Journal of the Korean Society of Propulsion Engineers
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v.18
no.3
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pp.48-55
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2014
In present study, design and hot fire tests of the pryostarter are conducted. To prevent the turbopump RPM overshoot, regressive mass flow rate profile is applied. Sudden decrease of the mass flow rate at the end of the propellant burning is realized as well. Firing test results show good agreements with the design requirements. Through the study with ignition substance variations, combustion products and ignition performances are improved.
Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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2018.07a
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pp.507-508
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2018
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.
Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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2017.05a
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pp.420-421
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2017
본 논문에서는 라즈베리파이와 가스센서, 파이카메라를 이용해 금연구역을 실시간으로 모니터링하고 관리자가 원할시 파이카메라를 통해 스트리밍 영상을 시청 및 저장하는 시스템을 제안한다. 본 논문에서 제안한 시스템의 주요 특징 및 기여도는 다음과 같다. 첫째, RaspberryPi에 MQ-2(가스센서)를 부착해 복합적인 가스 값을 실시간 측정한다. 둘째, 측정된 세선 값을 기반으로 부저에 신호를 보내 일정 농도가 넘으면 부저가 울리고 스마트폰 App 알림이 울리게 한다. 셋째, 관리자가 원할시 스트리밍으로 현장 영상을 시청 및 저장한다. 제안된 시스템을 사용하여 공공장소에서 흡연으로 인한 불특정 다수에게 생기는 문제를 해결 할 수 있을 것으로 기대된다.
Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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2018.10a
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pp.995-997
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2018
본 논문에서는 운영체제나 하드웨어에 종속되지 않고 IoT 환경을 구축할 수 있는 EdgeX Foundry를 이용하여 EdgeX와 두 대의 라즈베리파이 간의 통신을 구현한다. 두 라즈베리파이가 보낸 센서값은 EdgeX를 거쳐 EdgeX Client로 전해지며, 처리된 값은 두 라즈베리파이 중 특정 명령을 수행할 라즈베리파이로 command 메시지가 전송되어 디바이스를 작동시킨다.
Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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2015.10a
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pp.178-180
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2015
코프로세서(Co-processor)를 사용한 병렬 처리 시스템은 멀티코어 프로그래밍과 함께 과학기술계산 분야 프로그램 개발에 많이 사용되고 있다. 본 연구에서는 CPU 기반의 코프로세서인 인텔 제온 파이 환경에서의 푸아송 방정식 해법을 병렬화 하였다. 본 연구를 통해서 인텔 제온 파이 활용 가능성을 확인 하고, 일반적인 병렬화 기법이 인텔 제온 파이 환경에서도 적합한지를 확인하였다.
Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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2021.07a
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pp.453-454
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2021
본 논문에서는 딥아이(DIY) 블록 프로그래밍과 라즈베리파이의 피지컬 컴퓨팅을 활용해 엑츄에이터와 센서를 제어하고 센서를 통해 수집한 데이터를 전처리해 인공지능에 활용함으로써 효율적인 인공지능 교육 방식을 제안한다. 해당 방식은 블록코딩 방식을 사용함으로써 문자코딩 대비 오타을 줄이고 문법 구애율을 낮춤으로써 프로그래밍 입문자의 구문적 어려움을 최소화하고 개념과 전략적 학습을 극대화한다. 블록프로그래밍 사용언어로 파이썬을 채택해 입문자의 편의를 도모하고 파일처리, 크롤링, csv데이터 추출을 통해 인공지능 교육에 활용한다.
Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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2020.07a
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pp.283-284
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2020
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.
Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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2022.01a
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pp.1-2
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2022
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.
Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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2023.01a
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pp.423-424
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2023
4차 산업 시대로 진화하면서 스마트 홈 솔루션 개발이 활발히 진행 중이며 스마트 벽스위치에 대한 적용 사례가 증가하고 있다. 가격 경쟁력을 통해 시장을 선점하고 있는 중국 제품은 대부분 블루투스와 지그비 통신 방식의 스위치를 사용하고 있다. 하지만, 지그비 통신은 저전력인데 반해 블루투스보다 통신속도가 늦고 별도의 허브를 통한 네트워크 구성이 추가적으로 요구되는 단점이 있다. 블루투스 방식은 와이파이 통신에 비해 통신 범위와 속도가 낮고 통신 대기시간이 비교적 길며 보안성이 취약한 것이 문제점이다. 본 연구에서는 와이파이 통신 기술을 적용한 IEEE 802.11b/g/n 스마트 벽스위치를 개발하였다. 연구의 결과물은 기존 벽스위치에 비해 30%이상 저렴하여 기술 경쟁력뿐만 아니라 가격 경쟁력에서도 시장을 선점할 수 있을 것으로 판단한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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