[논문]IoT환경에서의 센서 네트워크와 영상처리 기반의 융합 스마트 홈 플랫폼 개발

안예찬; 이정필; 이재욱; 송준권; 이근호

doi:10.20465/kiots.2016.2.3.037

[국내논문] IoT환경에서의 센서 네트워크와 영상처리 기반의 융합 스마트 홈 플랫폼 개발
Development of Convergence Smart Home Platform based on Image Processing and Sensor Network in IoT Environment 원문보기

한국사물인터넷학회 논문지 = Journal of the Korea Internet of Things Society, v.2 no.3, 2016년, pp.37 - 41

안예찬 (백석대학교 정보통신학부) , 이정필 (백석대학교 정보통신학부) , 이재욱 (백석대학교 정보통신학부) , 송준권 (백석대학교 정보통신학부) , 이근호 (백석대학교 정보통신학부)

초록
AI-Helper

본 논문에서는 영상처리기술과 네트워크와 연동이 가능한 센서 기술을 활용하여 발빠른 첨단기술에 맞춘 사물 인터넷을 기반으로 한 가정 및 사업 환경을 구축하고자 하였다. OpenCV 라이브러리의 분석 알고리즘을 활용한 영상 처리 기술을 사용하여 객체를 탐지 및 추적하고 그에 대한 데이터로 객체를 추적하고 다양한 센서들을 제어한다. 또한, 마스터 싱글보드와 슬레이브 싱글보드를 통하여 다양한 센서들을 통제하고 센싱 네트워크 환경을 구축 및 연계하여 데이터를 수집하고 기록하여 다양한 서비스를 제공 할 수 있는 플랫폼을 구현하고자 한다.

Abstract ▼ AI-Helper

In this thesis, we sought to build a home and business environment based on the rapid prototyping technology and network technologies that enabled rapid access to high-speed technologies and technologies. Using the analytic algorithm for image processing techniques, using the analytic algorithm for analyzing and tracking objects in the OpenCV library, trace objects and track objects and control various sensors. It also wants to implement a platform enabling various sensors to collect and record various services by controlling and connecting various sensors through the master Single board and the slave single.

Keyword

AI 본문요약
AI-Helper

* AI 자동 식별 결과로 적합하지 않은 문장이 있을 수 있으니, 이용에 유의하시기 바랍니다.

문제 정의

그중에서도 카메라를 통해 획득한 데이터를 다양한 영상처리기술로 작업을 하면 때로는 사람의 눈보다 정확하고 신속하게 처리하여 정보를 제공한다. 본 연구는 IoT 서비스의 대표적인 스마트 홈과 영상처리를 융합하여 촬영 장비를 통해 다양한 서비스를 제공하는 스마트 홈 솔루션을 제안하고자 한다. 보편적인 스마트 홈을 살펴보면 센서를 통해서 불을 켜거나 끄고 모바일 어플리케이션을 통해서 집안의 가전제품을 제어한다.
Apache와 PHP 스크립트를 이용하여 웹페이지를 제작하였으며 Mysql을 이용한 데이터베이스 환경을 구축하여 측정된 데이터 값들을 저장하고 웹서버와 연동하였다. 본 논문은 영상처리 데이터 값을 기반으로 서비스되는 IOT 스마트홈 서비스를 제시하고자 한다.
기존의 스마트 홈에 대한 인증수단은 비밀번호와 같은 사용자가 잊어버리거나 헷갈리기 쉽고 유출이 쉬운 인증수단을 사용하고 있다. 이에 대하여 사용자 인증에 대해 Opencv를 활용한 영상처리기술을 접목시켜 인증 과정이 좀 더 편리하고 사용자의 다음 행동에 대한 센서 장비의 제어 등 스마트 홈에서의 서비스가 쉽게 이루어질 수 있도록 플랫폼을 개발하는 것이 목적이다[6,7]. 영상데이터에 대한 분석과 저장을 위해 Image서버를 구축하고 센서 장비들의 측정된 데이터 값의 저장을 위해 Data서버를 구축한다.
발전된 네트워크 통신기술과 디바이스를 접목시켜 과거엔 제한적이였던 사물인터넷 분야에 대해 향상된 인프라 및 솔루션 구축이 가능하게 됨으로써 더 나은 서비스를 제공할 수 있게 됨에 따라 본 논문에서는 촬영 장비를 통해 전달받은 데이터 영상을 측정 센서와 클라우드 서버에 연계시켜 서비스를 제공하는 영상처리를 기반으로 한 IOT 스마트 홈을 제시하였다. Opencv 라이브러리를 통한 분석된 데이터 값을 기반으로 서버를 통해 센서 장비들을 제어하였고 서버는 데이터 저장용 서버와 원격 솔루션 제공용 웹서버 그리고 영상데이터 분석을 위한 이미지서버를 각각 구축하였다.

제안 방법

그러나 영상처리 기술을 통한 스마트 홈은 사용자에 대한 인증과 인가를 판단하고 집안의 다양한 측정 센서들과 촬영장비에서 획득한 영상을 연계하여 보다 편리하고 가격대비 성능이 좋은 센싱 네트워크를 구축한다. OpenCV 라이브러리의 Haar-like Feature 알고리즘을 활용하여 주거공간이나 사업지의 등록된 사용자 및 침입자에 대한 인증과 같은 영상처리가 필요한 작업을 위해 홈 솔루션에 연결된 서버 및 기타 장비에 실시간으로 영상 데이터 값을 전달하여 처리할 수 있도록 하며 저장된 데이터 값을 이용하여 사용자의 스마트 홈 이용에 대한 편의성을 높이기 위해 웹페이지 또는 모바일 애플리케이션을 통해 손쉽게 원격으로 제어할 수 있는 솔루션을 구축하였다. Apache와 PHP 스크립트를 이용하여 웹페이지를 제작하였으며 Mysql을 이용한 데이터베이스 환경을 구축하여 측정된 데이터 값들을 저장하고 웹서버와 연동하였다.
OpenCV 라이브러리의 Haar-like Feature 알고리즘을 활용하여 주거공간이나 사업지의 등록된 사용자 및 침입자에 대한 인증과 같은 영상처리가 필요한 작업을 위해 홈 솔루션에 연결된 서버 및 기타 장비에 실시간으로 영상 데이터 값을 전달하여 처리할 수 있도록 하며 저장된 데이터 값을 이용하여 사용자의 스마트 홈 이용에 대한 편의성을 높이기 위해 웹페이지 또는 모바일 애플리케이션을 통해 손쉽게 원격으로 제어할 수 있는 솔루션을 구축하였다. Apache와 PHP 스크립트를 이용하여 웹페이지를 제작하였으며 Mysql을 이용한 데이터베이스 환경을 구축하여 측정된 데이터 값들을 저장하고 웹서버와 연동하였다. 본 논문은 영상처리 데이터 값을 기반으로 서비스되는 IOT 스마트홈 서비스를 제시하고자 한다.
제안하고자하는 스마트 홈 플랫폼은 사용자가 집이나 건물 등 실내에서 객체의 위치에 따라 카메라가 추적하고 움직이며 그 데이터를 가지고 전등을 켜거나 끈다. 먼저 사용자 추적을 하는 개발 환경은 라즈베리파이에 V4L2 드라이버 기반의 OpenCV를 설치하여 영상처리 라이브러리를 탑재한 후 Haar-like Feature라는 알고리즘을 사용하여 객체를 검출 및 추적하였다.
제안하고자하는 스마트 홈 플랫폼은 사용자가 집이나 건물 등 실내에서 객체의 위치에 따라 카메라가 추적하고 움직이며 그 데이터를 가지고 전등을 켜거나 끈다. 먼저 사용자 추적을 하는 개발 환경은 라즈베리파이에 V4L2 드라이버 기반의 OpenCV를 설치하여 영상처리 라이브러리를 탑재한 후 Haar-like Feature라는 알고리즘을 사용하여 객체를 검출 및 추적하였다. 이 알고리즘은 객체를 추적할 수 있지만 물리적으로 카메라의 화면 밖으로 나가버린다면 더 이상 추적이 불가능하기 때문에 서보모터 2개를 결합하여 상하좌우로 카메라의 각도를 움직일 수 있도록 하였다.
먼저 사용자 추적을 하는 개발 환경은 라즈베리파이에 V4L2 드라이버 기반의 OpenCV를 설치하여 영상처리 라이브러리를 탑재한 후 Haar-like Feature라는 알고리즘을 사용하여 객체를 검출 및 추적하였다. 이 알고리즘은 객체를 추적할 수 있지만 물리적으로 카메라의 화면 밖으로 나가버린다면 더 이상 추적이 불가능하기 때문에 서보모터 2개를 결합하여 상하좌우로 카메라의 각도를 움직일 수 있도록 하였다. 라즈베리파이2는 GPIO 핀이 26개가 있는데 이 핀들은 각각 전압제어 및 전류 등 각핀마다 기능들이 있다.
저장한 변수의 x값과 y값, 새로운 변수의 x값과 y값을 비교하여 4개의 조건문을 만든다. 4개의 조건문의 반복으로 얼굴의 중심좌표를 이용해서 2개의 서보모터의 각도를 각각 높이거나 줄이면서 객체를 추적한다. 객체를 추적하면서 계산된 서보모터의 각도에 따라서 GPIO에 연결된 LED 핀을 제어하면 객체에 위치에 따라 자동으로 불이 켜지고 꺼지게 할 수 있어 에너지를 효율적으로 사용할 수 있는 플랫폼을 구성할 수 있다.
이에 대하여 사용자 인증에 대해 Opencv를 활용한 영상처리기술을 접목시켜 인증 과정이 좀 더 편리하고 사용자의 다음 행동에 대한 센서 장비의 제어 등 스마트 홈에서의 서비스가 쉽게 이루어질 수 있도록 플랫폼을 개발하는 것이 목적이다[6,7]. 영상데이터에 대한 분석과 저장을 위해 Image서버를 구축하고 센서 장비들의 측정된 데이터 값의 저장을 위해 Data서버를 구축한다. 본 논문에서 구현한 플랫폼은 다음과 같다.
발전된 네트워크 통신기술과 디바이스를 접목시켜 과거엔 제한적이였던 사물인터넷 분야에 대해 향상된 인프라 및 솔루션 구축이 가능하게 됨으로써 더 나은 서비스를 제공할 수 있게 됨에 따라 본 논문에서는 촬영 장비를 통해 전달받은 데이터 영상을 측정 센서와 클라우드 서버에 연계시켜 서비스를 제공하는 영상처리를 기반으로 한 IOT 스마트 홈을 제시하였다. Opencv 라이브러리를 통한 분석된 데이터 값을 기반으로 서버를 통해 센서 장비들을 제어하였고 서버는 데이터 저장용 서버와 원격 솔루션 제공용 웹서버 그리고 영상데이터 분석을 위한 이미지서버를 각각 구축하였다. 데이터 저장용 서버는 Mysql 데이터베이스 관리 프로그램을 사용하여 구축하였고 부가적으로 사용자의 편의를 위해 Apache와 PHP 스크립트를 이용한 원격제어 솔루션 웹을 구축하여 스마트 홈 서비스를 제공하였다.
Opencv 라이브러리를 통한 분석된 데이터 값을 기반으로 서버를 통해 센서 장비들을 제어하였고 서버는 데이터 저장용 서버와 원격 솔루션 제공용 웹서버 그리고 영상데이터 분석을 위한 이미지서버를 각각 구축하였다. 데이터 저장용 서버는 Mysql 데이터베이스 관리 프로그램을 사용하여 구축하였고 부가적으로 사용자의 편의를 위해 Apache와 PHP 스크립트를 이용한 원격제어 솔루션 웹을 구축하여 스마트 홈 서비스를 제공하였다. OpenCV 라이브러리의 Haar-like-Feature 알고리즘과 Adaboost 알고리즘을 이용하여 전달받은 영상데이터 값에 대한 객체 여부의 판단과 결과를 도출하였으나 사물이 겹쳐 인식을 못하거나밝기에 따라 인식률이 떨어지는 등 주변 환경조건에 제약을 받는 부분이 있었다.

대상 데이터

Arduino Bluetooth 모듈과 측정 센서 장비들을 접합시켜 측정 되어진 데이터 값을 블루투스 통신을 통해 Data 서버에 저장시킨다. 예시로 사용 되어진 센서들은 Magnetic contact switch, CDS sensor, Temperature and humidity sensor를 사용하였다. 마찬가지로 촬영장비로 측정된 영상 데이터 값을 사용자에 맞는 인증 데이터 값으로 분석하고 Image 서버에 저장한다.

후속연구

OpenCV 라이브러리의 Haar-like-Feature 알고리즘과 Adaboost 알고리즘을 이용하여 전달받은 영상데이터 값에 대한 객체 여부의 판단과 결과를 도출하였으나 사물이 겹쳐 인식을 못하거나밝기에 따라 인식률이 떨어지는 등 주변 환경조건에 제약을 받는 부분이 있었다. 따라서 향후 연구과제로 주변 환경조건에 대한 제약이 없는 영상처리 솔루션에 대해 연구할 계획이다.

질의응답

핵심어	질문	논문에서 추출한 답변
	Haar-like Feature 알고리즘의 기능은?	OpenCV(Open Computer Vision)는 실시간 이미지 즉 영상을 처리할 때 필요한 함수들이 있는 오픈 소스 라이브러리이며, 윈도우, 리눅스 등에서도 사용이 가능하다. 그 중에 Haar-like Feature 알고리즘은 눈, 코, 입과 같은 객체들의 공통적인 특징을 파악하고 객체의 밝은 부분과 어두운 부분의 픽셀을 계산하여 객체의 여부를 판단한다. 객체에 대한 영상 이미지를 윈도우창으로 씌운 뒤 연산을 통하여 값을 구한다. 그 후 Adaboost 알고리즘을 통해 학습하여 객체들을 그룹화하고 결과를 보여준다[2].
	OpenCV의 특징은?	OpenCV(Open Computer Vision)는 실시간 이미지 즉 영상을 처리할 때 필요한 함수들이 있는 오픈 소스 라이브러리이며, 윈도우, 리눅스 등에서도 사용이 가능하다. 그 중에 Haar-like Feature 알고리즘은 눈, 코, 입과 같은 객체들의 공통적인 특징을 파악하고 객체의 밝은 부분과 어두운 부분의 픽셀을 계산하여 객체의 여부를 판단한다.
	사물인터넷은 어떤 이점을 제공하는가?	정보통신 기술과 디바이스의 기술 및 성능이 발달함에 따라 사물과 사물간의 정보를 통신하여 서비스를 제공하는 사물인터넷(Internet of Things)이 각광받고 있다. 효율적으로 센싱 네트워크를 구축하여 개개인의 주거 공간 또는 사무환경에 적용시켜 손쉬운 작업과 처리를 할 수 있다[1]. 그중에서도 카메라를 통해 획득한 데이터를 다양한 영상처리기술로 작업을 하면 때로는 사람의 눈보다 정확하고 신속하게 처리하여 정보를 제공한다. 본 연구는 IoT 서비스의 대표적인 스마트 홈과 영상처리를 융합하여 촬영 장비를 통해 다양한 서비스를 제공하는 스마트 홈 솔루션을 제안하고자 한다.

참고문헌 (7)

J.J.Lee, K.T.Kim, H.Y.Yun, "Design and Implementation of Context-aware Inference Framework for IoT Smart Home Environment ", Korea Computer Information Society, Vol. 23, No. 1, pp. 247-250, 1. 2015.
S.W.Lee, J.H.Yu, K.B.Sim, "Real-time Streaming and Remote Control for the Smart Door-Lock System based on Internet of Things" Korean intelligence system Society, Vol. 25, No. 6, pp. 565-570, 12. 2015.

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H.J.Lee, "Smart home based on Internet of Things.", Korea Telecom Association, Vol. 32, No. 4, pp. 44-49, 3. 2015.
Y.G.Bae, "A study on the Smart Home focused on the change of Housing Space", Korea International Society for Space Design, Vol. 3, No. 2, pp. 49-59, 8. 2008.
Y.J.Jang, "Technology trend of Smart-home Security System ", Vol.30, No.30, pp. 117-138, 2012.
J.Y.Choi. Y. H. Jung, S. H. Lee, J. H. Seo, T. D. Han, "Designing user interface for smart home server system ", Korea Information Science Society, Vol. 38, No. 1C, pp. 5-8, 6. 2011.
H.S.Kim, K.H.Choi, "Advanced Home Network Control Method based on Image Recognition Operated by Smart Devices ", Korean Society HCI, Vol. 2014, No. 12, pp. 45-51, 12. 2014.

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표제어: PCR

동의어: Packet Collision Rate

용어 설명 출처 목록 (6)

용어 설명: PCR은 세균 특이성이 있는 primer를 이용하여 적은 수의 세균이 있을지라도 쉽게 검출할 수 있는 유용한 방법이며, 이를 이용하여 구강 내 치면세균막이나 타액에서 직접 세균을 검출할 수 있게 되었다[8].

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