"3조 - 타이타닉"의 두 판 사이의 차이
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==프로젝트 개요== | ==프로젝트 개요== | ||
=== 기술개발 과제 === | === 기술개발 과제 === | ||
− | ''' 국문 : ''' | + | ''' 국문 : ''' 얼굴인식을 통한 자동출석체크 |
− | + | ''' 영문 : ''' Attendance check system by facial recognition | |
− | ''' 영문 : ''' | ||
===과제 팀명=== | ===과제 팀명=== | ||
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===지도교수=== | ===지도교수=== | ||
− | + | 김00 교수님 | |
===개발기간=== | ===개발기간=== | ||
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===구성원 소개=== | ===구성원 소개=== | ||
− | 서울시립대학교 기계정보공학과 | + | 서울시립대학교 기계정보공학과 20124300** 이**(팀장) |
+ | |||
+ | 서울시립대학교 기계정보공학과 20124300** 이** | ||
− | 서울시립대학교 기계정보공학과 | + | 서울시립대학교 기계정보공학과 20124300** 이** |
− | 서울시립대학교 기계정보공학과 | + | 서울시립대학교 기계정보공학과 20124300** 윤** |
− | |||
− | |||
==서론== | ==서론== | ||
===개발 과제의 개요=== | ===개발 과제의 개요=== | ||
− | + | 1. 요약 | |
− | + | 2. 제품 및 기술의 현황 | |
− | + | 우리 조가 본 프로젝트에서 개발하고자 하는 것은 안면 인식 기술을 통해 학생들의 출결 | |
− | + | 여부를 확인해주는 자동 출석 체크 장치이다. 대학교내에서 강의 시간의 일부를 학생들의 | |
− | + | 출석을 확인하는 데에 사용해왔던 현재까지와는 달리 우리 조는 자동 출석 체크 장치를 설 | |
− | + | 계 및 개발하여 이러한 손실들을 없애려 한다. 일반 대학들의 비싼 등록금으로부터 나오는 | |
+ | 강의 시간당 드는 비용을 고려해볼 때, 우리는 본 장치의 개발로부터 큰 경제적 효과를 기 | ||
+ | 대할 수 있으며 늘어난 강의시간을 통해 학생들에게 더 나은 교육 환경을 제공해 줄 수 있 | ||
+ | 다. | ||
+ | 가. 제품 및 특허 동향 | ||
+ | ◇ 다양한 방식을 통한 출석체크 | ||
+ | 1. 아날로그 방식 | ||
+ | 이름을 호명하거나 시험을 통하여 출석체크를 하는 아날로그 방식이다. | ||
+ | 장점 : 직접 체크하는 방식이기 때문에 정확하게 출석체크를 할 수 있다. | ||
+ | 단점 : 호명하는 방식일 경우 대규모 강의실에서는 대리출석, 출석체크를 | ||
+ | 막지 못하고 시간이 많이 소요된다. 시험을 통한 방식은 지각을 체크하 | ||
+ | 기 어려우며 매 시간 시험을 봐야하는 불편함이 생긴다. | ||
+ | 2. RFID 방법 | ||
+ | 학생증을 기기에 접촉하여 출석체크하는 방식이다. | ||
+ | 장점 : 학생증을 이용하는 방식이기 때문에 정확하게 출석체크를 할 수 | ||
+ | 있으며 카드를 접촉만 하면 되기 때문에 시간을 절약할 수 있다. | ||
+ | 단점 : 타인의 학생증을 이용한 대리출석을 방지할 수 없고 RFID 시스 | ||
+ | 템을 구축하는데 많은 비용이 소모된다. | ||
+ | 3. 지문인식 방법 | ||
+ | 사람마다 다른 지문을 이용하여 출석 체크하는 방식이다. | ||
+ | 장점 : 사람마다 다른 신체를 사용하기 때문에 대리 출석을 방지 할 수 | ||
+ | 있으며 출석체크 시간 또한 절약할 수 있다. | ||
+ | 단점 : 시스템 구축에 많은 비용이 소요되며 양손에 짐이 있을 경우 내 | ||
+ | 려놓은 후 체크해야한다. 그 뿐만 아니라 겨울철이나 작업, 실험 같은 | ||
+ | 작업으로 인해 지문에 이상이 생길 경우 인식을 못하는 경우가 생긴다. | ||
+ | 4.블루투스 방식 | ||
+ | 블루투스와 핸드폰 애플리케이션을 이용하여 출석 체크하는 방식이다. | ||
+ | 장점 : 상당한 출석체크 시간을 절약 할 수 있으며 요즈음 타인에게 대 | ||
+ | 여하기 힘든 필수템인 핸드폰을 이용한 방식이기 때문에 대리출석 또 | ||
+ | 한 어느 정도 방지 가능하다. 그 뿐만 아니라 자신의 출결상황을 쉽게 | ||
+ | 알아 볼 수 있다. | ||
+ | 단점 : 스마트폰을 이용한 방식이기 때문에 스마트폰이 없거나 스마트 | ||
+ | 폰의 전력이 없을 경우 출석체크에 어려움이 생긴다. 또한 블루투스가 닿는 거리에서 출석 | ||
+ | 이 가능하기 때문에 교실 밖에서도 출석이 가능하다. 가장 최근에 시작된 방식으로 기술 행 | ||
+ | 정상 여러 가지 에러가 존재한다. | ||
+ | ◇ 유사 제품1) | ||
+ | 1. AC-7000 | ||
+ | 유니온 커뮤니티에서 2014년 12월 출시한 | ||
+ | AC-7000은 안면 인식, 카드 인식, 지문 인 | ||
+ | 식이 모두 가능하다. 단말기 CPU의 성능은 | ||
+ | 806MHz이며 0.5초 내에 인식이 가능하고 | ||
+ | 약 10,000명의 데이터를 보관할 수 있다. | ||
+ | 화면이 출력되는 LCD의 크기는 4.8인치이 | ||
+ | 며 단말기의 전체적인 크기는 약 9.2인치이 | ||
+ | 다. | ||
+ | 2. Entrol Label5 | ||
+ | 엔트롤에서 2016년 10월 출시한 Entrol | ||
+ | Label5은 안면 인식, 지문 인식이 가능하 | ||
+ | 다. 단말기 CPU의 성능은 1GHz이며 0.5초 | ||
+ | 내에 인식이 가능하고 약 1,000명의 데이 | ||
+ | 터를 보관할 수 있다. | ||
+ | 화면이 출력되는 LCD의 크기는 2.8인치이 | ||
+ | 며 단말기의 전체적인 크기는 약 9.25인치 | ||
+ | 이다. | ||
+ | 3. Smart Face 2(SFA-2) | ||
+ | Kmedia WFS에서 2017년 7월 출시한 | ||
+ | Smart Face 2(SFA-2)은 안면 인식만 가능 | ||
+ | 하다. 단말기 CPU의 성능은 400MHz이며 | ||
+ | 0.7초 내에 인식이 가능하고 약 500명의 | ||
+ | 데이터를 보관할 수 있다. | ||
+ | 화면이 출력되는 LCD의 크기는 4인치이 | ||
+ | 며 단말기의 전체적인 크기는 약 9인치이 | ||
+ | 다. | ||
+ | 4. FaceStation 2 | ||
+ | Suprema에서 2017년 12월 출시한 | ||
+ | FaceStation 2은 안면 인식만 가능하다. 단 | ||
+ | 말기 CPU의 성능은 1.4GHz 쿼드코어이며 | ||
+ | 0.003초 내에 인식이 가능하고 약 30,000 | ||
+ | 명의 데이터를 보관할 수 있다. | ||
+ | 화면이 출력되는 LCD의 크기는 4인치이 | ||
+ | 며 단말기의 전체적인 크기는 약 8.65인치 | ||
+ | 이다. | ||
+ | 위의 4가지 제품들을 서로 비교해 볼 때, 하나의 단말기에서 여러 가지 인식 기술이 실행 | ||
+ | 되는 것 보다는 한 가지 기술에 집중하면서 동시에 CPU의 성능과 데이터 저장능력을 향상 | ||
+ | 시키는 방향으로 나아가고 있다. 현재 우리 조에서 사용하려는 라즈베리파이3 모델 B+의 | ||
+ | CPU의 성능은 1.4GHz이며, MS 서버에서는 수백 만 개의 데이터를 저장할 수 있다. 이를 통 | ||
+ | 해 가장 최근에 출시된 FaceStation 2와 비슷한 성능을 보일 것으로 예상할 수 있다. | ||
+ | ◇ 관련 특허2) | ||
+ | 1. 좌표와 인증번호를 활용한 스마트 출석체크 시스템 (10-2016-0094543) | ||
+ | Smart attendance check system using the coordinates and the authentication number | ||
+ | 100 : 교수 모바일 단말기 | ||
+ | 300 : 출석 체크 서버 | ||
+ | 400 : 학생 모바일 단말기 | ||
+ | 본 발명은 좌표와 인증번호를 활용한 스마트 출석체크 시스템에 관한 것으로, 교내 무선랜 | ||
+ | 에 접속되어 교수 위치정보가 생성되고, 출석체크를 위한 인증번호가 입력되는 교수 모바일 | ||
+ | 단말기, 강의실 내에 마련되며, 상기 인증번호를 표시하는 표시 장치, 상기 교수 모바일단말 | ||
+ | 기에 인증번호가 입력되면, 학생 모바일단말기에 출석체크를 위한 출석체크 알림을 전송하 | ||
+ | 는 출석체크 서버 및 상기 출석체크 서버로부터 상기 출석체크 알림을 전송받으면, 교내 무 | ||
+ | 선랜에 접속되어 학생 위치정보가 생성되고, 출석체크 확인을 위해 상기 표시 장치에 표시 | ||
+ | 된 상기 인증번호가 입력되면, 상기 인증번호를 상기 출석체크 서버로 전송하는 복수의 학 | ||
+ | 생 모바일단말기를 포함하며, 상기 출석체크 서버는 상기 학생 모바일단말기에서 입력된 상 | ||
+ | 기 인증번호를 전송받고, 상기 교수 모바일단말기로부터 전송받은 인증번호와의 일치 여부 | ||
+ | 를 판단한 후 일치하면, 상기 학생 모바일단말기에서 학생위치정보와 상기 교수 모바일단말 | ||
+ | 기에서 교수위치정보를 수신받아 상기 학생위치정보와 상기 교수위치정보와의 일치 여부를 | ||
+ | 판단하여 출석처리된 학생 및 결석처리된 학생으로 구분되는 출석체크정보를 생성하는 것을 | ||
+ | 특징으로 한다. | ||
+ | 2. 휴대폰 이용 위치기반 출석처리시스템 (10-2017-0014321) | ||
+ | System and methods for location-based attendance management using a mobile phone | ||
+ | 본 발명은 학교나 기업 또는 단체에서 강의시간에 구성원의 출석을 체크하기 위한 출석처 | ||
+ | 리 시스템으로서 블루투스(Bluetooth)기능이 포함된 휴대폰을 구성인이 구비하고, 강의실마 | ||
+ | 다 적어도 한대 이상의 강의실식별용 블루투스 비콘(Beacon)이 설치되고, 출석처리를 하며 | ||
+ | 상기 휴대폰과 무선데이터통신망으로 접속되는 출석처리서버가 구비되고, 상기 휴대폰에 출 | ||
+ | 석처리 앱(어플리케이션 프로그램)이 구비되어 구성원이 출석처리 앱을 실행할 때 출석처리 | ||
+ | 앱에 구성원의 강의실정보와 강의시간 정보가 있을 경우 또는 없을 경우에도 구성원이 출석 | ||
+ | 처리요청보턴을 누르면 강의실식별정보가 구성원정보와 함께 서버로 송출되어 서버에 있는 | ||
+ | 구성원의 강의실정보와 강의시간정보를 확인하여 출석 처리할 수 있는 장점이 있다. | ||
+ | 3. 블루투스와 스마트 디바이스 지문인식 센서를 이용한 출석 체크 시스템 및 방법 | ||
+ | (10-2017-0026204) | ||
+ | ATTENDANCE CHECK SYSTEM AND METHOD USING BLUETOOTH AND FINGERPRINT | ||
+ | SENSOR OF SMART DEVICE | ||
+ | 블루투스와 스마트 디바이스 지문인식 센서를 이용한 출석 체크 시스템은, 서버에 강의실 | ||
+ | 과 관련된 고유값을 전송하고 상기 서버로부터 상기 고유값에 해당하는 강의 | ||
+ | UUID(universal unique identification)를 수신하며, 수신된 강의 UUID에 기반하여 애드버타 | ||
+ | 이징 신호를 송출하는 비콘; 출석자가 소지하는 스마트 디바이스로서, 지문인식 센서를 포함 | ||
+ | 하여 출석자의 지문인증을 수행하며, 상기 비콘으로부터 수신된 강의 UUID에 기반하여 상 | ||
+ | 기 서버에 접속하는 스마트 디바이스; 및 상기 강의 UUID, 강의 정보, 출석 정보, 및 출석자 | ||
+ | ID를 저장하는 데이터베이스를 포함하며, 상기 스마트 디바이스에서 출석자의 지문 인증이 | ||
+ | 성공하는 경우 상기 스마트 디바이스로부터 수신한 출석자 ID 및 강의 UUID에 기반하여 출 | ||
+ | 석 체크를 수행하는 서버를 포함한다. | ||
+ | 출석체크와 관련된 특허는 꾸준히 등록되어왔다. 그 중에서도 주로 모바일을 이용한 전자 | ||
+ | 출결시스템에 관련된 특허들이 많이 출원되어왔지만 최근에는 지문, 안면 등 사람들의 신체 | ||
+ | 적 데이터를 이용한 출결시스템이 등록되고 있다. | ||
+ | 나. 기술의 현황 및 로드맵 | ||
+ | ◇ 기술 로드맵 | ||
+ | 우리 조가 제안하는 제품은 센서를 이용하여 사람을 인식한 뒤 사람의 얼굴의 높 | ||
+ | 낮이에 맞게 기구의 상하운동을 제어하고 카메라를 통한 얼굴을 인식하여 data | ||
+ | base와 비교 대조하는 기술로서 각 기술들의 기반들과 방법 및 특징을 바탕으로 기 | ||
+ | 술로드맵을 작성하였다. | ||
+ | 사람의 키에 따른 카메라의 높낮이를 조절하기 위해 서보 모터와 벨트&풀리 또는 | ||
+ | 랙&피니언 기어를 사용할 수 있다. 벨트&풀리를 이용한 설계가 랙 & 피니언 기어 | ||
+ | 를 이용한 설계보다 보다 높은 하중을 지지할 수 있고 작동 시 발생하는 소음이 적 | ||
+ | 으므로 벨트&풀리를 이용하여 카메라 높낮이 조절을 할 것이다. | ||
+ | 사람의 위치를 파악하고 인식하기 위해 온도, 적외선, 초음파 센서를 사용할 수 있 | ||
+ | 다. 온도 센서의 경우 온도가 높은 환경일 경우 인식이 다소 불안정 할 수 있으며 | ||
+ | 초음파 센서가 그 중 비교적 저렴하고 안정된 상태에서 손쉽게 사용할 수 있기 때 | ||
+ | 문에 초음파 센서를 이용할 것이다. | ||
+ | MS에서 제공하는 얼굴인식 API를 이용하여 python과 라즈베리파이를 통해 얼굴인 | ||
+ | 식시스템을 구현하고 MS 서버에 있는 학생 얼굴 데이터와 비교 대조를 하는 시스 | ||
+ | 템 구현하는 것이 목표이다. | ||
+ | 다. 당 개발과제의 수준 및 위치 | ||
+ | APPLE사의 경우 TrueDepth 카메라 시스템, Secure Enclave, Neural Engine 등 가장 | ||
+ | 정교한 기술이 한데 모여 스마트폰 사상 가장 보안성이 뛰어난 안면 인증 기술 | ||
+ | Face ID를 완성했다. Face ID는 첨단 머신 러닝을 통해 사람의 외모 변화를 인지하 | ||
+ | 기 때문에 모자를 쓰고, 안경을 써도 알아볼 수 있다. 또한 도트프로젝터를 통해 안 | ||
+ | 면 인식률을 100% 가까이 끌어올리는 등의 세계 최고의 기술력을 보이고 있다.3) | ||
+ | 우리 조의 프로젝트는 위의 기술력 보다는 한 단계 낮은 수준의 이미지처리기법을 사용하 | ||
+ | 려 한다. 본 프로젝트는 기술적인 측면에서는 큰 경쟁력을 갖지 못하지만 비용적인 측면에 | ||
+ | 서 큰 경쟁력을 갖추고 있으므로 최종목표였던 저렴한 자동 출석 체크 장치를 설계하는 것 | ||
+ | 에는 부합한다. | ||
− | + | 3. 설계사양 | |
− | + | 번호 요구사항 중요도 실현 가능성 | |
− | + | 1 사람이 앞에 있을 때 얼굴의 위치를 정확히 찾아내야 한다. 상 □ | |
− | + | 2 필요한만큼 카메라의 이동이 가능해야 한다. 상 □ | |
− | + | 3 카메라 화면을 LCD로 보여 주어야 한다. 중 □ | |
− | + | 4 얼굴 비교 시 정확성이 높아야 한다. 상 □ | |
− | + | 5 출석과 지각을 구분할 수 있어야 한다. 상 □ | |
− | + | 6 IT회사 서버와 원활한 통신이 가능하여야 한다. 상 □ | |
− | + | 7 등록 가능한 얼굴 수가 충분해야 한다. 중 ○ | |
− | + | ◇ 제품 희망사항 | |
− | + | ○: 가능성 100%, □: 실현하는데 시간 다소 필요, △: 실현하는데 많은 시간 필요 | |
− | + | ◇ 목적 계통도 | |
− | + | 얼굴인식출석체크 | |
− | + | 저렴한 비용으로 제작이 | |
+ | 가능하며 사용자 또한 | ||
+ | 합리적인 가격으로 | ||
+ | 이용이 가능하다. | ||
+ | 기기를 이동할 수 있기 | ||
+ | 때문에 장소에 큰 영향을 | ||
+ | 받지 않는다. | ||
+ | 복잡하지 않은 | ||
+ | 하드웨어로 고장이 적다. | ||
+ | 정확성 | ||
+ | 사진과 카메라로 찍을 사진 | ||
+ | 비교 시 정확한 판단을 할 수 | ||
+ | 있어야 한다. | ||
+ | 카메라 앞에 사람이 서 있을 | ||
+ | 때와 없을 때를 구별할 수 | ||
+ | 있어야 하며 사람이 서 있을 | ||
+ | 때 작동해야 한다. | ||
+ | 사람이 카메라 앞에 서 있을 | ||
+ | 시 사람의 얼굴 위치를 | ||
+ | 확실히 파악해야 한다. | ||
+ | 시간에 따른 출석과 지각을 | ||
+ | 정확히 판단해야 한다. | ||
+ | 심미성 | ||
+ | 소음을 최소화 | ||
+ | 효율성 | ||
+ | 하드웨어 측면 | ||
+ | 빠른 비교를 통하여 | ||
+ | 출석에 소요되는 시간을 절약할 | ||
+ | 수 있다. | ||
+ | 직관성 있는 코딩으로 문제가 | ||
+ | 생길시 빠르게 원인 분석이 | ||
+ | 가능하며 소프트웨어적인 | ||
+ | 오류가 적다. | ||
+ | 소프트웨어 측면 | ||
+ | 웨어적 측면과 기기 몸체, 물리적 부분과 관련 있는 하드웨어적 측면으로 나누어지며 각 분 | ||
+ | 야에서 장점을 나타낸다. 정확성은 각 과정에서 정확도를 요구하는 부분을 나타내었다. | ||
+ | ◇ 기능 계통도 | ||
+ | 사람을 인식한다. 카메라를 얼굴 위치로 이동시킨다. | ||
+ | LCD화면에 얼굴이 나오며 얼굴을 | ||
+ | 촬영한다. | ||
+ | 촬영된 사진을 타 IT회사 서버로 | ||
+ | 전송하여 등록된 사진과 동일인임을 | ||
+ | 판단한다. | ||
+ | 결과가 나오면 기기로 결과를 통보해 | ||
+ | 준다. | ||
+ | 동일인물일 경우 시간을 이용하여 | ||
+ | 지각, 출석을 판단한 후 처리한다. | ||
+ | 기능 계통도는 얼굴인식 출석체크의 알고리즘을 보여준다. 우선 사람이 기기 앞에 설 경우 | ||
+ | 온도 센서가 반응을 한다. 초음파 센서를 이용하여 카메라를 얼굴위치로 이동시킨다. 이때 | ||
+ | LCD에서는 카메라를 통한 화면을 볼 수 있으며 카메라는 얼굴이 인식되면 사진을 찍는다. | ||
+ | 사진을 IT회사 서버로 전송하여 동일인 여부를 판단한다. 등록된 사진과 동일인이면 출석을 | ||
+ | 체크한다. | ||
+ | 나. 요구 사항의 수학적 모델링 | ||
+ | ◇ 설계 변수 | ||
+ | - 카메라 이동거리(약 40cm) | ||
+ | - 카메라 이동방법(체인, 밸트와 풀리, 랙과 피니언 방식) | ||
+ | - 사용할 센서의 종류(초음파, 적외선센서) | ||
+ | - 축의 재질(철, 플라스틱, 목재) | ||
+ | - API 회사( MS, Google, Apple) | ||
+ | - 사용할 CPU(아두이노, 라즈베리파이, ATmega) | ||
− | + | ◇ 제약 조건 | |
− | + | - 한정된 자금을 이용하여 만들어야 한다. | |
− | + | - 축에 하중이 가해질 시 버틸 수 있어야 한다.(50g의 집중하중을 버틸 수 있어야 한다.) | |
− | + | - 모든 학생들의 얼굴을 인식 할 수 있어야 한다.(2015년 4월 기준 학생수가 가장 많은 연 | |
− | + | 세대학교의 학부/학생 수는 39402명 따라서 40000명 이상 등록이 가능하여야 한다.) | |
+ | ◇ 목적 | ||
+ | - 150 ~ 190cm 성인의 얼굴까지 카메라를 이동시켜 사진을 촬영한다. | ||
+ | - 수업시간에 방해가 되지 않도록 한다.(소음 최소화) | ||
+ | 다. 설계변수 중요도 | ||
+ | 설계변수 중요도는 위의 그래프와 같다. 지각생이 출석체크 시 카메라 이동으로 인한 소음 | ||
+ | 이 수업에 방해가 되는 것을 방지해야 한다. 그뿐만 아니라 카메라 이동 방식이 정해져야 | ||
+ | 전체적인 모양을 설정할 수 있기 때문에 이동방법 부분은 가장 중요한 5점을 받았다. 사용 | ||
+ | 할 CPU 부분도 5점인데 CPU의 성능이 부족하면 원하는 작업을 못하고 CPU가 너무 비싸 | ||
+ | 면 예산 부족으로 제작을 할 수 없기 때문에 중요도 5점을 부여받았다. 카메라의 이동거리 | ||
+ | 는 학생들의 키와 관련이 되어있다. 카메라를 찍을 수 있는 능력이기 때문에 중요하지만 제 | ||
+ | 작자가 변위를 어느정도로 설정하느냐에 따라 변경이 가능하므로 4점을 주었다. 축의 재질 | ||
+ | 은 풀리, 밸트, 카메라와 초음파 세서의 하중을 견딜 수 있어야 한다. 플라스틱이 이 하중을 | ||
+ | 견딜 수 있다면 3D프린터를 이용한 제작을 할 수 있게 되며 목재부터 견디기가 가능하면 | ||
− | + | 철제보다 싼 목재 축을 사용하게 되기 때문에 중요하다. 하지만 플라스틱과 목재의 대체재 | |
− | 내용 | + | 가 존재하기 때문에 중요도는 3점이 되었다. API회사 부분은 인식률이 가장 큰 비중을 차지 |
+ | 한다. 하지만 모든 회사들의 성능은 최소 기준을 만족하기 때문에 중요도는 2점이 되었다. | ||
+ | 마지막으로 센서 종류 부분은 어느 센서를 사용해도 측정을 하는데 큰 무리가 없다. 비용, | ||
+ | 무게와 같은 주변 요소의 영향이 크기 떄문에 중요도는 1점이 되었다. | ||
+ | 가. 설계안의 구체적 내용 | ||
+ | ◇ IT 협력업체 비교 | ||
+ | (괄호 안은 만점을 뜻한다.) | ||
+ | 사진을 서버로 보내면 판별하는 프로그램에는 두가지가 있다. MS에서 만든 FACE API4)와 | ||
+ | GOOGLE에서 만든 클라우드 비젼5)이다. 우선 이 두회사는 IT업계 종사자 뿐만 아니라 일반 | ||
+ | 인들도 모두 알고 있는 매출 상위권의 대기업이다. 따라서 회사가 망하거나 소프트웨어가 | ||
+ | 사라지는 위험도가 일반 기업보다 높기 때문에 신용도를 만점을 주었다. 또한 가격 부문에 | ||
+ | 서는 차이가 있는데 MS의 경우 1000장 당 약 1125원인데 반해 GOOGLE은 1000장 당 약 | ||
+ | 1677원이었다. 이 부분에서 점수의 차이가 생겼다.(이번 프로젝트에서는 1달 무료 체험을 사 | ||
+ | 용할 예정이므로 소요되는 비용은 없다). 등록가능 인원은 두 회사 모두 충분한 사진등록이 | ||
+ | 가능하기 때문에 만점을 주었다. 가장 큰 차이를 보이는 부문은 전문성이다. MS의 경우 얼 | ||
+ | 굴 인식을 전문적으로 하여 높은 인식률을 보여주는 API인데 비해 GOOGLE의 클라우드 비 | ||
+ | 젼은 얼굴인식, 로고, 배경 등 다양한 분야를 아우르는 API이다. 하지만 우리는 얼굴인식만 | ||
+ | 할 예정이므로 MS의 FACE API에 높은 점수를 주었고 최종 선택을 하였다. | ||
− | + | 제품명 아두이노 라즈베리파이 | |
− | + | 가격(2) 2 1 | |
− | + | 접근성(2) 2 1 | |
+ | 적합성(6) 1 5 | ||
+ | 총점(10) 5 7 | ||
+ | 품명 웜과 웜기어 벨트 풀리 체인 | ||
+ | 가격(5) 4 5 3 | ||
+ | 소음(5) 4 5 4 | ||
+ | 동력전달(5) 5 4 5 | ||
+ | 구현도(5) 3 5 4 | ||
+ | 심미성(5) 5 5 3 | ||
+ | 총점(25) 21 24 19 | ||
+ | ◇ 기판 비교 | ||
+ | 기판은 라즈베리파이와 아두이노 두 개의 제품을 비교하였다. 가격 부문은 아두이노가 더 | ||
+ | 싸기 때문에 더 높은 점수를 주었다. 접근성 부문 역시 상대적으로 더 배우기 쉬운 소프트 | ||
+ | 웨어로 구성되어있는 아두이노의 점수가 더 높았다. 하지만 적합성에서 라즈베리파이가 큰 | ||
+ | 점수를 받았는데 카메라, 그래픽, 센서, 모터 모두 제어 가능한 라즈베리파이에 비해 아두이 | ||
+ | 노는 센서와 모터의 제어까지만 가능하였다. 그 결과 더 적합한 라즈베리 파이를 선택하였 | ||
+ | 카메라를 이동시키는 방법은 세 가지 안이 나왔다. 우선 가격은 벨트 풀리가 가장 쌌기 때 | ||
+ | 문에 높은 점수를 받았으며 가장 비싼 체인은 낮은 점수를 받았다. 다음 항목인 소음은 수 | ||
+ | 업을 방해 할 수도 있기 때문에 고려하였는데 기어와 체인에 비하여 벨트의 소음이 가장 적 | ||
+ | 게 나기 때문에 가장 높은 점수를 받았다. 다음 동력전달 부문에서는 이가 맞물려 돌아가는 | ||
+ | 체인이나 웜기어에 비해 벨트는 전달력이 낮기 때문에 낮은 점수를 받았다. 구현도는 모터 | ||
+ | 의 동력과 카메라 이동 거리 등을 고려하였을 때 현실적으로 적합한 부품을 찾는 부문이다. | ||
+ | 4~60cm 정도를 이동하기 때문에 벨트와 체인이 웜기어보다 높은 점수를 받았다. 심미성은 | ||
− | === | + | - 13 - |
− | + | 품명 온도센서 적외선 센서 초음파 센서 | |
+ | 가격(5) 3 4 5 | ||
+ | 감도조절(5) 3 2 4 | ||
+ | 적합성 2 3 3 | ||
+ | 총점(25) 8 9 12 | ||
+ | 제품명 스텝모터 서보모터 | ||
+ | 가격(2) 1 2 | ||
+ | 접근성(5) 3 5 | ||
+ | 적합성(5) 3 4 | ||
+ | 총점(10) 7 11 | ||
+ | 완성 되었을 시 외관을 고려한 점수로 벨트와 웜기어의 점수가 체인에 비해 상대적으로 높 | ||
+ | 게 측정되었다. 그 결과 총점이 가장 높은 벨트 풀리가 선택 되었다. | ||
+ | ◇ 센서 비교 | ||
+ | 사람 감지를 위한 센서 선택에서 세 가지 안이 나왔다. 우선 가격은 초음파 센서가 가장 | ||
+ | 쌌기 때문에 높은 점수를 받았으며 가장 비싼 온도 센서는 낮은 점수를 받았다. 다음 항목 | ||
+ | 인 감도조절은 다른 물건이나 온도 등 사람을 보다 정확하게 감지하기 위해 고려하였는데 | ||
+ | 온도 센서와 적외선 센서보다 초음파 센서는 정교한 감도조절이 가능하기 때문에 가장 높은 | ||
+ | 점수를 받았다. 다음 적합성에서는 사람을 인식하는데 적합한지를 판단하는 기준으로 온도 | ||
+ | 의 경우 날씨의 영향을 받을 수 있기 때문에 가장 낮은 점수를 받았다. 그 결과 총점이 가 | ||
+ | 장 높은 초음파 센서가 선택 되었다. | ||
+ | ◇ 모터 비교 | ||
+ | - 14 - | ||
+ | 품명 플라스틱 목재 철 | ||
+ | 가격(5) 5 5 4 | ||
+ | 무게(5) 5 3 1 | ||
+ | 강도(2) 1 1 2 | ||
+ | 수정능력(1) 1 1 0 | ||
+ | 가산점(2) 2 0 0 | ||
+ | 총점(15) 14 10 7 | ||
+ | 높낮이 조절을 위한 모터로는 두 가지 안이 나왔다. 우선 가격은 서보 모터가 스텝 모터에 | ||
+ | 비해 쌌기 때문에 높은 점수를 받았다. 다음 항목인 접근성은 서보모터가 스텝모터 보다 제 | ||
+ | 어하기 쉽기 때문에 높은 점수를 받았다. 다음 적합성에서는 높낮이 조절을 하기 위한 토크 | ||
+ | 가 서보모터가 더 크기 때문에 서보모터가 더 높은 점수를 받았다. 그 결과 총점이 가장 높 | ||
+ | 은 서보모터가 선택 되었다. | ||
+ | ◇ 축 재질 비교 | ||
+ | 카메라 이동 부분에서 밸트와 풀리를 이용하기로 결정되었기 때문에 풀리를 고정할 축이 중 | ||
+ | 요해졌다. 위의 표는 축의 3가지 재질 플라스틱, 목재, 철강을 비교한 표이다. 가격은 목재와 | ||
+ | 플라스틱이 철강에 비해 싸기 때문에 높은 점수를 받았다. 무게는 가벼운 순으로 높은 점수 | ||
+ | 를 받았다. 강도 부분은 가장 좋은 철이 최고점을 받았으나 나머지 재질들 또한 풀리를 버 | ||
+ | 틸수 있기 때문에 1점을 부여하였다. 수정 능력 분야는 만일 축이 풀리와 일치하지 않을 경 | ||
+ | 우 축을 수정할 수 있는지에 대한 여부인데 목재와 플라스틱은 사포를 통해 어느정도 수정 | ||
+ | 이 가능하여 1점을 주었다. 가산점은 플라스틱만 받게 되었는데 다른 제품들은 주문제작을 | ||
+ | 해야 하는 것에 비해 플라스틱은 3D프린터를 이용하여 손쉽게 제작할 수 있기 때문에 만점 | ||
+ | 을 주었다. 최종적으로 플라스틱이 최고점을 받아 3D프린터를 이용하여 축을 제작하기로 하 | ||
+ | 였다. | ||
+ | - 15 - | ||
+ | ◇ 프로토 타입 | ||
+ | 좌측의 모형과 같이 만들 예정이다. 키가 140 ~ 200cm 사이 | ||
+ | 인 사람을 측정할 것이므로 카메라는 최대 60cm를 이동하게 | ||
+ | 된다. 따라서 120cm정도 빈 상자를 두고 그 위에 벨트와 풀리 | ||
+ | 를 설치한다. 벨트에는 카메라와 초음파 센서를 달 예정이다. | ||
+ | 본체의 경우 바닥에는 바퀴를 달아 이동할 수 있게 만들 것이 | ||
+ | 고 본체 안에는 모터와 라즈베리파이가 설치될 것이며 외관에 | ||
+ | 는 LCD가 부착 될 것이다. | ||
+ | 나. 평가 기준 | ||
+ | 기 능 평 가 항 목 평 가 방 법 적용기준 | ||
+ | 개 발 | ||
+ | 목표치 | ||
+ | 비중 | ||
+ | (%) | ||
+ | 얼굴인식 | ||
+ | 1. 얼굴 인식 얼굴 대조 평가 성공/실패 성공 25 | ||
+ | 2. 로컬 저장 얼굴인식 후 로컬 확인 성공/실패 성공 10 | ||
+ | 출석체크 | ||
+ | 3. 출결 처리 | ||
+ | 확인 | ||
+ | 얼굴인식 후 로컬 확인 성공/실패 성공 | ||
+ | 25 | ||
+ | 4. 경고 LED | ||
+ | 표시 | ||
+ | 잘못된 얼굴 인식 후 | ||
+ | LED점등 확인 | ||
+ | 성공/실패 성공 10 | ||
+ | 구동성 | ||
+ | 5. 초음파 센서 | ||
+ | 작동 여부 얼굴인식 후 카메라 이동 | ||
+ | 확인 | ||
+ | 팀원 평가 | ||
+ | 성공/실패 성공 15 | ||
+ | 6. 모터 구동 성공/실패 성공 15 | ||
+ | - 16 - | ||
+ | 5. 상세설계안 | ||
+ | 가. 최종 설계안의 구체적 내용 | ||
+ | 1. 하드웨어 부분 | ||
+ | ◇ 제품의 상세 설계안 | ||
+ | ◇ 제품의 동작 원리 | ||
+ | 제품의 하단부에서 모터로부터 동력이 축에 전달되어 축이 회전하고 동시에 축과 연결되어 | ||
+ | 있는 pulley가 회전하면서 맞물려 있는 벨트가 상하 운동을 하게 된다. 벨트가 위아래로 움 | ||
+ | - 17 - | ||
+ | 직이면 벨트에 접착되어있던 초음파센서가 사용자의 위치를 파악하고 동시에 카메라가 사용 | ||
+ | 자를 촬영함으로써 안면을 인식할 수 있다. | ||
+ | 위의 그림만으로는 제품의 동작원리를 정확히 파악하기 어려우므로 제품의 상단부와 하단 | ||
+ | 부를 나누어서 자세히 살펴보도록 한다. | ||
+ | ◇ 기능의 전개 및 구성 | ||
+ | 1. 제품의 상단부 | ||
+ | 나무상자의 상단부에 풀리를 축과 함께 고정시킨 모습이다. 풀리의 구멍의 크기가 5mm이 | ||
+ | 므로 축도 최대한의 하중을 버틸 수 있게 5mm직경의 원통형 모형으로 했지만 작동 과정에 | ||
+ | - 18 - | ||
+ | 서 pulley가 좌우로 움직이는 것을 막기 위해 실제로 pulley가 고정될 축의 중앙부분은 직경 | ||
+ | 을 조금 더 작게 하였다. 축은 브라켓과 나사를 통해 양 옆을 고정시켰다. 이 때 브라켓의 | ||
+ | 돌출부의 내경은 8mm, 축의 직경은 5mm로 약 3mm의 차이가 난다. 이 문제를 해결하기 | ||
+ | 위해 고무 소재로 된 밴드를 이용할 예정이다. 제품의 상단부에서는 풀리만 회전하고 축은 | ||
+ | 회전할 필요가 없으므로 별도의 key를 사용하지 않는다. 마찬가지로 축에도 key home이 필 | ||
+ | 요하지 않다. | ||
+ | 2. 제품의 하단부 | ||
+ | 상단부와 가장 큰 차이점은 모터로부터 나오는 동력이 pulley에 전달되어야 하기 때문에 | ||
+ | 축과 pulley가 동시에 회전을 해야 한다는 것이다. 그러므로 하단부 축에는 key home이 별 | ||
+ | 도로 필요하고 마찬가지로 key도 사용해야 한다. 또한 그림의 맨 좌측에 있는 part와 같은 | ||
+ | 지지대를 별도로 3D프린터를 이용해 제작하여 축이 높이가 고정되며 동시에 자유롭게 회전 | ||
+ | 할 수 있도록 하였다. 축의 직경은 5mm이므로 축이 자유롭게 회전하기 위해서 지지대의 | ||
+ | 내경을 5mm보다 큰 6mm로 설정하였다. | ||
+ | - 19 - | ||
+ | 3. 완성된 모형 | ||
+ | 360도 회전이 가능한 서보모터를 사용하기 때문에 pulley의 크기는 크게 고려하지 않았지 | ||
+ | 만 pulley와 세트로 구입해야하는 벨트의 경우에는 전체길이가 960mm인 것을 골라서 벨트 | ||
+ | 에 부착된 카메라와 센서가 최소한 40cm 이상을 이동할 수 있도록 하였다. | ||
+ | - 20 - | ||
+ | 값이 TRUE 일 경우 반응 | ||
+ | 적외선센서 ㅡ> 초음파센서 작동 시작 | ||
+ | 초음파센서 ㅡ> 모터작동 시작 | ||
+ | MS서버에서의 응답 ㅡ> LED등 점등 | ||
+ | 값이 False 일 경우 반응 | ||
+ | 적외선센서 ㅡ> 모든 기기들 작동 off | ||
+ | 초음파센서 ㅡ> 모터 정지 | ||
+ | MS서버에서의 응답 ㅡ> 오류 LED등 점등 | ||
+ | ①사람 접근 | ||
+ | ②적외선 인식 | ||
+ | (적외선 값 TRUE) | ||
+ | ④모터 작동 ③초음파 인식 시작 | ||
+ | (초음파 값 True) | ||
+ | ⑤초음파 센서 값 | ||
+ | 변환 (초음파 False, | ||
+ | 적외선 True) | ||
+ | ⑥모터 정지 | ||
+ | ⑧MS서버 통신 및 | ||
+ | 데이터와 얼굴 대조 | ||
+ | ⑦라즈베리파이 | ||
+ | 카메라 모듈을 통한 | ||
+ | 사진 촬영 및 LCD | ||
+ | 출력 | ||
+ | ⑨대조 후 결과 값이 | ||
+ | True 일 시 LED 점등 ⑩모든 값 defalt | ||
+ | 2. 소프트웨어 부분 | ||
+ | 소프트웨어가 작동하는 부분은 아래와 같다. | ||
+ | 우선 사람이 앞에 서게 되면 적외선 센서가 사람을 인식해 TRUE값이 된다. 이 신호는 초음 | ||
+ | 파 센서가 작동을 하게 만들어주며 초음파 센서의 값이 True면 모터가 작동하기 시작한다. | ||
+ | (초음파 센서가 TRUE인 경우는 발사된 초음파가 사람에 의해 튕겨져 돌아온 경우이다). 사람 | ||
+ | 이 키를 넘어가게 되면 발사된 초음파는 돌아오지 않기 떄문에 초음파 센서의 값은 False로 | ||
+ | 변하고 이 변화는 모터의 정지를 야기한다. 모터가 정지하면 라즈베리파이가 카메라 모듈을 | ||
+ | 이용하여 사진을 촬영한다. 이때 학생들은 카메라에 나오는 모습을 LCD화면을 통하여 확인 | ||
+ | 할 수 있다. 사진을 촬영하면 촬영된 사진에서 얼굴을 구별한다. 그 후 MS서버로 사진을 보 | ||
+ | 내 저장된 사진과 비교를 한다. MS에서 결과 값이 TRUE일 경우 LED가 점등된 후 모든 값이 | ||
+ | 초기화 된다. MS의 값이 False일 경우 오류 LED가 점등된 후 모든 값이 초기화 된다. | ||
+ | - 21 - | ||
+ | 3. 기타 부분 | ||
+ | 1. 초음파 센서 | ||
+ | 제품명 초음파 센서 HC-SR04 | ||
+ | 동작 전압 5V | ||
+ | 동작 전류 15mA | ||
+ | 동작 주파수 40KHz | ||
+ | 측정 거리 2cm ~ 4m | ||
+ | 측정 각도 15˚ | ||
+ | 트리거 입력 신호 10us TTL 펄스 | ||
+ | 응답 출력 신호 측정거리에 비례하는 TTL펄스 | ||
+ | 크기 45 X 20 X 15mm | ||
+ | 우선 얼굴을 인식하는 방법은 다음과 같다. 몸체에 고정되어 있는 온도 센서가 반응을 하 | ||
+ | 면 사람이 앞에 서있는 것으로 인식이 된다. 그 다음 벨트를 서서히 상승시키며 초음파 센 | ||
+ | 서가 물체를 감지하지 못할 때 벨트를 멈춘다.(초음파 센서는 벨트에 연결되어있으며 이 순 | ||
+ | 간은 일정거리 이내에 물체가 없는 경우이며 머리 꼭대기를 의미한다.) 이 때 일정거리를 | ||
+ | 계산하는 것이 중요한데 계산은 다음과 같다. | ||
+ | 1 동안 초음파를 내보내고 다음 1동안 초음파를 받는 방식이며 소리의 속도는 340m/s | ||
+ | 이다. 따라서 서리를 계산하는 식은 아래와 같다. | ||
+ | Distance = 340 * t / 2 / 10000 | ||
+ | Distance는 물체와의 거리(cm)이며 340은 음속 t는 초음파를 받을 때까지 걸리는 시간을 나 | ||
+ | 타낸다. 왕복이므로 식을 2로 나누어 주며 단위를 cm로 설정하기 위해 10000으로 나누어준 | ||
+ | 다. 코딩을 할 때 이러한 식을 이용해 60 ~ 80 cm 이내에 물체가 없으면 벨트가 멈추게 설 | ||
+ | 정하여 준다. | ||
+ | - 22 - | ||
+ | 2. 인체감지 센서 | ||
+ | 제품명 인체감지센서 HC-SR501 | ||
+ | 동작 전압 5V | ||
+ | 동작 전류 65mA | ||
+ | 감지시간 0.2초 | ||
+ | 측정 거리 7m(주변 온도에 영향받음) | ||
+ | 측정 각도 최대 120˚ | ||
+ | 트리거 입력 신호 TTL 펄스 | ||
+ | 센서 출력 신호 감지 시 3.3V 없을 시 0V | ||
+ | 크기 32 X 23 X 20mm | ||
+ | 초음파 센서의 작동 여부를 결정짓는 센서이다. 사람이 앞에 서 있으면 인체감지센서가 신호를 보내 | ||
+ | 게 되는데 인체 감지 센서의 감지 범위가 큰 영향을 미친다. 이는 센서의 뒷부분에서 수정할 수 있 | ||
+ | 다. 뒷면은 오렌지 색 원이 두 개 있는데 하나는 민감도 설정, 하나는 출력시간 설정이다.6) 민감도를 | ||
+ | 설정하여 15˚안에 들어온 사람만 인식하도록 설정한다. | ||
+ | - 23 - | ||
+ | 3. 벨트&풀리 | ||
+ | 제품명 벨트 풀리 | ||
+ | 풀리 잇수 20 | ||
+ | 풀리 내경 8mm | ||
+ | 풀리 최대 외경 16mm | ||
+ | 풀리 높이 16mm | ||
+ | 벨트 길이 960mm | ||
+ | 벨트 타입 닫힌타입 | ||
+ | 벨트 재질 고무 | ||
+ | 두께 1.3mm | ||
+ | 카메라가 40cm를 이동할 것이기 때문에 벨트, 풀리의 길이가 중요해졌다. 우선 180˚ 회전 모터를 사 | ||
+ | 용하는 안이 나왔다. 원의 둘레의 공식은 아래와 같은데 | ||
+ | 원의 둘레 = 2πr (r은 원의 반지름) | ||
+ | 원주/2 = 이동거리를 뜻하기 때문에 반지름이12.7cm인 풀리를 이용해야 한다. 지름 25.4cm인 부분은 | ||
+ | 벨트를 거는 부분이기 때문에 풀리의 최대 크기는 25.4cm보다 크게 된다. 풀리가 커지면 비용과 무게 | ||
+ | 도 모두 커지므로 360˚ 회전이 가능한 모터를 사용하기로 하였다. 모터가 360˚회전하기 때문에 풀 | ||
+ | 리의 크기가 작을수록 좋게 되었다. 그 결과 12mm인 외경(벨트를 거는 부분) 풀리를 사용하게 되었다. | ||
+ | 풀리에 벨트를 걸게 되면 위의 모양이 나오는데 ②번 부분은 카메라가 이동할 거리안 40cm가 되며 | ||
+ | ①번 부분은 풀리 원주의 절반이 된다. 따라서 벨트의 전체적인 길이를 계산하면 2*(①+②)가 된다. 결 | ||
+ | 과 값은 약 83.8cm가 나오는데 규격에 맞는 제품이 없었기 때문에 96cm의 벨트를 적용하였다. 그 결 | ||
+ | 과 카메라의 이동거리는 약 45cm가 되었다.- | ||
+ | 4. 소프트웨어 코드 설계 | ||
+ | 사람이 접근 하면 적외선센서가 작동한다. 적외선 센서가 True를 출력하면 모터가 작동하면서 | ||
+ | 초음파 거리센서의 입력을 받는다. 초음파거리센서가 일정 거리이상의 입력을 받을 때 모터는 구동을 | ||
+ | 멈추고 라즈베리파이 카메라가 촬영을 시작한다. | ||
+ | - 25 - | ||
+ | 촬영 된 사진은 파이의 로컬 폴더로 저장되고 이 사진을 MS FACE API를 통해 얼굴인식 및 인물 대조 | ||
+ | 후 일치율이 70% 이상이면 ‘출석체크완료‘ 로 판단하고 TEXT 형태로 로컬에 저장한다. | ||
− | + | - 27 - | |
− | + | 6. 설계방법론 | |
+ | 가. 설계 개선점 | ||
+ | 1. 제품 상단부의 축의 변경 | ||
+ | 초기 설계안 최종 설계안 | ||
+ | 설계 초기에는 좌측의 그림과 같은 축을 상자의 위쪽에 부착하려 했으나 그럴 경우 풀리를 | ||
+ | 축에 끼울 수 없게 되므로 우측 그림과 같은 일자형 축을 선택했고 브라켓과 나사를 통해 | ||
+ | 양 옆을 고정하려 한다. | ||
+ | 2. 제품 하단부의 동력전달 방법의 변경 | ||
+ | 초기 설계안 최종 설계안 | ||
+ | 설계 초기에는 모터로부터 나오는 동력을 기어를 통해 축에 전달하려 했으나 그럴 경우 기 | ||
+ | 어를 추가로 구입해야하는 불편함이 있고, 모터를 구입한 곳에서 모터에 맞는 축을 별도로 | ||
+ | 제공해주지 않았기 때문에 실현불가능하다고 판단하였다. 그래서 최종적으로 우측 그림 | ||
+ | 과 같이 모터를 구입한 곳에서 기본적으로 제공해주는 프로펠러 모양의 부품이 key 역학을 | ||
+ | 하게 하여 모터로부터의 동력을 축에 정상적으로 전달하려 한다. | ||
− | + | - 28 - | |
− | + | 7. 과제 진행 체계 | |
− | 내용 | + | ◇ 진행 일정 |
− | + | 단계별 세부개발 내용 담당자 | |
− | + | 개발기간 (월단위) | |
+ | 11 12 비 고 | ||
+ | 4 5 1 2 | ||
+ | 주제 선정 전원 완료 | ||
+ | 자료 조사 전원 완료 | ||
+ | 오픈 소스 탐색 이준형 | ||
+ | 이정민 | ||
+ | 완료 | ||
+ | PYTHON 코딩시작 이준형 완료 | ||
+ | 메커니즘 및 배선 구조 작성 이재호 | ||
+ | 윤홍범 | ||
+ | 모듈 프로그래밍 이준형 라즈베리파이.모터, | ||
+ | 온도 센서 등 | ||
+ | 하드웨어 CAD 이재호 | ||
+ | 윤홍범 | ||
+ | inventor & | ||
+ | AutoCAD | ||
+ | 알고리즘 작성 및 정리 이준형 | ||
+ | 이정민 | ||
+ | 통합 하드웨어 제작 이재호 | ||
+ | 윤홍범 | ||
+ | 3D프린팅 및 | ||
+ | PCB기판제작 | ||
+ | 1차 프로그램 통합 전원 | ||
+ | 1차 작동 테스트 후 보완 전원 | ||
+ | 추가 기능 구현 검토 및 자료 | ||
+ | 확보 전원 진행 미흡 시 추가 | ||
+ | 기능 배제 | ||
+ | 추가 기능 구현 전원 진행 미흡 시 추가 | ||
+ | 기능 배제 | ||
+ | 2차 프로그램 통합 전원 | ||
+ | 2차 작동 테스트 후 보완 전원 | ||
+ | 최종 프로젝트 발표 및 | ||
+ | 구현준비 | ||
+ | 전원 | ||
+ | - 29 - | ||
+ | ◇ 구성원 및 추진체계 | ||
+ | 구 성 원 추 진 체 계 | ||
+ | 윤 홍 범 데이터 처리 / 하드웨어 설계 / 재료 선정 | ||
+ | 이 재 호 라즈베리파이 및 하드웨어 구현 | ||
+ | 이 정 민 형상 설계 및 도면 제작 / 재료 구입 | ||
+ | 이 준 형 Python 및 모듈 프로그래밍 / 서버 코딩 / 소프트웨어 통합 | ||
+ | ◇ 개선 과정 및 방법 | ||
+ | 1) 얼굴 인식 정확도 개선 과정 및 방법 | ||
+ | - 평가 기준에 의한 테스트 및 검증 | ||
+ | - 코딩을 통한 얼굴 인식 초점 개선 | ||
+ | - 카메라 교환을 통한 화질 개선 | ||
+ | 2) 하드웨어 개선 과정 및 방법 | ||
+ | - 3D Tool을 이용한 설계 수정 및 개선 | ||
+ | - Ansys Tool을 이용한 하드웨어 강성 설계 및 검증 | ||
+ | - 3D Printer를 이용한 테스트 및 검증 | ||
+ | 3) 센서의 이동 개선 과정 및 방법 | ||
+ | - 3D tool을 이용한 설계 수정 및 개선 | ||
+ | - assembly 및 simulation을 통한 테스트 및 검증 | ||
+ | - 자연스러운 움직임을 위한 재료 선택 | ||
− | |||
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− | === | + | ==부록== |
− | + | ====참고문헌 및 참고사이트==== | |
+ | - 30 - | ||
+ | 7. 참고자료 | ||
+ | 1) 1. http://www.virditech.com/ko/virdi_product/ac-7000/ | ||
+ | 2. https://smartstore.naver.com/entrol | ||
+ | 3. http://www.kmedia.me/ | ||
+ | 4. https://www.supremainc.com/ko | ||
+ | 2) 특허정보넷 키프리넷, http://kpat.kipris.or.kr/ | ||
+ | 1. 좌표와 인증번호를 활용한 스마트 출석체크 시스템(Smart attendance check system | ||
+ | using the coordinates and the authentication number) | ||
+ | 2. 휴대폰 이용 위치기반 출석처리시스템(System and methods for location-based | ||
+ | attendance management using a mobile phone) | ||
+ | 3. 블루투스와 스마트 디바이스 지문인식 센서를 이용한 출석 체크 시스템 및 방법 | ||
+ | (ATTENDANCE CHECK SYSTEM AND METHOD USING BLUETOOTH AND | ||
+ | FINGERPRINT SENSOR OF SMART DEVICE) | ||
+ | 3) Apple 공식 홈페이지, https://www.apple.com/kr/iphone-xs/face-id/ | ||
+ | 4) Face API - 얼굴 인식 소프트웨어, | ||
+ | https://azure.microsoft.com/ko-kr/services/cognitive-services/face/ | ||
+ | 5) software carpentry : xwMOOC 딥러닝, | ||
+ | https://statkclee.github.io/deep-learning/gc-vision.html | ||
+ | 6) 인체감지센서 HC-SR501 | ||
+ | http://blog.0xff.co.kr/22 | ||
− | |||
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====소프트웨어 프로그램 소스==== | ====소프트웨어 프로그램 소스==== | ||
− | + | [비공개] |
2018년 12월 19일 (수) 04:57 판
프로젝트 개요
기술개발 과제
국문 : 얼굴인식을 통한 자동출석체크 영문 : Attendance check system by facial recognition
과제 팀명
00000..
지도교수
김00 교수님
개발기간
2018년 9월 ~ 2018년 12월 (총 4개월)ㅇㅇㅇ
구성원 소개
서울시립대학교 기계정보공학과 20124300** 이**(팀장)
서울시립대학교 기계정보공학과 20124300** 이**
서울시립대학교 기계정보공학과 20124300** 이**
서울시립대학교 기계정보공학과 20124300** 윤**
서론
개발 과제의 개요
1. 요약 2. 제품 및 기술의 현황 우리 조가 본 프로젝트에서 개발하고자 하는 것은 안면 인식 기술을 통해 학생들의 출결 여부를 확인해주는 자동 출석 체크 장치이다. 대학교내에서 강의 시간의 일부를 학생들의 출석을 확인하는 데에 사용해왔던 현재까지와는 달리 우리 조는 자동 출석 체크 장치를 설 계 및 개발하여 이러한 손실들을 없애려 한다. 일반 대학들의 비싼 등록금으로부터 나오는 강의 시간당 드는 비용을 고려해볼 때, 우리는 본 장치의 개발로부터 큰 경제적 효과를 기 대할 수 있으며 늘어난 강의시간을 통해 학생들에게 더 나은 교육 환경을 제공해 줄 수 있 다. 가. 제품 및 특허 동향 ◇ 다양한 방식을 통한 출석체크 1. 아날로그 방식 이름을 호명하거나 시험을 통하여 출석체크를 하는 아날로그 방식이다. 장점 : 직접 체크하는 방식이기 때문에 정확하게 출석체크를 할 수 있다. 단점 : 호명하는 방식일 경우 대규모 강의실에서는 대리출석, 출석체크를 막지 못하고 시간이 많이 소요된다. 시험을 통한 방식은 지각을 체크하 기 어려우며 매 시간 시험을 봐야하는 불편함이 생긴다. 2. RFID 방법 학생증을 기기에 접촉하여 출석체크하는 방식이다. 장점 : 학생증을 이용하는 방식이기 때문에 정확하게 출석체크를 할 수 있으며 카드를 접촉만 하면 되기 때문에 시간을 절약할 수 있다. 단점 : 타인의 학생증을 이용한 대리출석을 방지할 수 없고 RFID 시스 템을 구축하는데 많은 비용이 소모된다. 3. 지문인식 방법 사람마다 다른 지문을 이용하여 출석 체크하는 방식이다. 장점 : 사람마다 다른 신체를 사용하기 때문에 대리 출석을 방지 할 수 있으며 출석체크 시간 또한 절약할 수 있다. 단점 : 시스템 구축에 많은 비용이 소요되며 양손에 짐이 있을 경우 내 려놓은 후 체크해야한다. 그 뿐만 아니라 겨울철이나 작업, 실험 같은 작업으로 인해 지문에 이상이 생길 경우 인식을 못하는 경우가 생긴다. 4.블루투스 방식 블루투스와 핸드폰 애플리케이션을 이용하여 출석 체크하는 방식이다. 장점 : 상당한 출석체크 시간을 절약 할 수 있으며 요즈음 타인에게 대 여하기 힘든 필수템인 핸드폰을 이용한 방식이기 때문에 대리출석 또 한 어느 정도 방지 가능하다. 그 뿐만 아니라 자신의 출결상황을 쉽게 알아 볼 수 있다. 단점 : 스마트폰을 이용한 방식이기 때문에 스마트폰이 없거나 스마트 폰의 전력이 없을 경우 출석체크에 어려움이 생긴다. 또한 블루투스가 닿는 거리에서 출석 이 가능하기 때문에 교실 밖에서도 출석이 가능하다. 가장 최근에 시작된 방식으로 기술 행 정상 여러 가지 에러가 존재한다. ◇ 유사 제품1) 1. AC-7000 유니온 커뮤니티에서 2014년 12월 출시한 AC-7000은 안면 인식, 카드 인식, 지문 인 식이 모두 가능하다. 단말기 CPU의 성능은 806MHz이며 0.5초 내에 인식이 가능하고 약 10,000명의 데이터를 보관할 수 있다. 화면이 출력되는 LCD의 크기는 4.8인치이 며 단말기의 전체적인 크기는 약 9.2인치이 다. 2. Entrol Label5 엔트롤에서 2016년 10월 출시한 Entrol Label5은 안면 인식, 지문 인식이 가능하 다. 단말기 CPU의 성능은 1GHz이며 0.5초 내에 인식이 가능하고 약 1,000명의 데이 터를 보관할 수 있다. 화면이 출력되는 LCD의 크기는 2.8인치이 며 단말기의 전체적인 크기는 약 9.25인치 이다. 3. Smart Face 2(SFA-2) Kmedia WFS에서 2017년 7월 출시한 Smart Face 2(SFA-2)은 안면 인식만 가능 하다. 단말기 CPU의 성능은 400MHz이며 0.7초 내에 인식이 가능하고 약 500명의 데이터를 보관할 수 있다. 화면이 출력되는 LCD의 크기는 4인치이 며 단말기의 전체적인 크기는 약 9인치이 다. 4. FaceStation 2 Suprema에서 2017년 12월 출시한 FaceStation 2은 안면 인식만 가능하다. 단 말기 CPU의 성능은 1.4GHz 쿼드코어이며 0.003초 내에 인식이 가능하고 약 30,000 명의 데이터를 보관할 수 있다. 화면이 출력되는 LCD의 크기는 4인치이 며 단말기의 전체적인 크기는 약 8.65인치 이다. 위의 4가지 제품들을 서로 비교해 볼 때, 하나의 단말기에서 여러 가지 인식 기술이 실행 되는 것 보다는 한 가지 기술에 집중하면서 동시에 CPU의 성능과 데이터 저장능력을 향상 시키는 방향으로 나아가고 있다. 현재 우리 조에서 사용하려는 라즈베리파이3 모델 B+의 CPU의 성능은 1.4GHz이며, MS 서버에서는 수백 만 개의 데이터를 저장할 수 있다. 이를 통 해 가장 최근에 출시된 FaceStation 2와 비슷한 성능을 보일 것으로 예상할 수 있다. ◇ 관련 특허2) 1. 좌표와 인증번호를 활용한 스마트 출석체크 시스템 (10-2016-0094543) Smart attendance check system using the coordinates and the authentication number 100 : 교수 모바일 단말기 300 : 출석 체크 서버 400 : 학생 모바일 단말기 본 발명은 좌표와 인증번호를 활용한 스마트 출석체크 시스템에 관한 것으로, 교내 무선랜 에 접속되어 교수 위치정보가 생성되고, 출석체크를 위한 인증번호가 입력되는 교수 모바일 단말기, 강의실 내에 마련되며, 상기 인증번호를 표시하는 표시 장치, 상기 교수 모바일단말 기에 인증번호가 입력되면, 학생 모바일단말기에 출석체크를 위한 출석체크 알림을 전송하 는 출석체크 서버 및 상기 출석체크 서버로부터 상기 출석체크 알림을 전송받으면, 교내 무 선랜에 접속되어 학생 위치정보가 생성되고, 출석체크 확인을 위해 상기 표시 장치에 표시 된 상기 인증번호가 입력되면, 상기 인증번호를 상기 출석체크 서버로 전송하는 복수의 학 생 모바일단말기를 포함하며, 상기 출석체크 서버는 상기 학생 모바일단말기에서 입력된 상 기 인증번호를 전송받고, 상기 교수 모바일단말기로부터 전송받은 인증번호와의 일치 여부 를 판단한 후 일치하면, 상기 학생 모바일단말기에서 학생위치정보와 상기 교수 모바일단말 기에서 교수위치정보를 수신받아 상기 학생위치정보와 상기 교수위치정보와의 일치 여부를 판단하여 출석처리된 학생 및 결석처리된 학생으로 구분되는 출석체크정보를 생성하는 것을 특징으로 한다. 2. 휴대폰 이용 위치기반 출석처리시스템 (10-2017-0014321) System and methods for location-based attendance management using a mobile phone 본 발명은 학교나 기업 또는 단체에서 강의시간에 구성원의 출석을 체크하기 위한 출석처 리 시스템으로서 블루투스(Bluetooth)기능이 포함된 휴대폰을 구성인이 구비하고, 강의실마 다 적어도 한대 이상의 강의실식별용 블루투스 비콘(Beacon)이 설치되고, 출석처리를 하며 상기 휴대폰과 무선데이터통신망으로 접속되는 출석처리서버가 구비되고, 상기 휴대폰에 출 석처리 앱(어플리케이션 프로그램)이 구비되어 구성원이 출석처리 앱을 실행할 때 출석처리 앱에 구성원의 강의실정보와 강의시간 정보가 있을 경우 또는 없을 경우에도 구성원이 출석 처리요청보턴을 누르면 강의실식별정보가 구성원정보와 함께 서버로 송출되어 서버에 있는 구성원의 강의실정보와 강의시간정보를 확인하여 출석 처리할 수 있는 장점이 있다. 3. 블루투스와 스마트 디바이스 지문인식 센서를 이용한 출석 체크 시스템 및 방법 (10-2017-0026204) ATTENDANCE CHECK SYSTEM AND METHOD USING BLUETOOTH AND FINGERPRINT SENSOR OF SMART DEVICE 블루투스와 스마트 디바이스 지문인식 센서를 이용한 출석 체크 시스템은, 서버에 강의실 과 관련된 고유값을 전송하고 상기 서버로부터 상기 고유값에 해당하는 강의 UUID(universal unique identification)를 수신하며, 수신된 강의 UUID에 기반하여 애드버타 이징 신호를 송출하는 비콘; 출석자가 소지하는 스마트 디바이스로서, 지문인식 센서를 포함 하여 출석자의 지문인증을 수행하며, 상기 비콘으로부터 수신된 강의 UUID에 기반하여 상 기 서버에 접속하는 스마트 디바이스; 및 상기 강의 UUID, 강의 정보, 출석 정보, 및 출석자 ID를 저장하는 데이터베이스를 포함하며, 상기 스마트 디바이스에서 출석자의 지문 인증이 성공하는 경우 상기 스마트 디바이스로부터 수신한 출석자 ID 및 강의 UUID에 기반하여 출 석 체크를 수행하는 서버를 포함한다. 출석체크와 관련된 특허는 꾸준히 등록되어왔다. 그 중에서도 주로 모바일을 이용한 전자 출결시스템에 관련된 특허들이 많이 출원되어왔지만 최근에는 지문, 안면 등 사람들의 신체 적 데이터를 이용한 출결시스템이 등록되고 있다. 나. 기술의 현황 및 로드맵 ◇ 기술 로드맵 우리 조가 제안하는 제품은 센서를 이용하여 사람을 인식한 뒤 사람의 얼굴의 높 낮이에 맞게 기구의 상하운동을 제어하고 카메라를 통한 얼굴을 인식하여 data base와 비교 대조하는 기술로서 각 기술들의 기반들과 방법 및 특징을 바탕으로 기 술로드맵을 작성하였다. 사람의 키에 따른 카메라의 높낮이를 조절하기 위해 서보 모터와 벨트&풀리 또는 랙&피니언 기어를 사용할 수 있다. 벨트&풀리를 이용한 설계가 랙 & 피니언 기어 를 이용한 설계보다 보다 높은 하중을 지지할 수 있고 작동 시 발생하는 소음이 적 으므로 벨트&풀리를 이용하여 카메라 높낮이 조절을 할 것이다. 사람의 위치를 파악하고 인식하기 위해 온도, 적외선, 초음파 센서를 사용할 수 있 다. 온도 센서의 경우 온도가 높은 환경일 경우 인식이 다소 불안정 할 수 있으며 초음파 센서가 그 중 비교적 저렴하고 안정된 상태에서 손쉽게 사용할 수 있기 때 문에 초음파 센서를 이용할 것이다. MS에서 제공하는 얼굴인식 API를 이용하여 python과 라즈베리파이를 통해 얼굴인 식시스템을 구현하고 MS 서버에 있는 학생 얼굴 데이터와 비교 대조를 하는 시스 템 구현하는 것이 목표이다. 다. 당 개발과제의 수준 및 위치 APPLE사의 경우 TrueDepth 카메라 시스템, Secure Enclave, Neural Engine 등 가장 정교한 기술이 한데 모여 스마트폰 사상 가장 보안성이 뛰어난 안면 인증 기술 Face ID를 완성했다. Face ID는 첨단 머신 러닝을 통해 사람의 외모 변화를 인지하 기 때문에 모자를 쓰고, 안경을 써도 알아볼 수 있다. 또한 도트프로젝터를 통해 안 면 인식률을 100% 가까이 끌어올리는 등의 세계 최고의 기술력을 보이고 있다.3) 우리 조의 프로젝트는 위의 기술력 보다는 한 단계 낮은 수준의 이미지처리기법을 사용하 려 한다. 본 프로젝트는 기술적인 측면에서는 큰 경쟁력을 갖지 못하지만 비용적인 측면에 서 큰 경쟁력을 갖추고 있으므로 최종목표였던 저렴한 자동 출석 체크 장치를 설계하는 것 에는 부합한다.
3. 설계사양 번호 요구사항 중요도 실현 가능성 1 사람이 앞에 있을 때 얼굴의 위치를 정확히 찾아내야 한다. 상 □ 2 필요한만큼 카메라의 이동이 가능해야 한다. 상 □ 3 카메라 화면을 LCD로 보여 주어야 한다. 중 □ 4 얼굴 비교 시 정확성이 높아야 한다. 상 □ 5 출석과 지각을 구분할 수 있어야 한다. 상 □ 6 IT회사 서버와 원활한 통신이 가능하여야 한다. 상 □ 7 등록 가능한 얼굴 수가 충분해야 한다. 중 ○
◇ 제품 희망사항 ○: 가능성 100%, □: 실현하는데 시간 다소 필요, △: 실현하는데 많은 시간 필요 ◇ 목적 계통도 얼굴인식출석체크 저렴한 비용으로 제작이 가능하며 사용자 또한 합리적인 가격으로 이용이 가능하다. 기기를 이동할 수 있기 때문에 장소에 큰 영향을 받지 않는다. 복잡하지 않은 하드웨어로 고장이 적다. 정확성 사진과 카메라로 찍을 사진 비교 시 정확한 판단을 할 수 있어야 한다. 카메라 앞에 사람이 서 있을 때와 없을 때를 구별할 수 있어야 하며 사람이 서 있을 때 작동해야 한다. 사람이 카메라 앞에 서 있을 시 사람의 얼굴 위치를 확실히 파악해야 한다. 시간에 따른 출석과 지각을 정확히 판단해야 한다. 심미성 소음을 최소화 효율성 하드웨어 측면 빠른 비교를 통하여 출석에 소요되는 시간을 절약할 수 있다. 직관성 있는 코딩으로 문제가 생길시 빠르게 원인 분석이 가능하며 소프트웨어적인 오류가 적다. 소프트웨어 측면 웨어적 측면과 기기 몸체, 물리적 부분과 관련 있는 하드웨어적 측면으로 나누어지며 각 분 야에서 장점을 나타낸다. 정확성은 각 과정에서 정확도를 요구하는 부분을 나타내었다. ◇ 기능 계통도 사람을 인식한다. 카메라를 얼굴 위치로 이동시킨다. LCD화면에 얼굴이 나오며 얼굴을 촬영한다. 촬영된 사진을 타 IT회사 서버로 전송하여 등록된 사진과 동일인임을 판단한다. 결과가 나오면 기기로 결과를 통보해 준다. 동일인물일 경우 시간을 이용하여 지각, 출석을 판단한 후 처리한다. 기능 계통도는 얼굴인식 출석체크의 알고리즘을 보여준다. 우선 사람이 기기 앞에 설 경우 온도 센서가 반응을 한다. 초음파 센서를 이용하여 카메라를 얼굴위치로 이동시킨다. 이때 LCD에서는 카메라를 통한 화면을 볼 수 있으며 카메라는 얼굴이 인식되면 사진을 찍는다. 사진을 IT회사 서버로 전송하여 동일인 여부를 판단한다. 등록된 사진과 동일인이면 출석을 체크한다. 나. 요구 사항의 수학적 모델링 ◇ 설계 변수 - 카메라 이동거리(약 40cm) - 카메라 이동방법(체인, 밸트와 풀리, 랙과 피니언 방식) - 사용할 센서의 종류(초음파, 적외선센서) - 축의 재질(철, 플라스틱, 목재) - API 회사( MS, Google, Apple) - 사용할 CPU(아두이노, 라즈베리파이, ATmega)
◇ 제약 조건 - 한정된 자금을 이용하여 만들어야 한다. - 축에 하중이 가해질 시 버틸 수 있어야 한다.(50g의 집중하중을 버틸 수 있어야 한다.) - 모든 학생들의 얼굴을 인식 할 수 있어야 한다.(2015년 4월 기준 학생수가 가장 많은 연 세대학교의 학부/학생 수는 39402명 따라서 40000명 이상 등록이 가능하여야 한다.) ◇ 목적 - 150 ~ 190cm 성인의 얼굴까지 카메라를 이동시켜 사진을 촬영한다. - 수업시간에 방해가 되지 않도록 한다.(소음 최소화) 다. 설계변수 중요도 설계변수 중요도는 위의 그래프와 같다. 지각생이 출석체크 시 카메라 이동으로 인한 소음 이 수업에 방해가 되는 것을 방지해야 한다. 그뿐만 아니라 카메라 이동 방식이 정해져야 전체적인 모양을 설정할 수 있기 때문에 이동방법 부분은 가장 중요한 5점을 받았다. 사용 할 CPU 부분도 5점인데 CPU의 성능이 부족하면 원하는 작업을 못하고 CPU가 너무 비싸 면 예산 부족으로 제작을 할 수 없기 때문에 중요도 5점을 부여받았다. 카메라의 이동거리 는 학생들의 키와 관련이 되어있다. 카메라를 찍을 수 있는 능력이기 때문에 중요하지만 제 작자가 변위를 어느정도로 설정하느냐에 따라 변경이 가능하므로 4점을 주었다. 축의 재질 은 풀리, 밸트, 카메라와 초음파 세서의 하중을 견딜 수 있어야 한다. 플라스틱이 이 하중을 견딜 수 있다면 3D프린터를 이용한 제작을 할 수 있게 되며 목재부터 견디기가 가능하면
철제보다 싼 목재 축을 사용하게 되기 때문에 중요하다. 하지만 플라스틱과 목재의 대체재 가 존재하기 때문에 중요도는 3점이 되었다. API회사 부분은 인식률이 가장 큰 비중을 차지 한다. 하지만 모든 회사들의 성능은 최소 기준을 만족하기 때문에 중요도는 2점이 되었다. 마지막으로 센서 종류 부분은 어느 센서를 사용해도 측정을 하는데 큰 무리가 없다. 비용, 무게와 같은 주변 요소의 영향이 크기 떄문에 중요도는 1점이 되었다. 가. 설계안의 구체적 내용 ◇ IT 협력업체 비교 (괄호 안은 만점을 뜻한다.) 사진을 서버로 보내면 판별하는 프로그램에는 두가지가 있다. MS에서 만든 FACE API4)와 GOOGLE에서 만든 클라우드 비젼5)이다. 우선 이 두회사는 IT업계 종사자 뿐만 아니라 일반 인들도 모두 알고 있는 매출 상위권의 대기업이다. 따라서 회사가 망하거나 소프트웨어가 사라지는 위험도가 일반 기업보다 높기 때문에 신용도를 만점을 주었다. 또한 가격 부문에 서는 차이가 있는데 MS의 경우 1000장 당 약 1125원인데 반해 GOOGLE은 1000장 당 약 1677원이었다. 이 부분에서 점수의 차이가 생겼다.(이번 프로젝트에서는 1달 무료 체험을 사 용할 예정이므로 소요되는 비용은 없다). 등록가능 인원은 두 회사 모두 충분한 사진등록이 가능하기 때문에 만점을 주었다. 가장 큰 차이를 보이는 부문은 전문성이다. MS의 경우 얼 굴 인식을 전문적으로 하여 높은 인식률을 보여주는 API인데 비해 GOOGLE의 클라우드 비 젼은 얼굴인식, 로고, 배경 등 다양한 분야를 아우르는 API이다. 하지만 우리는 얼굴인식만 할 예정이므로 MS의 FACE API에 높은 점수를 주었고 최종 선택을 하였다.
제품명 아두이노 라즈베리파이 가격(2) 2 1 접근성(2) 2 1 적합성(6) 1 5 총점(10) 5 7 품명 웜과 웜기어 벨트 풀리 체인 가격(5) 4 5 3 소음(5) 4 5 4 동력전달(5) 5 4 5 구현도(5) 3 5 4 심미성(5) 5 5 3 총점(25) 21 24 19 ◇ 기판 비교 기판은 라즈베리파이와 아두이노 두 개의 제품을 비교하였다. 가격 부문은 아두이노가 더 싸기 때문에 더 높은 점수를 주었다. 접근성 부문 역시 상대적으로 더 배우기 쉬운 소프트 웨어로 구성되어있는 아두이노의 점수가 더 높았다. 하지만 적합성에서 라즈베리파이가 큰 점수를 받았는데 카메라, 그래픽, 센서, 모터 모두 제어 가능한 라즈베리파이에 비해 아두이 노는 센서와 모터의 제어까지만 가능하였다. 그 결과 더 적합한 라즈베리 파이를 선택하였 카메라를 이동시키는 방법은 세 가지 안이 나왔다. 우선 가격은 벨트 풀리가 가장 쌌기 때 문에 높은 점수를 받았으며 가장 비싼 체인은 낮은 점수를 받았다. 다음 항목인 소음은 수 업을 방해 할 수도 있기 때문에 고려하였는데 기어와 체인에 비하여 벨트의 소음이 가장 적 게 나기 때문에 가장 높은 점수를 받았다. 다음 동력전달 부문에서는 이가 맞물려 돌아가는 체인이나 웜기어에 비해 벨트는 전달력이 낮기 때문에 낮은 점수를 받았다. 구현도는 모터 의 동력과 카메라 이동 거리 등을 고려하였을 때 현실적으로 적합한 부품을 찾는 부문이다. 4~60cm 정도를 이동하기 때문에 벨트와 체인이 웜기어보다 높은 점수를 받았다. 심미성은
- 13 - 품명 온도센서 적외선 센서 초음파 센서 가격(5) 3 4 5 감도조절(5) 3 2 4 적합성 2 3 3 총점(25) 8 9 12 제품명 스텝모터 서보모터 가격(2) 1 2 접근성(5) 3 5 적합성(5) 3 4 총점(10) 7 11 완성 되었을 시 외관을 고려한 점수로 벨트와 웜기어의 점수가 체인에 비해 상대적으로 높 게 측정되었다. 그 결과 총점이 가장 높은 벨트 풀리가 선택 되었다. ◇ 센서 비교 사람 감지를 위한 센서 선택에서 세 가지 안이 나왔다. 우선 가격은 초음파 센서가 가장 쌌기 때문에 높은 점수를 받았으며 가장 비싼 온도 센서는 낮은 점수를 받았다. 다음 항목 인 감도조절은 다른 물건이나 온도 등 사람을 보다 정확하게 감지하기 위해 고려하였는데 온도 센서와 적외선 센서보다 초음파 센서는 정교한 감도조절이 가능하기 때문에 가장 높은 점수를 받았다. 다음 적합성에서는 사람을 인식하는데 적합한지를 판단하는 기준으로 온도 의 경우 날씨의 영향을 받을 수 있기 때문에 가장 낮은 점수를 받았다. 그 결과 총점이 가 장 높은 초음파 센서가 선택 되었다. ◇ 모터 비교 - 14 - 품명 플라스틱 목재 철 가격(5) 5 5 4 무게(5) 5 3 1 강도(2) 1 1 2 수정능력(1) 1 1 0 가산점(2) 2 0 0 총점(15) 14 10 7 높낮이 조절을 위한 모터로는 두 가지 안이 나왔다. 우선 가격은 서보 모터가 스텝 모터에 비해 쌌기 때문에 높은 점수를 받았다. 다음 항목인 접근성은 서보모터가 스텝모터 보다 제 어하기 쉽기 때문에 높은 점수를 받았다. 다음 적합성에서는 높낮이 조절을 하기 위한 토크 가 서보모터가 더 크기 때문에 서보모터가 더 높은 점수를 받았다. 그 결과 총점이 가장 높 은 서보모터가 선택 되었다. ◇ 축 재질 비교 카메라 이동 부분에서 밸트와 풀리를 이용하기로 결정되었기 때문에 풀리를 고정할 축이 중 요해졌다. 위의 표는 축의 3가지 재질 플라스틱, 목재, 철강을 비교한 표이다. 가격은 목재와 플라스틱이 철강에 비해 싸기 때문에 높은 점수를 받았다. 무게는 가벼운 순으로 높은 점수 를 받았다. 강도 부분은 가장 좋은 철이 최고점을 받았으나 나머지 재질들 또한 풀리를 버 틸수 있기 때문에 1점을 부여하였다. 수정 능력 분야는 만일 축이 풀리와 일치하지 않을 경 우 축을 수정할 수 있는지에 대한 여부인데 목재와 플라스틱은 사포를 통해 어느정도 수정 이 가능하여 1점을 주었다. 가산점은 플라스틱만 받게 되었는데 다른 제품들은 주문제작을 해야 하는 것에 비해 플라스틱은 3D프린터를 이용하여 손쉽게 제작할 수 있기 때문에 만점 을 주었다. 최종적으로 플라스틱이 최고점을 받아 3D프린터를 이용하여 축을 제작하기로 하 였다. - 15 - ◇ 프로토 타입 좌측의 모형과 같이 만들 예정이다. 키가 140 ~ 200cm 사이 인 사람을 측정할 것이므로 카메라는 최대 60cm를 이동하게 된다. 따라서 120cm정도 빈 상자를 두고 그 위에 벨트와 풀리 를 설치한다. 벨트에는 카메라와 초음파 센서를 달 예정이다. 본체의 경우 바닥에는 바퀴를 달아 이동할 수 있게 만들 것이 고 본체 안에는 모터와 라즈베리파이가 설치될 것이며 외관에 는 LCD가 부착 될 것이다. 나. 평가 기준 기 능 평 가 항 목 평 가 방 법 적용기준 개 발 목표치 비중 (%) 얼굴인식 1. 얼굴 인식 얼굴 대조 평가 성공/실패 성공 25 2. 로컬 저장 얼굴인식 후 로컬 확인 성공/실패 성공 10 출석체크 3. 출결 처리 확인 얼굴인식 후 로컬 확인 성공/실패 성공 25 4. 경고 LED 표시 잘못된 얼굴 인식 후 LED점등 확인 성공/실패 성공 10 구동성 5. 초음파 센서 작동 여부 얼굴인식 후 카메라 이동 확인 팀원 평가 성공/실패 성공 15 6. 모터 구동 성공/실패 성공 15 - 16 - 5. 상세설계안 가. 최종 설계안의 구체적 내용 1. 하드웨어 부분 ◇ 제품의 상세 설계안 ◇ 제품의 동작 원리 제품의 하단부에서 모터로부터 동력이 축에 전달되어 축이 회전하고 동시에 축과 연결되어 있는 pulley가 회전하면서 맞물려 있는 벨트가 상하 운동을 하게 된다. 벨트가 위아래로 움 - 17 - 직이면 벨트에 접착되어있던 초음파센서가 사용자의 위치를 파악하고 동시에 카메라가 사용 자를 촬영함으로써 안면을 인식할 수 있다. 위의 그림만으로는 제품의 동작원리를 정확히 파악하기 어려우므로 제품의 상단부와 하단 부를 나누어서 자세히 살펴보도록 한다. ◇ 기능의 전개 및 구성 1. 제품의 상단부 나무상자의 상단부에 풀리를 축과 함께 고정시킨 모습이다. 풀리의 구멍의 크기가 5mm이 므로 축도 최대한의 하중을 버틸 수 있게 5mm직경의 원통형 모형으로 했지만 작동 과정에 - 18 - 서 pulley가 좌우로 움직이는 것을 막기 위해 실제로 pulley가 고정될 축의 중앙부분은 직경 을 조금 더 작게 하였다. 축은 브라켓과 나사를 통해 양 옆을 고정시켰다. 이 때 브라켓의 돌출부의 내경은 8mm, 축의 직경은 5mm로 약 3mm의 차이가 난다. 이 문제를 해결하기 위해 고무 소재로 된 밴드를 이용할 예정이다. 제품의 상단부에서는 풀리만 회전하고 축은 회전할 필요가 없으므로 별도의 key를 사용하지 않는다. 마찬가지로 축에도 key home이 필 요하지 않다. 2. 제품의 하단부 상단부와 가장 큰 차이점은 모터로부터 나오는 동력이 pulley에 전달되어야 하기 때문에 축과 pulley가 동시에 회전을 해야 한다는 것이다. 그러므로 하단부 축에는 key home이 별 도로 필요하고 마찬가지로 key도 사용해야 한다. 또한 그림의 맨 좌측에 있는 part와 같은 지지대를 별도로 3D프린터를 이용해 제작하여 축이 높이가 고정되며 동시에 자유롭게 회전 할 수 있도록 하였다. 축의 직경은 5mm이므로 축이 자유롭게 회전하기 위해서 지지대의 내경을 5mm보다 큰 6mm로 설정하였다. - 19 - 3. 완성된 모형 360도 회전이 가능한 서보모터를 사용하기 때문에 pulley의 크기는 크게 고려하지 않았지 만 pulley와 세트로 구입해야하는 벨트의 경우에는 전체길이가 960mm인 것을 골라서 벨트 에 부착된 카메라와 센서가 최소한 40cm 이상을 이동할 수 있도록 하였다. - 20 - 값이 TRUE 일 경우 반응 적외선센서 ㅡ> 초음파센서 작동 시작 초음파센서 ㅡ> 모터작동 시작 MS서버에서의 응답 ㅡ> LED등 점등 값이 False 일 경우 반응 적외선센서 ㅡ> 모든 기기들 작동 off 초음파센서 ㅡ> 모터 정지 MS서버에서의 응답 ㅡ> 오류 LED등 점등 ①사람 접근 ②적외선 인식 (적외선 값 TRUE) ④모터 작동 ③초음파 인식 시작 (초음파 값 True) ⑤초음파 센서 값 변환 (초음파 False, 적외선 True) ⑥모터 정지 ⑧MS서버 통신 및 데이터와 얼굴 대조 ⑦라즈베리파이 카메라 모듈을 통한 사진 촬영 및 LCD 출력 ⑨대조 후 결과 값이 True 일 시 LED 점등 ⑩모든 값 defalt 2. 소프트웨어 부분 소프트웨어가 작동하는 부분은 아래와 같다. 우선 사람이 앞에 서게 되면 적외선 센서가 사람을 인식해 TRUE값이 된다. 이 신호는 초음 파 센서가 작동을 하게 만들어주며 초음파 센서의 값이 True면 모터가 작동하기 시작한다. (초음파 센서가 TRUE인 경우는 발사된 초음파가 사람에 의해 튕겨져 돌아온 경우이다). 사람 이 키를 넘어가게 되면 발사된 초음파는 돌아오지 않기 떄문에 초음파 센서의 값은 False로 변하고 이 변화는 모터의 정지를 야기한다. 모터가 정지하면 라즈베리파이가 카메라 모듈을 이용하여 사진을 촬영한다. 이때 학생들은 카메라에 나오는 모습을 LCD화면을 통하여 확인 할 수 있다. 사진을 촬영하면 촬영된 사진에서 얼굴을 구별한다. 그 후 MS서버로 사진을 보 내 저장된 사진과 비교를 한다. MS에서 결과 값이 TRUE일 경우 LED가 점등된 후 모든 값이 초기화 된다. MS의 값이 False일 경우 오류 LED가 점등된 후 모든 값이 초기화 된다. - 21 - 3. 기타 부분 1. 초음파 센서 제품명 초음파 센서 HC-SR04 동작 전압 5V 동작 전류 15mA 동작 주파수 40KHz 측정 거리 2cm ~ 4m 측정 각도 15˚ 트리거 입력 신호 10us TTL 펄스 응답 출력 신호 측정거리에 비례하는 TTL펄스 크기 45 X 20 X 15mm 우선 얼굴을 인식하는 방법은 다음과 같다. 몸체에 고정되어 있는 온도 센서가 반응을 하 면 사람이 앞에 서있는 것으로 인식이 된다. 그 다음 벨트를 서서히 상승시키며 초음파 센 서가 물체를 감지하지 못할 때 벨트를 멈춘다.(초음파 센서는 벨트에 연결되어있으며 이 순 간은 일정거리 이내에 물체가 없는 경우이며 머리 꼭대기를 의미한다.) 이 때 일정거리를 계산하는 것이 중요한데 계산은 다음과 같다. 1 동안 초음파를 내보내고 다음 1동안 초음파를 받는 방식이며 소리의 속도는 340m/s 이다. 따라서 서리를 계산하는 식은 아래와 같다. Distance = 340 * t / 2 / 10000 Distance는 물체와의 거리(cm)이며 340은 음속 t는 초음파를 받을 때까지 걸리는 시간을 나 타낸다. 왕복이므로 식을 2로 나누어 주며 단위를 cm로 설정하기 위해 10000으로 나누어준 다. 코딩을 할 때 이러한 식을 이용해 60 ~ 80 cm 이내에 물체가 없으면 벨트가 멈추게 설 정하여 준다. - 22 - 2. 인체감지 센서 제품명 인체감지센서 HC-SR501 동작 전압 5V 동작 전류 65mA 감지시간 0.2초 측정 거리 7m(주변 온도에 영향받음) 측정 각도 최대 120˚ 트리거 입력 신호 TTL 펄스 센서 출력 신호 감지 시 3.3V 없을 시 0V 크기 32 X 23 X 20mm 초음파 센서의 작동 여부를 결정짓는 센서이다. 사람이 앞에 서 있으면 인체감지센서가 신호를 보내 게 되는데 인체 감지 센서의 감지 범위가 큰 영향을 미친다. 이는 센서의 뒷부분에서 수정할 수 있 다. 뒷면은 오렌지 색 원이 두 개 있는데 하나는 민감도 설정, 하나는 출력시간 설정이다.6) 민감도를 설정하여 15˚안에 들어온 사람만 인식하도록 설정한다. - 23 - 3. 벨트&풀리 제품명 벨트 풀리 풀리 잇수 20 풀리 내경 8mm 풀리 최대 외경 16mm 풀리 높이 16mm 벨트 길이 960mm 벨트 타입 닫힌타입 벨트 재질 고무 두께 1.3mm 카메라가 40cm를 이동할 것이기 때문에 벨트, 풀리의 길이가 중요해졌다. 우선 180˚ 회전 모터를 사 용하는 안이 나왔다. 원의 둘레의 공식은 아래와 같은데 원의 둘레 = 2πr (r은 원의 반지름) 원주/2 = 이동거리를 뜻하기 때문에 반지름이12.7cm인 풀리를 이용해야 한다. 지름 25.4cm인 부분은 벨트를 거는 부분이기 때문에 풀리의 최대 크기는 25.4cm보다 크게 된다. 풀리가 커지면 비용과 무게 도 모두 커지므로 360˚ 회전이 가능한 모터를 사용하기로 하였다. 모터가 360˚회전하기 때문에 풀 리의 크기가 작을수록 좋게 되었다. 그 결과 12mm인 외경(벨트를 거는 부분) 풀리를 사용하게 되었다. 풀리에 벨트를 걸게 되면 위의 모양이 나오는데 ②번 부분은 카메라가 이동할 거리안 40cm가 되며 ①번 부분은 풀리 원주의 절반이 된다. 따라서 벨트의 전체적인 길이를 계산하면 2*(①+②)가 된다. 결 과 값은 약 83.8cm가 나오는데 규격에 맞는 제품이 없었기 때문에 96cm의 벨트를 적용하였다. 그 결 과 카메라의 이동거리는 약 45cm가 되었다.- 4. 소프트웨어 코드 설계 사람이 접근 하면 적외선센서가 작동한다. 적외선 센서가 True를 출력하면 모터가 작동하면서 초음파 거리센서의 입력을 받는다. 초음파거리센서가 일정 거리이상의 입력을 받을 때 모터는 구동을 멈추고 라즈베리파이 카메라가 촬영을 시작한다. - 25 - 촬영 된 사진은 파이의 로컬 폴더로 저장되고 이 사진을 MS FACE API를 통해 얼굴인식 및 인물 대조 후 일치율이 70% 이상이면 ‘출석체크완료‘ 로 판단하고 TEXT 형태로 로컬에 저장한다.
- 27 - 6. 설계방법론 가. 설계 개선점 1. 제품 상단부의 축의 변경 초기 설계안 최종 설계안 설계 초기에는 좌측의 그림과 같은 축을 상자의 위쪽에 부착하려 했으나 그럴 경우 풀리를 축에 끼울 수 없게 되므로 우측 그림과 같은 일자형 축을 선택했고 브라켓과 나사를 통해 양 옆을 고정하려 한다. 2. 제품 하단부의 동력전달 방법의 변경 초기 설계안 최종 설계안 설계 초기에는 모터로부터 나오는 동력을 기어를 통해 축에 전달하려 했으나 그럴 경우 기 어를 추가로 구입해야하는 불편함이 있고, 모터를 구입한 곳에서 모터에 맞는 축을 별도로 제공해주지 않았기 때문에 실현불가능하다고 판단하였다. 그래서 최종적으로 우측 그림 과 같이 모터를 구입한 곳에서 기본적으로 제공해주는 프로펠러 모양의 부품이 key 역학을 하게 하여 모터로부터의 동력을 축에 정상적으로 전달하려 한다.
- 28 - 7. 과제 진행 체계 ◇ 진행 일정 단계별 세부개발 내용 담당자 개발기간 (월단위) 11 12 비 고 4 5 1 2 주제 선정 전원 완료 자료 조사 전원 완료 오픈 소스 탐색 이준형 이정민 완료 PYTHON 코딩시작 이준형 완료 메커니즘 및 배선 구조 작성 이재호 윤홍범 모듈 프로그래밍 이준형 라즈베리파이.모터, 온도 센서 등 하드웨어 CAD 이재호 윤홍범 inventor & AutoCAD 알고리즘 작성 및 정리 이준형 이정민 통합 하드웨어 제작 이재호 윤홍범 3D프린팅 및 PCB기판제작 1차 프로그램 통합 전원 1차 작동 테스트 후 보완 전원 추가 기능 구현 검토 및 자료 확보 전원 진행 미흡 시 추가 기능 배제 추가 기능 구현 전원 진행 미흡 시 추가 기능 배제 2차 프로그램 통합 전원 2차 작동 테스트 후 보완 전원 최종 프로젝트 발표 및 구현준비 전원 - 29 - ◇ 구성원 및 추진체계 구 성 원 추 진 체 계 윤 홍 범 데이터 처리 / 하드웨어 설계 / 재료 선정 이 재 호 라즈베리파이 및 하드웨어 구현 이 정 민 형상 설계 및 도면 제작 / 재료 구입 이 준 형 Python 및 모듈 프로그래밍 / 서버 코딩 / 소프트웨어 통합 ◇ 개선 과정 및 방법 1) 얼굴 인식 정확도 개선 과정 및 방법 - 평가 기준에 의한 테스트 및 검증 - 코딩을 통한 얼굴 인식 초점 개선 - 카메라 교환을 통한 화질 개선 2) 하드웨어 개선 과정 및 방법 - 3D Tool을 이용한 설계 수정 및 개선 - Ansys Tool을 이용한 하드웨어 강성 설계 및 검증 - 3D Printer를 이용한 테스트 및 검증 3) 센서의 이동 개선 과정 및 방법 - 3D tool을 이용한 설계 수정 및 개선 - assembly 및 simulation을 통한 테스트 및 검증 - 자연스러운 움직임을 위한 재료 선택
부록
참고문헌 및 참고사이트
- 30 - 7. 참고자료 1) 1. http://www.virditech.com/ko/virdi_product/ac-7000/ 2. https://smartstore.naver.com/entrol 3. http://www.kmedia.me/ 4. https://www.supremainc.com/ko 2) 특허정보넷 키프리넷, http://kpat.kipris.or.kr/ 1. 좌표와 인증번호를 활용한 스마트 출석체크 시스템(Smart attendance check system using the coordinates and the authentication number) 2. 휴대폰 이용 위치기반 출석처리시스템(System and methods for location-based attendance management using a mobile phone) 3. 블루투스와 스마트 디바이스 지문인식 센서를 이용한 출석 체크 시스템 및 방법 (ATTENDANCE CHECK SYSTEM AND METHOD USING BLUETOOTH AND FINGERPRINT SENSOR OF SMART DEVICE) 3) Apple 공식 홈페이지, https://www.apple.com/kr/iphone-xs/face-id/ 4) Face API - 얼굴 인식 소프트웨어, https://azure.microsoft.com/ko-kr/services/cognitive-services/face/ 5) software carpentry : xwMOOC 딥러닝, https://statkclee.github.io/deep-learning/gc-vision.html 6) 인체감지센서 HC-SR501 http://blog.0xff.co.kr/22
소프트웨어 프로그램 소스
[비공개]