• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2018.07a
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• pp.327-328
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• 2018

모스 부호는 1844년에 완성한 전신 기호로 짧은 발신 전류와 긴 발신 전류만을 가지고 전신 부호를 구성, 문장을 구성하여 전송할 수 있게한 부호이다. 오늘날 일반인에게 모스 부호는 생소하기도 하며 쉽게 접근하기 어려운 언어이다. 특히 영어가 아닌 한국어 모스 부호 체계에서 그 현상은 더욱 두드러진다. 본 시스템은 라즈베리 파이를 이용하여 모스 부호를 한국어로 변환시키는 어플리케이션을 구현하고, 비전문가인 사용자들이 한국어 모스 부호에 익숙해질 수 있도록 도와주는 것을 목적으로 한다. 또한, 라즈베리 파이 기반으로 한글 모스 부호 해석기를 구현함으로써 한글 모스 부호 교육의 편의성, 휴대성과 접근성을 향상시켰다.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2018.07a
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• pp.287-288
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• 2018

본 과제는 자율주행의 이론적 개념을 이해하고 다양한 기술적 내용을 구현해 보기 위한 프로토타입형의 과제이다. 전방의 감지기를 통해 장애물을 감지, 예기치 못한 상황에서의 긴급정지도 가능하게 하였고 차선검출을 위한 openCV를 적용하여 영상처리를 하였다. 이를 통하여 차량의 회로 설계와 방향을 제어하고 차량의 속도, 정지능력을 구현하였다. 향후, 영상처리를 통한 신경망 학습 및 고성능 감지기를 적용하여 사실성 있는 운송 장치를 개발하고자 한다.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2017.07a
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• pp.247-248
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• 2017

본 논문은 라즈베리 파이(Raspberry Pi)를 이용한 스마트 원격 제어 멀티탭 시스템(Smart Remote Control Multitap System)을 사용자 지향적인 목표를 두고 개발하여 단순화, 간편화 하였다. 오늘날 사물 인터넷(IoT)을 통한 가정 자동화(Home Automation)을 통해 편리한 일상생활이 가능해졌으며, 과거에 비해 많은 이점을 누리게 됐다. 이에 따라 본 논문은 일상생활 중 접할 수 있는 가전제품 중 멀티탭을 중심으로 개발하였다. 또한 가정이나 사무실에서 사용함에 따라 편의성과 휴대성, 접근성에 수익성까지를 고려하여 시스템을 구현하였다.

• 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.

• Journal of the East Asian Society of Dietary Life
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• v.22 no.1
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• pp.52-61
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• 2012

This study sought to develop a healthier type of jeungpyeon, or Korean rice cake, by adding Korean black raspberry powder (Rubus coreanus). The moisture content, color, volume, symmetry, uniformity, texture, and sensory quality characteristics were evaluated in order to determine the optimal amount of raspberry powder to add to rice flour in order to get the best-tasting, healthiest food. We substituted 0.5%, 1.0%, 1.5% and 2.0% of rice flour with Rubus coreanus powder and mixed 3%, 6%, 9% and 12% Rubus coreanus concentrate with water to make dough. The result was stored for up to 48 hours at $20^{\circ}C$, and then evaluated. Jeungpyun with Rubus coreanus powder and Rubus coreanus concentrate had the right flavor, color, fermentation, and taste, compared to the other groups. Consequently, in overall acceptability, the highly rated Rubus coreanus powder-PW(1.5%) and Rubus coreanus concentrate - BA (6%) will be the most desirable.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2014.01a
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• pp.477-478
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• 2014

일반적으로 컴퓨터 클러스터는 제공하는 기능에 따라 구축 비용이 고가이며 공간 확보, 냉난방, 전원 등을 위한 유지 비용을 무시할 수 없다. 그러므로, 일반 개발자들이 컴퓨터 클러스터를 보유하는 것은 쉬운 일이 아니다. 이러한 상황에서 교육용 및 연구용으로 가격대비 성능이 만족스러운 라즈베리 파이를 기반으로 한 컴퓨터 클러스터를 구축하여 분산 컴퓨팅 및 클라우드 컴퓨팅 시스템 개발을 위한 테스트 베드로 활용하고자 한다. 본 논문의 실험 결과는 라즈베리 파이 클러스터가 병렬 프로그래밍을 위한 효과적인 테스트 베드가 될 수 있음을 보인다.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2014.01a
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• pp.451-453
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• 2014

프로그래밍 교육은 문제해결력, 논리적 사고력과 같은 고등사고능력 향상에 효과적이지만, 프로그래밍 언어의 어려운 구조와 문법은 프로그래밍 학습을 어렵게 만드는 요인이 되었다. 이러한 문제점을 보완하기 위한 방안으로 언어 습득 자체의 부담을 줄인 교육용 프로그래밍 언어나 로봇을 활용한 프로그래밍 교육이 이루어지기 시작했다. 하지만 로봇 활용 교육은 높은 비용과 관리의 어려움, 교육용 프로그래밍 언어는 실제 세계와 연결된 실제적인 문제해결 측면에서 한계가 있기 때문에 보다 보편적으로 활용할 수 있으면서 여러 분야에 적용이 가능한 다양한 도구의 도입이 요구된다고 본다. 이에 따라 본 연구에서는 프로그래밍 교육을 위한 도구로써 라즈베리 파이를 제안하며, 활용 방안에 대해 논의하고자 한다.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2019.01a
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• pp.391-393
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• 2019

본 논문은 일상적인 대화로부터 감성을 추출하고 분석함으로써 상황에 맞는 대화의 내용과 분위기를 이미지의 색상으로 표현할 수 있는 이미지 색상 변환 프레임워크를 소개한다. 본 연구는 라즈베리 파이와 마이크 센서를 기반으로 사용자로부터 목소리를 입력받을 수 있는 모듈을 제작하고, 그 목소리로부터 감성을 분석한다. 분석된 감성을 이용하여 이미지의 색상을 자동으로 변환하는 기술과 통합함으로써 청각장애인 및 미취학 아동들이 화자의 대화를 이미지를 통해 쉽게 인지하여 의사소통 및 감성 전달 환경을 개선하고자 한다.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2021.06a
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• pp.283-285
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• 2021

본 논문에서는 수중에서 선박 하부에 붙은 오손생물(fouling organism)을 탐지하고 격자지도(grid map)로 나타내는 시스템을 제안한다. 제안하는 시스템은 소나(sound navigation and ranging: SONAR) 센서와 오손생물사이의 시간 데이터를 수집한 후, 라즈베리 파이 4(raspberry pi 4)에서 수집된 데이터를 이용해 격자지도에 맵핑(mapping)함으로써, 선저하부의 상태를 파악하는데 도움을 줄 수 있다. 본 논문에서는 제안된 지도 시스템을 이용하여 선박 하부에 붙은 오손생물의 분포를 확인할 수 있다.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2021.01a
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• pp.237-239
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• 2021

본 논문에서는 YOLO 시스템을 사용하여 보조 보행 기구를 인식 한 후 자동문 속도 조절에 대한 방법을 제안한다. Visual studio, OpenCV, CUDA를 활용하여 보조 보행 기구를 인식이 가능하게 신경망 훈련 및 학습 한 데이터를 기반으로 Raspberry Pi, 카메라 모듈을 활용하여 실시간 모니터링을 통해 보조 보행 기구를 인식하여 자동문의 속도를 조절을 구현했다. 이로써 거동이 불편한 장애인은 원활하게 건물 출입이 가능하다.