기존에 PC에서만 사용할 수 있었던 Electron 프레임워크를
모바일(Android)에 포팅하는 과제입니다.
Node.js embedded 환경을 NDK를 통해 구성하고
Javascript가 Electron API를 사용하면 Kotlin과 JNI로 통신하여
Android의 WebView를 조작할 수 있는 예제를 작성하였습니다.
연도 : 2021년 ㅣ 상훈 : 동상_티맥스OS상 ㅣ 부문
: 일반 ㅣ 팀명 : ArmyPort | 작품명
: Electrom
본 프로젝트는 지난 여름, 4명의 학생이 한 문제를 해결하고자 하는 열망으로 모여 시작되었습니다. 그 문제란 다름 아닌, 온라인 수업의 진행 과정이 불편하다는 것이었습니다. 코로나 사태로 인하여 지난 2년간 학교의 교육 시스템이 현장 교육과 온라인 수업을 일정 기간을 두고 전환하게 되면서, 많은 학생들이 적지 않은 수업 시간을 학교가 아닌 가정 내의 온라인 플랫폼에서 보내야 했습니다. 이 플랫폼 상에서 불필요한 절차를 간소화하고 학업에 도움을 주기 위한 방안에 대하여 고민하게 되었고, 한편으로는 생체 인식을 활용하여 보안을 높이고 학생들의 개인적인 정보 이용의 간편함을 제공하면 좋겠다는 생각을 가지게 되었습니다. 따라서 이에 대한 해결책으로 웹과 생체 인식 기능의 개발을 진행하였습니다.
웹에서는 우선 웹사이트에 대한 설명을 확인할 수 있고, 개개인의 시간표를 나타낸 "Timetable"이 구성되어 있습니다. 추가로, 현재 있는 웹페이지를 표현하는 디테일을 구현하였으며, 시간표에 해당 수업에 들어갈 수 있는 링크가 연결되어 있습니다.
생체 인식 기능의 경우 opencv 와 HaarCascade 라이브러리를 통한 얼굴 인식을 사용하였습니다. 크게 3 부분으로 나누어지는데, FaceRecognition 1에서는 사진 폴더에 300개의 얼굴 데이터를 수집하여 저장합니다. FaceRecognition 2에서는 얼굴 데이터에 대한 학습을 진행한 후 xml파일로 저장합니다. 마지막 FaceRecognition 3는 학습 데이터를 통해 실시간 얼굴 인식 프로세스를 진행하여 잠금 해제를 실행시킵니다.
비록 웹에서는 프론트엔드만을 다루었고, 많은 부분을 구현하지는 못하였지만 이를 개선한다면 사용자 친화적인 온라인 수업 플랫폼으로 활용이 가능할 것이라 보입니다. 또한 얼굴 인식 기능에서는 정확성을 높인 후 이를 웹사이트와 연동시켜 상용화할 계획에 있습니다.
문제를 해결하기 위해서는 문제가 있다는 것을 인식하는 게 우선입니다. 그런 의미에서 본 개발 과정을 통하여 저희가 처음에 구상하였던 시스템에 도달하기까지 어떠한 장애물이 있었는지 알 수 있었다고 생각하며 앞으로 개발을 진행하기 위한 방향성을 얻을 수 있던 과정이었습니다.
연도 : 2021년 ㅣ 상훈 : 특별상_공개SW 개발자대회 조직위원장상 ㅣ 부문
: 학생 ㅣ 팀명 : 야우냑 | 작품명
: Auto Classroom
