KR20220113216A - 심층학습 기반의 출입 통제 장치 및 이를 이용한 출입 통제 방법 - Google Patents

심층학습 기반의 출입 통제 장치 및 이를 이용한 출입 통제 방법 Download PDF

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임태호
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호서대학교 산학협력단
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Abstract

출입 통제 장치가 개시된다. 구체적으로 상기 출입 통제 장치는, 출입구의 전면에 배치되어 출입인의 마스크 착용 상태 및 체온 측정을 위한 센서를 포함하는 센서부와; 상기 센서부로부터 상기 마스크 착용 상태 및 상기 체온에 대한 정보를 수신하고, 수신된 정보에 기초하여 단계적으로 출입 여부를 판단하고, 상기 출입 여부에 따라 상기 출입구의 오픈 여부를 자동으로 제어하는 제어부를 포함한다.

Description

심층학습 기반의 출입 통제 장치 및 이를 이용한 출입 통제 방법{ACCESS CONTROL APPARATUS BASED ON DEEP LEARNING MODEL AND METHOD USING THE SAME}
본 발명은 출입 통제 장치 및 이를 이용한 출입 통제 방법, 보다 구체적으로 심층학습 기반의 출입 통제 장치 및 이를 이용한 출입 통제 방법에 관한 것이다.
최근 코로나 19 (COVID-19) 바이러스의 전 세계적인 확산으로 인하여 기업이나 학교 식당 등 거의 모든 장소에서 마스크 미착용 시 출입이 통제되고 고열 증상자 역시 제어 대상이 된다. 이러한 통제는 대부분 사람을 통해서 관리되며, 대부분의 장소에서는 수기로 명부를 작성하여 출입자에 대한 정보가 관리되고 있다.
하지만 수기로 명부를 작성하는 것을 공개적인 개인 정보 유출로 인한 피해 를 발생시킬 수 있고, 하나의 펜을 돌려쓰기 때문에 이를 통한 교차 감염에 대한 우려가 있다.
한편, 현재는 QR 코드를 찍고 출입을 허용하는 방식이 도입되고, 출입구에서 체온을 측정하는 시스템도 도입되었지만, 이러한 시스템 역시 결국엔 사람에 의해 출입이 통제된다.
즉, 사람 간 접촉과 머무는 시간이 줄어들긴 했으나 사람이 출입 여부를 관리하기 때문에 아직까지 교차 감염에 의해 우려는 존재한다.
따라서, 사람 간 접촉이 발생하지 않는 출입문 자동 통제 시스템에 대한 기술 개발이 필요하다.
한국등록특허 제10-1575233호 (2015.12.01)
본 발명이 해결하고자 하는 과제는, 사람 간 접촉이 발생하지 않는 출입 통제 장치 및 이를 이용한 출입 통제 방법을 제공하는 것이다.
본 발명이 해결하고자 하는 과제는, 심층모델 학습을 이용하여 마스크 착용 여부를 감지하고 온도 측정 센서를 통하여 정상 체온 여부를 확인할 수 있는 출입 통제 장치 및 이를 이용한 출입 통제 방법을 제공하는 것이다.
본 발명이 해결하고자 하는 과제는, 개인 정보를 담은 QR 코드를 생성하여 명부를 수기로 작성할 필요 없이 QR 코드 스캔 방식을 통해 출입자 정보를 제공하는 출입 통제 장치 및 이를 이용한 출입 통제 방법을 제공하는 것이다.
본 발명이 해결하고자 하는 과제는, 복수의 감지 단계를 통하여 출입을 허용하는 출입 통제 장치 및 이를 이용한 출입 통제 방법을 제공하는 것이다.
본 발명의 실시예에 따르면, 출입 통제 장치가 제공된다. 구체적으로 상기 출입 통제 장치는, 출입구의 전면에 배치되어 출입인의 마스크 착용 상태 및 체온 측정을 위한 센서를 포함하는 센서부와; 상기 센서부로부터 상기 마스크 착용 상태 및 상기 체온에 대한 정보를 수신하고, 수신된 정보에 기초하여 단계적으로 출입 여부를 판단하고, 상기 출입 여부에 따라 상기 출입구의 오픈 여부를 자동으로 제어하는 제어부를 포함한다.
상기 센서부는, 상기 출입인의 얼굴을 촬영하는 카메라와; 상기 출입인의 체온을 측정하는 온도 센서와; 상기 출입인에 대한 QR 코드를 인식하는 QR 코드 인식부와; 상기 카메라의 촬상 영상 및 딥러닝을 기반으로 상기 출입인의 마스크 착용 상태를 판단하는 마스크 착용 판단부를 포함할 수 있다.
상기 제어부는 상기 마스크 착용 판단부가 상기 출입인이 마스크를 착용한 것으로 판단하면, 상기 온도 센서가 작동되도록 제어하거나 상기 온도 센서로부터 측정된 상기 체온에 대한 정보를 기초로 출입 여부를 판단할 수 있다.
상기 제어부는 상기 체온에 대한 정보가 기설정된 임계치 이하이면, 상기 QR 코드 인식부가 작동되도록 제어할 수 있다.
상기 출입 통제 장치는, 상기 제어부의 제어에 따라, 마스크 착용 요청, 촬영 자세, 상기 출입 여부에 대한 음성 안내를 수행하는 음성 안내부를 더 포함할 수 있다.
또한 본 발명의 다른 실시예에 따르면, 출입 통제 방법이 제공된다. 구체적으로 상기 출입 통제 방법은, 출입인의 얼굴을 촬상하는 단계; 촬상 영상 및 딥러닝을 기반으로 상기 출입인의 마스크 착용 상태를 판단하는 단계; 상기 출입인이 마스크를 착용한 것으로 판단되면,상기 출입인의 체온을 측정하는 단계; 상기 체온이 기설정된 임계치 이하이면, 상기 출입인에 대한 QR 코드를 인식하는 단계와; 상기 QR 코드는 인식 상태에 따라 출입구를 자동으로 오픈하는 단계를 포함한다.
상기 출입 통제 방법은, 마스크 착용 요청, 촬영 자세, 상기 출입구의 오픈 여부에 대한 음성 안내를 생성하는 단계를 더 포함할 수 있다.
본 발명의 실시예에 따르면, 사람 간 접촉이 발생하지 않는 출입 통제 장치 및 이를 이용한 출입 통제 방법이 제공된다.
본 발명의 실시예에 따르면, 심층모델 학습을 이용하여 마스크 착용 여부를 감지하고 온도측정 센서를 통하여 정상 체온 여부를 확인할 수 있는 출입 통제 장치 및 이를 이용한 출입 통제 방법이 제공된다.
본 발명의 실시예에 따르면, 개인 정보를 담은 QR 코드를 생성하여 명부를 수기로 작성할 필요 없이 QR 코드 스캔 방식을 통해 출입자 정보를 제공하는 출입 통제 장치 및 이를 이용한 출입 통제 방법이 제공된다.
또한, 본 발명의 실시예에 따르면, 복수의 감지 단계를 통하여 출입을 허용하는 출입 통제 장치 및 이를 이용한 출입 통제 방법이 제공된다.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 출입 통제 장치의 제어 블록도이다.
도 2는 본 발명의 다른 실시예예 따른 출입 통제 장치의 제어 블록도이다.
도 3은 본 발명의 일 실시예에 따른 출입 통제 방법을 설명하기 위한 제어 흐름도이다.
도 4은 본 발명의 실시예에 따른, 컴퓨팅 장치를 나타내는 도면이다.
아래에서는 첨부한 도면을 참고로 하여 본 발명의 실시예에 대하여 본 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자가 용이하게 실시할 수 있도록 상세히 설명한다. 그러나 본 발명은 여러 가지 상이한 형태로 구현될 수 있으며 여기에서 설명하는 실시예에 한정되지 않는다. 그리고 도면에서 본 발명을 명확하게 설명하기 위해서 설명과 관계없는 부분은 생략하였으며, 명세서 전체를 통하여 유사한 부분에 대해서는 유사한 도면 부호를 붙였다.
본 명세서에서, 동일한 구성요소에 대해서 중복된 설명은 생략한다.
또한 본 명세서에서, 어떤 구성요소가 다른 구성요소에 '연결되어' 있다거나 '접속되어' 있다고 언급된 때에는, 그 다른 구성요소에 직접적으로 연결되어 있거나 또는 접속되어 있을 수도 있지만, 중간에 다른 구성요소가 존재할 수도 있다고 이해되어야 할 것이다. 반면에 본 명세서에서, 어떤 구성요소가 다른 구성요소에 '직접 연결되어' 있다거나 '직접 접속되어' 있다고 언급된 때에는, 중간에 다른 구성요소가 존재하지 않는 것으로 이해되어야 할 것이다.
또한, 본 명세서에서 사용되는 용어는 단지 특정한 실시예를 설명하기 위해 사용되는 것으로써, 본 발명을 한정하려는 의도로 사용되는 것이 아니다.
또한 본 명세서에서, 단수의 표현은 문맥상 명백하게 다르게 뜻하지 않는 한, 복수의 표현을 포함할 수 있다.
또한 본 명세서에서, '포함하다' 또는 '가지다' 등의 용어는 명세서에 기재된 특징, 숫자, 단계, 동작, 구성요소, 부품, 또는 이들을 조합한 것이 존재함을 지정하려는 것일 뿐, 하나 또는 그 이상의 다른 특징, 숫자, 단계, 동작, 구성요소, 부품 또는 이들을 조합한 것의 존재 또는 부가 가능성을 미리 배제하지 않는 것으로 이해되어야 할 것이다.
또한 본 명세서에서, '및/또는' 이라는 용어는 복수의 기재된 항목들의 조합 또는 복수의 기재된 항목들 중의 어느 항목을 포함한다. 본 명세서에서, 'A 또는 B'는, 'A', 'B', 또는 'A와 B 모두'를 포함할 수 있다.
또한 본 명세서에서, 본 발명의 요지를 흐리게 할 수 있는 공지 기능 및 구성에 대한 상세한 설명은 생략될 것이다.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 출입 통제 장치의 제어 블록도이다.
도시된 바와 같이, 일 실시예에 따른 출입 통제 장치는 출입구의 전면에 배치되어 출입인의 마스크 착용 상태 및 체온 측정을 위한 센서를 포함하는 센서부(100), 센서부(100)의 센싱 정보를 기반으로 출입구의 오픈 여부를 자동으로 제어하는 제어부(200)를 포함한다. 또한, 출입 통제 장치는 출입인에게 출입과 관련된 음성을 안내하는 음성 안내부(300)를 더 포함할 수 있다.
출입 통제 장치는 최근 코로나 19와 같은 감염병 예방을 위하여 출입을 통제하는 다양한 장소에 설치될 수 있다. 예를 들어, 빌딩, 극장, 병원 등과 같은 건물의 출입구에 설치될 수도 있고, 건물 내 특정 장소, 예컨대, 엘리베이터 앞, 특정 방이나 영역 앞에 설치될 수도 있다.
본 실시예에 따른 출입 통제 장치는 출입인을 관리하기 위한 관리인이 없어도 자동으로 출입구의 오픈을 제어할 수 있는 무인 시스템으로 구현되거나 관리인의 출입 통제를 보조하기 위한 수단으로 사용될 수 있다.
센서부(100)와 제어부(200)는 서로 유무선 통신을 통해 센싱 정보 및 제어 정보를 송수신할 수 있고, 음성 안내부(300) 역시 제어부(200)와 유무선 통신을 통하여 제어 신호를 수신할 수 있다.
본 실시예예 따른 센서부(100)는 출입구의 전면에 배치될 수 있으며 도 1에 도시된 바와 같이, 카메라(10), 온도 센서(30) 및 QR 코드 인식부(40)를 포함할 수 있다. 다른 예에 따라, 카메라(10)와 온도 센서(30) 또는 카메라(10)와 QR 코드 인식부(40)만을 포함할 수 있다. 또한, 도시된 것 이외에 출입인의 출입 여부를 판단하기 위한 다른 센서를 더 포함할 수도 있다.
카메라(10)는 출입인의 얼굴, 보다 구체적으로 출입인이 마스크를 착용했는지 여부를 판단하기 위한 영상을 촬상하는 것으로, PC 또는 모바일에 설치되어 있는 소형 카메라로 구현될 수 있다. 또는, 다른 예에 따라, 컬러 카메라, 흑백 카메라. 웹캠, 적외선 비디오 카메라 또는 저조도 비디오 카메라, 감열식 비디오 카메라, 줌 카메라, 비디오 센싱 장치 등으로 구현될 수 있다.
카메라(10)에는 객체의 움직임 또는 객체의 존재를 감지할 수 있는 레이더 센서 등이 구비될 수 있다. 이 경우, 출입인이 성인이 아닌 어린 아이라면 카메라(10)의 촬상 각도가 변경될 수 있고, 바람직한 촬영 상태가 아닌 경우 출입인에게 자세 교정을 요청할 수도 있다.
이렇게 촬상된 출입인의 얼굴은 마스크 착용 판단부(20)에 입력되고, 마스크 착용 판단부(20)는 카메라의 촬상 영상 및 딥러닝을 기반으로 출입인의 마스크 착용 상태를 판단할 수 있다.
딥러닝 기반의 학습은 방대한 데이터를 이용하여 이루어지는 기계 학습으로 마스크 착용 판단부(20)는 출입인이 마스크를 착용했는지 여부를 판단하기 위하여 기저장되어 있는 다양한 데이터를 활용할 수 있다.
마스크 착용 판단부(20)는 공지된 다양한 딥러닝 및 기계 학습 알고리즘 및등을 이용하고, 이를 기초로 도출된 기준 데이터를 활용할 수 있다.
출입인의 입 및 코가 가려졌는지 여부, 마스크가 아닌 손, 책 또는 손수건 등으로 얼굴이 가려졌는지 여부에 대한 다양한 딥러닝 데이터가 활용될 수 있다. 마스크 착용 판단부(20)는 최근 유행하는 마스크의 형상, 재질, 마스크 보조 장치등에 대한 정보를 기반으로 출입인의 마스크 착용 여부를 판단할 수도 있고, 출입인이 복수인 경우, 개별적으로 얼굴을 인식하여 마스크 착용 여부를 개별적으로 판단할 수 있다.
온도 센서(30)는 출입인의 체온을 측정하며, 카메라(10)와 인접한 위치에 마련될 수 있다.
QR 코드 인식부(40)는 출입인에 대한 QR 코드를 인식하며, 카메라(10)와 머지되어 있는 인식 모듈로 구현될 수 있다.
기존의 수기로 개인 정보를 입력하는 방식 대신, 본 실시예예 따를 경우 개인 정보는 QR 코드 인식으로 수행되므로, 출입인이 펜 및 종이와 접촉하는 경우가 발생하지 않으며, 개인 정보에 대한 보안 역시 염려하지 않아도 된다.
제어부(200)는 센서부(100)로부터 마스크 착용 상태 및 체온에 대한 정보를 수신하고, 수신된 정보에 기초하여 단계적으로 출입 여부를 판단하고, 출입 여부에 따라 출입구의 오픈 여부를 자동으로 제어할 수 있다.
본 실시예에 따른 제어부(200)는 온도 센서(30) 및 QR 코드 인식부(40)를 순차적으로 작동, 즉 인에블 시킬 수 있다. 즉, 온도 센서(30) 및 QR 코드 인식부(40)는 항상 출입인의 체온을 측정하거나 QR 코드를 인식하는 것이 아니라, 출입인의 상태에 따라 단계적으로 작동할 수 있다.
제어부(200)는 마스크 착용 판단부(20)가 출입인이 마스크를 착용한 것으로 판단하면, 온도 센서(30)가 작동되도록 제어할 수 있다. 또는 제어부(200)는 마스크 착용 판단부(20)가 출입인이 마스크를 착용한 것으로 판단하면 온도 센서(30)로부터 측정된 체온에 대한 정보를 활용할 수 있다.
즉, 온도 센서(30)는 카메라(10)의 촬상과 함께 작동되기도 하고, 제어부(200)의 인에이블 제어 이후 작동될 수도 있다. 어느 상황이든, 체온에 대한 정보는 출입인이 마스크를 착용한 것을 전제로 출입구 오픈을 제어하는 데 활용될 수 있다.
또한, 제어부(200)는 체온에 대한 정보가 기설정된 임계치 이하이면, QR 코드 인식부(40)가 작동되도록 제어할 수 있다. 즉, 출입인의 체온이 임계치를 넘어 고열이 발생하는 것으로 판단되면 출입이 통제되기 때문에 QR 코드를 인식할 필요가 없다.
다른 예에 따라, 제어부(200)는 체온에 대한 정보가 기설정된 임계치 이상이거나 또는 체온이 일정 구간을 벗어나면 QR 코드 인식부(40)가 작동되도록 제어할 수 있다. 코로나 19가 아닌 다른 감염병의 경우 체온 저하가 이상 증상일 수도 있고, 체온에 대한 적정 범위는 조절될 수 있기 때문이다.
또한, 제어부(200)는 체온에 대한 임계치를 외부의 기온 및 출입구가 설치된 공간의 정보를 반영하여 설정할 수 있다. 예를 들어, 바깥 기온이 엄청 낮은 겨울이거나 출입인이 모자 등을 착용한 경우에는 통상적인 임계치를 적용하지 않고, 이러한 상황을 반영한 임계치를 적용할 수 있다. 또한, 임계치에 대한 데이터 역시 딥러닝 학습을 기반으로 변경 및 업데이트 될 수 있다.
정리하면, 본 실시예에 따른 제어부(200)는 출입인의 마스크 착용 여부, 체온의 적정성 여부 및 QR 코드의 인식이 순차적으로 모두 이루어진 경우, 출입문 또는 출입구를 자동으로 오픈할 수 있다.
다른 예에 따라, 센서부(100)가 카메라(10)와 온도 센서(30)만을 포함하는 경우, 제어부(200)는 출입인의 마스크 착용 여부, 체온의 적정성 여부를 순차적으로 판단할 수 있고, 센서부(100)가 카메라(10)와 QR 코드 인식부(40)만을 포함하는 경우, 제어부(200)는 출입인의 마스크 착용 여부 및 QR 코드의 인식을 순차적으로 판단할 수 있다.
음성 안내부(300)는 제어부(200)의 제어에 따라, 마스크 착용 요청, 촬영 자세, 출입 여부에 대한 음성 안내를 수행할 수 있다.
출입인의 마스크 착용 상태가 올바르지 않거나 마스크의 착용 여부를 제대로 인식할 수 없는 경우 안내 음성을 출력할 수 있고, 체온 감지를 위한 자세 또는 QR 코드의 투영 방향 등에 따른 안내 음성을 출력할 수 있다.
제어부(200)는 마스크 착용 판단부(20)의 판단 결과 및 기저장되어 있는 다양한 데이터를 기반으로 출입인의 상태를 센싱하는 과정을 안내하도록 하고, 출입구를 통과할 수 있는 여부, 즉, 출입 여부도 안내할 수 있다.
도 2는 본 발명의 다른 실시예예 따른 출입 통제 장치의 제어 블록도이다.
일 예에 따르면, 도 1을 참조하여 설명된 출입 통제 장치는 도 2과 같이 단말(A) 및 단말(A)과 통신하는 서버(B)로 구현될 수 있다. 양자는 공지된 유무선 통신을 수행할 수 있다.
단말(A)은 카메라(10), 온도 센서(30), QR 코드 인식부(40) 및 음성 안내부(50)를 포함하는 임베디드 PC와 같은 클라이언트 컴퓨터로 구현될 수 있다. 즉, 단말(A)은 출입인의 신체 상태를 센싱하거나 출입인에게 음성을 안내 할 수 있는 인터페이스 만을 포함하고, 나머지 데이터 저장 및 처리는 서버(B)에서 이루어 질 수 있다.
단말(A)은 넓은 장소에 복수의 출입구 마다 설치되어 있는 복수의 단말 기기로 구현될 수 있고, 서버(B)는 이러한 복수의 단말(A)로부터 데이터를 수신하여 저장 및 관리할 수 있는 외부의 전자기기 일 수 있다.
도시되어 있는 바와 같이, 서버(B)는 딥러닝을 기반으로 방대한 양의 데이터 처리가 필요한 마스크 착용 판단부(400)를 포함할 수 있고, 마스크 착용 판단부(400) 및 단말(A)을 제어하는 제어부(200)로 구성될 수 있다.
도시하지 않았지만, 제어부(200)는 딥러닝을 위한 빅데이터를 저장하고, 임계치, QR 코드 인식에 대한 데이터를 저장하고 있는 데이터 베이스부를 더 포함할 수 있다. 이러한 데이터 베이스부는 서버(B)와 독립적인 서버로 구현될 수도 있다.
이와 같이, 도 1의 각 구성들은 출입 통제를 위한 장소의 규모 또는 관리되어야 하는 출입인의 수에 따라 다양한 단말에 편입되어 구성될 수 있고, 독립된 장치 또는 이러한 장치들을 포함하는 시스템으로 구현될 수 있다.
도 3은 본 발명의 일 실시예에 따른 출입 통제 방법을 설명하기 위한 제어 흐름도이다. 도 3을 참고하여 본 실시예에 따른 출입 통제 방법을 정리하면 다음과 같다.
우선, 출입인의 얼굴을 촬상하여 마스크 착용에 대한 영상을 획득할 수 있다(S310).
카메라(10)는 출입인의 얼굴, 보다 구체적으로 출입인이 마스크를 착용했는지 여부를 판단하기 위하여 영상을 촬상하고, PC 또는 모바일, 도 2의 단말(A)에 설치되어 있는 소형 카메라로 구현될 수 있다.
촬상된 출입인의 얼굴은 마스크 착용 판단부(20, 400)에 입력되고, 촬상 영상 및 딥러닝을 기반으로 출입인의 마스크 착용 상태가 판단될 수 있다(S320).
마스크 착용 판단부(20, 400)는 공지된 다양한 딥러닝 및 기계 학습 알고리즘 등을 이용하여 소정의 기준 데이터를 도출하고, 입력된 영상과 기준 데이터를 비교함으로써 마스크의 적절한 착용 여부를 체크할 수 있다.
일 예에 따라, 딥러닝 학습은 도 1의 마스크 착용 판단부(20) 또는 서버(B)에서 수행될 수 있다.
이후, 출입인이 마스크를 착용한 것으로 판단되면, 출입인의 체온이 측정된다(S330).
제어부(200)는 마스크 착용 판단부(20, 400)로부터 마스크 착용 상태에 대한 정보를 수신하면 온도 센서(30)를 인에블시킬지 여부를 판단할 수 있다. 만약, 마스크 착용 상태가 특정 조건을 만족하면, 온도 센서(30)를 인에블시켜 출입의 체온을 측정하고, 그렇지 않은 경우, 음성 안내부(300, 50)를 제어하여 마스크를 착용하라는 안내 또는 마스크로 입과 턱을 모두 덮으라는 등의 안내 음성을 출력할 수 있다.
측정된 체온이 기설정된 임계치 이하이면, 출입인에 대한 QR 코드가 인식될 수 있다(S340).
전 단계와 유사하게, 제어부(200)는 온도 센서(30)로부터 체온에 대한 정보를 수신하면 QR 코드 인식부(40)를 인에블시킬지 여부를 판단할 수 있다. 만약, 체온이 기설정된 조건을 만족하면, QR 코드 인식부(40)를 인에블시켜 출입인의 QR 코드를 인식하고, 그렇지 않은 경우, 음성 안내부(300, 50)를 제어하여 출입이 불가하다는 안내 또는 일정 시간 이후 다시 체온을 측정할 것을 안내하는 음성을 출력할 수 있다.
최종적으로, QR 코드는 인식 상태에 따라 출입구가 자동으로 오픈될 수 있다(S350).
이와 같이, 감시자 또는 출입을 통제하는 인력 없이 순차적으로 출입인의 촬상, 온도 체크, QR 코드 인식이 수행될 수 있고, 이런 과정에서 딥러닝과 같은 정교하고 정확도가 높은 기술을 적용됨으로써 출입 통제의 효과를 높일 수 있다.
상술된 바와 같이, 본 발명에 따르면, 사람 간 접촉이 발생하지 않는 출입 통제 장치 및 이를 이용한 출입 통제 방법이 제공되며, 구체적으로 심층모델 학습을 이용하여 마스크 착용 여부를 감지하고 온도측정 센서를 통하여 정상 체온 여부를 확인할 수 있는 출입 통제 장치 및 이를 이용한 출입 통제 방법이 제공된다.
또한, 개인 정보를 담은 QR 코드를 생성하여 명부를 수기로 작성할 필요가 없으며, 복수의 감지 단계를 기반으로 자동으로 출입을 통제할 수 있는 이점이 있다.
도 4은 본 발명의 실시예에 따른, 컴퓨팅 장치를 나타내는 도면이다. 도 4의 컴퓨팅 장치(TN100)는 본 명세서에서 기술된 장치(예, 출입 통제 장치, 제어부등) 일 수 있다.
도 4의 실시예에서, 컴퓨팅 장치(TN100)는 적어도 하나의 프로세서(TN110), 송수신 장치(TN120), 및 메모리(TN130)를 포함할 수 있다. 또한, 컴퓨팅 장치(TN100)는 저장 장치(TN140), 입력 인터페이스 장치(TN150), 출력 인터페이스 장치(TN160) 등을 더 포함할 수 있다. 컴퓨팅 장치(TN100)에 포함된 구성 요소들은 버스(bus)(TN170)에 의해 연결되어 서로 통신을 수행할 수 있다.
프로세서(TN110)는 메모리(TN130) 및 저장 장치(TN140) 중에서 적어도 하나에 저장된 프로그램 명령(program command)을 실행할 수 있다. 프로세서(TN110)는 중앙 처리 장치(CPU: central processing unit), 그래픽 처리 장치(GPU: graphics processing unit), 또는 본 발명의 실시예에 따른 방법들이 수행되는 전용의 프로세서를 의미할 수 있다. 프로세서(TN110)는 본 발명의 실시예와 관련하여 기술된 절차, 기능, 및 방법 등을 구현하도록 구성될 수 있다. 프로세서(TN110)는 컴퓨팅 장치(TN100)의 각 구성 요소를 제어할 수 있다.
메모리(TN130) 및 저장 장치(TN140) 각각은 프로세서(TN110)의 동작과 관련된 다양한 정보를 저장할 수 있다. 메모리(TN130) 및 저장 장치(TN140) 각각은 휘발성 저장 매체 및 비휘발성 저장 매체 중에서 적어도 하나로 구성될 수 있다. 예를 들어, 메모리(TN130)는 읽기 전용 메모리(ROM: read only memory) 및 랜덤 액세스 메모리(RAM: random access memory) 중에서 적어도 하나로 구성될 수 있다.
송수신 장치(TN120)는 유선 신호 또는 무선 신호를 송신 또는 수신할 수 있다. 송수신 장치(TN120)는 네트워크에 연결되어 통신을 수행할 수 있다.
한편, 본 발명의 실시예는 지금까지 설명한 장치 및/또는 방법을 통해서만 구현되는 것은 아니며, 본 발명의 실시예의 구성에 대응하는 기능을 실현하는 프로그램 또는 그 프로그램이 기록된 기록 매체를 통해 구현될 수도 있으며, 이러한 구현은 상술한 실시예의 기재로부터 본 발명이 속하는 기술 분야의 통상의 기술자라면 쉽게 구현할 수 있는 것이다.
이상에서 본 발명의 실시예에 대하여 상세하게 설명하였지만 본 발명의 권리범위는 이에 한정되는 것은 아니고 다음의 청구범위에서 정의하고 있는 본 발명의 기본 개념을 이용한 통상의 기술자의 여러 변형 및 개량 형태 또한 본 발명의 권리범위에 속하는 것이다.

Claims (7)

  1. 출입 통제 장치에 있어서,
    출입구의 전면에 배치되어 출입인의 마스크 착용 상태 및 체온 측정을 위한 센서를 포함하는 센서부와;
    상기 센서부로부터 상기 마스크 착용 상태 및 상기 체온에 대한 정보를 수신하고, 수신된 정보에 기초하여 단계적으로 출입 여부를 판단하고, 상기 출입 여부에 따라 상기 출입구의 오픈 여부를 자동으로 제어하는 제어부를 포함하는 것을 특징으로 하는 출입 통제 장치.
  2. 제1항에 있어서,
    상기 센서부는,
    상기 출입인의 얼굴을 촬영하는 카메라와;
    상기 출입인의 체온을 측정하는 온도 센서와;
    상기 출입인에 대한 QR 코드를 인식하는 QR 코드 인식부와;
    상기 카메라의 촬상 영상 및 딥러닝을 기반으로 상기 출입인의 마스크 착용 상태를 판단하는 마스크 착용 판단부를 포함하는 것을 특징으로 하는 출입 통제 장치.
  3. 제2항에 있어서,
    상기 제어부는 상기 마스크 착용 판단부가 상기 출입인이 마스크를 착용한 것으로 판단하면, 상기 온도 센서가 작동되도록 제어하거나 상기 온도 센서로부터 측정된 상기 체온에 대한 정보를 기초로 출입 여부를 판단하는 것을 특징으로 하는 출입 통제 장치.
  4. 제3항에 있어서,
    상기 제어부는 상기 체온에 대한 정보가 기설정된 임계치 이하이면, 상기 QR 코드 인식부가 작동되도록 제어하는 것을 특징으로 하는 출입 통제 장치.
  5. 제1항에 있어서,
    상기 제어부의 제어에 따라, 마스크 착용 요청, 촬영 자세, 상기 출입 여부에 대한 음성 안내를 수행하는 음성 안내부를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 출입 통제 장치.
  6. 출입 통제 방법에 있어서,
    출입인의 얼굴을 촬상하는 단계;
    촬상 영상 및 딥러닝을 기반으로 상기 출입인의 마스크 착용 상태를 판단하는 단계;
    상기 출입인이 마스크를 착용한 것으로 판단되면,상기 출입인의 체온을 측정하는 단계;
    상기 체온이 기설정된 임계치 이하이면, 상기 출입인에 대한 QR 코드를 인식하는 단계와;
    상기 QR 코드는 인식 상태에 따라 출입구를 자동으로 오픈하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 출입 통제 방법.
  7. 제6항에 있어서,
    마스크 착용 요청, 촬영 자세, 상기 출입구의 오픈 여부에 대한 음성 안내를 생성하는 단계를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 출입 통제 방법.
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* Cited by examiner, † Cited by third party
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* Cited by examiner, † Cited by third party
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