얼굴인식을 활용한 출석부 앱

1. 프로젝트 수행 목적

1.1 프로젝트 정의

Deep Learning 기반의 얼굴인식을 적용한 도어락 제어 및 출석 어플리케이션이다.

1.2 프로젝트 배경

현재 대부분의 도어락 잠금장치는 비밀번호를 통해 제어된다. 하지만 비밀번호로 잠금해제를 하는 도어락의 경우 비밀번호가 유출될 가능성이 있어 보안에 취약하다. 따라서 우리는 이러한 취약점을 보완하기 위해서 얼굴인식을 통하여 도어락을 제어하고자 하였다. 또한 COVID-19 상황에 학교에 방문하는 학생들의 출입통제를 위하여 많은 인원이 투입되고 있다. 출입통제 근로학생들은 체온을 측정하고, 인증 스티커를 배부하는 반복적인 작업을 수행하는데, 우리가 개발한 어플리케이션으로 손쉽게 얼굴인식과 체온을 측정하고 기록하여 인력의 낭비가 없어지도록 할 수 있고 인증 스티커 또한 불필요하게 되어 자원의 낭비를 줄일 수 있다.

1.3 프로젝트 목표

어플리케이션을 통해 학습에 사용될 이미지를 추출한 뒤 서버에서 이미지 학습을 통해 모델을 생성한다. 얼굴 인식을 이용해 인증되지 않은 사용자 출입을 통제하고 어플리케이션을 통해 사람의 얼굴 사진과 체온을 확인한다. 어플리케이션을 통해 어디서든 도어락을 제어할 수 있다.

2. 프로젝트 개요

2.1 프로젝트 구조 및 설명

• 프로젝트 구조

• 프로젝트 구조 설명 본 시스템은 아래의 그림처럼 라즈베리파이, 서버 PC, 아두이노, 안드로이드 애플리케이션으로 구성된다. 각각의 시스템은 MQTT(Message Queuing Telemetry Transport) 프로토콜을 통해 데이터를 주고 받으며 Topic을 통하여 각각의 하드웨어들이 신호를 통하여 각각의 역할을 수행한다. MQTT Broker는 라즈베리파이에 탑재하였으며, 사용자의 얼굴인식을 위한 웹카메라도 라즈베리파이에 연결하여 제어한다. 모바일 기기를 통해 입력받은 사용자 이미지와 데이터는 Firebase에 업로드 된다. 서버 PC는 얼굴 인식 프로그램이 실행되고 있으며 Firebase에서 데이터를 다운받아 얼굴 인식 모델을 학습시킨다. 얼굴 인식과 기기 인증에 성공하면 MQTT 프로토콜을 통해 아두이노에게 성공을 알려 도어락을 제어할 수 있으며 적외선 온도 센서와 초음파 센서를 통한 체온 측정이 이루어 질 수 있다.

2.2 프로젝트 결과물

[안드로이드 APP- 얼굴인식 공통 기능]

[안드로이드 APP- 출석부]

[안드로이드 APP- 도어락]

2.3 기대효과

1.기존의 비밀번호 기반의 도어락 시스템보다 보안성이 강화되는 것을 기대할 수 있다.

2.또한 추가적인 인력 없이 많은 학생들의 출석과 체온을 동시에 체크 할 수 있다.

3.추가적으로 해당 시스템을 통해 국가공인시험을 볼 때 주민등록증을 통해 본인 확인을 하는 과정의 축소 및 정확도의 향상을 기대할 수 있다.