최근 보안에 대한 관심과 필요성이 증가하면서 출입자 인식 시스템의 수요가 증대되고 있다. 출입자 인식 시스템은 출입자를 인식하기 위해서 다양한 생체인식 방법을 사용하고 있다. 본 논문에서는 다양한 특성과 강점을 가진 다수의 얼굴인식 Open API 서비스를 통합하고, 그 인식결과를 앙상블 함으로써 인식 성능을 개선하는 얼굴인식 기반 출입자 인식 시스템을 제안한다. 또한 다양한 얼굴 인식 Open API 서비스를 앙상블 하는 출입자 인식 시스템의 구조를 제안한다. 성능 측정은 약 5개월 간 수집한 얼굴 데이터를 이용하여 수행하였으며, 측정결과로 본 논문에서 제안하는 출입자 인식 시스템이 단일 얼굴인식 Open API 서비스를 사용했을 때보다 더 높은 얼굴인식률을 보임을 확인하였다.
본 연구는 건물 내부에서 외부로 외부에서 내부로 출입하는 출입자를 정확히 파악하기 위하여 보안이 강화된 개별인증 출입보안시스템을 구축하는데 있다. 시스템 구현을 위해서 RFID 기술, 지문인식 기술을 적용한 통합인증단말기와 무게를 측정하는 전자저울을 활용 하였다. 개별 인증이 가능한 출입 인증 보안시스템을 구현한 결과를 요약하면, 첫째, 내부에서 외부로 나오는 경우와 외부에서 내부로 들어가는 경우를 분리한 이중 출입방식으로 외부인이 내부에서 나오는 사람의 인증만으로 쉽게 건물 안으로 진입하는 보안상의 문제점을 해결 하였다. 둘째, 건물 내부 물품을 외부로 유출할 시 무게 차이 때문에 출입문이 차단되어 관리자의 허락 없이는 물품을 밖으로 유출할 수 없게 되어 도난을 방지문제를 해결 하였다. 셋째, 몸무게 정보를 이용하여 출입자들이 동시에 출입문을 통과하지 못하도록 제한하여 모든 출입자의 로그정보를 정확하게 저장할 수 있도록 하였다. 넷째, 데이터베이스에 저장된 출입로그 데이터를 출퇴근 관리프로그램에 지원하여 급여 계산 및 인사 업무에 활용할 수 있도록 하였다. 다섯째, 건물에 화재가 나거나 폭탄 테러와 같은 위험 발생 시 출입자를 정확하게 파악할 수 있게 되어 용의자 파악이 용이하도록 하였다.
출입 관리는 위조 여권 소지자, 수배자, 출입국 금지자 또는 불법 체류자 등의 출입국 부적격자를 검색하고 출입국자를 관리하기 위하여 행하여진다. 한편, 여권에는 사진, 국적, 성명, 주민등록번호, 성별, 여권번호 등을 포함한 정보들로 이루어져 있다. 이러한 출입국 관리 시스템은 출입국 심사 시간이 길어 출입국자에게 불편이 따르고 또한 출입국 부적격자에 대한 정확한 검색이 불분명하여 체계적으로 관리하기가 어렵다. 이러한 종래의 문제점을 개선하기 위해 영상 처리와 문자 인식을 이용한 여권 인증 시스템을 제안한다. 본 논문에서는 여권 영상에 대해 소벨 연산자와 스미어링 기법 그리고 윤곽선 추적 알고리즘을 이용하여 사진영역, 코드 영역 및 개별 코드 문자를 추출하였다. 추출된 개별 코드 인식은 ART2 알고리즘을 기반으로 한 RBF 신경망을 제안하여 여권 인식에 적용하였다. 제안된 방법의 성능을 확인하기 위해서 실제 여권 영상들을 대상으로 실험한 결과, 제안된 방법이 여권 인식에 우수한 성능이 있음을 확인하였다.
출입국 관리 시스템은 위조 여권 소지자, 수배자, 출입국 금지자 또는 불법 체류자 등의 출입국 부적격자를 검색하여 출입국자를 관리하고 있다. 이러한 출입국 관리 시스템은 위조 여권 판별이 중요하므로 위조 여권을 판별하는 전 단계로 퍼지 RBF 네트워크 제안하여 여권을 인식하는 방법을 제안한다. 제안된 여권 인식 방법은 소벨 연산자와 수평 스미어링, 윤곽선 추적 알고리즘을 적용하여 코드의 문자열 영역을 추출한다. 추출된 문자열 영역을 사다리꼴 타입의 소속 함수를 이용한 퍼지 이진화 방법을 제안하여 이진화하고 이진화된 문자열 영역에 대해서 개별 코드의 문자들을 복원하기 위하여 CDM 마스크를 적용한 후에 수직 스미어링을 적용하여 개별 코드의 문자를 추출한다. 개별 코드의 인식은 퍼지 ART 알고리즘을 개선하여 RBF 네트워크의 중간층으로 적용하는 퍼지 RBF 네트워크를 제안하여 적용한다. 제안된 방법의 성능을 확인하기 위해서 실제 여권영상을 대상으로 실험한 결과, 제안된 방법이 여권 인식에 우수한 성능이 있음을 확인하였다.
전 세계적으로 유행하는 COVID-19(코로나19)로 인해 사람들은 대면 접촉을 피하게 되었고, 전염성이 높은 이유로 마스크의 착용이 의무화되고 있고, 이를 검사하는 업무가 증가하고 있다. 그래서, 인공지능 기술을 통해 업무를 도와줄 수 있는 출입자 통계와 출입자 마스크 착용 검사를 할 수 있는 시스템이 필요하다. 이를 위해 본 논문에서는 딥러닝 알고리즘을 활용한 출입자 통계와 마스크 착용 판별 시스템을 제시한다. 또한, 실시간 영상인식에 많이 활용되고 있는 YOLO-v3와 YOLO-v4, YOLO-Tiny 알고리즘을 데스크탑 PC와 Nvidia사의 Jetson Nano에 적용하여 알고리즘별 성능 비교를 통해 적합한 방법을 찾고 적용하였다.
최근 COVID19 상황에서 생활 속 거리두기가 강조되면서 관광지나 다중이용시설 등의 이용객 수와 밀집도를 파악하는 것이 중요해지고 있다. 따라서, CCTV 영상을 활용하여 저렴한 비용으로 다중이용시설의 출입자수에 대한 정보를 실시간으로 모니터링할 수 있는 시스템이 필요하다. 이를 위해 본 논문에서는 딥러닝 실시간 객체인식기술을 활용한 출입자의 수와 동선을 측정하여 출입자에 대한 통계정보를 웹브라우저를 통해 제공하는 시스템을 개발하였다. 실시간 객체인식기술인 YOLOv4와 YOLOv4-tiny 알고리즘을 Nvidia사의 Jetson AGX Xavier 와 데스크톱PC에 적용하여 각 알고리즘의 FPS와 객체 인식률을 비교 분석 하여 알고리즘을 적용하였다.
기존의 산업현장에서 안전사고 및 산업재해들이 끊임없이 발생하고 있다. 또한, 근로자의 육체적·정신적 피로로 인해 안전사고가 발생할 확률이 높아지고 있다. 이에 따라, 근로자의 안전을 위해 체계적인 관리 및 다양한 시스템의 도입이 요구되고 있다. 본 논문에서는 산업현장에서 생체정보를 이용한 출입 관리 시스템의 개발로 근로자의 효율적인 건강관리, 출입통제관리 기능 개발을 수행한다. 출입통제를 위해 얼굴인식을 통해 근로자를 확인하고, 건강상태 유무는 홍채인식을 통해 판별한다. 근로자의 홍채 및 눈의 충혈 상태를 통해 건강이상 징후를 진단하여 정확도를 높이고 보다 효율적인 관리 시스템의 개발을 목표로 한다. 최종적으로 개발 내용은 현장 출입관리 시스템, 관리자용 출입통제 프로그램, 사용자 건강이상 징후 진단을 위한 진단하는 메인 서버 시스템으로 구성된다.
본 논문에서는 출입국자 관리의 효율성과 체계적인 출입국 관리를 위하여 여권 코드를 자동으로 인식하고 위조 여권을 판별할 수 있는 지능형 여권 인식 및 얼굴 인증 시스템을 제안하였다. 제안된 지능형 여권 인식 시스템은 여권 영상에서 경계선 검출 및 수평 최소값 필터 등을 적용하여 코드의 문자열 영역을 추출하고 기울어진 각도를 보정하였다. 검출된 코드 문자열의 인식을 위해 새로운 ART 알고리즘을 제안하여 적용하였고 휴리스틱 방법을 이용하여 인식 결과를 보정한 후 이 인식 결과를 바탕으로 여권 소지자의 사진 및 관련 정보를 여권 데이터베이스에서 추출하였다. 여권에서 추출된 출입국자의 사진 및 얼굴과 데이터베이스에 저장된 사진 및 얼굴과의 유사도 측정을 통하여 여권 사진의 위조 여부를 판단하였다. 따라서 본 논문에서는 여권 코드의 자동인식과, DB에 저장된 사진 정보를 바탕으로 얼굴 사진 영역의 인중을 통하여 위조 여권을 판별할 수 있는 지능형 출입국 관리 시스템을 제안하였다.
코로나19로 인해 출입 관련 시스템도 비대면으로 변화하고 있다. 변화에 맞추어 비대면으로 출입자를 관리할 수 있는 프로그램을 개발하여 접촉 위험을 줄이고 출입자 모니터링에 실용성을 제공하고자 한다. 본 연구에서는 Raspberry Pi 카메라에 Alchera Face Authentication API를 적용하여 얼굴인식을 실시하며 정보를 AWS 클라우드에서 저장·관리 하는 시스템을 개발하였다. 챗봇 서비스를 통해 출입자를 확인할 수 있으며 메신저에서 쉽게 클라우드에 접근하여 정보를 확인할 수 있게 하였다. 이를 통해, 특정 장소를 비대면으로 관리하며 간편하게 출입자를 모니터링할 수 있을 것으로 기대한다.
유비쿼터스 컴퓨팅은 환경 및 사용자의 상황을 필요로 하는 곳에 센서 노드들을 부착하여 환경 정보를 자율적으로 수집하고, 수집된 정보를 관리 및 제어하여 사용자에게 적합한 서비스를 제공하는 기술이다. 이러한 컴퓨팅환경에서는 사용자에게 제공하는 서비스에 대한 요구를 만족시키기 위해서 상황인식 처리를 위한 센싱 데이터 수집이 필요하다. 본 논문에서는 RFID/USN센서를 응용해 출입자 인식에 대한 상황을 연출하고, 출입자의 신원적 상황을 RFID reader와 antenna통해 전달 받는다. 동시에 출입자의 접근 여부를 판단하기 위해서 거리 센서를 장착한 센서 노드를 설치하여 센서정보를 수집하고, 이를 기반으로 출입자의 신원적 상황을 연출하여 이 상황을 인식하고, 실제 생활에 필요한 서비스를 제공할 수 있는 시스템에 대하여 사용자에게 필요한 서비스를 제공하는 시스템을 설계 구현한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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