CCTV 기반 실내 이미지 분석으로 조명 자동화 하기

배경 및 목적

• 생성형 AI가 실내환경의 '디지털집사' 역할을 하기에 충분한 기술적 구현환경이 갖춰졌다고 생각한다.
  IoT 환경이 갖추어진 공간 내에서 이를 활용할 수 있는 사례를 만들어 보고, 발전 방향을 모색해보고 싶다.

• 우선은 실내에 설치된 IP Camera를 활용, 실시간 이미지를 CHAT GPT로 분석하고, 현재 상태를 판단하여 여기에 가장 적합한 조명환경으로 변경되도록 MAKE를 통해 자동화를 구현하고자 한다.

참고 자료

Scrypted 설치 (Synology NAS)

활용 툴

CHAT GPT 4O : 실시간 CCTV 이미지를 분석하고 현재 상태를 분류하여 판단

MAKE : 자동화 구성

HOMEY : 스마트홈 제어

실행 과정

<실행계획 Ver.1>

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프로세스 흐름도의 예

<실행과정>

1. (Local) Tapo IP camera 설치

2. (Local) Synology NAS에 Scrypted를 활용하여 IP camera의 실시간 Snapshot을 생성

   1. Scrypted 사용 이유 : IP camera 자체에 Snapshot Out 기능이 없음.

3. (Make) HTTP 모듈로 NAS에 저장된 Snapshot 이미지를 가져오기

4. (Make) CHAT GPT 모듈로 가져온 이미지를 분석하여 상태를 판단

5. 판단결과를 동시에 확인하기 위해 Telegram(또는 Google Sheet)으로 현재 실시간 이미지와 분석결과를 업로드

6. (Local) 판단결과에 적합한 조명제어 Trigger를 Smarthome Server로 송신

7. (Local) 조명제어 결과 확인

결과 및 인사이트

<실행과정별 결과 Ver.1>

1. (Local) Tapo IP camera 설치

   1. 설치난이도가 쉬어 손쉽게 설치

2. Scrypted 설치, 필요한 플러그인(Snapshot) 설치

   1. Scrypted 설치 자체도 생소하여 3시간 정도 소요되었음.

      

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      웹 브라우저의 설정 메뉴 스크린샷

3. (Make) HTTP 모듈로 NAS에 저장된 Snapshot 이미지를 가져오기

   

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   시계 및 기타 아이콘이 있는 Google Chrome 브라우저

이렇게 구성하여 이미지를 가져오려 하였으나,

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오류 메시지가 표시된 웹페이지 스크린샷

Nas에서 Image를 가져오는데 이렇게 실패되네요.
Image를 가져오는 프로세스를 더 스터디해서 다음주에 업데이트 하고자 합니다.

시험삼아 구글 검색에 노출되는 비슷한 이미지를 링크시켜 올렸더니 이렇게 잘 넘어가네요.

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Google API의 다양한 단계를 보여주는 다이어그램

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아이패드에 있는 한국 달력 스크린샷

시간도 이상하게 나오고, Result에도 딱 숫자만 나와야 하는데 Prompt 개선도 필요해보입니다.

남은 3주간 열심히 공부해서 완성시켜야 하는데, 시작부터 쉽지가 않네요 ㅠㅠ

감사합니다.