현재 사용되고 있는 홈 IoT 시스템들은 사용자의 음성이나 지문을 인식하고 신원이 확인 되었을 경우 스마트 기기들이 서비스를 제공하는 방식으로 보안을 유지하고 있다. 스마트 기기들이 제공하는 서비스들은 사용자의 패턴을 분석하고 이를 기반으로 맞춤형 서비스를 제공하는 방식이다. 이러한 IoT 시스템들은 사용자의 수가 2명 이상일 때 맞춤형 서비스를 제공하지 못하는 문제점이 발생할 수 있다. 또한 시스템을 구성하는 스마트 기기들이 변경되거나 사용자 환경이 변화되었을 경우 이를 분석하지 못하는 한계점이 존재한다. 그리고 여러 종류의 스마트 기기들로 시스템을 구성하지 않을 경우 시스템을 구성하는 스마트 기기들로만 서비스를 제공할 수 있기 때문에 사용자에게 제공하는 서비스의 다양성을 보장할 수 없는 문제점이 있다. 이러한 문제점들을 해결하고 사용자 맞춤형 서비스를 제공하는 홈 ...
현재 사용되고 있는 홈 IoT 시스템들은 사용자의 음성이나 지문을 인식하고 신원이 확인 되었을 경우 스마트 기기들이 서비스를 제공하는 방식으로 보안을 유지하고 있다. 스마트 기기들이 제공하는 서비스들은 사용자의 패턴을 분석하고 이를 기반으로 맞춤형 서비스를 제공하는 방식이다. 이러한 IoT 시스템들은 사용자의 수가 2명 이상일 때 맞춤형 서비스를 제공하지 못하는 문제점이 발생할 수 있다. 또한 시스템을 구성하는 스마트 기기들이 변경되거나 사용자 환경이 변화되었을 경우 이를 분석하지 못하는 한계점이 존재한다. 그리고 여러 종류의 스마트 기기들로 시스템을 구성하지 않을 경우 시스템을 구성하는 스마트 기기들로만 서비스를 제공할 수 있기 때문에 사용자에게 제공하는 서비스의 다양성을 보장할 수 없는 문제점이 있다. 이러한 문제점들을 해결하고 사용자 맞춤형 서비스를 제공하는 홈 IoT 환경을 구축하기 위해서는 기본적으로 가정 내부에 스마트 기기들을 설치하고 네트워크에 연결해야 한다. 본 논문에서는 시스템은 생체인식 기능을 기반으로 하는 홈 IoT 시스템을 제안한다. 그리고 사용자의 움직임을 CSI 카메라가 감지하고 이에 대한 패턴을 분석함으로써 사용자에게 맞춤형 서비스를 제공한다. 맞춤형 서비스는 가정 내부에 있는 가전제품의 ON/OFF 제어에만 초점을 둔다. 객체인식 기능과 안면인식 기능은 임계값을 설정하여 사람이나 사물을 인식할 때 발생할 수 있는 오차율을 낮추고 지속적으로 사람이나 사물에 대한 이미지를 데이터베이스에 적재하고 이를 CNN(Convolution Neural Network)으로 분석한 뒤 사용자를 인식하는 알고리즘을 적용하여 보안성을 향상시켜야 한다. 그리고 맞춤형 서비스를 위해 사용자의 가정 내부를 여러 영역으로 분할하고 사용자가 위치하고 있는 영역에 설치된 홈 IoT 기기들을 제어한다. 사용자가 가정 내부에 없을 경우 모든 기기들의 상태를 정지 상태로 유지한다. 그리고 사용자가 가정 내부로 들어올 경우 대기 상태로 변경하고 사용자가 위치한 영역 내에 있는 기기들은 작동 상태로 변경되도록 한다. 또한 사용자가 다수일 경우 각 사용자들이 기기로 접근할 수 있는 허가 등급을 부여하여 보안 유지와 맞춤형 서비스를 제공한다. 제안하는 시스템은 기존의 음성인식 기능과 지문인식 기능, 홍채인식 기능을 기반으로 보안을 유지하였던 IoT 시스템들에 비해 향상된 보안기술인 객체인식 기능과 안면인식 기능을 채택하였고 이를 기반으로 사용자에게 맞춤형 서비스를 제공하는 홈 IoT 환경을 구축하였다. 이는 IoT 기술과 생체인식 기술의 융합 연구로써 미래의 IoT 기술을 선도할 것이다.
현재 사용되고 있는 홈 IoT 시스템들은 사용자의 음성이나 지문을 인식하고 신원이 확인 되었을 경우 스마트 기기들이 서비스를 제공하는 방식으로 보안을 유지하고 있다. 스마트 기기들이 제공하는 서비스들은 사용자의 패턴을 분석하고 이를 기반으로 맞춤형 서비스를 제공하는 방식이다. 이러한 IoT 시스템들은 사용자의 수가 2명 이상일 때 맞춤형 서비스를 제공하지 못하는 문제점이 발생할 수 있다. 또한 시스템을 구성하는 스마트 기기들이 변경되거나 사용자 환경이 변화되었을 경우 이를 분석하지 못하는 한계점이 존재한다. 그리고 여러 종류의 스마트 기기들로 시스템을 구성하지 않을 경우 시스템을 구성하는 스마트 기기들로만 서비스를 제공할 수 있기 때문에 사용자에게 제공하는 서비스의 다양성을 보장할 수 없는 문제점이 있다. 이러한 문제점들을 해결하고 사용자 맞춤형 서비스를 제공하는 홈 IoT 환경을 구축하기 위해서는 기본적으로 가정 내부에 스마트 기기들을 설치하고 네트워크에 연결해야 한다. 본 논문에서는 시스템은 생체인식 기능을 기반으로 하는 홈 IoT 시스템을 제안한다. 그리고 사용자의 움직임을 CSI 카메라가 감지하고 이에 대한 패턴을 분석함으로써 사용자에게 맞춤형 서비스를 제공한다. 맞춤형 서비스는 가정 내부에 있는 가전제품의 ON/OFF 제어에만 초점을 둔다. 객체인식 기능과 안면인식 기능은 임계값을 설정하여 사람이나 사물을 인식할 때 발생할 수 있는 오차율을 낮추고 지속적으로 사람이나 사물에 대한 이미지를 데이터베이스에 적재하고 이를 CNN(Convolution Neural Network)으로 분석한 뒤 사용자를 인식하는 알고리즘을 적용하여 보안성을 향상시켜야 한다. 그리고 맞춤형 서비스를 위해 사용자의 가정 내부를 여러 영역으로 분할하고 사용자가 위치하고 있는 영역에 설치된 홈 IoT 기기들을 제어한다. 사용자가 가정 내부에 없을 경우 모든 기기들의 상태를 정지 상태로 유지한다. 그리고 사용자가 가정 내부로 들어올 경우 대기 상태로 변경하고 사용자가 위치한 영역 내에 있는 기기들은 작동 상태로 변경되도록 한다. 또한 사용자가 다수일 경우 각 사용자들이 기기로 접근할 수 있는 허가 등급을 부여하여 보안 유지와 맞춤형 서비스를 제공한다. 제안하는 시스템은 기존의 음성인식 기능과 지문인식 기능, 홍채인식 기능을 기반으로 보안을 유지하였던 IoT 시스템들에 비해 향상된 보안기술인 객체인식 기능과 안면인식 기능을 채택하였고 이를 기반으로 사용자에게 맞춤형 서비스를 제공하는 홈 IoT 환경을 구축하였다. 이는 IoT 기술과 생체인식 기술의 융합 연구로써 미래의 IoT 기술을 선도할 것이다.
Home IoT systems currently in use are secured in such a way that smart devices provide services when a user's voice or fingerprint is recognized and identified. Services provided by smart devices are a way to analyze user patterns and provide customized services based on them. Such IoT systems may h...
Home IoT systems currently in use are secured in such a way that smart devices provide services when a user's voice or fingerprint is recognized and identified. Services provided by smart devices are a way to analyze user patterns and provide customized services based on them. Such IoT systems may have a problem in that they cannot provide customized services when the number of users is two or more. In addition, the smart devices that make up your system change or your environment. There is a limitation that cannot be analyzed if changed. In addition, if the system is not composed of several types of smart devices, the service can be provided only to the smart devices constituting the system. Therefore, there is a problem in that the diversity of services provided to the user cannot be guaranteed. To solve this problem and build a home IoT environment that provides customized services, smart devices must be installed inside the home and connected to the network. In this paper, we propose a home IoT system based on biometrics. And, by building a home IoT system based on object recognition and face recognition, it can provide improved security compared to existing IoT systems. In addition, the CSI camera detects the user's movement and analyzes the pattern to provide customized services to the user. When implementing the object recognition function and the face recognition function, the threshold value is set to lower the error rate that can occur when a person or an object is recognized. In addition, we loaded the image of a person or thing into a database, analyzed it with CNN (Convolution Neural Network), and applied the algorithm to recognize the user to improve security. If the user is not inside the home, all devices are kept stationary. When the user enters the home, the device changes to the standby state and the devices in the user's area are changed to the operating state. In addition, if there are a large number of users, the level of permission to access each user's device is provided to provide security maintenance and customized service. The proposed system adopts the object recognition function and the face recognition function, which is an improved security technology, compared to the IoT systems that maintained the security based on the existing voice recognition function, fingerprint recognition function, and iris recognition function. Built a home IoT environment. This will lead the future of IoT technology as a convergence study of IoT technology and biometric technology.
Home IoT systems currently in use are secured in such a way that smart devices provide services when a user's voice or fingerprint is recognized and identified. Services provided by smart devices are a way to analyze user patterns and provide customized services based on them. Such IoT systems may have a problem in that they cannot provide customized services when the number of users is two or more. In addition, the smart devices that make up your system change or your environment. There is a limitation that cannot be analyzed if changed. In addition, if the system is not composed of several types of smart devices, the service can be provided only to the smart devices constituting the system. Therefore, there is a problem in that the diversity of services provided to the user cannot be guaranteed. To solve this problem and build a home IoT environment that provides customized services, smart devices must be installed inside the home and connected to the network. In this paper, we propose a home IoT system based on biometrics. And, by building a home IoT system based on object recognition and face recognition, it can provide improved security compared to existing IoT systems. In addition, the CSI camera detects the user's movement and analyzes the pattern to provide customized services to the user. When implementing the object recognition function and the face recognition function, the threshold value is set to lower the error rate that can occur when a person or an object is recognized. In addition, we loaded the image of a person or thing into a database, analyzed it with CNN (Convolution Neural Network), and applied the algorithm to recognize the user to improve security. If the user is not inside the home, all devices are kept stationary. When the user enters the home, the device changes to the standby state and the devices in the user's area are changed to the operating state. In addition, if there are a large number of users, the level of permission to access each user's device is provided to provide security maintenance and customized service. The proposed system adopts the object recognition function and the face recognition function, which is an improved security technology, compared to the IoT systems that maintained the security based on the existing voice recognition function, fingerprint recognition function, and iris recognition function. Built a home IoT environment. This will lead the future of IoT technology as a convergence study of IoT technology and biometric technology.
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