퍼듀 프로젝트
주제 관련 논문 서칭 및 정리
주제: Vehicle theft prevention system based on Computer vision and IoT sensors
1. The Car is Safe: A Fast and Accurate Pressure-based Authentication System for Identifying Car Drivers
- 지문, RFID 태그와 같은 것을 사용하고 있지만, 취약성을 가지고 있음
- 짧은 시간에 단일 센서만을 사용하여 사용자 개인 정보를 침해하지 않고 정확하게 수행할 수 있는 해결책 제안 → 운전자의 좌석과 안전벨트에 부착된 센서로 수집된 압력 데이터를 사용
- 단일 센서 기반 압력 측정
- CSI 정보나 스마트폰과 같은 외부 장치를 필요로 하지 않음
- 인증 속도
- 실제 실험에서 수집
- 얼굴, 위치 정보에 의존하지 않아 데이터 프라이버시 보존
- 시트 전용, 벨트 전용, 시트 및 벨트 데이터
- 이전 연구들에서 센서 데이터, GPS 데이터 또는 얼굴 인식을 기반으로 한 행동 특성을 사용한 해결책이 제안되었지만, 사이버 보안 공격, GPS 및 얼굴 인식 기술을 통한 사용자 개인정보 침해, 소요 시간이 있다는 단점 존재
- 다양한 컨트롤러(예: OBD-II, 조향 휠, 브레이크 페달, 액셀러레이터, 엔진 속도 및 차량 속도)에서 대량의 데이터를 필요로 함, 스마트폰과 같은 동일한 네트워크를 사용하는 외부 장치를 통해 데이터를 수집해 사이버 공격에 취약하고 인증에 많은 시간(약 8 ~ 15분)이 소요
- GPS 정보 (위치 및 시간) 및 가속도계 읽기와 같은 민감한 정보를 수집하는 것을 필요로 함, 매일 동일한 경로와 목적지를 거의 동일한 속도로 운전한다는 가정을 기반으로 함 → 개인 위치 및 시간 동기화 데이터를 포함하고 있어 공유 시 개인 정보 보호 측면에서 문제가 되며 위치 및 시간 위조 공격에 취약
- 운전자의 얼굴을 기록하고 딥 러닝을 사용하여 얼굴 및 눈을 기반으로 한 운전자 인식 시스템을 적용하기 위한 차량 내 얼굴 데이터베이스를 구축함 → 카메라 기반의 운전자 인증 솔루션은 여전히 얼굴 가리기, 극단적인 조명 변화, 다른 머리 자세, 카메라 위치, 여러 얼굴 모습 및 안경 착용에 취약함
- Wi-Fi 또는 Bluetooth와 같은 무선 신호 또는 채널 상태 정보(CSI)와 같은 무선 센싱 개념을 사용하거나, 운전자가 소지한 장치에서 수집된 다양한 센서 데이터를 필요로 함 → 무선 신호에 기록된 생체 인증 정보를 추출하는 것은 다중경로 전파 문제로 인해 어려울 뿐만 아니라 외부 장치를 포함시키면 시스템 비용이 증가하고 공격자가 활용할 수 있는 보안 위협이 추가됨
- 대부분의 운전자 인증 연구는 실제 차량에서 운전자로부터 수집된 실제 데이터가 아닌 컴퓨터 시뮬레이터에서 생성된 데이터를 사용하여 실험을 수행함 → 실제 세계 구현 및 사용에서 성능 제한
- 60개의 압력 센서를 차량 운전자의 좌석에 설치
- 벨트 30 (상단 15, 하단 15), 시트 30
- 12명의 사용자를 대상으로 10번의 반복 실험 수행
- 2개의 머신 러닝 알고리즘을 구축하고 사용자 데이터의 4가지 훈련/테스트 분할 비율과 벨트, 시트, 벨트+시트 3가지 시나리오를 사용해 시스템을 평가
- RandomForest: 여러 하위 샘플에 대한 여러 의사 결정 트리 분류기를 맞추고 예측 정확도를 향상시키기 위해 평균을 사용하는 메타 추정기
- LogisticRegression: 분류 및 예측 분석을 위한 통계 모델의 일종으로, 주어진 압력 데이터 샘플에 따른 운전자 인증의 확률을 추정
- 성능: 벨트 > 시트 > 벨트+시트
2. Vehicle Theft Intimation and Control of its Engine over SMS
- 차량 기존 보안 시스템 및 엔진 제어 매커니즘에 SMS 기술 통합
- 즉각적 도난 통보 → SMS 기술을 이용해 차량의 엔진을 원격으로 제어
- 시스템: 마이크로 컨트롤러 기반의 제어 유닛, 지문 센서, GPS 모듈, GSM 모듈, 휴대폰으로 구성
- 무단 접근 시도 및 도난 발생시 차량의 위치, 점화 상태를 포함해 차량의 상태를 지속적으로 모니터링
- 차량의 시동을 걸기 전 운전자의 지문 획득 → 인증을 위한 지문 매칭 방법 사용
- GSM: 시간 간격마다 차량의 상태에 대한 정보 전송
- GPS: 위성 데이터를 활용해 차량의 실시간 위치
- 지문 감지
- 하드웨어 구성 요소는 아두이노 보드에 연결되어 특정 작업을 수행
- 권한이 있는 사람의 정보는 차량에 접근하기 위한 데이터 셋에 저장
- 속도계 변화를 스캔하고 판독값이 있으면 지문 스캐너 데이터를 확인
- 데이터가 일치하지 않을 경우 마이크로 컨트롤러가 연료 주입기 근처에서 플랩을 켜서 연료 공급을 중단하고, 동시에 시스템이 메세지와 GPS 좌표를 전송
- 지문 센서 → 입력이 일치하면 스위치가 열리고, 사용자가 평소처럼 키를 넣고 차량에 시동을 걸 수 있음, 입력이 일치하지 않을 경우 스위치가 열리지 않음
- 지문 입력이 일치하지 않거나 도난으로 인해 입력이 제공되지 않을 경우에 차량에 시동이 걸리면(속도계 변동) 지문을 다시 확인 → Relay 스위치가 켜짐(: 연료가 모터로 가지 않아 차량이 정지)
3. Anti-Theft Face Recognition and Alcohol Detection Car Ignition System
- 음주운전으로 인한 자동차 도난을 중심으로 다룸 → 알코올 감지 센서 사용
- 얼굴 인식 기술을 사용해 운전자를 식별하여 차량 시동 권한이 있는지 판단
- Eigen 얼굴 알고리즘을 갖춘 얼굴 인식 시스템을 사용해 운전 면허증을 확인, 카메라는 운전자의 이미지를 캡쳐해 기존 데이터베이스와 비교
- 고스트 이모빌라이저(Ghost immobilizer): 차량 내부에 숨겨진 버튼, 스위치를 순서대로 눌러 차량의 엔진 시동 시스템을 비활성화하는 것 → 기억하기 어렵고 핀을 해킹할 가능성도 존재
- 얼굴 인식 과정
- 얼굴 검출: 이미지나 비디오에서 얼굴의 위치를 찾는 작업
- 얼굴 정렬: 쉽게 비교할 수 있도록 얼굴의 위치와 크기를 정규화
- 특징 추출: 눈 사이의 거리, 코 모양, 얼굴 윤곽 등의 특징 식별
- 매칭: 다른 얼굴과 비교할 수 있는 얼굴의 수학적 표현인 얼굴 템플릿을 만들어 유사성이 높을 경우 일치 항목 반환
- 아두이노 보드: 릴레이, DC 모터, LCD 디스플레이, LED 조명, 전원 공급 장치
- LCD 디스플레이에 얼굴 인식을 위한 텍스트 표시
- 아두이노 보드는 전원 케이블을 사용해 TTL에 연결
- Open CV를 사용해 얼굴 캡처
- 모듈 설명
- Open CV: 동영상 이미지, 순간 포착, 개인 식별, 데이터 분석
- 아두이노 우노: ATmega328P를 기반으로 한 마이크로컨트롤러 보드로 센서, 모터, 디스플레이 등 다양한 전자 부품과 통신할 수 있는 입출력 핀이 포함되어 있음, 프로그래밍 및 전원 공급을 위해 컴퓨터에 연결하는 USB 포트 및 간단한 입출력 실험을 위한 LED 및 버튼 세트 포함
- 릴레이: 전자석을 사용해 전기 접점을 기계적으로 열고 닫는 일종의 전기 구동 스위치로 저전력 회로로 고전력 회로의 제어를 가능하게 하는 매커니즘
- DC 모터
- 소프트웨어
- 윈도우용 아두이노 IDE 1.0
- 윈도우용 Open CV 2.3.1 슈퍼팩
- 마이크로소프트 비주얼 C++ 2010 익스프레스 SP1
- 윈도우32용 직렬 C++ 라이브러리
- 윈도우7 SP1을 실행하는 PC가 적당하며 CPU는 빠를수록 좋음
- 하드웨어
- 아두이노 유노 또는 호환 + 전원
- Standard servos X2.
- USB 인터페이스가 포함된 웹캠
- Breadboard
- MQ3 Sensor → 알코올 센서
- 점퍼 와이어(Jumper wires)
- Hobby wire (pan/tilt servos + webcam)
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