세인소프트와 협력하여 한 학기 동안 진행한 프로젝트이다. (2020.9~2020.12)
1. 개요
- 요약 및 필요성
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손가락 하나의 지문이 같은 확률 천 만분의 1 ,
같은 홍채가 나올 수 있는 확률은 20억 분의 1,
비슷한 보안성의 얼굴인식은 편의성까지 더해짐 -
지문을 인식기에 갖다 대거나
눈동자를 카메라에 가까이 해야 하는 불편함 無
스마트시티 구축의 핵심부분인
비 접촉식 신원 보증에 유용한 기술
- 프로젝트 목표
- 얼굴 인식 기반의
출근 체크 관리 및 원격 PC 전원 제어 프로그램 개발
- 주요 기능
1) 출근체크
2) 원격 전원제어
3) 미 등록자 판별
4) 사용시간 초과 체크
5) 퇴근 체크
- 기대효과
1) 기술적 : 출근체크 뿐만 아니라 회사, 학교 등 대부분의 기관의 출석체크 기술로도 활용 가능
2) 경제적 : 기업차원의 직원카드 발급 비용 절감
- 평가 방법
2. 개발 기획
- CNN
컨벌루션 뉴럴 네트워크(CNN 또는 ConvNet)는 모델이 직접 이미지, 비디오, 텍스트 또는 사운드를 분류하는 머신 러닝의 한 유형인 딥러닝에 가장 많이 사용되는 알고리즘.
- 이미지에서 객체, 얼굴, 정면을 인식하기 위한 패턴을 찾는데 유용
- 데이터에서 직접 학습
- 특징 자동 추출
1) Convolutional Layer
Convolution layer에서 각 filter가 입력 이미지의 픽셀 전체를 차례로 훑고 지나가며 linear combination을 진행하고 Feature Map을 구성
2) Filter
그 특징이 데잍에 있는지 없는지를 검출해주는 함수
3) Activation Map (=Feature Map)
Convolution Layer의 입력 데이터를 필터가 순회하며 합성곱을 통해 만든 출력
4) Pooling layer
Convolution Layer의 출력 데이터를 입력으로 받아서 출력 데이터(Activation Map)의 크기를 줄이거나 특정 데이터를 강조하는 용도로 사용
5) Fully Connected Layer
이전 레이어의 모든 노드들이 다음 레이어의 모든 노드들과 연결 되어있는 레이어
- softmax 함수 : class 분류 / 추출된 특정 값을 일정한 값으로 변환
- DropOut : 데이터 over fitting 막기 위한 방법. 학습용 데이터에 학습이 치우치는 현상을 방지
2. Wake On Lan (WOL)
네트워크 메시지를 보냄으로써 컴퓨터의 전원을 켜거나 절전 모드에서 깨어나게 하는 이더넷 컴퓨터 네트워킹 표준
LAN에 연결된 컴퓨터의 전원이 꺼져 있는 경우 전원이 꺼져 있는 컴퓨터를 LAN 을 이용해서 원격에서 부팅시키는 기능
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작동 원리
1) 각 클라이언트에 웨이크업 프레임이나 패킷 전송
2) WOL 네트워크 카드로 웨이크업 프레임 수신이 되면, 컴퓨터가 가동되면서 미리 계획된 작업 시작
3 )WOL 네트윅 카드는 프레임이 들어오는 것을 알아차리기 위해 네트윅을 지속적으로 감시4) 전원 공급 장치로부터 일정량의 전원을 지속적으로 공급받고, WOL 카드는 웨이크업 프레임의 내용을 해독
3. 프로그램 Flow Chart
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View Class 구조
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DB 구조
- EMPLOYEE : 일반 사원들의 정보 저장하는 테이블
- MANAGER : 프로그램에 접근할 수 있는 관리자의 정보를 저장하는 테이블
- COMMUTE : 사원의 출퇴근 정보를 저장하는 테이블
3. 개발 일정
- 역할
(임의로 이름 가림)
