딥러닝 기반 이용한 공동주택현관문의 출입자 식별 시스템 설계
Design of an Visitor Identification system for the Front Door of an Apartment using Deep learning
1
조회
0
다운로드
1
인용
0
참고문헌
키워드
초록
COVID-19와 같은 전염병의 확산 방지로 인해 접촉에 대한 두려움이 존재한다. 아파트의 공동주택현관문은 거주민이 현관문에 부착된 도어락의 비밀번호를 입력하거나 거주민의 허락을 득한 경우에 출입이 가능하다. 출입을 위해서는 공동현관문의 도어락에 동호수와 비밀번호를 직접 입력해야 하는 불편함이 존재한다. 또한, COVID-19로 인해 비접촉 출입 요구가 있다. 최근에는 정보통신기술 및 인공지능의 발달함에 따라 안면인식 및 음성인식 기술을 이용하여 쉽게 사용자를 식별할 수 있다. 제안 기법은 공동현관문에 부착된 CCTV 나 카메라를 통해 방문자의 얼굴을 감지하고, 안면을 인식하여 등록된 거주민으로 식별한 후, 거주자의 등록된 정보를 기반으로 서버에서 엘리베이터와 연동하여 비접촉으로도 운행이 가능하다. 특히, 모자나 마스크 등으로 안면인식에 실패할 경우 음성으로 화자 식별하거나 음성 메시지를 기반으로 방문자의 추가적인 인증을 수행하여 공동주택현관문 출입 시 비접촉 기능 및 지문정보를 남기지 않고 출입의 불편함이 없이 전염성 확산을 차단할 수 있다.
Abstract
Fear of contact exists due to the prevention of the spread of infectious diseases such as COVID-19. When using the common entrance door of an apartment, access is possible only if the resident enters a password or obtains the resident's permission. There is the inconvenience of having to manually enter the number and password for the common entrance door to enter. Also, contactless entry is required due to COVID-19. Due to the development of ICT, users can be easily identified through the development of face recognition and voice recognition technology. The proposed method detects a visitor's face through a CCTV or camera attached to the common entrance door, recognizes the face, and identifies it as a registered resident. Then, based on the registered information of the resident, it is possible to operate without contact by interworking with the elevator on the server. In particular, if face recognition fails with a hat or mask, the visitor is identified by voice or additional authentication of the visitor is performed based on the voice message. It is possible to block the spread of contagiousness without leaving any contactless function and fingerprint information when entering and exiting the front door of an apartment house, and without the inconvenience of access.
참고문헌 (14)
- 허석렬, "딥러닝 얼굴인식 기술을 활용한 방문자 출입관리 시스템 설계와 구현", 디지털융복합연구, 19(2), pp.245~251 (2021), 한국디지털정책학회[DOI]
- 이승호, "아파트 공동현관 출입 통제를 위한 자동 얼굴 등록 및 갱신 기반 얼굴인식", 한국정보통신학회논문지, 25(9), pp.1152~1157 (2021), 한국정보통신학회[DOI]
- T. K. Kim, "A Smart doorlock with recognition of facial and speaker", Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference, pp.569~570 (2017)
- W. J. Hwang, "Deep Learning-based Face Detection. Landmark Detection, and Face Recognition Technology Research Trends", Broadcasting and Media Magazine, 22(4), pp.41~49 (2017)
- Min-hye Lee, "Comparison Analysis and Case Study for Deep Learning-based Object Detection Algorithm", IJASC, 2(4), pp.7~16 (2020), The Academic Society of Convergence Science Inc.[DOI]
- 김동주, "SIFT 기술자를 이용한 얼굴 표정인식", 정보처리학회논문지. 소프트웨어 및 데이터 공학, 5(2), pp.89~94 (2016), 한국정보처리학회[DOI]
- 이동우, "얼굴 검출을 위한 Flood Fill 기반의 개선된 피부색 추출기법", 한국융합학회논문지, 10(6), pp.7~14 (2019), 한국융합학회[DOI]
- "Github, 81 Facial Landmarks Shape Predictor" (2019)[URL]
- S. G. Jang, "3D photorealistic avatar creation technology for immersive remote meeting", Broadcasting and Media Magazine, 26(3), pp.50~58 (2021)
- 민소연, "한국어 특성 기반의 STT 엔진 정확도를 위한 정량적 평가방법 연구", 한국산학기술학회논문지, 21(7), pp.699~707 (2020), 한국산학기술학회[DOI]
- 김민서, "STFT와 RNN을 활용한 화자 인증 모델", 정보보호학회논문지, 29(6), pp.1393~1401 (2019), 한국정보보호학회[DOI]
- 문서영, "삼중 보안 기능을 가지는 스마트 도어락 개발", 한국전자통신학회 논문지, 15(1), pp.115~124 (2020), 한국전자통신학회[DOI]
- 김우린, "A Design and Implementation of Speech Recognition and Synthetic Application for Hearing-Impairment", 한국컴퓨터정보학회논문지, 26(12), pp.105~110 (2021), 한국컴퓨터정보학회[DOI]
- 문형진, "사용자 인증을 위한 딥러닝 기반 얼굴인식 기술 동향", 산업융합연구, 17(3), pp.23~29 (2019), 대한산업경영학회[DOI]