IP 카메라는 웹서버 기능이 장착된 카메라로 네트워크가 구성된 어디든 설치할 수 있다는 특징을 갖고 있다. 기존 IP 카메라 중에서도 일부만이 AI를 활용하여 움직이는 물체를 판별할 수 있지만, 추적 대상의 우선순위를 정하지는 못한다. 이로 인해 중요도가 높아 카메라가 주요하게 추적해야 하는 대상을 따라가지 못하는 문제가 발생할 수 있다. 이에 본 과제에서는 기존 IP 카메라에 선택적 추적 기능을 추가하여 사용자의 특성에 따라 중요도, 또는 위험도 순으로 우선순위를 정하고 그에 따라 순위가 높은 물체를 우선적으로 추적할 수 있도록 만들었다.
IP 카메라를 통해 물체를 판별하고 추적하기 위해서는 촬영 영상을 토대로 한 실시간 객체 탐지(Object Detection)가 수행되어야 한다. 그리고 이를 위해 속도가 빠른 YOLO(You Only Look Once) 인공지능 모델을 사용하였다. 그러나 YOLO 모델도 적지 않은 수준의 연산을 요하기에 클라우드 컴퓨팅 시스템을 구축하여 IP 카메라가 네트워크로 영상을 전송하고, 서버 컴퓨터가 연산을 수행한 뒤 결과를 다시 네트워크를 통해 아두이노로 전달하는 시스템을 구상하였다. 물체의 우선순위는 사용자가 GUI를 통해 사전에 설정할 수 있도록 하며, 사용자가 저장한 우선순위를 기반으로 추적 물체를 결정하도록 하였다. 최종적으로 아두이노에 물체의 상대적 위치에 대한 값이 전달되고, 이를 기반으로 2개의 서보모터를 제어하여 카메라를 움직임으로써 물체를 추적하게 된다.
한국소비자원과 공정거래위원회의 자료에 따르면 최근 5년간 접수된 어린이 사고의 47.8%가 주택 내에서 발생한 6세 이하 어린이들이었다. 이에 본 작품은 0~6세의 어린 자녀가 있는 2~40대 부부를 주요 타겟으로 선정하였다. 자녀에게 문제가 발생하였을 때 항상 신속하게 파악하는 것에는 한계가 있기 때문에 홈캠에 대한 수요가 존재할 것으로 예상된다.