• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2020년도 제62차 하계학술대회논문집 28권2호
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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.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2022년도 제66차 하계학술대회논문집 30권2호
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• pp.407-408
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• 2022

본 논문에서는 AIoT를 위한 비주얼 블록 코딩 도구를 설계하였다. AI 블록 코딩이 가능한 EduB 플랫폼에 피지컬 컴퓨팅을 가능하게 하는 모듈을 추가함으로써 블록을 사용한 쉬운 피지컬컴퓨팅 코딩과 AIoT 코딩이 가능하다. 도구는 WebSocket과 Wifi를 사용해 EduB와 타겟보드인 RaspberryPi의 무선 통신을 하며, 블록으로 생성된 코드를 RaspberryPi 내부에서 실행하여 GPIO와 SenseHAT을 제어할 수 있게 하였다. 따라서, 코딩 결과를 콘솔 출력이나 그래프로만 확인할 수 있어 정적이던 AI 교육을 LED나 모터를 제어해 동적으로 결과를 확인할 수 있게 하여 흥미와 관심을 유발할 수 있도록 한다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2023년도 제68차 하계학술대회논문집 31권2호
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• pp.245-248
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• 2023

본 논문은 스마트 옷장의 시장성과 기능에 대해 연구하고, 사용자에게 편의성과 개인화된 서비스(실시간 정보 제공, 온습도 제어, UV 살균 기능) 등 다양한 기능을 통해 사용자의 요구를 충족시키며, 스마트 기기와의 연동, 맞춤형 스타일 추천, 얼굴 인식 기술 등의 추가 기능을 통해 지속적인 개선과 혁신을 제안한다.

• 한국식품과학회지
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• 제46권3호
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• pp.352-357
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• 2014

수도권 거주 소비자 100명을 대상으로 전국에서 시판되는 24종의 복분자주의 소비자 기호도 조사를 실시하였다. 24개 복분자주 시료의 전반적인 기호도 평가의 분산분석을 통해 기호도 평가에 연령 및 성별간의 차이보다는 개인 간의 차이가 더 크게 작용한 것으로 나타났다. 전체 소비자 기호도 평가 결과를 바탕으로 군집분석을 실시하여 시료 간 유사한 기호도 평가를 보인 세 개의 군집으로 분류하였다. 세 개의 군집은 기호척도의 빈도수 분포와 실제 기호도 평균 점수에서 군집 간의 차이가 확인되었다. 이러한 군집 분류를 바탕으로 판별분석을 활용하여 군집의 분류가 적절한지 또한 판별함수의 예측력은 적정한지 파악하였다. 판별분석결과 분류율이 100%로 적절한 예측력을 보였고, 세 군집간의 마할라노비스거리와 추출된 요인 내에서의 분포도도 적정한 것으로 나타났다. 향후 다양한 우리술의 품질평가시스템 개발에 소비자 기호도 조사를 활용한 평가방법이 활용 가능하리라 여겨진다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2018년도 춘계학술대회
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• pp.495-496
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• 2018

점점 더 회사들에서 인공지능 스피커를 내놓고 있는 가운데 스피커의 가격은 누군가에게는 부담이 될 수 있는 가격이 되었다. 약간의 전공지식과 손재주를 가지고 있다면 본인이 직접 입맛에 맞게 집안의 센서정보와 환경정보를 획득하는 AI 스피커를 만드는 일이 어렵지 않다. 그래서 본 논문에서는 라즈베리파이와 Google Cloud Speech(GCS), Naver의 Clova Speech Synthesis(CSS) API를 이용하여 인공지능 스피커를 구현한다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제22권12호
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• pp.1-7
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• 2017

More new devices and technologies are recently adapted on homes to aim at enhancing our lifestyle. But though they are not interconnected each other but controlled separately. To solve this problem, we have designed and implemented a common prototype based on openHAB and RaspberryPi they could speak to each other to create a really automated and smart environment at home. The proposed prototype can merge the existing variable devices, add and remove new features at runtime because of its modular design. The proposed prototype based on a low-cost platform showed its potential as a smart home and provide a new UX to users.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제21권2호
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• pp.17-23
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• 2016

NUI is a motion interface. It uses the body of the user without the use of HID device such as a mouse and keyboard to control the device. In this paper, we use a Pi Camera and sensors connected to it with small embedded board Raspberry Pi. We are using the OpenCV algorithms optimized for image recognition and computer vision compared with traditional HID equipment and to implement a more human-friendly and intuitive interface NUI devices. comparison operation detects motion, it proposed a more advanced motion sensors and recognition systems fused connected to the Raspberry Pi.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2018년도 추계학술대회
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• pp.336-337
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• 2018

본 논문에서는 다종의 가스 센서를 이용하여 향 정보를 수집하기 위한 향 수집기의 구현 결과를 기술하였다. 제안된 향 수집기는 솔레노이드 밸브, 진공 펌프, 4개의 가스 센서 및 챔버, Raspberry Pi 모듈로 구현되었다. 제안된 향 수집기를 검증하기 위해 5종류의 향에 대한 향 수집 실험을 수행하였다.

• 반도체디스플레이기술학회지
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• 제19권2호
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• pp.100-104
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• 2020

Over the past several years, deep learning has been widely used for feature extraction in image and video for various applications such as object classification and facial recognition. This paper introduces an implantation of embedded Linux system for embossed digits recognition using CNN based deep learning methods. For this purpose, we implemented a coin recognition system based on deep learning with the Keras open source library on Raspberry PI. The performance evaluation has been made with the success rate of coin classification using the images captured with ultra-wide angle camera on Raspberry PI. The simulation result shows 98% of the success rate on average.

• 반도체디스플레이기술학회지
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• 제20권1호
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• pp.88-93
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• 2021

The automotive industry is developing day by day. Among them, it is very important to prevent accidents while driving. However, despite the importance of developing automobile industry technology, accidents due to road defects increase every year, especially in the rainy season. To this end, we proposed a road defect detection system for road management by converging deep learning and raspberry pi, which show various possibilities. In this paper, we developed a system that visually displays through a map after analyzing the images captured by the Raspberry Pi and the route GPS. The deep learning model trained for this system achieved 96% accuracy. Through this system, it is expected to manage road defects efficiently at a low cost.