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영어

The blind people have difficulty living an independent clothing life. The furniture and home appliance are adding AI or IoT with the recent growth of the smart appliance market. To support the independent clothing life of the blind, this paper suggests a smart wardrobe with closet control function, voice recognition function and clothes information recognition using CNN algorithm. The number of layers of the model was changed and Maxpooling was adjusted to create the model to increase accuracy in the process of recognizing clothes. Early Stopping Callback option is applied to ensure learning accuracy when creating a model. We added Dropout to prevent overfitting. The final model created by this process can be found to have 80 percent accuracy in clothing recognition.

한국어

시각장애인의 대다수는 독립적인 의생활을 하는데 어려움을 겪는다. 최근 스마트 가전 시장의 성장으로 가구나 가전에 인공지능이나 IoT를 추가하는 제품이 늘어나고 있다. 본 논문에서는 시각장애인의 독립적인 의생활을 지원하기 위해 옷장 내부를 관리하는 기능, 음성 대화를 통해 정보를 요청하는 음성인식 기능 그리고 CNN 알고리즘을 이용한 옷 정보에 대한 인식 기능을 가진 스마트 옷장을 제안한다. 본 논문에서는 옷을 인식하는 과정에서 정확도를 높이기 위해 모델의 층 개수를 변경하고 Maxpooling을 조정하여 모델을 생성하였다. 모델 생성 시 Early Stopping Callback 옵션을 적용하여 학습 정확도를 보장해주었다. 과적합을 방지해주기 위하여 Dropout을 추가했다. 이러한 과정으로 만 들어진 최종 모델은 옷 인식 정확도가 80%가 되는 것을 확인할 수 있다.