객체 탐지 알고리즘을 활용하여 PDLC 필름을 제어하는 스마트 윈도우 보안 시스템 구현 (Implementation of a Smart Window System Controlling a PDLC Film using an Object Detection Algorithm)

서지정보

· 발행기관 : 한국디지털콘텐츠학회
· 수록지 정보 : 디지털콘텐츠학회논문지 / 25권 / 3호 / 751 ~ 760페이지
· 저자명 : 유영창, 김동회

초록

일반 가정의 보안을 위하여 기존의 스마트 윈도우에 추가할 수 있는 사생활 보호 기능을 제안한다. 제안하는 스마트 윈도우는 객체탐지 알고리즘을 기반으로 창 안쪽을 바라보는 사람을 감지해낸다. 감지 결과를 기반으로 라즈베리 파이가 창문에 붙은 PDLC(Polymer Dispersed Liquid Crystal) 필름에 인가되는 전압을 제어하여 투명도를 변화시켜 유리창의 투명도를 조절한다. 실시간 객체탐지 알고리즘으로는 YOLOv8(You Only Look Once version 8)를 활용한다. 목적에 맞게 얼굴 이미지를 활용하여 커스텀 데이터를 구성하고 알고리즘을 학습시킨다. 다양한 크기의 YOLOv8의 모델을 mAP(mean Average Precision)와 감지속도를 기준으로 비교하였다. 그 결과 다른 모델에 비해 mAP는 최대 2.3% 떨어지지만, 감지속도는 최대 845.9% 빠른 YOLOv8n이 가장 적절함을 확인하였다. 최종 모델을 기반으로 필름을 제어하는 시스템을 구현하였다.

영어초록

To enhance the security of ordinary households, a smart window with a privacy protection feature is proposed. The proposed smart window employs object detection algorithms to detect individuals inside the room. Based on the detection results, a Raspberry Pi controls the voltage applied to the PDLC film attached to the window, thus adjusting the transparency of the glass window. The YOLOv8 algorithm is utilized for real-time object detection. Custom data focusing on facial images are sourced to train the algorithm. Various sizes of YOLOv8 models are compared based on mAP and detection speed. YOLOv8n, which has a 845.9% faster detection speed compared to other models, is identified as the most suitable model despite a maximum decrease of 2.3% in the mAP. The final model is employed to implement a system that controls the film for the smart window.

참고자료

· 없음