• 실천공학교육논문지
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• 제7권2호
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• pp.89-95
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• 2015

IT 장치들은 엔지니어들뿐만 아니라 우리의 일상에서도 떼어 놓을 수 없게 되었으며, 새로운 IT 장비들이 물밀듯이 등장하고 있다. 그에 따라 IT 장치에 대한 소프트웨어/하드웨어 기술 지원 능력이 있는 엔지니어에 대한 수요가 크고, 관련 분야의 실용적 교과목의 개설 및 운영 또한 중요하다. 그러나, 수요 기관의 예산 문제 또는 제조사의 기술적 한계 등으로 인해 IT 분야의 발전 속도에 맞추어 교과과정 및 장비를 제 때 갱신 또는 업그레이드하지 못 하는 경우가 있다. 이 논문에서는 저가형, 소형 컴퓨터인 라즈베리파이를 활용하여 저렴한 비용으로 IT 실습기자재를 구성하고, 신속한 갱신 내지 업그레이드를 가능하게 하며, 다양한 IT 장치 및 시스템 구현을 통해 IT 기술을 실습할 수 있는, 효율적 IT 과목 운영 방안을 제시한다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2014년도 추계학술대회
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• pp.915-916
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• 2014

사물 인터넷 시대에 들어서면서 센서 네트워크는 더욱 주목을 받고 있다. 라즈베리파이는 작고 기능이 많아 센서 네트워크로 사용 시 인터넷 프로토콜을 사용하여 센서 노드로 동작이 가능하며, 하둡 클러스터 네트워크 구성이 가능하다. 본 논문에서는 5대의 라즈베리파이를 사용하여 실험적인 하둡 센서 네트워크 테스트베드 상의 5개의 노드를 가진 맵리듀스 하둡 소프트웨어 프레임워크를 구성하였다. 다양한 파라미터를 변경해가면서 네트워크 아키텍쳐를 분석하여 효율성, 자원분배, 처리속도를 비교하였다. 테스트 워크로드로는 지지벡터머신 기계학습을 사용하였고, 실험 결과 라즈베리파이는 센서 네트워크 노드로서 위치측정을 위한 분산 컴퓨팅 노드의 역할을 충분히 수행하였다.

• 공학교육연구
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• 제26권1호
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• pp.3-11
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• 2023

The purpose of this study is to develop Raspberry Pi-based CanSat instruction materials for liberal arts classes to be used in university space education. The educational satellite simulation program is developed by applying the ADDIE program consisting of analysis, design, development, execution, and evaluation of 15 lessons per semester. The usefulness of the instruction materials is evaluated by a validity test of a total of 6 experts. The proposed materials are applied to 100 college students from various majors. To analyze the impact on creative problem-solving ability, a questionnaire is conducted before and after class, and as a result, it is confirmed that there is a significant improvement in all areas after class. The class satisfaction survey is conducted for a total of 10 questions, and the average score is 4.41 out of 5, which is high. In conclusion, the proposed instruction materials make it possible to achieve successful space education using Raspberry Pi and improve creative problem-solving ability in universities.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2021년도 추계학술대회
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• pp.202-204
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• 2021

사물인터넷은 1999년 MIT의 Auto ID Center 소장인 케빈 에쉬튼(Kevin Ashton)이 처음 사용한 용어로, 사물이 인터넷과 연결되는 것을 의미한다. 무선 네트워크 중 하나인 블루투스는 1994년 에릭슨이 최초로 개발한 개인 근거리 무선 통신을 위한 산업 표준으로 개발된 기술이며, 라즈베리파이에 블루투스가 내장되어 있어 무선 네트워크가 가능하다. 본 논문은 라즈베리파이3 B+에 내장된 블루투스에서 시리얼 통신을 구현하여 사물인터넷용 모듈을 구현하고 있다. 라즈베리끼리는 블루투스 통신이 불가능한 문제점이 있어, 디스커버리 기능을 활성화하고 시리얼 통신을 추가하여 통신 연동에 성공하였다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2018년도 추계학술대회
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• pp.261-264
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• 2018

사물인터넷의 응용분야가 다변화 되면서 센서의 정보를 실시간으로 서버에 저장할 필요성이 높아지고 있다. 그러나 일반인이 서버를 구축해서 데이터를 수집하기 위해서는 기존의 PC와 저장공간을 확보하기 위해서는 많은 비용이 소요된다. 본 논문에서는 쉽게 낮은 가격으로 쉽게 클라우드 시스템을 구축할 수 있는 방안을 제시한다. 본 시스템은 Raspberry 오픈 하드웨어와 오픈소스인 Node-Red를 이용하여 간단하게 클라우드 시스템을 구축하는 방법을 제안하고 구현하는 과정을 제시한다.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제16권5호
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• pp.131-136
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• 2016

본 논문에서는 라즈베리 파이2 기반의 스마트 홈 시큐리티 모니터링 시스템을 제안한다. 제안하는 스마트 홈 시큐리티 모니터링 시스템은 비교적 다루기 쉬운 메인 프로세서인 라즈베리 파이2와 초음파 센서, 인체 감지 센서를 이용하여 침입 여부를 판단하도록 스마트 홈 시큐리티를 구성하였다. 또한, 침입자의 영상을 촬영하기 위해 라즈베리 파이2에 호환 되는 파이 카메라를 서보 모터에 연결하여 침입자의 위치에 맞는 촬영을 할 수 있도록 하였다. 웹 서버는 해당 기록된 영상과 센서들의 데이터를 저장하고 모든 원격지에서 모니터링이 가능하도록 웹 페이지를 제공한다. 본 논문에서 제안된 스마트 홈 시큐리티 모니터링 시스템을 실제 구현함으로써 효율성 검증 결과 기존 홈 시큐리티 시스템에 비해 개인이 쉽게 구성이 가능하였으며, 서보 모터를 이용하여 카메라의 사각지대를 최소화 할 수 있었다. 또한, 초음파 센서와 인체 감지 센서를 이용함으로써 침입자 판별에 신뢰도 높은 데이터를 얻을 수 있었기 때문에 안정적인 시스템 운영이 가능하였다.

• 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.

• 전력전자학회:학술대회논문집
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• 전력전자학회 2017년도 추계학술대회
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• pp.47-48
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• 2017

This paper presents a low-cost portable lithium battery parameter measuring and estimating the solution. In this method, lithium battery characteristics are monitored during discharging and charging cycles. The battery profile is analyzed, and its key parameters are estimated by GNU Octave running on Raspberry Pi Zero, a mini computer. The proposed method can measure and estimate the battery parameters for SOC and DOD estimation with reasonable accuracy as well as portability features.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제18권10호
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• pp.1172-1179
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• 2015

A wireless license plate region extracting module is proposed for LPR system controlling multiple gates. This module is cheaply implemented using Raspberry Pi which is open source and high performance. First, as the upper 1/3 of the captured image is discarded as it has no useful information on license plate. Using the OpenCV libraries the edge image is got by Canny algorithm after applying Gaussian filtering to gray image, and the labeling is conducted for 4 consecutive numbers in license plate. These numbers are located using various decision equations, and expanding the numbers region the final license plate region can be extracted. The result image is transferred to Server using wifi direct. Using the proposed module it becomes easy to set up and maintain the LPR system. The experimental results showed that the successful extracting rate was 98.4% using 500 car images with 640 × 480 resolution.