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초록

영어

In this paper, we developed the laboratory access management system based on AI to prevent accidents that frequently occur due to the failure to wear protective equipment and non-compliance with safety rules in laboratories. The system recognizes the user's face before entering the laboratory to verify their identity and checks whether appropriate protective gear is worn through attire recognition. Additionally, AI-based face and attire recognition enables the inspection of attire during entry, and entry records along with user information are stored in a database. In addition, it was implemented to make it easier for system managers to manage access to the laboratory through services.

한국어

본 논문에서는 연구실에서의 보호 장비 미착용 및 안전수칙 미준수로 인하여 꾸준히 발생하고 있는 사고를 예방 하기 위해 AI 기반의 연구실 출입관리시스템을 개발하였다. 이 시스템은 연구실 출입 전 사용자의 얼굴을 인식하여 신원 을 확인하고, 복장 인식을 통해 적절한 보호 장비 착용 여부를 확인한다. 얼굴 및 복장 인식을 위하여 AI 기술이 적용되 었으며 실험실 출입 기록과 사용자 정보는 데이터베이스에 저장된다. 또한 시스템 관리자에게 서비스를 통하여 실험실의 출입 관리를 손쉽게 할 수 있도록 구현하였다.

목차

요약
Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 관련 연구
1. CNN (Convolutional neural network)
2. 관련 서비스
Ⅲ. 구현 시스템
1. 시스템 구성도
2. 시스템 별 세부기능
Ⅳ. 동작 과정
1. 출입 동작 과정
2. 시스템 관리
Ⅴ. 결론
References

키워드

객체탐지 딥러닝 복장검사 얼굴인식 인공지능 출입관리시스템 합성곱 신경망 CNN(Convolutional Neural Network) Deep Learning Face Recognition Object Detection Open CV YOLO

저자

• 하예진 [ Ye-Jin Ha | 준회원, 한국공학대학교 컴퓨터공학부 학부생 ]
• 나영준 [ Young-Jun Na | 준회원, 한국공학대학교 컴퓨터공학부 학부생 ]
• 정민경 [ Min-Kyung Jung | 준회원, 한국공학대학교 컴퓨터공학부 학부생 ]
• 조하은 [ Ha-Eun Cho | 준회원, 한국공학대학교 컴퓨터공학부 학부생 ]
• 이보경 [ Bo-Kyung Lee | 정회원, 한국공학대학교 컴퓨터공학부 교수 ] Corresponding Author

참고문헌

발행기관

간행물