KR20180131716A - IoT 네트워크 환경에서 클라우드 기반의 사용자 인증을 통한 건물 내의 LED조명제어 시스템 - Google Patents

IoT 네트워크 환경에서 클라우드 기반의 사용자 인증을 통한 건물 내의 LED조명제어 시스템 Download PDF

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Abstract

인증장치와 연결된 네트워크 환경에서 LED조명이 그 상호 연결되어, 사용자 인증 한번 만으로 인증한 사람의 장소까지 조명이 효율적으로 켜질 수 있도록 제어하는, IoT 네트워크 환경에서 클라우드 기반의 사용자 인증을 통한 건물 내의 LED조명제어 시스템에 관한 것으로서, 사용자의 얼굴 특징점, 사용자가 사용하는 룸의 위치를 등록받아 저장하는 사용자정보 등록부; 상기 카메라에 의해 촬영된 사용자의 얼굴 이미지로부터 사용자를 인증하는 사용자 인증부; 상기 출입문에서 사용자의 룸 까지 이동하는 최단 경로를 추출하는 이동경로 추출부; 및, 추출된 최단 경로 상의 LED 전등을 점등하는 조명제어부를 포함하는 구성을 마련한다.
상기와 같은 LED조명제어 시스템에 의하여, 사용자 인증을 통해 해당 사용자의 이동 경로에만 조명을 켜지게 하고 사람이 자주 다니지 않는 곳에는 LED조명을 소등시킴으로써, 불필요한 에너지가 소비되는 것을 방지하고, 이를 통해, LED 조명을 효율적으로 제어할 수 있다.

Description

IoT 네트워크 환경에서 클라우드 기반의 사용자 인증을 통한 건물 내의 LED조명제어 시스템 { An LED Control System in Buildings through Cloud-based User Authentication in IoT Network Environment }
본 발명은 인증장치와 연결된 네트워크 환경에서 LED조명이 그 상호 연결되어, 인증장치와 연결된 네트워크 환경에서 LED조명이 그 상호 연결되어, 사용자 인증 한번 만으로 인증한 사람의 장소까지 조명이 효율적으로 켜질 수 있도록 제어하는, IoT 네트워크 환경에서 클라우드 기반의 사용자 인증을 통한 건물 내의 LED조명제어 시스템에 관한 것이다.
특히, 본 발명은 한 건물 내에서 사용자 인증을 한번 통과되면, 통과된 인증정보를 이용하여 데이터베이스에 저장된 그 사람의 연구실 위치를 탐색하고, 그 사람이 일하는 연구실까지 조명이 켜지도록 제어하는, IoT 네트워크 환경에서 클라우드 기반의 사용자 인증을 통한 건물 내의 LED조명제어 시스템에 관한 것이다.
최근 사물인터넷 기기들이 다양한 분야에 적용되어 우리의 일상생활 속까지 다가오며 보편화되고 있다. 특히, 정보통신 기술과 디바이스의 기술 및 성능이 발달함에 따라 사물과 사물간의 정보를 통신하여 서비스를 제공하는 사물인터넷(Internet of Things)이 각광받고 있다. 우리의 일상에서의 모든 사물들이 네트워크로 연결되어 서로 상호작용을 하며 우리들에게 좀 더 유용한 효과를 주곤 한다.
사물인터넷은 기기끼리 서로 통신이 가능하고, 센서를 통해 외부의 데이터들을 수집하고 교환한다[특허문헌 2]. M2M(Machine to Machine)에서 사물인터넷으로의 진화는 우리들의 삶 속에 혁신과 편리성을 가져다 줄 것이다. IT 자문기관인 가트너에 따르면 2017년 전 세계 사물인터넷 기기가 전년도 대비하여 31%가 증가한 84억 대를 기록할 것으로 전망했고, 2020년에 230억 대에 이를 것으로 예측하였다[특허문헌 1]. 이처럼 사물인터넷 장비들이 많이 이용됨에 따라 또한 수많은 통신 기기들이 유무선의 접속 망을 통해 서로 연결되어 서로 상호작용할 수 있는 네트워크를 구축하여 운영되고 있다. 예를 들어 IoT홈 플랫폼, U-헬스케어(Ubiquitous-healthcare), 스마트 팜, 스마트 팩토리, 재해 감시 서비스, 인텔리전트 빌딩 시스템(IBS, Intelligent Building System) 등 다양한 분야에서 뿐만 아니라 우리의 일상생활에도 깊숙이 파고들어 사람들에게 영향을 주고 있다[특허문헌 2].
과거 패스워드 기반의 사용자 인증방법에서 생체인증을 이용한 인증방식으로 바뀌어 가는 추세이다. 생체인증 방법은 공공기관 또는 주요 기반시설에서 소수의 사용자만이 사용했던 인증방식이었지만 현재는 모바일 기기에 생체인식을 활용한 인증방식이 보편화되고 있다. 수많은 사용자들이 사용하기 시작하면서 인증을 검증하는 서버의 용량의 한계가 존재하였다. 이를 해결하기 위해 대용량의 빠른 인증속도로 검증할 수 있는 저장 공간이 필요하므로 여러 저장장치를 네트워크로 연결한 클라우드 스토리지를 이용한다[특허문헌 3,4,5,6].
얼굴인식은 다양한 분야에서 활용되고 있으며, 그중 거부감이 낮고, 빠른 속도로 인증되는 방법으로 시장의 규모가 커지고 있다. 또한 생체인증의 여러 인식방법 중 안면인식이 비용대비 고효율을 내고 있어, 안면인식을 통한 사용자 인증방법을 이용될 수 있다. 그리고 연구동 등 건물 내의 출입통제를 위해 사람을 찾아 얼굴을 인식을 개발될 수 있다.
따라서 얼굴인식을 통한 사용자 인증으로 연구동 등 건물 내에 출입 시 에너지 효율화를 위하여 자동 LED 전등에 대한 제어 기술이 필요하다.
(특허문헌 1) Gartner, "Gartner identifies the top 10 strategic technologies for 2011", http://www.gartner.com, 2010. (특허문헌 2) 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, 2015. (특허문헌 3) Li-Hua Li, Juon-Chang Lin, Min-Shiang Hwang, "A Remote Password Authentication Scheme for Multiserver Architecture Using Neural Networks", IEEE TRANSACTIONS ON NEURAL NETWORKS, Vol. 12, No. 6, pp. 1498-1504. 2001. (특허문헌 4) Leslie Lamport, "Password Authentication with Insecure Communication", Communication of the ACM, Vol. 24, No. 11, pp. 770-720. 1981. (특허문헌 5) Min-Shiang Hwang, Li-Hua Li, "A New Remote User Authentication Scheme Using Smart Cards". (특허문헌 6) Anul K. Jain, Lin Hong, Sharath Pankanti, Ruud Bolle, "An Identity-Authentication System Using Fingerprints", PROCEEDINGS OF THE IEEE, Vol. 85, No. 9, pp 1365-1388. 1997. (특허문헌 7) "Communication technology for wireless sensor network-based IoT", Korea Communication Agency, Broadcasting Technology Issue & Outlook, Vol. 37, 2014. (특허문헌 8) Y. C. Park, Thang Le Duc, S. G. Jung, S. G. Yeoum, M. H. Son, H. S. Choo, "Gateway and application for connection of IoT and WSNs", Korea Information Science Society, pp. 531-532, 2015. (특허문헌 9) J. H. Kim, D. B. Park, H. Y. Song, "Network Coding-Based Information Sharing Strategy for Reducing Energy Consumption in IoT Environments", The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences, Vol. 41, No. 4, pp. 433-440, 2016. (특허문헌 10) Robison S., A Bright "Future in the Cloud" Financial Times, March 4, 2008. (특허문헌 11) Fu-yi group to talk about cloud computing pan development path, in November, 2008. (특허문헌 12) J. S. Park, Y. M. Bae, S. J. Jung, "Technical analysis of Cloud Storage for Cloud Computing", Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering, Vol. 17, No.5, pp. 1129-1137, 2013. (특허문헌 13) 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, 2008. (특허문헌 14) Y. J. Jang, "Technology trend of Smart-home Security System ", Vol.30, No.30, pp. 117-138, 2012. (특허문헌 15) P. Viola, M. Jones, "Rapid Object Detection using a Boosted Cascade of Simple Feature", Proceedings of the IEEE Conf. Computer Vsion and Pattern Recognition,, Kauai, HI, pp. 511-518, 2001.
본 발명의 목적은 상술한 바와 같은 문제점을 해결하기 위한 것으로, 인증장치와 연결된 네트워크 환경에서 LED조명이 그 상호 연결되어, 인증장치와 연결된 네트워크 환경에서 LED조명이 그 상호 연결되어, 사용자 인증 한번 만으로 인증한 사람의 장소까지 조명이 효율적으로 켜질 수 있도록 제어하는, IoT 네트워크 환경에서 클라우드 기반의 사용자 인증을 통한 건물 내의 LED조명제어 시스템을 제공하는 것이다.
특히, 본 발명의 목적은 한 건물 내에서 사용자 인증을 한번 통과되면, 통과된 인증정보를 이용하여 데이터베이스에 저장된 그 사람의 연구실 위치를 탐색하고, 그 사람이 일하는 연구실까지 조명이 켜지도록 제어하는, IoT 네트워크 환경에서 클라우드 기반의 사용자 인증을 통한 건물 내의 LED조명제어 시스템을 제공하는 것이다.
상기 목적을 달성하기 위해 본 발명은 출입문에 설치된 카메라와, 건물 내에 설치된 다수의 LED 전등과 네트워크로 연결되어, LED 전등의 점등을 제어하는, IoT 네트워크 환경에서 클라우드 기반의 사용자 인증을 통한 건물 내의 LED조명제어 시스템에 관한 것으로서, 사용자의 얼굴 특징점, 사용자가 사용하는 룸의 위치를 등록받아 저장하는 사용자정보 등록부; 상기 카메라에 의해 촬영된 사용자의 얼굴 이미지로부터 사용자를 인증하는 사용자 인증부; 상기 출입문에서 사용자의 룸 까지 이동하는 최단 경로를 추출하는 이동경로 추출부; 및, 추출된 최단 경로 상의 LED 전등을 점등하는 조명제어부를 포함하는 것을 특징으로 한다.
또, 본 발명은 IoT 네트워크 환경에서 클라우드 기반의 사용자 인증을 통한 건물 내의 LED조명제어 시스템에 있어서, 상기 사용자 인증부는 하르 유사 특징(Haar-like Feature) 방법을 사용하여 사용자의 얼굴을 인식하되, 얼굴 영역을 균일하게 4등분하여 객체를 찾아내고 얼굴의 중심 데이터를 이용하여 사용자를 추적하여 인식하는 것을 특징으로 한다.
또, 본 발명은 IoT 네트워크 환경에서 클라우드 기반의 사용자 인증을 통한 건물 내의 LED조명제어 시스템에 있어서, 상기 사용자 인증부는 상기 사용자의 얼굴 이미지를 그레이 영상으로 변환하고, 변환된 그레이 영상을 하르(Haar) 알고리즘을 이용하여 얼굴 영역을 검출하고, 얼굴영역 안에서 눈과 코를 검출하고, 검출한 눈 영역을 이진화 하고, 허프 변환을 통해 눈동자를 검출하고, 눈동자가 검출되었을 경우에는 코와 눈의 중앙 좌표값을 추출하여 인증에 필요한 특징점 데이터를 생성하고, 생성된 특징점 데이터와 저장된 사용자의 얼굴 특징점을 비교하여 사전에 정해진 오차범위 내이면 인증된 것으로 판단하는 것을 특징으로 한다.
또, 본 발명은 IoT 네트워크 환경에서 클라우드 기반의 사용자 인증을 통한 건물 내의 LED조명제어 시스템에 있어서, 상기 이동경로 추출부는 중간노드의 출발점 노드 A로부터의 실제 거리와, 목표점 노드 B까지의 추정 거리를 합하여 중간노드의 거리를 구하여, 출입문인 시작점 노드 A에서 룸인 목표점 노드 B 사이의 최단 이동경로를 추출하되, 시작점 노드 A로부터 인접한 노드들에 대하여 중간노드의 거리를 계산하고 열린 목록(open list)에 추가하고, 시작점 노드 A를 열린목록에서 제거하고 닫힌 목록에 추가하고, 열린 목록에서 중간노드의 거리가 가장 적은 노드를 선택하고, 선택한 노드가 노드 A와 같은 노드로 보고 앞서 단계들을 반복하되, 선택한 노드가 목표점 노드이면 종료하는 것을 특징으로 한다.
또, 본 발명은 IoT 네트워크 환경에서 클라우드 기반의 사용자 인증을 통한 건물 내의 LED조명제어 시스템에 있어서, 상기 이동경로 추출부는 다음 [수식 1]을 이용하여 중간노드의 거리를 산출하는 것을 특징으로 한다.
[수식 1]
DT = DA + DB
여기서, D는 거리(distance)를 나타내고, DA 는 출발점 A에서 사각형 T까지의 이동거리이고, DB 는 사각형 T에서 목표점 B까지의 추정된 거리(estimated distance)를 나타냄.
상술한 바와 같이, 본 발명에 따른 IoT 네트워크 환경에서 클라우드 기반의 사용자 인증을 통한 건물 내의 LED조명제어 시스템에 의하면, 사용자 인증을 통해 해당 사용자의 이동 경로에만 조명을 켜지게 하고 사람이 자주 다니지 않는 곳에는 LED조명을 소등시킴으로써, 불필요한 에너지가 소비되는 것을 방지하고, 이를 통해, LED 조명을 효율적으로 제어할 수 있는 효과가 얻어진다.
도 1은 본 발명을 실시하기 위한 전체 시스템의 구성을 도시한 도면.
도 2는 본 발명에서 이용되는 IoT 디바이스의 아키텍쳐를 도시한 도면.
도 3은 본 발명의 일실시예에 따른 클라우드 서버 기반 사용자 인증 방식을 도시한 도면.
도 4는 본 발명의 일실시예에 따른 IoT 네트워크 환경에서 클라우드 기반의 사용자 인증을 통한 건물 내의 LED조명제어 시스템의 구성에 대한 블록도.
도 5는 본 발명의 일실시예에 따른 사용자 얼굴 인식을 통해 사용자를 인식하는 방법을 설명하는 흐름도.
도 6은 본 발명의 일실시예에 따른 사용자 얼굴을 인식하는 화면의 예시도.
도 7은 본 발명의 일실시예에 따른 사용자의 이동경로를 구하는 방법을 나타낸 예시도.
이하, 본 발명의 실시를 위한 구체적인 내용을 도면에 따라서 설명한다.
또한, 본 발명을 설명하는데 있어서 동일 부분은 동일 부호를 붙이고, 그 반복 설명은 생략한다.
먼저, 본 발명을 실시하기 위한 전체 시스템의 구성의 예들에 대하여 도 1을 참조하여 설명한다.
도 1에서 보는 바와 같이, 본 발명을 실시하기 위한 전체 시스템은 건물(10) 내에 설치된 LED 전등(20), 출입문(12)에 설치된 카메라(15), 및, 클라우드 서버(30)로 구성된다. 또한, 데이터를 저장하기 위한 데이터베이스(40)를 더 포함하여 구성될 수 있다.
LED 전등(20)은 건물(10) 내의 통로(13)나 각 룸(11)에 설치되어, 해당 공간을 조명한다. 즉, LED 전등(20)은 사람들이 이동할 수 있는 각 공간을 따라 설치되어 해당 지역을 조명한다.
카메라(15)는 각 출입문(12)에 설치되고, 클라우드 서버(30)와 네트워크(미도시)로 연결된다. 이때, 네트워크는 무선 또는 유선 망을 통해 연결된다. 또한, 카메라(15)는 출입문(12)을 출입하는 사용자(A)의 얼굴을 촬상하여, 촬상된 사용자를 인식한다. 촬상된 사용자의 얼굴 이미지가 클라우드 서버(30)에 전송되고, 서버에서 얼굴 이미지를 분석하여, 사용자를 검출할 수 있다.
클라우드 서버(30)는 통상의 클라우드 서버로서, 카메라(15)와 각 LED 전등(20)와 무선 또는 유선의 네트워크를 통해 연결된다.
클라우드 서버(30)는 사용자에 대한 정보나 건물 내 룸(11)이나 통로(13) 등 건물의 지도 정보를 저장한다. 특히, 사용자 정보는 사용자가 어느 룸(11)을 이용하는지 등에 대한 데이터를 포함한다.
또한, 클라우드 서버(30)는 카메라(15)로부터 사용자 이미지를 수신하여, 사용자의 얼굴을 인식하여 사용자를 인증한다. 또한, 클라우드 서버(30)는 인증된 사용자의 이동경로를 예측하여, 이동경로 상에 설치된 LED 전등을 점등시킨다.
다음으로, 데이터베이스(40)는 사용자에 대한 정보를 저장하는 사용자DB(41), 건물(10) 내의 룸(11)이나 통로(13) 등 사람이 이동할 수 있는 경로에 대한 데이터를 저장하는 경로DB(42), 및, 각 경로에 설치된 LED 전등에 대한 데이터를 저장하는 조명DB(43)로 구성된다. 그러나 상기 데이터베이스(40)의 구성은 바람직한 일실시예일 뿐이며, 구체적인 장치를 개발하는데 있어서, 접근 및 검색의 용이성 및 효율성 등을 감안하여 데이터베이스 구축이론에 의하여 다른 구조로 구성될 수 있다.
다음으로, 본 발명의 설명에 앞서, 본 발명에서 이용되는 IoT 네트워크, 클라우드 환경, 및, 생체인증 기술에 대하여 먼저 설명한다.
먼저, IoT 네트워크에 대하여 설명한다.
사물인터넷 기기들이 기하급수적으로 증가함에 따라 각기 사용되는 방법보다 여러 기기들을 연동하여 서로 데이터를 주고받고 상호작용하는 방식의 기술들이 많이 나오고 있다.
특히, 도 2에서 보는 바와 같이, IoT 네트워크 기술로는 컴퓨팅과 무선 통신을 갖춘 IoT기기를 다양한 응용 환경에 적용하여 자율적인 네트워크를 구성하고 기기들로부터 획득한 정보들을 무선으로 수집하여 감시 및 제어 등의 용도로 활용하는 기술이다. 이러한 네트워크에서 서로 통신을 할 때는 RF기술을 이용한 단거리 통신부터 3G, LTE, 4G 등의 기술을 이용한 장거리 통신망을 형성하여 구현되고 있으며 WiFi, RFID, Bluetooth, NFC, ZigBee, 3G, LTE, LoRa 등을 이용하여 통신을 주고받고 있다[특허문헌 7,8,9].
본 발명에서는 건물 내에 구비되는 LED 전등으로서, 상기와 같은 통신(또는 무선통신)이 가능한 모듈이 장착된 스마트 LED 전등이 이용된다. 이를 통해, 클라우드 서버를 이용하여 사용자의 정보에 맞는 최적 경로를 구하고, 사용자가 이동하는 경로에 따라 LED 전등이 켜지도록 제어한다. 특히, 사용자 인증 시스템과, 클라우드 서버, 건물 내에 존재하는 LED 전등의 상호 연결을 통해 네트워크를 형성하도록 구성한다.
다음으로, 클라우드 또는 클라우드 시스템(클라우드 서버)에 대하여 설명한다. 클라우드는 여러 개의 저장장치를 네트워크로 연결하여 언제 어디서든지 사용가능하게 만든 스토리지이다.
클라우드 서비스의 종류에는 IaaS(Infrastructure as a Service), SaaS(Software as a service), PaaS(Platform as a Service) 세 종류로 나눌 수 있다. 클라우드 스토리지의 구조로 데이터 저장소를 구성하고, 이와 같이 구성된 스토리지 서비스에서 데이터 스토리지를 제공한다. 또한,상기 데이터 스토리지에서 추출과 전송을 통해 기존 클라우드 이용자에게 많은 서비스 기능을 제공한다. 클라우드 스토리지는 스토리지 미들웨어(Middleware) 시스템과 분산 파일시스템으로 구성되어 네트워크로 서로 연결되고, 이들이 클러스터화 되어, 수천대의 많은 스토리지 장치들로 구성되어 있다. 즉, 클라우드 스토리지는 분산파일시스템, 네트워크 장치, 리소스 자원들을 포함하고 있는 구조이다. 사용자에게 많은 호환성과 상호 작용을 제공하기 위해 물리적이면서 논리적 구조의 기능을 제공해야 한다[특허문헌 10,11,12].
다음으로, 생체인증에 대하여 설명한다.
생체인증은 오직 본인만이 가지고 있는 개인적 생체 특징, 즉, 개인이 선천적으로 타고난 신체적인 특징을 이용하여, 본인 임을 인증하는 인증방식이다. 생체인식 방식은 최근 보편화되고 있다. 생체인식의 프로세스는 측정한 결과가 사전에 등록해 놓은 템플릿 간의 오차 범위로 매칭하는 확률적인 인증방식이다. 생체인증에는 홍채, 망막, 정맥, 지문, 얼굴, 목소리, 걸음걸이 등이 사용된다.
과거 지문인식부터 스마트폰(예를들어 아이폰 5S) 등에 적용되면서 널리 보편화 되고 있다. 그 이후 각종 지문인식 출입자 시스템이 확대되고 있다. 또한, 윈도우 폰을 비롯해 삼성의 갤럭시 노트7을 시작으로 홍채 인식 등의 생체인증도 발전되어 보편화 되고 있다. 최근에 얼굴인식을 이용한 생체인증 기술들이 많이 나오고 있다. 얼굴인식 방식은 몸을 접촉을 하지 않아도 되고 거부감 없이 사용할 수 있으므로, 가장 거부감이 덜하다는 장점을 가진다.
다음으로, 본 발명의 일실시예에 따른 IoT 네트워크 환경에서 클라우드 기반의 사용자 인증을 통한 건물 내의 LED조명제어 시스템을 도 3 및 도 4를 참조하여 설명한다.
전체적으로, 도 3에서 보는 바와 같이, 본 발명에 따른 LED조명제어 시스템(30)은 연구동 등 건물의 출입통제를 위해 사람을 찾아 얼굴을 인식한다. 얼굴인식은 거부감과 불편함이 가장 적은 인증기술이다. 사람을 인식할 카메라와 얼굴인증시스템을 이용하여 얼굴 인증 및 추적을 하는 OpenCV플랫폼을 사용하여 개발한다. 그리고, 얼굴인식을 통한 사용자 인증으로 연구동 등 건물을 출입할 때, 에너지 효율화를 위하여 자동으로 LED 전등을 제어한다.
구체적으로, 첫 번째, 사용자 등록과정으로 얼굴인식 시스템을 이용하여 얼굴을 인증하여 특징점을 추출하여 클라우드 서버에 저장한다. 저장할 때 LED 효율화 방법에 적용하기 위해 자주 가는 본인의 근무 위치를 함께 등록한다. 두 번째, 사용자 인증과정에서, 사용자가 건물에 들어와 인증을 진행할 때 얼굴만으로 사용자 인증을 진행한다. 얼굴인증을 통해 얻어진 특징점 값을 클라우드 서버에 존재하는 기존에 등록되어있는 정보와 유사도를 측정한다. 그리고 측정된 유사도를 이용하여 인가된 사람이 맞는지 확인한다. 만약 데이터가 일정범위 안에 포함이 되면 인증이 완료된다.
도 4에서 보는 바와 같이, 본 발명에 따른 IoT 네트워크 환경에서 클라우드 기반의 사용자 인증을 통한 건물 내의 LED조명제어 시스템(30)은 사용자 정보를 등록하는 사용자정보 등록부(31), 사용자의 얼굴 이미지로부터 사용자를 인증하는 사용자 인증부(32), 사용자가 출입문에서 사용자의 룸까지 이동하는 경로를 추출하는 이동경로 추출부(33), 및, 이동경로에 따라 LED 전등을 제어하는 조명제어부(34)로 구성된다.
먼저, 사용자정보 등록부(31)는 각 사용자에 대한 정보를 등록받아 저장해둔다. 사용자 정보는 사용자의 얼굴 또는 얼굴의 특징점, 사용자가 사용(또는 거주)하는 룸(11)의 위치 등을 포함한다.
처음으로 연구소 등 건물 내의 직원 또는 사용자에 대해서 사용자 등록을 진행한다. 사용자 등록을 할 때 사용자의 생체정보의 특징점 데이터를 저장하고 그다음 그 사람의 연구실 위치 또는 근무 위치를 등록하게 된다.
다음으로, 사용자 인증부(32)는 사용자의 얼굴을 촬상하여, 촬상된 얼굴 이미지로부터 사용자를 인증한다. 즉, 얼굴인식을 통해 사용자 인증을 수행한다.
구체적으로, 사용자 인증방법으로 얼굴인식 방법을 이용한다. 바람직하게는, 사용자 인증 방법을 사용하기 위해 OpenCV(Open Source Computer Vision)를 설치하여 영상처리 라이브러리를 이용한다. 또한, 바람직하게는, 하르 유사 특징(Haar-like Feature) 방법을 사용하여 객체를 검출 및 추적한다.
하르 유사 특징(Haar-like Feature) 방법은 눈, 코, 입 등의 공통적인 특징을 이용하여 객체의 유무를 판단한다. 즉, 위와 같이 얼굴 영역을 균일하게 4등분하여 객체를 찾아내고 얼굴의 중심 데이터를 이용하여 사용자를 추적할 수 있다[특허문헌 13,14].
도 4는 얼굴을 인식하기 위한 방법(Face Recognition)에 대한 흐름도이다.
도 4에서 보는 바와 같이, 얼굴인식을 시작할 때, 영상을 통해 얼굴 이미지를 입력을 받는다. 입력받은 영상을 그레이 영상으로 변환한다. 변환된 영상을 하를(Haar) 알고리즘을 이용하여 얼굴 영역을 검출하고 얼굴영역 안에서 눈과 코를 검출한다. 검출한 눈 영역을 이진화하여 나타낸다.
그리고 허프 변환을 통해 눈동자를 검출한다. 허프 변환은 화상 처리에서의 선분 추출을 위한 변환이다. 즉, 직선을 xcosθ＋ysinθ＝ρ로 나타내면 동일한 직선은 θ－ρ평면에서는 한 점으로 떨어진다. 따라서 θ－ρ 평면에서 클러스터링에 의해 또 다른 직선을 찾는 것을 말한다. 이를 통해 눈동자가 검출되었는지 확인한다.
눈동자가 검출되지 않았을 경우 다시 하르(Haar) 알고리즘을 이용하여 얼굴영역을 검출하도록 한다. 눈동자가 검출되었을 경우에는 코와 눈의 중앙 좌표값을 추출하여 인증에 필요한 특징점 데이터를 생성한다.
생성된 특징점 데이터를 이용하여 클라우드 서버에 저장해놓은 기존 특징점 데이터와 비교하여 일정 오차범위 내에 존재할 경우 인증이 진행된다[특허문헌 15].
다음으로, 이동경로 추출부(33)는 사용자가 이동할 이동경로를 추출한다.
앞서 설명한 바와 같이, 처음으로 연구소 등 건물 내의 직원 또는 사용자에 대해서 사용자 등록을 진행한다. 사용자 등록을 할 때 사용자의 생체정보의 특징점 데이터를 저장하고 그 다음 그 사람의 연구실 위치 또는 근무 위치를 등록하게 된다. 출입통제 시스템 또는 출입문에서 확인(또는 사용자 인증)이 되어 입장(출입)이 허가되면, 인가된 사용자 추적을 이용한다. 즉, 인가된 사용자의 자리 정보(또는 룸 정보)를 받아 그 지역(또는 룸)까지 가는 최단경로의 길에 LED 전등을 자동으로 점등한다.
도 7은 인증된 사용자의 이동경로(또는 최단경로)를 추출하는 예시도이다.
최단경로는 다음 수학식을 통해 추출한다.
[수학식 1]
DT = DA + DB
여기서, DT 는 노드 T에서의 거리(distance)를 나타낸다.
DA 는 출발점 A에서 사각형 T(또는 중간노드 T)까지의 이동거리이고, DB 는 중간노드 T에서 목표점 B까지의 추정된 거리(estimated distance)를 나타낸다. 건물 내의 이동경로 또는 이동공간을 동일한 크기의 사각형 공간으로 나누고 각 사각형을 하나의 노드로 간주한다.
최단 이동경로를 추출하기 위하여 열린목록(Open List)과 닫힌목록(Closed List)을 이용한다. 열린목록(Open List)은 아직 조사하지 않은 노드(또는 사각형)들을 담은 목록을 나타내고 닫힌목록(Closed List)은 이미 조사한 노드들을 담은 목록이다. 처음 시작하는 경우 닫힌 목록은 비어 있고 열린 목록은 시작점, 즉, 출발점의 노드 만을 가지고 있다.
최단경로 또는 이동경로를 구하는 방법은 다음과 같다.
① 사용자가 출발점 노드 A로부터 룸 B(목표점 노드 B)로 가기를 원한다고 가정한다.
② 출발점 노드 A로부터 인접한 노드들에 대하여 거리를 계산하고, 모두 열린 목록(open list)에 추가한다.
③ 출발점 노드 A를 열린목록에서 빼고 닫친목록에 추가한다.
④ 열린목록에서 거리가 가장 작은 노드를 선택하고 선택한 노드가 노드 A와 같은 노드로 보고 앞서 ②에서 ④ 단계를 반복한다.
⑤ 선택한 노드가 목표 노드이면 종료한다.
다음으로, 조명제어부(34)는 앞서 추출된 이동경로에 따라 해당 공간의 LED 전등을 점등한다.
앞서 D가 가장 작은 거리를 나타날 때, 그 경로에 있는 전등을 점등한다.
IoT기술의 발전으로 산업은 물론 실생활 분야까지 적용하여 많은 편리함을 주고 있다. 사물인터넷 기술은 발전된 네트워크 통신기술과 디바이스를 접목시키는 것이어서, 과거에는 제한적이었다. 그러나 사물인터넷 분야에서 향상된 인프라 및 솔루션 구축이 가능하게 되었다. 이를 통해, 더 나은 서비스를 제공할 수 있게 되었다. 또한 클라우드를 사용함으로써 높은 확장성과 가용성을 제공하여, 사용자에게 자원관리의 효율과 비용 절감 등 많은 이점을 가지고 있다.
본 발명에서는 사용자 인증 시스템과 연동된 사물인터넷 환경에서 클라우드 기반의 건물 내 통신이 가능한 LED 전등을 제어한다. 특히, 사용자 인증 한번만으로 사용자 정보를 받아 사용자가 이동하려는 공간 까지 LED를 효율적으로 제어한다.
이상, 본 발명자에 의해서 이루어진 발명을 상기 실시 예에 따라 구체적으로 설명하였지만, 본 발명은 상기 실시 예에 한정되는 것은 아니고, 그 요지를 이탈하지 않는 범위에서 여러 가지로 변경 가능한 것은 물론이다.
10 : 건물 11 : 룸
12 : 출입문 13 : 통로
15 : 카메라 20 : LED 전등
30 : 클라우드 서버(시스템) 40 : 데이터베이스

Claims (5)

  1. 출입문에 설치된 카메라와, 건물 내에 설치된 다수의 LED 전등과 네트워크로 연결되어, LED 전등의 점등을 제어하는, IoT 네트워크 환경에서 클라우드 기반의 사용자 인증을 통한 건물 내의 LED조명제어 시스템에 있어서,
    사용자의 얼굴 특징점, 사용자가 사용하는 룸의 위치를 등록받아 저장하는 사용자정보 등록부;
    상기 카메라에 의해 촬영된 사용자의 얼굴 이미지로부터 사용자를 인증하는 사용자 인증부;
    상기 출입문에서 사용자의 룸 까지 이동하는 최단 경로를 추출하는 이동경로 추출부; 및,
    추출된 최단 경로 상의 LED 전등을 점등하는 조명제어부를 포함하는 것을 특징으로 하는 IoT 네트워크 환경에서 클라우드 기반의 사용자 인증을 통한 건물 내의 LED조명제어 시스템.
  2. 제1항에 있어서,
    상기 사용자 인증부는 하르 유사 특징(Haar-like Feature) 방법을 사용하여 사용자의 얼굴을 인식하되, 얼굴 영역을 균일하게 4등분하여 객체를 찾아내고 얼굴의 중심 데이터를 이용하여 사용자를 추적하여 인식하는 것을 특징으로 하는 IoT 네트워크 환경에서 클라우드 기반의 사용자 인증을 통한 건물 내의 LED조명제어 시스템.
  3. 제1항에 있어서,
    상기 사용자 인증부는 상기 사용자의 얼굴 이미지를 그레이 영상으로 변환하고, 변환된 그레이 영상을 하르(Haar) 알고리즘을 이용하여 얼굴 영역을 검출하고, 얼굴영역 안에서 눈과 코를 검출하고, 검출한 눈 영역을 이진화 하고, 허프 변환을 통해 눈동자를 검출하고, 눈동자가 검출되었을 경우에는 코와 눈의 중앙 좌표값을 추출하여 인증에 필요한 특징점 데이터를 생성하고, 생성된 특징점 데이터와 저장된 사용자의 얼굴 특징점을 비교하여 사전에 정해진 오차범위 내이면 인증된 것으로 판단하는 것을 특징으로 하는 IoT 네트워크 환경에서 클라우드 기반의 사용자 인증을 통한 건물 내의 LED조명제어 시스템.
  4. 제1항에 있어서,
    상기 이동경로 추출부는 중간노드의 출발점 노드 A로부터의 실제 거리와, 목표점 노드 B까지의 추정 거리를 합하여 중간노드의 거리를 구하여, 출입문인 시작점 노드 A에서 룸인 목표점 노드 B 사이의 최단 이동경로를 추출하되, 시작점 노드 A로부터 인접한 노드들에 대하여 중간노드의 거리를 계산하고 열린 목록(open list)에 추가하고, 시작점 노드 A를 열린목록에서 제거하고 닫힌 목록에 추가하고, 열린 목록에서 중간노드의 거리가 가장 적은 노드를 선택하고, 선택한 노드가 노드 A와 같은 노드로 보고 앞서 단계들을 반복하되, 선택한 노드가 목표점 노드이면 종료하는 것을 특징으로 하는 IoT 네트워크 환경에서 클라우드 기반의 사용자 인증을 통한 건물 내의 LED조명제어 시스템.
  5. 제4항에 있어서,
    상기 이동경로 추출부는 다음 [수식 1]을 이용하여 중간노드의 거리를 산출하는 것을 특징으로 하는 IoT 네트워크 환경에서 클라우드 기반의 사용자 인증을 통한 건물 내의 LED조명제어 시스템.
    [수식 1]
    DT = DA + DB
    여기서, D는 거리(distance)를 나타내고, DA 는 노드 A에서 노드 T까지의 이동거리이고, DB 는 노드 T에서 목표점 노드 B까지의 추정된 거리(estimated distance)를 나타냄.
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Cited By (4)

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