작품명 스스로 학습하는 얼굴인식 도어락 작성일 2021-03-14
팀명 카르페디엠
팀원 4학년 – 20143331 – 이동우 4학년 – 20143321 – 박찬우 4학년 – 20183316 – 박다현 4학년 – 20183333 – 이나영
작품 계획서
해양컴퓨터공학과
2015년 1학기해양컴퓨터공학과
2015년 1학기목 차
1. 개요 및 배경 ... 4
2. 기존 사례 ... 6
3. 주요 기능 ... 7
4. 핵심 구현 기술 ... 8
5. 사용 데이터 ... 8
6. 시스템 구성도 ... 9
7. 개발 일정 ... 11
8. 업무 분장 ... 12
해양컴퓨터공학과
2015년 1학기1. 개요 및 배경
[그림1. 2007년~2017년 디지털 도어록 연간 생산액[자료=한국디지털도어록제조사협회]] [그림2. 미국 디지털 도어락 시장 규모 변화 추이]
[그림1][그림2]을 통해 볼 수 있 듯이 전 세계적으로 디지털 도어락의 시장규모가 매년 급성장하 고 있다. 특히, 2011년 1,285억 원 수준에 머물렀던 시장규모는 2016년 1,664억 원 규모로 연평 균 5.3% 성장했고, 최근까지도 계속 성장하고 있다. 이 같은 성장의 배경에는 디지털 도어락의 편리한 기능 때문으로, 최근에는 높은 보안성을 자랑하는 생체인식기술을 탑재 함으로 써, 편리함 에 더해 보안성까지 더욱 높아졌고, 이에 따라 시장규모도 계속해서 성장하는 추세이다.
[그림3. 생체인식종류]
생체 인식 기술이란, [그림3]과 같이 사람 개개인 마다 다르게 가진 생체 정보(얼굴, 음성, 지문, 손등정맥, 홍채, DNA, 등)를 추출하여 개인의 신분을 확인하는 방법이다. 생체 인식은 이미 스마 트폰과 같이 일상에서 쉽게 접할 만큼 상용화되었지만, 발전 가능성이 여전히 무궁무진하며, 시장
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2015년 1학기 조사 업체인 Markets&Markets은 세계 생체 인증 시장 규모가 연평균20%의 빠른 성장세를 보이 고 있으며, 2023년에는 418억 달러의 시장 규모를 형성할 것으로 예측하기도 했다.[그림4. 세계 생체 인식 시장 규모] [그림5. 지문 복사]
생체인식기술 중 현재 가장 많이 활용되고 있는 분야는 [그림4]에서 볼 수 있듯이 지문 인식이다.
하지만, 지문인식의 경우 [그림5]와 같이 지문 채취와 같은 기술의 발달로 보안성에 문제점을 많 이 보이고 있고, 그에 따라 다른 생체인식 기술이 대두되고 있으며, 도어락 시장에서도 마찬가지 이다. 얼굴인식도어락이 대표적인데, 기존 지문인식 도어락에 비해 편의성과 더불어 보안적인 측 면에서 높은 평가를 받고있기 때문에 시장에 나오고 있는 추세이다. 하지만, 얼굴인식의 경우 치 명적인 단점이 존재한다.
[그림6. 얼굴인식 서비스 우려사항] [그림7. 생체인식 기술별 장단점_중앙일보]
[그림6],[그림7] 에서도 보여주듯이 현재 얼굴인식의 경우 인식률에 대한 문제점이 항상 따라 붙 고 있다. 얼굴인식의 경우 사용자의 얼굴 컨디션, 머리스타일, 화장법등의 다양한 이유로 인해 인 식이 잘 되지않는 경우가 발생한다. 특히, 최근 코로나로 인해 마스크 착용이 의무화 되고있는 요 즘, 얼굴인식을 하기 위해 오염된 마스크를 손으로 잡고 벗어야하는 그런 문제점도 존재한다.
그렇기 때문에 우리가 만들려는 도어락은 사용자의 당시 얼굴 모습을 스스로 학습하게 하여 인식 률을 높이는 도어락이다.
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2015년 1학기2. 기존 사례
[그림8. 얼굴인식 도어락]
[그림8]과 같이 기존 얼굴인식 도어락은 사용자가 미리 자신의 얼굴을 등록하고, 그 등록된 얼굴 정보만을 바탕으로 사용자를 판단하는 방식이다. 하지만, 이럴경우 학습되어 있는 데이터의 부족 으로 오인식률이 증가할 수 있다.
얼굴인식의 오인식에는 크게 2가지의 분류가 있다. 외부인을 내부인(사용자)이라 판단하는 것도 오류이고, 반대로 내부인을 외부인이라 판단하는 것도 오류이다.
[그림9. 오인식의 두 경우의 수]
일반적으로 이 두 관계는 서로 반대되는 성격을 갖는데, [그림9]와 같이 외부인을 내부인이라 판 단하는 것을 줄이기 위해 정합을 위한 임계치를 높이게 되면, 반대로 내부인을 외부인이라 판단 하는 경우의 수가 늘어나기 때문이다. 이렇게 오인식에 따른 오류를 줄이는 것은 어려운 문제이 다.
하지만, 도어락 같은 보안서비스에서는 이러한 오류가 굉장히 치명적이기 때문에 오인식에 대한
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2015년 1학기문제가 대단히 중요하다. 특히, 외부인을 내부인이라 판단하는 오류같은 경우 더욱 치명적이므로 정합을 위한 임계치를 높이기 위한 작업은 꼭 필요하며, 이럴 경우, 내부인을 외부인이라 판단하 는 오류가 발생하지 않도록 하기 위해서는 많은 학습 데이터를 필요로 하게 된다.
[그림10. 학습하는 도어락]
그렇기 때문에 우리가 만들려는 도어락은 [그림10]과 같이 '올바른 판단을 하기 위해서는 대량의 학습 데이터가 필요하다'라는 인공지능의 주요 개념 중 하나를 도입하여, 정합도를 높이면서 오류 를 최소한으로 하는 것을 목표로 한 도어락이다.
추가적으로, 사용자가 원할 시 다른 사람도 얼굴인식 학습이 가능하며, 학습이 되어있지 않은 인 물이 강제로 문을 열려고 할 시, 경고 알림 및 신고 기능으로 보안성을 강화하고, 앱을 통해 쉽게 등록된 사용자의 정보를 관리할 수 있다.
3. 주요 기능
- 카메라를 활용한 사용자의 얼굴인식 - 비밀번호 입력 기능
- 특정 상황에서 사용자의 얼굴 상태 학습
- 얼굴인식 및 비밀번호 입력 여부에 따른 도어락 제어 - 미 신원확인 자에 대한 경고 기능
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2015년 1학기4. 핵심 구현 기술
Raspberry Pi ATmega128 Android
사용언어 Python C Android SDK 7.0,
Java, xml 개발환경 RASPBIAN STRETCH
WITH DESKTOP 4.9 AVR studio4 Android Studio 2.3.3, jdk 1.8.0
사용 시스템 Raspbian Window 10 Window 10(MS),
Android Studio 사용
하드웨어
Raspberry Pi 3(Model
B) ATmega128 스마트폰
[표1. 핵심구현기술]
5. 사용 데이터
얼굴 정보 데이터 - 카메라로부터 추출한 얼굴정보 데이터, 임시 등록된 얼굴정보 데이터, 학습되 어있는 얼굴정보 데이터
비밀번호 데이터 - 기존 등록된 비밀번호 값, 사용자가 입력한 비밀번호 값
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2015년 1학기6. 시스템 구성도
[그림11. 시스템 구성도_외부]
1. 카메라로부터 사용자의 얼굴을 탐지한다.
2. 탐지된 얼굴 정보를 바탕으로 기존 등록된 사용자 정보와 일치 여부를 판단한다.
2.1) 일치하면 문을 열어준다.
2.2) 일치하지 않으면 비밀번호 입력을 대기한다.
2.2.1) 5회 이상 입력 실패 시 경고 알림
2.2.2) 올바른 비밀번호 입력 시 사용자 얼굴 학습 3. 앱을 통한 사용자 정보 관리
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2015년 1학기[그림12. 시스템 구성도_내부]
1. 카메라로부터 사용자 얼굴 탐지
2. Raspberry Pi내에 학습되어있는 정보를 바탕으로 얼굴 인식 3. 사용자가 도어락을 통해 비밀번호 입력
4. 얼굴 학습
5. 유저 정보를 스마트폰에 전송
6. 스마트폰에서 수정한 정보를 Raspberry Pi로 전송
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2015년 1학기7. 개발 일정
항목 진행내용
1월 2월 3월 4월 5월 6월
1 2 3 4 1 2 3 4 1 2 3 4 1 2 3 4 1 2 3 4 1 2
계획
주제 선정 자료 조사 요구사항 분석 개발 환경 구축
설계
시스템 구조 라즈베리파이
구현
앱 라즈베리파이 최종 통합 및
디버깅
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2015년 1학기8. 업무 분장
구분 업무내용 책임 담당자 담당자(부)
계획 총괄 및 일정 계획 이동우 이동우
설계
구조 설계
안드로이드 인터페이스 설계 이나영
이동우 박찬우 박다현 이나영 시스템 구조 설계
(라즈베리파이)
박찬우
박다현
상세 설계
시스템 상세 설계 (라즈베리파이)
박찬우
박다현
구현
안드로이드 이나영 이동우
박찬우 박다현 이나영 라즈베리파이
박찬우
박다현
최종 통합 및 디버깅 이동우
이동우 박찬우
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2015년 1학기 참고 문헌삼성 반도체 이야기 - 비밀번호는 이제 옛말! 인체가 열쇠가 되는 ‘생체 인식 기술’ - 기술/IT 트 렌드
https://www.samsungsemiconstory.com/2235
얼굴인식 기술동향(Face Recognition: A Survey 문현준
https://scienceon.kisti.re.kr/srch/selectPORSrchArticle.do?cn=NPAP09733368
DATANET - IT정보마당 - [생체인식 활용 사례①] 확산되는 생체인식 기반 서비스 - 김선애 기자 2019.11.04 10:43
https://www.datanet.co.kr/news/articleView.html?idxno=138789
