안녕하세요.
메이크 잇 나우입니다 🙂
이번이 ESP32로 AIoT를 다루는 마지막 시간이 될 것입니다.
이 시간이 끝났다고 아쉬워하지 마세요 🙂
다음 시간에는 블록코딩과 파이썬을 활용한 AIoT를 다루는 시간을 갖도록 하겠습니다.
그래서 이번에 할 일은 지난 시간에 이어서 AI 학습 모델을 통한 스마트 빌딩 시스템 제어하는 것입니다.
저번에는 AI 학습모델 만들기까지 진행했는데, 오늘은 그 학습모델을 통해 실제 시스템을 컨트롤 해보겠습니다!
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■ STEP 1: 스마트시티에는 어떤 종류의 보안시스템이 존재하는가?
우리가 구축하고 있는 보안 시스템은 얼굴 인식을 통한 시스템입니다.
보안을 유지하기 위한 다른 방법은 무엇입니까?
1. 지문인식 : 손가락이나 손목 등의 지문을 스캔하는 보안 방식으로 정확도와 보안성이 높다.
2. 동적 비밀번호: 정적인 비밀번호 입력이 아닌 사용자의 행동 패턴, 입력 습관, 마우스 움직임 등을 분석하여 본인 여부를 확인합니다.
확인 방식으로 모방이 어려워 보안성이 높다.
3. 스마트 카드: 카드에 내장된 칩을 이용하여 암호화된 인증 데이터를 담고 있습니다.
4. 생체인식 : 개인의 생체인식 방식으로 얼굴, 홍채, 음성 등.
5. 보안 토큰: 물리적 장치 또는 앱을 통해 생성된 일회성 인증 코드를 사용하여 사용자를 인증하는 방법입니다.
우리가 일반적으로 알고 있는 방법 외에도 블록체인 기술이나 둘 이상의 조합을 사용하는 이중 보안 방식도 널리 사용되고 있습니다.
있습니다.
그럼 훈련된 얼굴인식 모델이 보안에 어떻게 활용되는지 확인해보자.
■ STEP 2: AIoT 프로세스 확인
AI와 IoT가 결합되는 과정을 먼저 살펴볼까요? AI로부터 학습된 결과값을 가진 디바이스와 센서
제어를 위해서는 결과값의 파싱이 필요하다.
이를 위해 자체 서버를 만들었습니다.
교육에 적극 활용되고 있습니다.
Make It Now Hub AIoT AI 학습 모델을 통해 받은 결과값을 분석해 필요한 값만 필터링해 IoT 플랫폼으로 보낸다.
역할. 그러면 IoT 플랫폼은 입력 값을 통해 장치를 제어할 수 있습니다.
■ STEP 3: Hub AIoT 활용
Hub AIoT는 현재 관리자 보안 시스템에 맞게 설계되어 있으며, 향후 다양한 콘텐츠를 탑재하여 다양하게 활용할 수 있습니다.
다음과 같이 개편됩니다.
AI 얼굴인식 모델을 가져와 관리자를 식별하는 범죄 예방 시스템만들어 볼까요?
첫 번째 허브 AIOT사용하기 위해 학습 가능한 머신에서 학습된 모델의 값을 가져오는 URL 수업 Blynk의 장치와
통합을 위한 토큰 및 템플릿 정보필요합니다.
그리고 파싱된 결과 값을 받기 위해서는 가상 핀이 필요합니다.
설명만 듣고
조금 어렵다고 생각하실 수도 있지만 튜토리얼과 e-book만 따라하시면 너무 쉽고 아주 간단합니다.
관리자 목록에서 이전에 배웠던 클래스 중에서 해머를 관리자로 등록해 봅시다.
여기에 관리자로 등록된 사람만
시스템을 제어할 수 있는 권한이 있습니다.
망치는 관리자 안면인식을 통해 시스템을 제어할 수 있는 권한을 얻었습니다!
!
이제 보안 모드를 활성화하거나 비활성화할 수 있습니다.
방범모드가 실행되면 문과 창문 방범이 실행되며 얼굴인식에 성공했다는 표시등이 켜집니다.
관리자로 등록되지 않은 사람이 얼굴인식을 사용하면 어떻게 되나요?
위와 같이 관리자로 등록되어 있지 않다고 뜨며, 시스템 제어창이 뜨지 않습니다.
이렇게 AI 학습 모델을 통해 디바이스와 센서를 제어하는 방법을 학습했습니다.
다들 고생 많으셨습니다 🙂
■ 검토
현실에서 시스템을 구축하려고 하면 훨씬 더 많은 절차와 복잡한 과정을 거치게 됩니다.
하지만 전 과정
우리가 배운 틀에서 크게 벗어나지 않습니다.
시스템 기획, 구현에 필요한 센서 선정, 센서 값 활용
결과물을 만들어가는 과정.
센서가 어떻게 사용되고 활용되는지, IoT가 어떻게 연결되는지, AI는 어떻게 학습하고 활용되는지…
전반적인 프로세스와 메커니즘을 이해했다면 열심히 일한 것입니다.
축하해요.
우리는 작은 키트를 통해 작은 세상을 만들었지만, 당신이 배운 것은 분명 더 큰 세상을 만드는 데 도움이 될 것입니다.
필요한 경험이 되었기를 바랍니다.
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