4-0 얼굴인식기반 실시간 교육 플랫폼 개발[KHU Face ID] - 프로젝트 개요

in AI-Project

얼굴인식기반 실시간 교육 플랫폼 개발 프로젝트를 진행하기 앞서 전체적인 개요와 파이프라인을 설계한다.

[Github] 코드 원본

개발 동기 및 필요성

수업시작 직전, 뛰는 사람은 ‘김’씨고 걷는 사람은 ‘하’씨라는 농담이 있다. 같은 수업 일지라도 호명 순서에 따라 임의적으로 출석과 지각의 경계에 놓이며, 많은 시간이 소요되는 현재 출결 방식의 문제를 잘 드러내는 말이라고 생각한다. 실제로 이러한 출결 확인 방식의 비효율성과 불공정성은 매번 학생들의 불만을 야기하는 요소로 손꼽힌다.

출결 관리 시간을 비용으로 환산 했을 경우(경희대학교 등록금 기준) 약 89,375원의 비용적 손실이 발생한다고 볼 수 있다. 이는 60명 기준 강의 하나에서 발생하는 손실이기 때문에 이를 학교 전체로 확대 했을 경우 학생과 학교입장에서 결코 무시할 수 없는 비용일 것이다.

이러한 불만을 해소하기 위해 전자출결시스템이 등장했다. 최근에는 RFID, QR코드 등의 과학기술을 활용하여 시스템이 새롭게 개발되었지만, 여전히 그 실효성에 대한 의문이 제기되고 있고, 대리출석과 무단조퇴와 같은 문제의 발생률이 현저히 높아졌다.

따라서 이러한 모든 문제점을 확인 할 수 있는 합리적인 방법을 제시하기 위해 얼굴인식기반 교육 플랫폼[KHU-FACE ID]를 개발하게 되었다.

서비스 기획

서비스의 주요기능은 그림과 같이 크게 두가지 이고 해당 기능은 실제 교수님들과 학생들의 니즈를 바탕으로 설계하였다.

전체적인 파이프라인

  • IP Camera(혹은 스마트폰)의 영상을 실시간으로 스트리밍하여 Web Server에서 확인 할 수 있게한다. (초록색 점선)

  • IP Camera(혹은 스마트폰)의 영상 중 일부를 Deep Learning Server로 보내 얼굴 위치를 파악하고 해당 얼굴에 대한 정보를 Web에 제공한다. (빨간색 점선)

  • 영상을 처리하는 Web Server와 얼굴인식 및 출결 관리를 하는 Deep Learning Server로 분할하여 병렬처리 하였고, 이를 통해 병목현상이 줄어 서버가 안정적이고 Web에서 영상이 끊기지 실시간 재생이 가능하게 설계한다.

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