- 프로젝트명: GrabIT
- 프로젝트 기간: 2026.01 ~ 2026.03
- 프로젝트 형태: KDT 국비 지원 프로그램 프로젝트
- 목표: 시각장애인이 주변 사물을 인식하고 필요한 정보를 직관적으로 얻을 수 있도록 돕는 모바일 애플리케이션 개발
- 주요 타겟 사용자: 시각장애인 및 저시력자
시각장애인이 일상생활에서 겪는 정보 접근성의 한계를 극복하기 위해 다음과 같은 문제에 집중했습니다.
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점자 표기의 한계: - 현재 많은 상품에 점자가 표기되어 있으나, '음료', '컵라면' 등 단순 카테고리만 안내하는 경우가 많습니다.
- 구체적인 브랜드명, 맛, 용량 등 디테일한 상품 정보가 점자에는 포함되어 있지 않아 원하는 물건을 정확히 고르기 어렵습니다.
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정보 접근의 비효율성: - 점자가 없는 상품의 경우 주변의 도움 없이는 정보를 확인하기 불가능합니다.
- 점자를 일일이 만져서 확인하는 과정은 시간이 오래 걸리며, 많은 상품 속에서 특정 제품을 찾기에 제약이 큽니다.
GrabIT은 이러한 문제를 해결하기 위해 AI 객체 인식 기술과 음성 안내를 결합하여 사용자의 '눈'이 되어주는 서비스입니다.
- 업무 효율성 및 독립성 향상: - 시각장애인이 보조자 없이도 주변 정보를 스스로 획득하여 일상적인 활동을 신속하게 수행.
- 사용자 경험(UX) 최적화: - VoiceOver 및 제스처 기반의 직관적인 인터페이스를 통해 높은 사용 편의성 제공.
- 온디바이스 AI 최적화: - 모바일 환경에서 지연 시간 없는 실시간 인식을 위한 경량화 모델 구현.
- 기능 설명: 카메라에 담긴 상품을 분석하여 점자로는 확인 불가능한 상세 제품명을 음성으로 안내합니다.
- 기술 요소: YOLOX 기반 Object Detection.
- 기능 설명: 사용자의 손가락 끝 위치를 추적하여, 현재 사용자가 만지거나 가리키고 있는 상품의 정보를 우선적으로 알려줍니다.
- 기술 요소: MediaPipe Hands 기반 Hand Tracking.
- 기능 설명: 복잡한 서버 연산 없이 모바일 기기 자체에서 빠르게 추론하여 사용자에게 즉각적인 피드백을 전달합니다.
- 기술 요소: LiteRT (TFLite) 및 OpenCV 기반 영상 처리.
| 이름 | 역할 |
|---|---|
| 김대영 | 팀장 & Vision Pipeline 설계 |
| 박조영 | AI학습 & 안드로이드 개발 |
| 이태윤 | BE & 안드로이드 개발 |
| 정마나미 | AI학습 & 웹 UI/UX |
| 분류 | 기술 스택 |
|---|---|
| AI / Computer Vision |
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| Backend |
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| Mobile |
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| DevOps / 협업 |
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