카페와 같은
사이트에 업로드
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사후 활용 방안
○ 온도에 따라 색이 변하는 현상 + 온도에 따라 길이가 변형되는 바이메탈 원리 편광판을 회전시키는 동작에 적용
○ 시계의 주기적으로 회전하는 특징 편광판 회전 동작과 접목 시켜
야외에서 시계의 색이 변하는 것을 통해 멀리서도 시간을 확인할 수 있는 형태의 장치 제작 목표
홍보
SNS에 공유
네이버 카페와 같은 사이트에 업로드
홍보
Youtube에 영상 업로드
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STEAM R&E 참여 학생 우수사례
축구경기에서의 실시간 오프사이드 판정 시스템 구축
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축구 경기에서의 실시간 오프사이드 판정 시스템의 구축
발표자 - 이호성
경기북과학고등학교이호성, 김태훈, 윤지호, 이규민, 박동우 (지도교사)
Contents
1. 연구 동기 및 목적 2. 선행 연구
3. 연구 방법 및 연구 내용
○ 카메라와 컴퓨터의 연결
○ 선수의 위치 판정
○ 선수의 행동 인식
○ 오프사이드 알고리즘
4. 연구 결과 5. 연구 결론및 제언
STEAM R&E 참여 학생 우수사례
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바람을 모아모아 작동하는 친환경 환풍기
김영래 박성진 용중원
목차
1. 제작 동기
2. 이론적 배경
3. 1차 실험 결과
4. 2차 실험 설계와 결과
5. 3차 실험 설계와 결과(연구 결과)
6. 향후 계획
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바람을 모아 모아 작동하는 친환풍기
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바람을 모아모아 작동하는 친환경 환풍기
김영래 박성진 용중원
목차
1. 제작 동기
2. 이론적 배경
3. 1차 실험 결과
4. 2차 실험 설계와 결과
5. 3차 실험 설계와 결과(연구 결과)
6. 향후 계획
STEAM R&E 참여 학생 우수사례
제작 동기
연길 지역 특성상 건물들의 창문이 좁아 환기가 잘 이 루어지지 않았다.
연길은 아파트 외부에서 바람이 많이 발생한다.
이론적 배경 1
빌딩풍:고층빌딩 사이에 일어나는 강한 바람이다.
창문 크기: 고위도, 고층일수록 작다
STEAM R&E 참여 학생 우수사례
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2021 STEAM ON(溫) 융합교육 성과발표회 자료집
STEAM R&E 참여 학생 우수사례
광활성 회전각 변화 현상을 이용한 온도에 따라 색이 변하는 ‘스테인드 글라스’ 제작
광활성 회전각 변화를 이용한
온도에 따라 색이 변하는 `스테인드 글라스’제작
이론적 배경 및 선행 연구
2021 STEAM ON(溫)
