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기술 융합(TC)

비콘과 딥러닝 기술을 활용한 전자출입명부 자동등록시스템
An Automatic Access Registration System using Beacon and Deep Learning Technology

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  • 발행기관
    국제문화기술진흥원 바로가기
  • 간행물
    The Journal of the Convergence on Culture Technology (JCCT) KCI 등재 바로가기
  • 통권
    Vol.6 No.4 (2020.11)바로가기
  • 페이지
    pp.807-812
  • 저자
    허지원, 엄성용
  • 언어
    한국어(KOR)
  • URL
    https://www.earticle.net/Article/A386421

※ 원문제공기관과의 협약기간이 종료되어 열람이 제한될 수 있습니다.

원문정보

초록

영어
In order to prevent the national wide spread of the COVID-19 virus, the government enforces to use an electronic access registration system for public facilities to effectively track and manage the spread. Initially, there was a lot of hassle to write a directory, but recently a system for creating an electronic access list using QR codes, what is called KI-Pass, is mainly used. However, the procedure for generating a QR code is somewhat cumbersome. In this paper, we propose a new electronic access registration system that does not require QR code. This system effectively controls the suspicious visitor by using a mask wearing discriminator which has been implemented using deep learning technology, and a non-contact thermometer package. In addition, by linking the beacon, a short-range wireless communication technology, and the visitor's smartphone application, basic information of the facility visitor is automatically registered to KDCA through the server. On the other hand, the user access information registered in the server is encrypted and stored, and is automatically destroyed after up to 4 weeks. This system is expected to be very effective in preventing the spread of other new infectious diseases as well as responding to the coronavirus which is recording a high spread worldwide.
한국어
전 세계적으로 감염이 확산되고 있는 코로나19 바이러스의 확산 방지 및 효과적인 추적 관리를 위해 정부에서 는 공공시설에 대한 전자출입명부 시스템 도입을 의무화하고 있다. 초기에는 수기로 명부를 작성하는 불편함이 컸으 나, 최근에는 QR 코드를 활용한 전자출입명부 작성 시스템이 주로 사용되고 있다. 하지만, QR 코드 생성을 위한 절 차가 다소 번거로운 측면이 있다. 본 논문에서는 QR 코드 생성이 불필요한 새로운 방식의 전자출입명부 작성 시스템 을 제안한다. 제안된 시스템에서는 딥러닝 기술로 구현된 마스크 착용 판별기와 비접촉 온도계를 활용하여 감염 의심 방문자를 효과적으로 통제한다. 또한 근거리 무선통신 기술인 비콘과 방문자의 스마트폰 앱을 연동하여 시설 출입자 의 기본 정보를 서버를 통해 질병관리청에 자동 등록되도록 한다. 한편, 개인정보 보호를 위해 서버에 등록된 방문자 출입 정보는 암호화되어 보관되며, 최대 4주 후 자동 폐기된다. 제안된 시스템은 전 세계적으로 높은 확산세를 기록 하고 있는 코로나 바이러스에 대한 대응은 물론 기타 신종감염병 확산 방지 및 대응에도 매우 효과적으로 활용될 수 있을 것으로 기대된다.

목차

Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 관련 기술
1. MobileNetV2
2. 비콘(Beacon)
Ⅲ. 제안된 시스템 설계 및 구현
1. 시스템 구성 및 개요
2. 마스크 착용 판별기
3. 전자 출입 명부
Ⅳ. 결론
References

키워드

코로나19 감염병 전자출입명부 비콘 딥러닝 COVID-19 infectious disease electronic access system beacon deep-learning

저자

  • 허지원 [ Ji-Won Huh | 준회원, 서울여자대학교 멀티미디어학과 학사과정 ] 제1저자
  • 엄성용 [ Seong-Yong Ohm | 정회원, 서울여자대학교 소프트웨어융합학과 교수 ] 교신저자

참고문헌

자료제공 : 네이버학술정보

간행물 정보

발행기관

  • 발행기관명
    국제문화기술진흥원 [The International Promotion Agency of Culture Technology]
  • 설립연도
    2009
  • 분야
    공학>공학일반
  • 소개
    본 진흥원은 문화기술(Culture Technology) 관련 산·학·연·관으로 구성된 비영리 단체이다. 문화기술(CT)은 정보통신기술(ICT), 문화적 사고 기반의 예술, 인문학, 디자인, 사회과학기술이 접목된 신융합기술(New Convergence Technology, NCT)로 정의한다. 인간의 삶의 질을 향상시키고, 진보된 방향으로 변화시키고, 문화기술 관련 분야의 학술 및 기술의 발전과 진흥에 공헌하기 위하여, 제3조의 필요한 사업을 행함을 그 목적으로 한다.

간행물

  • 간행물명
    The Journal of the Convergence on Culture Technology (JCCT) [문화기술의 융합]
  • 간기
    격월간
  • pISSN
    2384-0358
  • eISSN
    2384-0366
  • 수록기간
    2015~2025
  • 등재여부
    KCI 등재
  • 십진분류
    KDC 600 DDC 700

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