무선 네트워크 기술을 활용한 사용자 인증 및 자원 통합 관리 플랫폼 입니다.
부산대학교 김태운 교수님의 지도로 진행되며, 김태운 교수님의 자료를 참고합니다.
❓: 실내 위치 추정 기법의 정확도를 개선하는 것이 주요 목표입니다.
- 사용자의 위치를 계산하는 다양한 알고리즘에 대하여 연구합니다.
- 다양한 알고리즘을 적용하며 정확하게 사용자의 위치를 추정할 수 있도록 합니다.
💡 실내 위치 추정 기법을 기반으로 주변의 자원(리소스)을 제어할 수 있습니다.
- 원하는 자원의 근처에 도달하면 푸시 알림을 통해 자원 제어가 가능 합니다.
- 사용이 끝났다면 안심하고 가시면 됩니다! 자원은 자동으로 종료 됩니다!
🗺️ 실내 위치 추정 기법을 기반으로 실내에서의 최단 경로를 안내받을 수 있습니다.
- 원하는 목적지를 설정해서 실내 최단 경로를 안내받을 수 있습니다.
- 따로 목적지가 없다면, 복도를 직접 클릭해서 최단 경로를 안내받을 수 있습니다.
- 확대된 지도가 불편하다면, 지도 전체보기 기능을 이용하세요!
🔐 다양한 인증 방식을 통하여 더욱 안전하게 서비스를 이용할 수 있습니다.
- 이메일 인증을 통하여 부산대 학생 신분임을 인증하면 서비스 이용이 가능합니다.
- 보다 안전한 인증을 위해 OTP 인증을 통해 사용자를 인증합니다.
- 교수님은 더욱 더 강화된 인증을 위해 지급되는 QR 코드를 통한 인증이 진행됩니다.
- 과제의 특성을 살려 직접 고안한 기기 기반 인증이 모든 사용자를 대상으로 진행됩니다.
심진섭 | 이준희(팀장) | 이민경 |
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프론트엔드 개발 MQTT 환경 구축 머신러닝 서버 구축 |
백엔드 개발 데이터 전처리 배포 환경 구성 |
UI 기획 보고서 작성 데이터 수집 |
[email protected] | [email protected] | [email protected] |
❓ Backend
이름 | 개발 IDE | 버전 | 비고 |
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Springboot | IntelliJ | v3.0.6 | 메인 서버 개발 |
AWS RDB(Maria DB) | - | v10.6 | 메인 서버용 데이터베이스 |
Python | VSCode | v3.9.2 | 머신러닝용 서버 개발 |
DRF(Django Rest Framework) | VSCode | v3.14.0 | 머신러닝용 서버 배포 |
XGBoost | VSCode | v2.0.0 | 머신러닝 패키지 |
❓ Frontend
이름 | 개발 IDE | 버전 | 비고 |
---|---|---|---|
Vue.js | VSCode | Vue 3 | 메인 서버 개발 |
Node.js | - | v18.16.0 | Javascript 개발 환경 |
Firebase Cloud Messaging | VSCode | - | PWA 푸시 알림 전송 API |
❓ Device
이름 | 개발 IDE | 버전 | 비고 |
---|---|---|---|
Raspberry Pi | VSCode | 3B+ | 사용자 지급용 라즈베리파이 |
Raspberry Pi | VSCode | 4B | 제어 가능한 자원 |
❓ Deploy
이름 | 버전 | 비고 |
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AWS EC2 | ubuntu 20.04 LTS | 메인 서버(Springboot) 배포 |
AWS ALB | - | 메인 서버 HTTPS 로드밸런서 |
AWS Route 53 | - | 도메인 네임서버 연결 |
본 프로젝트의 서비스는 PWA를 통해 제공됩니다.
아래의 링크로 접속하여 홈 화면에 추가 기능을 통해 별도의 설치 없이 사용이 가능합니다.
wmi-project-d857c.web.app