• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2014년도 춘계학술대회
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• pp.147-151
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• 2014

최근에 Raspberry Pi와 같은 싱글 보드 소형 컴퓨터가 많이 등장하면서 비교적 저렴한 비용으로 MANETs(Mobile Ad hoc Networks) 실험 환경을 구축할 수 있게 되었다. 이 논문에서는 802.11 무선랜 모듈과 동적 라우팅 알고리즘이 장착된 Raspberry Pi를 이용하여 MANETs의 노드를 구현하였다. 야외에서 다수의 노드들이 이동을 하면서 동적으로 망을 재구성하는 환경에서 비디오 카메라를 설치한 노드가 실시간으로 스트리밍하는 데이터를 다른 한 노드까지 전송하는 실험을 진행하였다. 또한 각 노드에 디스플레이 장치를 연결하여 MANETs에서 동적 라우팅과 비디오 스트리밍 성능을 분석하기 위한 데이터 등을 수시로 확인할 수 있도록 하였으며, 각 노드에 저장된 데이터를 자동으로 수집하여 분석할 수 있는 소프트웨어를 구현하였다.

• 수산해양교육연구
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• 제28권2호
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• pp.376-383
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• 2016

In this paper, the blue-green algae monitoring program of applying IoT(Internet of things) technologies is designed and implemented that can check out the status of the river's water quality in real time. The proposed system is to extract the image data from the camera of raspberry pi by an wireless network, and it is analyzed through the HSV color model. We measure the temperature using a DS18B20 1-wire temperature sensor. The extracted information of image data and temperature is then analyzed in C and Python programs for use with Raspberry Pi. The XML data in PHP program is made from the analyzed information and provides Web services. It also allows to refer the XML data using mobile devices.

• Journal of Information Processing Systems
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• 제14권4호
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• pp.989-1009
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• 2018

Rapid advances in science and technology with exponential development of smart mobile devices, workstations, supercomputers, smart gadgets and network servers has been witnessed over the past few years. The sudden increase in the Internet population and manifold growth in internet speeds has occasioned the generation of an enormous amount of data, now termed 'big data'. Given this scenario, storage of data on local servers or a personal computer is an issue, which can be resolved by utilizing cloud computing. At present, there are several cloud computing service providers available to resolve the big data issues. This paper establishes a framework that builds Hadoop clusters on the new single-board computer (SBC) Mobile Raspberry Pi. Moreover, these clusters offer facilities for storage as well as computing. Besides the fact that the regular data centers require large amounts of energy for operation, they also need cooling equipment and occupy prime real estate. However, this energy consumption scenario and the physical space constraints can be solved by employing a Mobile Raspberry Pi with Hadoop clusters that provides a cost-effective, low-power, high-speed solution along with micro-data center support for big data. Hadoop provides the required modules for the distributed processing of big data by deploying map-reduce programming approaches. In this work, the performance of SBC clusters and a single computer were compared. It can be observed from the experimental data that the SBC clusters exemplify superior performance to a single computer, by around 20%. Furthermore, the cluster processing speed for large volumes of data can be enhanced by escalating the number of SBC nodes. Data storage is accomplished by using a Hadoop Distributed File System (HDFS), which offers more flexibility and greater scalability than a single computer system.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제19권1호
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• pp.289-294
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• 2019

사물인터넷(IoT:Internet of Thing)를 사용하여 구매물품 정보를 쉽게 취합한다. 취합되어진 데이터는 스마트폰으로 바로 갱신되어져 확인이 가능하며, 이러한 정보를 바탕으로 결제 정보를 QR-Code로 생성한다. 시스템 구현을 위한 방법으로는 라즈베리파이를 활용한 IoT 기술과, 모바일 QR 기술 두 가지 가정을 전제로 시스템을 구성하였다. 첫 째, 상품에 바코드 대신 RFID 태그를 부착하고, 둘 째, 마트의 쇼핑카트에 IoT 컴퓨터(Raspberry-Pi)를 내장한다. 오프라인 매장에서 쇼핑을 할 때 계산의 즐거움을 위해 기존의 면대 면 계산방법인 계산대는 유지하며, 상품의 바코드를 개별적으로 찍어서 계산하는 방식을 QR-Code 하나로 대체하여 시간 효율적이지 못한 현상을 해소한다. 본 논문의 시스템을 개발함으로 인하여, 온라인이 아닌 오프라인 매장에서의 쇼핑 즐거움을 유지하며 고객들의 계산대 대기시간 단축과 상품에 대한 사전 정보제공으로 인한 편의성을 제공하였다.

• Journal of Advanced Marine Engineering and Technology
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• 제39권9호
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• pp.953-958
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• 2015

라즈베리파이는 복수개의 입출력 주변 장치를 지원할 수 있는 신용카드 크기 정도의 단일보드 컴퓨터로 이기종간 상호연동을 위한 완전한 플랫폼으로 사용할 수 있으므로 다양한 응용에 적용될 수 있다. 라즈베리파이에 와이파이 기능을 결합하면 원격통신이 가능하여 무선센서 노드를 구성하는데도 매우 적합하다. 또한 데이터처리와 의사결정을 인공지능에 기반을 둘 수 있으므로 화재 감시나 화재발생 신뢰도 판단 등과 같은 예제를 이미 개발된 테스트베드에서 수행해 볼 수 있다. 본 논문은 건물 내의 능동적 화재안전감시를 위한 센서 웹노드로서 라즈베리파이 이용에 대한 연구 결과이다. UV 불꽃감지센서가 촛불 크기 정도의 불꽃을 감지하면 라즈베리파이는 GCM 서버를 통해 지정된 스마트폰으로 현장상황을 알리는 푸쉬 메시지를 보낸다. 모바일 앱은 오작동 알람 여부를 판별하기 위한 실시간 비디오 영상을 제공할 수 있도록 개발되었다. 만약 긴급 상황이라면 긴급통화로 즉시 도움을 요청할 수 있도록 구현하였다.

• International Journal of Advanced Culture Technology
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• 제7권4호
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• pp.313-320
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• 2019

Nowadays, as the availability of tiny, low-cost microcomputer increases at a high level, mobile robots are experiencing remarkable enhancements in hardware design, software performance, and connectivity advancements. In order to control Turtlebot 2, several algorithms have been developed using the Robot Operating System(ROS). However, ROS requires to be run on a high-cost computer which increases the hardware cost and the power consumption to the robot. Therefore, design an algorithm based on low-cost hardware is the most innovative way to reduce the unnecessary costs of the hardware, to increase the performance, and to decrease the power consumed by the computer on the robot. In this paper, we present a path-finding algorithm for TurtleBot 2 based on low-cost hardware. We implemented the algorithm using Raspberry pi, Windows 10 IoT core, and RPLIDAR A2. Firstly, we used Raspberry pi as the alternative to the computer employed to handle ROS and to control the robot. Raspberry pi has the advantages of reducing the hardware cost and the energy consumed by the computer on the robot. Secondly, using RPLIDAR A2 and Windows 10 IoT core which is running on Raspberry pi, we implemented the path-finding algorithm which allows TurtleBot 2 to navigate from the starting point to the destination using the map of the area. In addition, we used C# and Universal Windows Platform to implement the proposed algorithm.

• 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.

• 디지털산업정보학회논문지
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• 제11권3호
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• pp.1-9
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• 2015

In this paper, we implemented the computer vision platform design with MEAN Stack through Raspberry PI 2 model which is an open source platform. we experimented the face recognition, temperature and humidity sensor data logging with WiFi communication under Raspberry Pi 2 model. Especially we directly made the shape of platform with 3D printing design. In this paper, we used the face recognition algorithm with OpenCV software through haarcascade feature extraction machine learning algorithm, and extended the functionality of wireless communication function ability with Bluetooth technology for the purpose of making Android Mobile devices interface. And therefore we implemented the functions of the vision platform for identifying the face recognition characteristics of scanning with PI camera with gathering the temperature and humidity sensor data under IoT environment. and made the vision platform with 3D printing technology. Especially we used MongoDB for developing the performance of vision platform because the MongoDB is more akin to working with objects in a programming language than what we know of as a database. Afterwards, we would enhance the performance of vision platform for clouding functionalities.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제26권5호
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• pp.396-401
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• 2016

사물인터넷이 발전함에 따라 다양한 분야에서 적용될 수 있는 제품들이 개발되고 있고, 여러 연구들이 진행되고 있다. 사물인터넷의 여러 분야 중 스마트 홈은 실생활과 밀접하기 때문에 다른 분야보다 주목받고 있다. 자율이동로봇 또한 산업과 군사, 가정 등에서 적용되어 여러 역할을 수행하고 있다. 본 논문에서는 자율이동로봇과 사물인터넷을 결합하여 Smart housekeeping 로봇을 구현하였다. Smart housekeeping 로봇을 구현하기 위해 라즈베리 파이와 무선 USB 카메라, Huins 사의 uBrain 로봇을 사용하였다. 로봇을 제어하기 위해 핸드폰을 라즈베리 파이의 IP에 접속하였고 라즈베리 파이에서는 uBrain 로봇과 블루투스 연결을 하였다. 핸드폰에서 해당 명령에 맞춰 로봇을 제어하도록 구현하였다. 또한 사용자가 원할 경우 로봇이 자율 주행을 선택할 수 있도록 구현하였다. 무선 USB 카메라로 실시간 촬영하는 영상을 핸드폰 혹은 개인용 컴퓨터로 확인할 수 있도록 하였다. 이 Smart housekeeping 로봇은 집 내부를 실시간으로 확인할 수 있도록 도울 것이다.

• 한국전자통신학회논문지
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• 제13권5호
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• pp.1079-1084
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• 2018

차량의 블랙박스는 자전거 블랙박스에 맞지 않는 센서들이 포함되어 있어서 자전거 블랙박스에는 적합하지 않다. 그래서 본 연구에서는 기울기에 따라 자전거 블랙박스의 영상을 핸드폰으로 확인할 수 있는 시스템을 구현하였다. 자이로 센서를 이용하여 각도를 측정하고, 측정된 각도를 라즈베리파이에 제안된 각도에 근거하여 영상 파일을 저장하였다. 저장된 영상 파일을 FTP 방식으로 핸드폰 어플리케이션을 통해 다운 받을 수 있는 시스템을 개발하였다.