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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2026.5
- 수록면
- 587 - 598 (12page)
이용수
초록· 키워드
본 논문에서는 자원 제약이 심한 엣지 환경에서 효율적인 얼굴 인식 보안 기능을 구현하기 위해, 연산 오프로딩(Computation Offloading)을 적용한 하이브리드 AI 보안 시스템 아키텍처를 제안한다. 제안 시스템은 Arduino UNO 기반의 엣지 계층에서 저전력 이벤트 감지를 수행하고, 고부하 AI 연산은 Node.js 기반의 로컬 PC 환경으로 오프로딩하여 처리하는 구조를 가진다. 특히, 시스템의 보안 운영 논리를 'SAFE', 'FALSE_POSITIVE', 'NO_FACE', 'USER_KNOWN', 'ALERT_INTRUDER'의 5단계 상태 체계로 구조화하여 보안 판단의 무결성을 확보하고, YOLOv8n, YuNet, ArcFace로 구성된 단계적 AI 파이프라인를 통해 불필요한 연산을 조기에 차단하는 효율성을 달성하였다. 모든 추론 과정은 로컬 환경 내에서 수행되어 네트워크 지연을 제거하고 개인정보 유출 위험을 원천 차단한다. 실험 결과, 전체 응답 시간은 약 4초, 순수 AI 추론 시간은 약 300ms를 기록하였으며, 임계값 0.85기준에서 약 0.96의 높은 재현율(Recall)을 확보하였다. 본 연구는 저사양 엣지 환경에서도 적용 가능한 실용적인 보안 시스템 구현 방안을 제시하며, 자원 제약 환경에 최적화된 보안 시스템 설계의 효율적인 대안을 제시한다.
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목차
- 요약
- Abstract
- Ⅰ. 서론
- Ⅱ. 연산 오프로딩 기반의 하이브리드 시스템 설계
- Ⅲ. 제안 시스템 구현 및 다단계 보안 의사결정 프레임워크
- Ⅳ. 실험 및 결과
- Ⅴ. 결론
- References
참고문헌
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