이 프로젝트는 얼굴 인식을 통해 출입이 가능한 스마트 도어락 시스템을 설계하여 공동현관 비밀번호의 불편함과 보안 문제를 해결하고자 함. 이 시스템은 라즈베리파이와 아두이노를 사용하여 구현되었으며, 애플리케이션을 통해 실내 환경을 모니터링할 수 있는 기능을 제공함.
일상생활에서 사용되는 공동현관 도어락의 비밀번호 입력 방식은 출입에 불편을 초래할 수 있으며, 비밀번호 노출로 인한 보안 문제도 발생할 수 있음. 특히, 스토킹 범죄가 증가하는 사회적 문제를 해결하기 위해 보다 안전하고 편리한 출입 관리 시스템이 필요함.
- 얼굴 인식을 통한 출입: OpenCV를 이용한 얼굴 인식 기술을 사용하여 거주자의 출입을 관리.
- 비밀번호 입력: 기존 비밀번호 입력 방식도 지원하여 이중 보안 기능 제공.
- 호출 기능: 방문자가 도어락을 호출하면, 거주자가 애플리케이션을 통해 방문자의 얼굴을 확인하고 출입을 허용.
- 미세먼지, 온도, 습도, 불꽃 감지: 아두이노에 연결된 다양한 센서를 통해 실내 환경 측정.
- 애플리케이션 알림: 실내 환경 수치가 일정 기준을 초과할 경우, 애플리케이션을 통해 경고 알림 전송.
- 라즈베리파이: 서버로 사용되어 얼굴 인식 및 시스템 제어.
- 아두이노: 다양한 센서를 연결하여 실내 환경 측정.
- 카메라 모듈: 얼굴 학습 및 인식 기능.
- LCD 디스플레이 및 스피커: 도어락 상태 및 경고 알림 출력.
- OpenCV: 얼굴 인식 기능을 구현하기 위해 사용.
- Python: 라즈베리파이와 아두이노 간의 통신 및 시스템 제어를 위해 사용.
- 애플리케이션: 실내 환경 모니터링 및 출입 관리 기능을 제공하는 클라이언트 애플리케이션.
- 얼굴 인식 정확도: 다양한 각도에서 얼굴 데이터를 학습하여 평균 60% 이상의 인식 일치율을 기록.
- 양방향 통신 속도: 100회의 이미지 전송 시간을 측정한 결과, 정보 전달 시간을 1초 이내로 유지.
본 프로젝트를 통해 기존의 공동현관 도어락의 한계점을 개선하고, 보안성과 편의성을 높이는 데 기여함. 향후 연구에서는 시스템의 안정성을 더욱 향상시키기 위해 다양한 환경에서의 테스트를 추가하고, 얼굴 인식 정확도를 높이기 위한 알고리즘 개선을 계획함.
- 유희종, “범죄예방을 위한 단위세대의 현관문 인식에 관한 설문조사 연구”, Vol. 16, No. 3, pp 188, 2018.
- “Real-Time Face Recognition: An End-to-End Project”, MJRoBot (Marcelo Rovai), February 23, 2018.