Recently, many accidents related to the safety of children have occurred. Many parents are concerned about the management of their children, such as deaths due to failure to get off the kindergarten bus or violence caused by kindergarten or academy. To solve this problem, this paper aims to develop an intelligent child safety management system. To develop an intelligent system, we will use RFID, GPS, and real-time image recognition. It locates, recognizes and identifies RFID readers in the main activity areas of infants and toddlers, acquires location information through GPS satellites of location-based services, and predicts the time required through geocoding. Two of the most representative technologies based on location recognition are used to manage bus rides and drop-offs for infants and children. And indoor activity detects facial feature points through ASM from video captured by real-time CCTV, and recognizes them using HMM technique to store information. The stored information is provided in real time to those who want to browse the information through the system. The system implementation consists of infant management, school attendance management, and activity history management. In the future, it is expected to collect various information about infants in real time using this system and to use it to provide customized services.
최근 핵가족화와 저출산으로 인해 자녀 보호와 교육에 대한 관심이 높아지는 사회적인 Needs가 높아지고 있다. 또한 맞벌이 부부가 늘어남에 따라 자녀에 대한 Care 부분에서 많은 불안감을 가지고 있으며, 주위에서 일어나고 있는 영유아 유치원 학대 사고, 그리고 차량에서 미쳐 내리지 못 하여 질식하여 죽는 사고 등에 대한 예방 방법에 대한 관심이 높아지고 있다. 하지만 이를 해결하기 위해 정부와 기업이 다양한 방법을 제시하지만 아직은 그 해결 방법을 찾지는 못하고 있는 상황이다. 기존에 통학차량에 대한 일반적인 위치 정보를 제공하여 등록되어 있는 보호자에게 도착 알림을 제공는 기술이 개발되었다. 하지만 이는 자녀의 학대를 알려주는 서비스는 제공하지 못 하였으며, 차량에 아이가 제대로 탑승을 하고 있는지 여부도 제공해주지 못 하였다. 다른 방법으로 제시되고 있는 것으로 RFID를 이용하여 차량에 아이가 탑승했는지를 체크해 주는 기술을 반영하여 개발도 이루어지고 있다.[1-3] 하지만 위에서 말한 두 가지 방법은 하루종일 생활하는 실내 환경에서는 정보를 제공받을 수 없다는 단점을 가지고 있으며, 자녀의 일일 생활에 대한 정보를 제공 받기가 어렵다. 따라서 본 논문에서는 차량의 GPS 정보와 아이의 승하차 관리를 위한 RFID Tag 기술 그리고 실시간 얼굴 검출 및 인식 기술을 접목하여 보다 나은 자녀를 관리할 수 있는 영유아 교육기관에 적용이 용이한 지능형 자녀 u-안심Care 시스템을 제안하고자 한다. [4]
최근 인터넷과 IoT기술 개발이 활발해짐에 따라 방대한 정보량을 다양한 디바이스 환경으로 접할 수 있는 콘텐츠의 양이 많아지고 있다[5,6]. 다양한 콘텐츠를 이용하여 본인이 원하는 정보를 제공 받으려고 하는 요구가 늘어나고 있으며, 맞벌이 부부들이 자녀에 대한 정보를 실시간 제공 받고 싶어하는 것이 그 중 하나이다.
이들 정보 중, 특히 위치 인식정보를 활용해 실시간으로 제공할 수 있는 위치인식 분야의 연구가 활발히 진행되고 있다. 현재 위치인식 분야 중 가장 널리 사용되고 있는 방법이 바로 GPS 기반 위치 인식 방법, 센서(Sensor) 기반, RFID Tag 정보 기반 방법 등이 있다.[7]
GPS는 GPS Sensor에서 시간이 동기화되어져 있는 위성들의 네트워크를 통해 위치에 관련된 신호를 주지적으로 방사하는 것을 받음으로써 위치정보를 제공받을 수 있는 기술이다. GPS에서 제공되는 정보는 실외 환경에서 정확한 위치 정보를 제공할 수 있다. 그래서 자동차 항법 시스템이나 항공기 항법 시스템에 널리 활용되고 있다. 하지만 이 기술은 실외에서는 아주 유용하나 실내에서는 위성과의 통신이 제대로 이루어지기 어려워 인식이 불가능하다는 단점을 가지고 있다.
RFID Tag 기반의 위치 인식 기술은 Tag를 인식 할 수 있는 인식기를 특정 위치에 설치하여 위치인식이 가능하도록 하는 방법이다. 이를 사용하기 위해서는 RFID Tag를 인식하고자 하는 임의의 위치에 설치하고, RFID Reader를 통해서 해당 Tag 정보를 읽음으로써 Tag에 대한 정확한 위치정보를 제공할 수 있다. Tag Reader가 수신할 수 있는 RFID Tag의 거리는 대략 2~5미터 내외이다.[8,9]
객체 인식 기술은 대체적으로 크게 두 단계로 나눌 수 있다. 처음 단계로는 주어진 영상 및 이미지 내에서 객체를 검출하고, 다음 단계에서는 검출된 객체의 정보를 이용하여 누구인지를 판단하는 방법으로 이루진다고 할 수 있다.
객체 검출 기술로 대표적인 방법은 4가지로 구분할 수 있는데, 첫째 지식기반(knowledge-base) 방법은 객체의 각 요소들은 기하학적 위치 관계로 구성되어 있음을 전제로 하여 객체를 검출하는 방법이다. 두 번째로는 특징 기반(feature-based)으로 객체 요소, 색깔, 모양, 크기와 같은 객체 고유의 특징을 이용하여 객체 크기와 위치를 추론함으로써 객체 영역을 검출해 내는 방법이다. 세 번째로 형판 정합(template-matching)은 객체에 대한 표준형판을 생성한 다음 입력 영상과의 차이를 이용하여 객체 영역을 검출해 내는 방법이 있다. 마지막으로 외형기반(appearance-base)은 학습 영상 집합에 의해 학습된 모델을 이용해서 객체를 검출하는 방법이다.[10,11]
객체인식 기술로는 기하학적인 특징 정합 방법으로 요소, 색깔, 모양, 크기와 같은 객체 구성요소들 사이의 위치, 모양, 코의 폭과 길이의 비 등의 거리를 측정함으로써 두객체 영상의 유사도를 비교 분석하여 인식하는 방법이 있다. 대부분의 요즘 사용되는 딥러닝방법의 대부분이 기존에 기하하적인 특징에 대한 부분을 기계학습을 통해 인식하는 방법을 이용하는 것이라 할 수 있다.
본 논문에서 유비쿼터스(Ubiquitous)환경에서 RFID와 GPS 그리고 CCTV를 통해 영유아의 안심케어 시스템을 <그림 1>과 같이 개발하고자 한다.
본 논문에서는 영유아 교육시설의 자녀 안심 등 하원 정보를 제공하기 위해서 영유아의 이름표와 가방에 RFID Tag를 부착하고 지정된 교육장 및 차량버스에 RFID 리더기를 통해 영유아별 Tag 값을 통해 <그림2>와 같이 승하차 정보를 저장 및 전달하고 위치정보를 제공하고자 한다.
또한 근거리 인식이 가능한 RFID Tag를 이용하여 영유아의 교육기관의 출입문에서 자동으로 정보를 수집할 수 있는데 본 논문에서는 영유아의 명찰이나 가방에 Tag 넣어 실시간으로 승하차 및 출입의 정보를 제공 받을 수 있도록 설계하였다.
그리고 영유아의 안심 귀가에 대한 정보를 제공하기 위해 GPS를 이용하여 <그림3>과 같이 구성하였다.
본 논문에서는 AdaBoost 알고리즘을 이용한 얼굴 영역을 검출하였다. Viola와 Jones가 제안한 AdaBoost 얼굴 검출 알고리즘은 얼굴 Haar-like 특징을 적분 이미지를 통해 빠른 속도로 계산하고 Freund등 제안된 AdaBoost 알고리즘을 이용하여 얼굴을 검출하는 방법이다. 즉 Viola제안된 얼굴 검출 방법은 Integral Image, AdaBoost 알고리즘, Cascade 구조에 근거하는 얼굴 영역 검출 방법이다. 그리고 ASM 알고리즘을 이용하여 얼굴의 특징을 추출하였다.[12,13]
ASM(Active Shape Model)은 통계적인 모델을 이용한 특징 추출방법으로서 얼굴의 특징 점 추출을 위해서 많이 사용되고 있는 방법 중의 하나이다. ASM에서 학습과정인 Shape 모델을 만드는 부분은 landmark로 불리는 특징 점을 학습 데이터로부터 라벨링을 하여 평균적인 Shape를 구한다. 이러한 Shape모델은 식 1과 같이 표현된다.
본 논문에서 제안하는 영유아 자녀 안심 시스템구성은 RFID Tag와 GPS, 그리고 CCTV의 정보를 이용하여 원생관리, 등하교 관리, 활동이력을 관리 할 수 있도록 구현하였다. 원생관리는 영유의 기본정보를 생성하고 관리하는 기능을 제공하고 RFID Tag 정보를 생성하고 Tag 명찰에 해당하는 정보를 읽고 쓸 수 있는 기능을 제공할 수 있도록 구현하였다. 또한 등하교 관리는 버스와 실내 출입문에 RFID 리더기를 설치하여 영유아가 이동하면 자동으로 검색해서 등하교의 여부를 판단할 수 있도록 하였으며, GPS를 이용하여 위치 정보를 제공할 수 있도록 하였다. 아래 보여지는 <그림6>은 영유아관리, <그림7>은 등하교관리, <그림8>은 활동이력관리 구현 화면을 보여주고 있다.
본 논문에서는 영유아의 안전상의 관리와 사고에 대한 예방을 위해 실시간으로 정보를 제공할 수 있는 지능형 U-안심케어 시스템을 제안하였다. RFID Tag 값과 GPS 정보 그리고 CCTV의 실시간 영상정보를 이용하여 지능형으로 영유아의 안전과 생활의 정보를 제공 받을 수 있는 시스템을 구현 하였다. 추후 영유아 개인별로 데이터가 축적되게 되면 이를 분석하여 성장에 대한 이력 정보 관리와 성향, 성격 분석에도 활용이 이루어져 맞춤형 서비스도 제공해 줄 수 있을 것으로 사료된다.
