[논문]헤어 스타일링을 위한 스마트 미러 시스템 개발

김성덕; 송민석; 주현진; 박현아; 한영오

doi:10.13067/jkiecs.2020.15.1.93

헤어 스타일링을 위한 스마트 미러 시스템 개발
Development of Smart Mirror System for Hair Styling 원문보기

한국전자통신학회 논문지 = The Journal of the Korea Institute of Electronic Communication Sciences, v.15 no.1, 2020년, pp.93 - 100

김성덕 (남서울대학교 전자공학과) , 송민석 (남서울대학교 전자공학과) , 주현진 (남서울대학교 전자공학과) , 박현아 (남서울대학교 전자공학과) , 한영오 (남서울대학교 전자공학과)

초록
AI-Helper

본 논문에서는 다양한 헤어스타일을 머리에 비춰봄으로써 사용자가 시술 전 결과물을 미리 가늠하는 것을 돕는 스마트 미러를 구현하였다. 카메라를 사용해 실시간으로 얼굴을 촬영하고 얼굴임을 인식하면 저장된 헤어 이미지를 올려 가상 이미지를 제공한다. 또한 기존 스마트 미러가 갖는 문제점인 높은 제작비용을 라즈베리 파이, Open CV, 하프미러 필름을 사용해 절감했고 터치 제어로 다양한 기능수행 능력을 구현했다. 또한 날씨, 달력 및 시간 등의 정보도 제공하도록 설계하였다.

Abstract ▼ AI-Helper

In this paper, we implemented a smart mirror that helps users to measure the results before the procedure by reflecting various hairstyles on the head. When the camera is used to capture a face in real time and recognize the face, the stored hair image is uploaded to provide a virtual image. In addition, the high production cost, which is a problem of the existing smart mirrors, was reduced by using Raspberry Pi, Open CV, and half mirror film, and various functions were implemented through touch control. It is also designed to provide information such as weather, calendar and time.

주제어

표/그림 (13)

그림 그림 1. 연도별 스마트 거울 시장규모 Fig. 1 Smart mirror market size by year
그림 그림 2. 시스템 구성도 Fig. 2 System diagram
표 표 1. 날씨, 시간, 달력의 경로 Table 1. The path of weather, time, and calendar
그림 그림 3. 감압식 터치 스크린의 구조 Fig. 3 Structure of resistive touch screen
그림 그림 4. 스마트 미러의 두 가지 모드 Fig. 4 Two modes of smart mirror
그림 그림 5. 소프트웨어 알고리즘 Fig. 5 Software algorithm
그림 그림 6. 얼굴 인식 화면 Fig. 6 Face recognition screen
그림 그림 7. 거리에 따른 인식률 그래프 Fig. 7 Graph of recognition rate over distance
그림 그림 8. 사용자의 위치와 카메라의 각도에 따른 인식률 실험 방법 Fig. 8 Recognition rate experiment method according to user's position and camera's angle
그림 그림 9. 사용자의 위치와 카메라의 각도에 따른 인식률 결과 그래프 Fig. 9 Graph of recognition rate according to user's location and camera angle
그림 그림 10. 사용자의 얼굴 각도 변화에 따른 인식률 실험 방법 Fig. 10 Recognition rate experiment method according to user's face angle change
그림 그림 11. 사용자의 얼굴 각도 변화에 따른 인식률 결과 그래프 Fig. 11 Recognition rate result graph according to the change of user's face angle
그림 그림 12. 다섯 가지의 헤어스타일을 사용자에게 적용한 결과 Fig. 12 The result of applying five different hairstyles to the user

AI 본문요약
AI-Helper

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

문제 정의

사물인터넷 (Internet of Things, IoT)의 총 시장규모를 보면 글로벌 시장은 2015년 308조원, 2017년에는 457조원으로 측정되고, 2022년에는 1,125조원으로 최대 규모시장을 형성할 것으로 예상된다. 그 중 발전 범위가 광범위한 스마트 미러에 대해 관심을 가지고 연구해보고자 한다.
본 논문은 LCD 디스플레이 위에 하프 미러 필름을 부착해서 단가를 낮춘 스마트 미러를 제작하고, 위험요소가 비교적 큰 헤어스타일 시술에 집중하여 시스템을 개발해보고자 한다. 본 논문이 제안하는 거울은 실시간으로 사람의 얼굴을 인식해, 그 위에 저장된 이미지를 입힘으로써 시술 전 머리를 미리 체험해 볼 수 있다.

제안 방법

10°씩 해당하는 위치에 얼굴을 배치하여 각도 당 10회씩 걸쳐 인식률을 실험하였다.
js가 구축된 서버의 주된 언어이다[6]. Open CV 오픈소스 라이브러리를 활용해 촬영된 영상 사용자의 얼굴을 실시간으로 인식하기 위한 기능을 구현하였다.
가정에서 흔히 볼 수 있는 거울을 스마트 시대에 맞게 인터넷 기능을 적용하여 시술하기 전 헤어스타일을 미리 가늠해볼 수 있는 스마트 미러를 구현하였다. 일반 LCD모니터에 하프미러 필름을 부착하여 스마트 미러의 최대 단점인 높은 단가를 해결하였다.
기본 배경화면에는 시간과 날씨, 달력이 디스플레이 되고, 화면에 설치된 헤어 아이콘을 선택하게 되면, 카메라가 동작되면서 실시간으로 얼굴을 추적 인식해 저장되어있는 헤어 이미지를 머리 위에 비춘다. 그 후 터치를 통해 다른 헤어 이미지들을 선택할 수 있도록 시스템을 구현하였다. 표 1은 시간과 날씨, 달력의 경로를 나타낸다.
라즈베리파이와 로지텍 C922웹 캠을 통해 입력되는 영상을 실시간으로 분석하여 사용자를 식별하기 위해 미리 저장된 이미지를 이용하여 Face Recognizer가 학습된 Open CV를 사용하였다[7]. Open CV는 실시간 이미지 프로세싱에 중점을 둔 라이브러리이며 객체, 얼굴, 행동 인식, 모션 추적 등의 응용 프로그램에 사용된다.
라즈베리파이의 라즈비안으로 개발환경을 구축하였다. 자바스크립트와 Node.
본 논문에서 개발한 작품의 최상 결과를 얻기 위한 최적의 조건을 모의실험에서 도출하였다. 실험 결과 인식률 100%를 나타내는 거리, 60cm 부터 210cm 사이에서 사용하는 것이 좋다.
본 논문은 LCD 디스플레이 위에 하프 미러 필름을 부착해서 단가를 낮춘 스마트 미러를 제작하고, 위험요소가 비교적 큰 헤어스타일 시술에 집중하여 시스템을 개발해보고자 한다. 본 논문이 제안하는 거울은 실시간으로 사람의 얼굴을 인식해, 그 위에 저장된 이미지를 입힘으로써 시술 전 머리를 미리 체험해 볼 수 있다. 뿐만 아니라 시술하는 동안 주변 날씨와 시간, 달력 등의 정보도 제공하도록 설계했다[2].
본 논문이 제안하는 거울은 실시간으로 사람의 얼굴을 인식해, 그 위에 저장된 이미지를 입힘으로써 시술 전 머리를 미리 체험해 볼 수 있다. 뿐만 아니라 시술하는 동안 주변 날씨와 시간, 달력 등의 정보도 제공하도록 설계했다[2].
사용자와 작품의 이상적인 거리를 구현하기 위해 거리에 따른 얼굴 인식률 실험을 진행했다. 아래의 그림 7은 실험에 대한 결과 값을 보여준다.
스마트 미러와 사용자간의 기본거리를 최소 인식거 인 20cm부터 20cm씩 늘려 최대 인식거리인 260cm까지 각각 10회씩 얼굴 인식률을 측정했다. 60∼210cm에서는 인식률를 100% 기록했다.
전원을 키지 않았을 때는 흔히 쓰는 거울처럼 사용이 가능하고, 모니터를 켜게 되면 필름 위로 디스플레이 화면이 뜨게 된다. 이후, 헤어 아이콘을 선택하게 되면 카메라가 켜지면서 실시간으로 원하는 머리 스타일을 올려볼 수 있도록 설계하였다.
카메라가 정면으로 보는 곳을 0°로 기준을 잡았다. 카메라와 사용자의 거리는 60cm로 고정시켜놓은 후 카메라와 사용자의 위치가 이루는 각도만 변경하여 실험을 진행하였다. 사용자가 거울 앞에 섰을 때, 화면을 터치하기에 부담 없는 거리로 설정하였다.

대상 데이터

그림 2는 본 논문의 시스템 구성도이다. 시스템 설계를 위해서 LCD 모니터, 라즈베리파이 3b+, 로지텍 C922웹 캠, 하프 미러 필름35가 사용되었다. 스마트 미러에 부착된 하프 미러 필름을 통해 거울로써의 기능 을 한다.

이론/모형

하프 미러는 유리 표면에 니켈, 알루미늄, 티타늄 등의 금속을 매우 얇게 박막형태로 층을 만들어 붙인 것으로 거울처럼 반사되면서 디스플레이에서 출력되는 화면은 투과되게 만들어진 필름이다[5]. 본 작품은 압력에 의해 입력되는 방식인 감압식 디스플레이를 사용하고 있다. 거울 기능을 수행하기 위해서는 하프미러 필름을 디스플레이 위에 부착해야 하는데, 정전식을 사용하였을 때는 정전식 터치스크린의 특성상 필름을 붙인 모든 면이 터치로 인식되어 새로운 터치를 인식하지 못하였다.
얼굴 검출을 위해 ‘Cascade Classifier’ 함수를 사용하였고, 본 논문은 눈, 코, 입 인식이 아닌 얼굴의 형태를 추적하여 인식해야하므로 face cascade를 사용하였다.

성능/효과

10°씩 얼굴을 회전하며 10회씩 걸쳐 인식률을 실험했고, 좌우로 20°까지를 100%로 인식해 총 40°의 각도를 안정적으로 인식한다는 결과를 얻었다.
본 논문에서 개발한 작품의 최상 결과를 얻기 위한 최적의 조건을 모의실험에서 도출하였다. 실험 결과 인식률 100%를 나타내는 거리, 60cm 부터 210cm 사이에서 사용하는 것이 좋다. 또 고정된 카메라와 정면에서 ±20° 사이에 위치해 헤어 이미지를 입혀 본 후, 좌우 ±20°까지 얼굴을 돌려 보는 것을 권장한다.
실험결과 0°를 기준으로 좌우 20°까지는 100%로 인식해 총 40°의 각도를 안정적으로 인식한다는 결과를 얻었다.

후속연구

또 고정된 카메라와 정면에서 ±20° 사이에 위치해 헤어 이미지를 입혀 본 후, 좌우 ±20°까지 얼굴을 돌려 보는 것을 권장한다. 향후 얼굴 위에 이미지 올린 화면을 캡쳐하여 SNS로 실시간 연동이 가능하도록 시스템 개선이 필요할 것으로 생각된다.

질의응답

핵심어	질문	논문에서 추출한 답변
	스마트 미러가 주목받는 이유는 무엇인가?	그림 1은 스마트 미러 시장의 성장추이 그래프를 보여주고 있다. 스마트 미러가 주목받는 이유는 바로‘가상’의 경험을 제공해준다는 것이다. 거울의 본질적인 역할인 현재의 모습을 비춰주면서 인터넷이 결합되어 당장 보여지는 모습 이상의 것을 볼 수 있다는 점이 가장 큰 장점이지만 100만원에 육박하는 높은 가격은 스마트 미러의 단점이기도하다[1].
	스마트 미러의 가장 큰 장점은 무엇인가?	스마트 미러가 주목받는 이유는 바로‘가상’의 경험을 제공해준다는 것이다. 거울의 본질적인 역할인 현재의 모습을 비춰주면서 인터넷이 결합되어 당장 보여지는 모습 이상의 것을 볼 수 있다는 점이 가장 큰 장점이지만 100만원에 육박하는 높은 가격은 스마트 미러의 단점이기도하다[1].
	본 논문에서 라즈베리파이와 연결된 하드웨어는 무엇인가?	저가이면서 자료 처리와 저장공간을 제공해주며 다른 임베디드 시스템에 비해 범용적인 면이 뛰어나다고 판단되어 라즈베리파이를 선택했다[4]. 연결된 하드웨어는 출력할 디스플레이와 마우스이다. 마우스 없이도 충분히 터치 기능으로 작품을 제어할 수 있어, 마우스는 편의를 위한 부수적인 요소다.

참고문헌 (8)

B. Choi, "Explore the value of smart mirror products in the smart home industry," Korea Education and Research Service, 2013, pp.23.
U. Yeo, S. Park, J. Moon, and S. An, "Smart Mirror of Personal Environment using Voice Recognition," J. of the Korea Institute of Electronic Communication Sciences, vol. 14, no. 1, 2019, pp. 199-200.

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S. Jung, J. Kim, J. Son, H. Seo, D. Kim, and Y. Kim, "Personal and home smart mirror implementation," J. of the Korea Institute of Information Technology, vol. 17, no. 6, 2017, pp. 509-510.
D. Ryu and T. Choi, "Development of the Compact Smart Device for Industrial IoT," J. of the Korea Institute of Electronic Communication Sciences, vol. 13, no. 4, 2018, pp. 752-757.
J. Son, D. Yang, D. Lee, and S. Kim, "IoT based smart mirror system development," Proc. of Korean Institute of Information Technology Conference, Seoul, Korea, 2017, pp. 442-445.
J. Kim, J. Kim, J. Son, H. Seo, D. Kim, and Y. Kim, "A Smart Home Prototype Implementation using Raspberry Pi," J. of the Korea Institute of Electronic Communication Sciences, vol. 10, no. 10, 2015, pp. 1139-1144.

원문보기 상세보기
S. Lee, D. Ji, H. Shin, Y. Chae, and Y. Kim, "A personalised Smart Mirror Based on Face Recognition," J. of the Korean Institute of Information Scientists and Engineers, vol. 21, no. 2, 2018, pp. 295-298.
S. Lee and T. Kim, "Augmented Reality using Open CV and Python," J. of The Korea Institute of Information Technology, vol. 17, 2017, pp. 138-139.

저자의 다른 논문 :

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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