MBL을 통한 물리 실험은 학생들이 실험 결과를 바로 확인하고 쉽게 실험을 수행할 수 있어 예전부터 많은 학교에서 활용해 왔다. 하지만, 장치의 원리를 모르고 실험을 수행하거나, 단순히 도출된 데이터에만 집중하는 것이 MBL 실험의 문제점으로 꾸준히 제기되어 왔다. 이러한 문제점을 보완하기 위해, 아두이노를 활용하여 MBL 실험에서 많이 사용되는 피켓펜스의 방법으로 중력 가속도를 측정하고 실제 중력 가속도 값과의 비교를 통해 오차율을 계산했으며, 본 튜토리얼의 교육적 활용에 대한 논의를 해보았다. 실험 결과, 실험으로 구한 중력 가속도 값과 실제 중력 가속도 값의 오차율은 1% 내외로 비교적 정확한 측정이 가능한 것으로 나타났으며, 실험값의 표본평균이 95% 신뢰구간 안에 포함되는 것으로 나타나 유의미한 실험이라는 결론을 내릴 수 있었다. 또한, MBL이 가진 구조적인 단점을 보완할 수 있는 점, 물리와 수학의 상호작용을 고려할 수 있는 점, STEAM 교육에서 정보 교과와의 융합이 가능한 점 그리고 장비 구비비용이 저렴한 점을 통해 측정실험의 교육적 활용 가능성을 보여주었다. 본 자료를 토대로 아두이노를 활용한 물리 실험이 과학영재 교육에서 더욱 활성화될 수 있도록 기대하는 바이다.
Park, Hyun-Wook;Shin, Young-Weon;Kim, Jin-Yeob;Kong, Ki-Sok
한국컴퓨터정보학회논문지
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제25권11호
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pp.17-25
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2020
본 논문은 아두이노, 라즈베리파이를 통해 모빌의 동작을 원격으로 제어하는 시스템을 다루었다. 유아 주변의 온도, 습도, 미세 먼지 데이터를 사용자에게 제공하고, 애플리케이션을 통해 모빌의 동작을 원격으로 제어한다. 안드로이드 앱의 기능은 첫째, 유아의 주변 온도, 습도, 미세 먼지 데이터를 수신하고, 둘째, 모빌 작동을 원격으로 제어하며. 셋째, 목소리를 녹음하고 재생한다. 원격 제어 모듈의 동작 시간을 측정하는 실험을 통해 애플리케이션에서 시스템에 빠르게 접근할 수 있음을 확인하였다. 기존 시중의 제품은 신생아 주변의 환경 정보를 제공하지 않고, 애플리케이션을 통한 여러 기능을 제공하지 않는다. 본 시스템은 부모에게 유아 주변의 환경정보를 제공하고, 원격 제어 기능과 애플리케이션의 여러 편리 기능을 제공함으로써 기존 제품 대비 육아의 편의성을 향상할 것으로 기대한다.
가장 대표적인 기계학습 알고리즘인 딥러닝 방법은 여러 응용 분야에서 활용성이 입증돼 디지털신호처리에 널리 사용되고 있다. 그러나 많은 학습데이터를 사용해 학습하는 과정에서 많은 메모리와 학습시간이 필요하기 때문에 CPU 성능과 메모리 용량이 제한된 IoT 디바이스에 딥러닝 기술을 적용하기는 어렵다. 특히 메모리 용량이 2K~8K 로 극히 적은 아두이노 기반의 디바이스를 사용한다면 알고리즘 구현에 많은 한계가 발생한다. 본 논문에서는 정확성과 효율성이 입증돼 여러 분야에서 활용되고 있는 ELM 알고리즘을 아두이노에서 최적화하는 방법을 제안하고, 실험을 통해 메모리 용량이 2KB인 아두이노 UNO와 메모리 용량이 8KB인 아두이노 MEGA에서 각각 15차원, 42차원의 다중 클래스 학습이 가능함을 보였다. 실험을 입증하기 위해 가우시안 혼합 모델링을 사용해 생성한 데이터셋과 범용적으로 사용하는 UCI 데이터셋을 사용해 제안한 알고리즘의 효율성을 입증하였다.
In the era of information society, IT industry has been developed very much. New technology has made appearance in citizens' lives. IOT (Internet of Things) has grown up the most rapidly in IT industry. Kevin Ashiton, MIT specialist, said, "Loading of FRIS and other sensors shall build Internet of things." Internet of things is said to let things have sensor and communication module and to exchange information and communicate each other. In this study, Internet of things has been applied to flowerpot to build automatic flowerpot control system that turns fan ON and supplies water depending upon temperature and moisture. Users are difficult to cognize temperature and humidity of flower pot correctly. In this study, an experiment obtained correct value of temperature and humidity to build control system. At the performance test of flower pot, commands turned ON depending upon temperature and humidity. Control system should be added to control water supply quantity and time objectively according to servo motor control. Purpose of further study was to control flower pot by remote system in connection with smart phone application. An application control can make not only temperature and humidity statistics but also server depending upon users' needs to turn fan ON and take actions and to control flower pot.
건설 현장에서는 건설 기계의 운전 미숙, 안전 설비 미비 등으로 인해 각종 안전사고가 빈번하게 일어나고 있다. 그 중 타워크레인에 대한 안전사고는 막대한 인명 및 재산 피해가 발생하고 있다. 따라서 본 연구에서는 타워크레인의 안전 사고를 예방하기 위한 안전 장치를 개발하는데 그 목적이 있다. 이를 위해 기존의 안전 장치를 탐색한 후 아두이노를 활용하여 타워크레인 모형을 제작하였다. 물건의 무게, 추의 무게 그리고 중심 축과의 거리를 변인으로 한 실험과 돌림 힘 공식에 따라 기존 안전 장치의 문제점을 파악하고 이를 해결할 수 있는 안전장치로서 이동형 추를 제안하였다. 이는 타워 크레인의 인양거리 범위 제한을 최소화할 수 있어 안전사고의 위험에서 벗어나 보다 안전한 작업 환경을 제공해줄 수 있으리라 기대한다.
현재 사용되는 실험 교구는 센서를 활용하여 대부분 물리분야 실험에 적용하고 특정 실험에 잘 맞는 MBL만을 개발한 사례도 있다. 하지만, SW융합을 활용한 실험설계 단계는 없으며 교과서 속 다양한 화학실험 적용에 한계가 있고 아두이노의 경우 프로그래밍 시 학생들이 언어를 학습하고 이해하는 데 어려움이 있다. 본 논문은 기존의 microcomputer 실험의 단점 및 소프트웨어 교육의 한계를 극복하고 학습자 능동적 실험설계 과정을 포함한 SW교육 융합 과학 실험기구를 설계 및 개발하였다.
본 논문에서는 현대사회에서 전자기기를 스마트폰의 앱을 통해 쉽게 작동시킬 수 있다는 것에 의해 기존의 키패드로만 제어되는 도어락과는 달리 스마트폰을 이용하여 도어락을 제어할 수 있게 앱 인벤터를 이용하여 앱을 제작하였다. 블루투스 모듈 실험을 통해 장애물이 없을 시 스마트폰과 통신거리가 최대 10m까지 제어가 되었고, 음성인식 실험을 통해 60dB의 소음 시 주파수가 500~1000Hz와 1000~1500Hz에서는 인식률이 각각 85%와 90%로 나왔으며, 80dB 소음 시 500~1000Hz와 1000~1500Hz일 때는 각각 70%와 80%의 인식률을 보였다. 실험 평가 결과를 통해 편의성과 보안성을 향상할 수 있음을 확인할 수 있었다.
본 논문은 수중 환경에서의 전통적인 음파 통신을 대체할 수 있는 레이저 통신의 해군 적용 방안을 연구한다. 아두이노 및 MATLAB을 활용한 레이저 송수신기를 구성하여 수조 실험을 진행하여 다양한 수중 환경에서 통신 가능 여부를 확인하였다. 첫 번째 실험에서는 레이저를 통해 데이터를 전송할 때, 통신 간 원하는 메시지를 데이터화하여 전송하고 이를 수신하여 올바른 메시지로 변환되는지 확인하였다. 두 번째 실험에서는 수중 상황에서의 통신 작동 여부를 확인하였으며, 세 번째 실험에서는 CDS 조도 센서 모듈을 사용하여 빛의 세기를 측정하고 다양한 수중 상황에서 레이저 통신의 한계를 측정하여 확인하였다. 또한, MATLAB Code를 활용해 염도, 수온, 수심 등의 데이터를 수집하여 탁도를 계산하고 계산된 탁도(5, 20, 55, 180)에 대해서 최적의 파장값(532nm, 633nm, 785nm, 1064nm)을 제시하였다. 이를 바탕으로 해군 전술 통신, 원격 센싱, 수중 드론 제어 등의 분야에서의 활용방안을 중점적으로 분석한다. 마지막으로 현재의 기술 한계를 극복하고 성능을 향상하는 개선방안을 제시하였다.
본 논문에서는 기존의 점자 학습 제품의 단점들을 보완한 점자 교육 시스템을 다룬다. 시각장애인 전용 어플리케이션은 사용자 편의성을 위해 터치 제스처 및 음성 안내를 통하여 전체 기능을 수행할 수 있도록 구성한다. 점자키트는 아두이노와 3D 프린팅을 통해 교육 목적에 맞게 제작한다. 시스템은 다음과 같은 기능들을 지원한다. 첫 째, 초성·종성·모음·약어 등 기초적인 점자의 학습. 둘 째, 단계별 퀴즈를 풀어 학습한 점자를 확인하는 기능. 셋 째, 모르는 점자가 있을 때 번역하는 기능이다. 실험을 통한 터치 제스처의 인식률과 점자 표현의 정확도를 확인하였고 번역의 경우 의도한대로 번역이 되는 것을 확인하였다. 이 시스템을 통해 시각장애인이 효율적으로 점자를 학습할 수 있다.
현대인들의 운동, 건강 관심도가 늘어남에 따라 운동에 관련된 정보 및 기기들의 수요가 늘어나고 있으며 잘못된 자세로 운동할 시 신체 불균형과 부상을 초래할 수 있다. 이에 본 연구에서 사용자들의 올바른 운동 자세를 통한 건강증진 및 부상 예방을 위한 자세교정을 목적으로 한다. 시스템의 주기억 장치로는 Arduino Uno R3와 압력 센서, 가속도 센서를 사용하여 개발하였다. 압력 센서는 스쿼트 자세 판별, 가속도 센서는 일반걸음, 팔자걸음, 안짱걸음 3가지의 걸음걸이 판별을 위해 사용되었다. 데이터를 블루투스 모듈로 스마트폰에 전송하고 App에 표시하여 사용자에게 올바른 운동 자세를 안내해준다. 걸음걸이 판별은 발이 벌어진 각도 20˚를 기준으로 진행하였으며, 올바른 스쿼트 자세는 숙련자의 데이터를 기반으로 전족과 후족의 압력 센서 값의 비율을 비교했다. 따라서 걸음걸이 판별 시 약 90%의 정확도와, 스쿼트 자세 시 압력 센서 값의 비율 7:3을 기준 하에 95%의 정확도를 가지는 실험을 기반으로 사용자가 운동 시 App을 통해 실시간으로 확인하여 올바른 자세로 운동을 할 수 있고, 잘못된 자세로 운동을 진행할 때 교정할 수 있도록 안내해주는 시스템을 구축했다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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