• 한국전자통신학회논문지
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• 제12권2호
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• pp.345-352
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• 2017

본 논문에서는 실제 학교현장에서 로봇교육을 수행하고 고민하는 수요자 요구의 기능을 갖춘 스크래치 활용교육이 가능한 교육용 로봇 시스템을 임베디드 환경에서 설계 및 구현하였다. 로봇 시스템의 기반이 되는 센싱 정보처리와 소프트웨어 설계 및 프로그래밍 실습 교육을 위한 피지컬 교육이 가능하도록 개발하였다. 시스템의 개발 환경으로는 CPU는 Atmega 328코어를 사용한 Arduino Uno기반 제품으로, 디버깅 환경은 Arduino Sketch 기반, 펌웨어 개발 언어는 C언어를, OS는 윈도우, Linux, Mac OS X를 사용하였다. 시스템 동작과정은 블루투스 통신을 이용하여 서버의 제어명령을 수신하여, 교육용 로봇의 다양한 센서를 구동시킨다. 교육과정으로는 스크래치 프로그램과 블루투스 통신으로 실시간 연동하여 스크래치 교육을 수행할 수 있도록 하였고, 스마트폰용 앱을 제공하여 환경에 구애받지 않으며, 확장을 통하여 C, 파이썬과 같은 교육이 가능하도록 설계하였다. 학교현장의 교사들이 개발된 제품을 사용해보고 일선교사의 요구에 만족할 만한 성능 처리 결과를 제시하였다.

• International Journal of Internet, Broadcasting and Communication
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• 제13권3호
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• pp.178-192
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• 2021

File system forensics typically focus on the contents or timestamps of a file, and it is common to work around file/directory centers. But to recover a deleted file on the disk or use a carving technique to find and connect partial missing content, the evidence must be analyzed using cluster-centered analysis. Forensics tools such as EnCase, TSK, and X-ways, provide a basic ability to get information about disk clusters, but these are not the core functions of the tools. Alternatively, Sysinternals' DiskView tool provides a more intuitive visualization function, which makes it easier to obtain information around disk clusters. In addition, most current tools are for Windows. There are very few forensic analysis tools for MacOS, and furthermore, cluster analysis tools are very rare. In this paper, we developed a tool named FACT (Forensic Analyzer based Cluster Information Tool) for analyzing the state of clusters in a HFS+ file system, for digital forensics. The FACT consists of three features, a Cluster based analysis, B-tree based analysis, and Directory based analysis. The Cluster based analysis is the main feature, and was basically developed for cluster analysis. The FACT tool's cluster visualization feature plays a central role. The FACT tool was programmed in two programming languages, C/C++ and Python. The core part for analyzing the HFS+ filesystem was programmed in C/C++ and the visualization part is implemented using the Python Tkinter library. The features in this study will evolve into key forensics tools for use in MacOS, and by providing additional GUI capabilities can be very important for cluster-centric forensics analysis.

• 대한기계학회논문집A
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• 제37권4호
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• pp.569-579
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• 2013

이 연구에서는 스마트폰과 Wi-Fi통신을 이용한 로봇의 조종과 장착된 카메라를 통한 영상처리 기술에 대하여 서술하였다. 제안된 로봇은 바퀴와 4족을 환경에 따라서 선택적으로 사용할 수 있도록 메커니즘을 구성하였다. 카메라의 스트림 데이터 중 이미지 데이터만을 이용하도록 네트워크를 형성하였으며 영상처리 기법을 응용하여 약병을 구분하고, 로봇 팔을 이용하여 약병을 사용자에게 전달해주는 로봇 메커니즘에 대해서도 서술한다. 본 논문에서 개발된 영상처리 알고리즘과 처리는 별도의 컴퓨터 없이 스마트폰만을 이용하여 구현이 가능하도록 설계하였으며 스마트폰의 강력한 기능과 연산능력을 최대로 활용하여 약병 로봇의 지능화 및 소형화 방안을 제시하였다.