본 논문에서는 비콘과 컴퓨터비전을 적용하여 대중교통 버스 결제 자동화 및 탑승 후의 버스 노선 정보, 실시간 위치 정보 제공, 하차 알람, 하차 벨 작동 자동화를 구현한 스마트 버스 시스템을 제안한다. 비콘을 이용하여 정류소에 근접하는 버스들을 인식하고 탑승하고자 하는 버스를 탑승하게 될 경우 비콘과의 거리와 비콘이 제공하는 정보 및 얼굴 비교를 이용하여 탑승 시 결제를 자동으로 처리한다. 결제 처리 후, 탑승한 버스의 노선 정보와 실시간 버스위치 정보를 사용자에게 제공하고 해당 정보를 이용하여 사용자가 알람을 설정하면 설정한 하차 정류소 이전 정류소를 버스가 출발할 시 알람이 작동시키고 버스의 하차 벨을 작동시키는 대중교통 버스의 전반적인 자동화 시스템을 구축하였다.
본 논문에서는 비콘과 컴퓨터비전을 적용하여 대중교통 버스 결제 자동화 및 탑승 후의 버스 노선 정보, 실시간 위치 정보 제공, 하차 알람, 하차 벨 작동 자동화를 구현한 스마트 버스 시스템을 제안한다. 비콘을 이용하여 정류소에 근접하는 버스들을 인식하고 탑승하고자 하는 버스를 탑승하게 될 경우 비콘과의 거리와 비콘이 제공하는 정보 및 얼굴 비교를 이용하여 탑승 시 결제를 자동으로 처리한다. 결제 처리 후, 탑승한 버스의 노선 정보와 실시간 버스위치 정보를 사용자에게 제공하고 해당 정보를 이용하여 사용자가 알람을 설정하면 설정한 하차 정류소 이전 정류소를 버스가 출발할 시 알람이 작동시키고 버스의 하차 벨을 작동시키는 대중교통 버스의 전반적인 자동화 시스템을 구축하였다.
In this paper, a smart bus system that automates public bus traffic payment by applying beacon and computer vision and provides bus route information, real-time location information, getting off alarm is proposed. By using the beacon to recognize busses near the stop and to board the bus to be board...
In this paper, a smart bus system that automates public bus traffic payment by applying beacon and computer vision and provides bus route information, real-time location information, getting off alarm is proposed. By using the beacon to recognize busses near the stop and to board the bus to be boarded, this system automatically processes the payment when boarding by using the distance from the beacon and the information provided by the beacon and the face comparison. After the payment processing, the system provides the route information of the boarded bus and the real-time bus location information to the user, and when the user sets an alarm using these informations, the alarm is activated when the bus leaves the bus stop.
In this paper, a smart bus system that automates public bus traffic payment by applying beacon and computer vision and provides bus route information, real-time location information, getting off alarm is proposed. By using the beacon to recognize busses near the stop and to board the bus to be boarded, this system automatically processes the payment when boarding by using the distance from the beacon and the information provided by the beacon and the face comparison. After the payment processing, the system provides the route information of the boarded bus and the real-time bus location information to the user, and when the user sets an alarm using these informations, the alarm is activated when the bus leaves the bus stop.
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문제 정의
대중교통 자동화 시스템의 전반적인 구성에 대해 서술한다.
이러한 전반적인 불편함 개선과 탑승자에게 편의 제공 및 부정 태그 방지를 위해, 본 논문에 서는 BLE Beacon과 Computer Vision을 이용한 스마트 버스 시스템을 제안한다.
제안 방법
본 논문에서 제안하는 시스템은 Android App을 이용해 구현하였다 [14]. App의 전반적인 구성과 구성 시 사용한 상세 기술들은 다음과 같다.
앞의 Beacon과 Face Recognition의 방식을 응용하여 대중교통 버스의 승/하차 자동 결제 시스템을 구현한다. 이는 Android App과 버스 내의 Raspberry Pi를 기반으로 동작한다.
kr에서 제공하는 정보인 서울특별시 노선정보 조회와 서울특별시버스위치 정보 조회를 이용하였다 [7],[8]. 우선 버스 번호에 따른 노선 정보를 검색하고 노선 ID를 얻은 후 해당하는 노선 리스트를 출력한다. 그리고 버스 ID를 이용해 버스의 위치를 얻어 그려진 노선 정보와 비교해 해당 위치에 버스를 그린다.
다음으로 Raspberry Pi에는 3개의 프로그램이 돌아가고 있다. 첫 번째는 Android App에서 이미지를 수신 받고 저장하는 기능을 담당하며, 두 번째는 PIR 센서 동작 시 캡처하고 그 캡처 이미지와 수신 받은 이미지의 얼굴을 비교하여 결과를 처리하는 기능, 마지막 세 번째는 App에서 오는 버스 하차벨 시그널을 받아 벨을 동작시키는 기능을 수행한다. 이의 과정은 [그림 9]와 같다.
대상 데이터
전체적인 시스템의 절반 부분은 openAPI가 담당하고 있다. App에서 제공하는 버스의 노선 정보, 실시간 위치 정보는 정부기관 openAPI에서 제공한 정보를 받아와 사용한다. 이들 정보는 App 내의 Thread에서 5 초 간격으로 돌아가며 버스 그림을 통하여 사용자가 인식하기 쉽도록 설계되었다.
이것의 기능은 Beacon, TCP/IP 통신, Pi Camera를 이용한 캡처 기능, 센서 및 LED 제어, Face Recognition과 Compare Face 기능, 결제 정보 LCD 출력 등을 담당한다. Raspberry Pi3 B를 사용하였고 Pi Camera와 7 inch touch LCD, PIR 센서(NT0061), SMD RGB(E4-P30), 어댑터로 구성된다.
사용된 openAPI는 www.data.go.kr에서 제공하는 정보인 서울특별시 노선정보 조회와 서울특별시버스위치 정보 조회를 이용하였다 [7],[8]. 우선 버스 번호에 따른 노선 정보를 검색하고 노선 ID를 얻은 후 해당하는 노선 리스트를 출력한다.
이론/모형
본 논문에서는 BLE를 활용한 Beacon 방식을 채택하였다. BLE 기반 Beacon은 장치간의 정보교환, 원격 제어 및 모니터링 등과 같은 분야에서 활용/연구되고 있다 [5].
성능/효과
예를 들어 매표소에서 표를 구매하기 위해 줄을 서야 하는 번거로움과 대기 줄이 길 경우 시간 지연의 불편함도 발생한다. 이러한 불편함은 표를 확인하는 곳에 본 논문에서 제안하는 시스템을 이용하여 자동 결제를 진행하게 됨으로서 감소시킬 수 있다. 관광지뿐만 아니라 영화관, 놀이동산 등에서도 충분히 활용할 수 있다.
후속연구
본 시스템을 확장시켜 주로 탑승하는 버스들과 하차 정류소 등의 정보를 저장하여 사용자가 따로 알람을 설정하지 않더라도 자동으로 설정되는 서비스를 제공할 수 있을 것이며, 카드 정보 입력시 해당 카드 소유자와 입력을 진행하는 얼굴을 대조하여 해당 인물만이 카드 정보를 입력할 수 있는 서비스를 제공한다면, 즉 버스 탑승 시 얼굴인증을 진행하기 때문에 부정 카드 이용을 상당부분 감소시킬 수 있을 것으로 판단된다. 또한 더 나아가 해당 장소에서의 실시간 통계정보 수집과 이를 바탕으로 한 특정 서비스 제공에도 활용될 수 있을 것이다.
본 논문에서는 서울시 버스를 기준으로 스마트 버스 시스템을 모델링하였지만, 해당 버스 뿐만 아니라 여러 분야에서도 활용가능 할 것이라 판단된다. 예를 들어 매표소에서 표를 구매하기 위해 줄을 서야 하는 번거로움과 대기 줄이 길 경우 시간 지연의 불편함도 발생한다.
질의응답
핵심어
질문
논문에서 추출한 답변
Beacon이란 무엇인가?
Beacon은 기본적으로 스마트 기기의 정보 수신 에서 사용된다. 블루투스 4.0 버전 이상에서 제공 되는 기술로 최대 70 m까지 통신이 가능하다 [3]. 구체적으로 사용되는 방식은 특정 공간에 입장하게 되면 그 공간에 대한 정보를 제공하는 방식, 쇼핑몰과 같은 곳에서의 할인 쿠폰 정보 제공, 센서들 간의 정보 교환 등의 방식으로 활용되고 있다.
NFC 방식의 단점은 무엇인가?
일반적으로 대중교통 버스에 탑승할 시 현금 또는 카드/휴대폰을 태그하여 요금을 지불한다. 즉, NFC 방식을 이용하게 되는데 이는 장치에 직접 접촉 또는 조작해야 하기 때문에 미리 꺼내어 준비해야 하는 번거로움과 태그 시 태그가 잘 동작 되지 않아 뒷사람에게 피해를 주는 경우도 종종 발생한다 [1],[2].
스마트 버스 시스템에서 얼굴 대조를 통해 카드 정보 입력 서비스를 제공하게 될 때, 나타날 효과는 무엇인가?
본 시스템을 확장시켜 주로 탑승하는 버스들과 하차 정류소 등의 정보를 저장하여 사용자가 따로 알람을 설정하지 않더라도 자동으로 설정되는 서비스를 제공할 수 있을 것이며, 카드 정보 입력시 해당 카드 소유자와 입력을 진행하는 얼굴을 대조하여 해당 인물만이 카드 정보를 입력할 수 있는 서비스를 제공한다면, 즉 버스 탑승 시 얼굴인증을 진행하기 때문에 부정 카드 이용을 상당부분 감소시킬 수 있을 것으로 판단된다. 또한 더 나아가 해당 장소에서의 실시간 통계정보 수집과 이를 바탕으로 한 특정 서비스 제공에도 활용될 수 있을 것이다.
참고문헌 (15)
H. S. Ryu, S. H. Park, and Y. B. Jang, "Communication Technology Trends between Terminals for Proximity Service," Inf. & Commun. Mag., Vol. 30, No. 12, pp. 97-104, November 2013.
H. S Kang and I. S. Koo, "Beacon Node Based Localization Algorithm Using Received Signal Strength and Path Loss Calibration for Wireless Sensor Network," The Journal of The Institute of Webcasting, Internet and Telecommunication, Vol. 11, No. 1, 2011.
Craig Gilchrist, Learnig iBeacon, PACKT, November 2014
H. T. Kim, On-demand beyond O2O, e-bizbooks, 2016.
K. Y. Kim, S. Y. Shin, K. S. Bae, and S. Chae, "Design and Implementation of NMEA 2000 based Universal Gateway," J. KICS, Vol. 39, No. 2, pp. 191-198, 2014. DOI: 10.7840/kics.2014.39C.2.191
M. S. Gast, Building Applications with iBeacon, O'REILLY, 2015
Seoul Topis, "Seoul Bus Route Information Inquiry Service," https://www.data.go.kr/dataset/15000193/openapi.do
Seoul Topis, "Seoul Bus Location information Inquiry Service," https://www.data.go.kr/dataset/15000332/openapi.do
K. Fukunaga, "Introduction to Statistical Pattern Recognition," Academic Press, Orlando, FL., 1972.
S. Shin, Emgu CV Essentials, PACKT, November 2013.
G. W. Song, "Face Recognition Technology and Trend," Korea Multimedia Society, Vol. 7, No. 2, pp. 1-8, 2016.
R. Brunelli and T. Poggio, "Face Recognition : Feature versus Templates," IEEE Trans, Pattern Analysis and Machine Intelligence, Vol. 15, N o. 10, 1993. DOI: 10.1109/34.254061
K. Swets and T. Poggio, "Example based Learning for View based Human Face Detection," IEEE Trans, PAMI, 20, pp. 39-51, 1998. DOI: 10.1109/34.655648
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