Development of IoT Searching System Missing Children by utilizing Open Source Hardware

오픈소스 하드웨어를 이용한 IoT 미아찾기 시스템

Currently, systems for finding missing children are composed of using communication between a QR code and RFID chip, as the use of a smartphone. However, the current systems for finding missing children have limitations in that children can only be found if there are people in the surrounding area; there is an economic burden on parents required to purchase a smartphone for their children; along with difficulties in finding the missing children without the assistance of those in the surrounding area in critical situations such as a kidnapping, due to the limited duration of the battery life. In order to solve such problems, approaches need to be made from two perspectives: having someone in the surrounding area; and absence of anyone in the surrounding area. This thesis is centered on the development of a IoT (Internet of Things) system for finding missing children that combines two methods, namely, the method of finding missing children without a guardian in the surrounding area -within the limited space in which AP is installed by using a beacon and open source hardware being highlighted as the IoT technology - and the method of finding missing children with the smartphone application in which each individual becomes the Access Point (AP). The Main purpose is to provide accurate information of missing children's location for the 2situations and it is found that the accuracy of smartphones APP is 97.7% and security device AP is 91.1%.

현재 미아 찾기 시스템들은 QR코드와 RFID칩, 스마트 폰 간의 통신을 이용한 미아 찾기 시스템들로 이루어져 있다. 그러나 현재의 미아 찾기 시스템은 주변에 사람이 있어야 찾을 수 있고, 아이들에게 스마트폰을 사줘야하는 부모들의 경제적인 부담과 제한적인 배터리로 인해 납치와 같은 극한상황이나 주변 사람 도움없이 미아를 찾기 힘들다는 한계점이 있다. 이러한 문제점을 해결하기 위해서는 사람이 주변에 있을 때와 없을 때 두가지 측면에서 접근해야 한다. 본 논문에서는 IoT(Internet of Things) 기술로 각광 받고 있는 비콘과 오픈소스 하드웨어를 이용하여 AP(Access Point)가 설치된 한정된 공간에서 주변에 보호자 없이 미아를 찾을 수 방법과 각각 개개인의 스마트폰 어플리케이션이 AP가 되어 미아를 찾을 수 있는 방법 두 가지를 결합한 IoT 미아 찾기 시스템을 개발하였다. 두 가지 상황에 대한 미아의 위치 정보를 상황인식을 통해 정확하게 제공하는 것이 주된 목적이며 스마트 폰 APP은 87.7%, 감시용 디바이스 AP는 91.1%의 정확도 결과를 얻을 수 있었다.