• 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.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 2018.10a
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• pp.336-337
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• 2018

This paper presents an implementation of a scent collector to collect various scent using a multi-gas sensor. The proposed scent collector is implemented with a solenoid valve, a vacuum pump, a chamber containing four gas sensors, and a Raspberry Pi. To verify the functionality of the proposed scent collector, experiments were conducted to collect five scent sources.

• 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.

• Journal of the Semiconductor & Display Technology
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• v.19 no.2
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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.

• Annual Conference of KIPS
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• 2019.10a
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• pp.615-618
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• 2019

이 모듈은 오픈소스인 Tesseract OCR 및 Open CV 라이브러리와 Raspberry Pi를 사용하여 저렴한 비용으로 구현합니다. 컴팩트한 사이즈로 사람이 직접 들고 움직이면서도 사용이 가능하며 사용자의 니즈에 따라서 한 곳에 위치하여도 사용 가능합니다. Open CV 라이브러리를 사용하여 이미지 이진화, 노이즈 필터링 후에 흑백 이미지를 만들고 윤곽선 검출 알고리즘을 통해서 번호판 영역을 추출하여 Tesseract OCR 엔진을 사용해서 차량 번호판이 추출된 이미지에서 차량 번호를 인식 합니다. 인식된 번호는 Tkinter 와 Python, 데이터베이스를 활용하여 구현된 GUI프로그램을 통해서 유료주차장(선불, 후불) 또는 아파트에서 사용할 수 있는 주차장 관리 서비스를 함께 제공합니다.

• 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.

• Journal of the Semiconductor & Display Technology
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• v.20 no.1
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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.

• Journal of the Semiconductor & Display Technology
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• v.19 no.4
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• pp.34-38
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• 2020

In this paper, we implement a Dashcam system capable of shooting 360 degrees using a Raspberry Pi, shock sensors, distance sensors, and rotating camera with a servo motor. If there is an object approaching the vehicle by the distance sensor, the camera rotates to take a video. In the event of an external shock, videos and images are stored in the server to analyze the cause of the vehicle's accident and prevent the user from forging or tampering with videos or images. We also implement functions that transmit the message with the location and the intensity of the impact when the accident occurs and send the vehicle information to an insurance authority with by linking the system with a smart device. It is advantage that the authority analyzes the transmitted message and provides the accident handling information giving the user's safety and convenience.