융복합 응용의 일반화로 라즈베리파이나 아두이노 임베디드형 제어 보드의 활용이 늘고 있다. 이러한 제어장치 설치는 상시 전력이 부재한 상황에서도 운영되어야 하는 경우가 많다. 이러한 경우에 흔히 태양광을 이용하기 때문에 충분한 전력 확보가 쉽지 않다. 본 논문에서는 이러한 저전력 환경 하에서도 작동할 수 있는 효과적인 제어 체계를 제안하고자 한다. 본 논문에서 구성한 실험 기기는 일정한 주기별로 DSLR 카메라 촬영하는 장치이다. 장치의 제어 모듈은 라즈베리파이와 아두이노 보드를 결합한 복합물이며, 아두이노 보드가 정해진 주기별로 라즈베리파이 보드를 동작시키도록 구성하였다. 본 논문에서는 이러한 전력 제어를 위한 프로그램을 개발하였고 이 펌웨어에 의하여 라즈베리파이의 전력 소모를 일자별, 시간별로 측정하여 전체 시스템의 효율성을 검증하였다. 아두이노 보드는 정한 간격마다 라즈베리파이에 전력을 공급하여 카메라에 슈팅 신호를 전송하도록 하였다. 실험결과, 10일간의 실험 기간 동안 일정하고 안정적인 전력 소모가 측정되었다. 결국 아두이노를 결합하여 절전하는 경우 라즈베리의 소비전력량을 약 81% 절감한 것으로 조사되었다.
마인크래프트 파이는 라즈베리 파이 보드용으로 개발된 특화된 마이크래프트 버전으로 주로 미래의 프로그래머를 위한 교육용 도구로 주로 사용되었다. 본 논문에서는 파이썬 3 언어와 마이크래프트 파이 소프트웨어를 사용하여 라즈베리 파이 4 보드의 GPIO 핀을 제어하는 기본적인 방법을 구현하였다. 구현된 방법은 라즈베리 파이에 내장된 풍부한 파이썬 라이브러리와 마인크래프트 파이의 우수한 게임 기능이 응용 분야의 하드웨어와 소프트웨어 요구 조건을 만족하도록 효율적으로 결합될 경우 교육 분야와 메타버스 응용 분야에 쉽게 적용될 수 있다.
라즈베리 파이는 영국 라즈베리 파이(Paspberry Pi) 재단에서 만든 초소형/초저가 PC이며 교육용 프로젝트의 일환으로 개발되었다. RCA 연결 잭을 가지고 있으며 2012년 3월에 출시되어 1시간만에 모두 매진되기도 했다. 라즈베리 파이는 리눅스 커널 기반 운영체제를 사용하여 Raspbian이라는 라즈베리 파이에 최적화된 데비안 계열의 무료 운영체제를 주로 사용하고 있다. 현재 라즈베리 파이는 큐비 보드와 함께 IoT 분야에서 상당히 각광받고 있으며 큐비 보드보다 많은 자료를 보유하고 있다. 아두이노는 상당히 쉬운 접근을 허용하지만 avr의 접근성 및 코드 연계등이 불가능하여 모든 커스터마이징을 라이브러리로만 해결해야하는 단점이 존재한다. 라즈베리파이는 라즈비안을 사용하며 가격이 저렴하지만 입출력이 작은 한계점이 존재한다. 그래서 이 둘의 결합을 위해 GPOI를 사용한 하드웨어 제어를 생각하게 되었다. 본 논문에서는 GPIO를 사용한 RaspberryPi 보드를 제어하기 위해 Cooking Hacks 실드를 사용하여 입출력이 부족한 라즈베리 파이 확장을 확인하였고 잘 동작됨을 검증하였다.
본 연구에서는 Java기반 Android App과 라즈베리파이 보드를 기반으로 Wi-fi 통신을 통해 스마트폰과 라즈베리파이를 연동하여 집안의 커튼, 전구, 카메라 등과 같은 기기들을 제어하는 시스템을 구현하는 방법을 제시하였다. 기존의 가정의 전구와 커튼과 같은 전자기기들을 스마트폰을 통하여 자택에서 편안하게 제어할 수 있으며 향후 지어지는 신축 아파트들이나 병원과 같은 시설에서 이러한 IoT 기술이 접목될 가능성이 있기 때문에 라즈베리파이와 하드웨어를 연동하여 가정기기를 제어하는 시스템을 구현하였다.
본 논문은 4차 산업혁명의 핵심기술인 인공지능과 IoT를 피지컬 컴퓨팅을 이용해 교육을 할 수 있는 플랫폼을 설계하였다. 플랫폼은 파이썬 비주얼 블록 프로그래밍을 기반으로 사용자의 코딩 언어의 구문적인 어려움을 감소시키며 데이터 분석과 머신러닝을 쉽게 응용할 수 있다. 피지컬 컴퓨팅을 위한 AIoT 타겟 보드로는 라즈베리파이를 활용하였으며 타겟보드의 하드웨어에 대한 선수 지식을 최소화해서 원하는 시스템을 개발할 수 있다. 응용에서는 센서로 수집한 데이터를 분석하고 인공지능 모델 생성을 할 수 있으며 학습된 모델을 액추에이터 제어에 활용하는 등 AIoT 피지컬 컴퓨팅 교육에 여러 장벽을 낮추었다.
최근 IT분야에서 화두가 되고 있는 빅데이터 처리를 위한 시스템 환경의 구축을 위해서는 다수의 컴퓨터를 네트워크 장비를 통해 연결하여 노드를 구성하거나, 하나의 컴퓨터에 다수의 가상 호스트를 통한 클라우딩 환경을 구축하여야 한다. 그러나 이러한 빅데이터 분석 시스템을 구축하는 것은 복잡한 시스템 구성과 비용적인 측면에서 많은 제약이 따른다. 이러한 제약은 중요한 국가 경쟁력의 하나로 부각되고 있는 빅데이터 전문 인력 양성에 큰 걸림돌이 되고 있다. 이에 본 연구에서는 빅데이터 분야의 인력 양성을 위한 교육현장에서 저렴한 가격으로 실용적인 교육이 가능한 라즈베리파이 보드 기반의 교육용 빅데이터 분석 시스템을 제안하였다.
본 논문에서는 라즈베리파이를 활용하여 야생조류의 행동에 반응하는 비전기반 야생조류 퇴치 장치를 구현하였다. 저가형 라즈베리파이 보드를 기반으로 카메라센서와 OpenCV 모션탐지기법을 활용하여 야생조류의 침입을 탐지하고, 그리고 야생조류가 소리별로 반응하는 데이터를 누적시키는 방법을 활용하여 효율적으로 퇴치하도록 개발하였다. 성능평가는 야생 직박구리와 박새를 포획하여 야외 실험장에서 진행하였고 실제 환경에서도 야생조류를 퇴치할 수 있다는 결과를 보여준다.
라즈베리파이는 교육용 프로젝트의 일환으로 개발된 임베디드 보드로서 모듈 확장성이 용이하여 사용자가 원하는대로 용도를 변경하거나 기능을 확장할 수 있다. 현재 한국 소프트웨어 교육은 프로그래밍 언어와 이론 위주의 경향이 짙은데, 이는 초기 학생들의 프로그래밍에 대한 흥미를 저하시키는 데 가장 큰 걸림돌이 되고 있다. 본 논문에서는 라즈베리파이를 활용하여 사물인터넷의 대표적 입력수단으로 활용되고 있는 음성인식을 구현하는 방법에 대해 논한다. 또한 향후에는 TPU(Tensor Processing Unit)의 전용 소프트웨어를 사용하여 대용량의 실시간 음성인식을 GPU를 이용하여 구현함으로써 실제 물리적인 장치들을 프로그래밍으로 제어함으로써 소프트웨어의 현실 통제 가능성을 직접 체험하여 음성인식뿐만 아니라 동작 원리 및 기저 기술들에 대한 관심을 불러일으키는 하나의 좋은 교육 방법이 될 수 있다.
터틀봇3(Turtlebot3)을 제어하기 위하여 피시와 터틀봇3 각각에 ROS(Robot Operating System)을 설치하고 제어한다. 터틀봇3는 라즈베리파이 3 보드로 제어되는 오픈소스 로봇이다. 전세계에서 유명한 교육 및 연구용 로봇이지만 설치와 제어 과정에서 여러 오류를 경험하는 사용자들이 있다. 본 논문은 터틀봇3를 처음 사용하는 사용자들을 위하여 설치과정과 설치과정에서 발생하는 오류들에 대하여 다룬다.
Journal of Advanced Marine Engineering and Technology
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제39권9호
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pp.953-958
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2015
라즈베리파이는 복수개의 입출력 주변 장치를 지원할 수 있는 신용카드 크기 정도의 단일보드 컴퓨터로 이기종간 상호연동을 위한 완전한 플랫폼으로 사용할 수 있으므로 다양한 응용에 적용될 수 있다. 라즈베리파이에 와이파이 기능을 결합하면 원격통신이 가능하여 무선센서 노드를 구성하는데도 매우 적합하다. 또한 데이터처리와 의사결정을 인공지능에 기반을 둘 수 있으므로 화재 감시나 화재발생 신뢰도 판단 등과 같은 예제를 이미 개발된 테스트베드에서 수행해 볼 수 있다. 본 논문은 건물 내의 능동적 화재안전감시를 위한 센서 웹노드로서 라즈베리파이 이용에 대한 연구 결과이다. UV 불꽃감지센서가 촛불 크기 정도의 불꽃을 감지하면 라즈베리파이는 GCM 서버를 통해 지정된 스마트폰으로 현장상황을 알리는 푸쉬 메시지를 보낸다. 모바일 앱은 오작동 알람 여부를 판별하기 위한 실시간 비디오 영상을 제공할 수 있도록 개발되었다. 만약 긴급 상황이라면 긴급통화로 즉시 도움을 요청할 수 있도록 구현하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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