• International journal of advanced smart convergence
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• 제12권4호
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• pp.458-463
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• 2023

This study presents a paper on the implementation of a Raspberry Pi-based educational smart farm system. It confirms that in a real smart farm environment, the control of temperature, humidity, soil moisture, and light intensity can be smoothly managed. It also includes remote monitoring and control of sensor information through a web service. Additionally, information about intruders collected by the Pi camera is transmitted to the administrator. Although the cost of existing smart farms varies depending on the location, material, and type of installation, it costs 400 million won for polytunnel and 1.5 billion won for glass greenhouses when constructing 0.5ha (1,500 pyeong) on average. Nevertheless, among the problems of smart farms, there are lax locks, malfunctions to automation, and errors in smart farm sensors (power problems, etc.). We believe that this study can protect crops at low cost if it is complementarily used to improve the security and reliability of expensive smart farms. The cost of using this study is about 100,000 won, so it can be used inexpensively even when applied to the area. In addition, in the case of plant cultivators, cultivators with remote control functions are sold for more than 1 million won, so they can be used as low-cost plant cultivators.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2017년도 제56차 하계학술대회논문집 25권2호
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• pp.249-250
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• 2017

본 논문은 Raspberry Pi를 이용하여 IoT 시대에 맞춘 화재 예방 시스템(Fire Prevention System)을 개발하였다. 오늘날 모바일 기기의 보급이 일상화 되어있어, 어디에서나 IoT 제품들을 제어할 수 있다. 이러한 IoT 기술을 접목하여, 화재가 발생하기 전, 가스 센서를 이용하여 가스누출을 미리 감지하여 스마트 폰에 메시지를 전달함과 동시에 가스밸브을 잠금으로서 화재를 미연에 방지하도록 하였다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2018년도 춘계학술대회
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• pp.65-67
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• 2018

본 논문에서는 특정 공간의 흡연 여부를 감지하는 시스템을 소개한다. 제안하는 시스템은 라즈베리 파이로 이루어진 무선 애드혹 네트워크 기반 위에 구현되었다. 이는 상용 흡연 모니터링 시스템에 비하여 저가의 장치를 이용하여 경제적이며, 하나의 라즈베리파이를 이용한 또 다른 기존의 시스템에 비하여 확장성이 뛰어나다. 본 논문에서는 센서로부터 장시간 측정한 데이터를 이용하여 흡연 시와 비흡연 시 일산화탄소 농도의 확률밀도함수를 가우시안 함수로 근사화하였다. 이를 바탕으로 최대 우도 검파 (maximum likelihood detection) 기법을 이용하여, 일산탄소농도 값으로 흡연 상태를 추정하는 기법을 제안한다. 또한 애드혹 네트워크로 연결된 복수의 센서들로부터 수집한 값으로 흡연 상태를 추정하여 신뢰도를 높이고자 하였다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제21권12호
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• pp.2347-2356
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• 2017

라즈베리 파이는 사물 인터넷 애플리케이션 개발을 위한 범용 하드웨어 플랫폼으로 널리 사용되고 있다. 사물 인터넷에 연결된 각종 기기들이 수행하는 기본적인 작업은 다양한 센서를 이용하여 주변 환경 정보 혹은 기기의 상태 정보를 획득하고 이를 게이트웨이 혹은 원격 서버로 전송하는 것이다. 이를 위해 사물 인터넷 응용 프로토콜인 MQTT가 많이 사용되고 있다. 사물 인터넷 기기는 보통 배터리 파워로 동작하는 경우가 많고 배터리 교체 없이 장시간 동작할 수 있어야 한다. 따라서 센서 데이터 획득 및 전송 작업을 처리하는 데 있어서 에너지 효율성이 매우 중요한 문제 중 하나이다. 에너지 효율적인 사물 인터넷 애플리케이션을 만들기 위해서는 해당 애플리케이션의 전력 소모 특성에 대한 정보가 필수적이다. 하지만 사물 인터넷 기기에서 사물 인터넷 통신 시 전력 소모를 분석하는 연구는 많이 이루어지지 않았다. 본 논문에서는 사물 인터넷 하드웨어 플랫폼으로 널리 사용되는 라즈베리 파이에서 MQTT를 이용하여 데이터를 송수신하는 다양한 상황의 전력 소모를 측정하고 분석한다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제21권1호
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• pp.165-172
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• 2017

최근 교육현장에서는 소프트웨어교육을 강조하는 세계적인 추세에 발맞추고, 기존의 문법 중심의 프로그래밍 학습에서 탈피하기 위하여, 다양한 피지컬 컴퓨팅 도구를 사용하고 있다. 본 연구를 위해 공업계 고등학생들을 대상으로 하여 라즈베리파이를 활용한 프로그래밍 수업을 진행하였다. 이 수업에서 학생들은 학습한 이론적인 지식을 바탕으로 하여 실제 결과물들을 제작하도록 지도되었다. 학생들이 결과물을 제작하는 것을 돕기 위해 프로젝트 기반의 수업이 진행되었으며, 이 수업을 통해 학생들은 팀별로 토의와 협업을 거치면서 과제를 수행하였다. 특히 학생들의 프로젝트기반의 수업이 효과적으로 이루어질 수 있도록 자기조절학습 전략을 마련하여 수업을 진행하였다. 수업을 마친 후 면담을 통하여 라즈베리파이를 활용한 프로젝트 기반의 프로그래밍 학습에 대한 학생들의 만족도를 조사하였다. 면담 결과에 의하면 학생들의 만족도가 높음을 확인할 수 있었고, 동료 교사들도 라즈베리파이를 활용한 프로그래밍 수업과 프로젝트기반의 학습에 대한 많은 가능성과 기대를 가질 수 있게 되었다.

• 한국전자통신학회논문지
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• 제12권1호
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• pp.147-154
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• 2017

본 논문은 휴대폰에서 사용할 수 있는 IoT 기반 홈 보안 시스템을 개발한다. 제안된 시스템은 데이터를 수집하는 센서, 카메라, 게이트웨이와 Xively 플랫폼으로 구성된다. 라즈베리파이는 3 종류의 센서로부터 데이터를 수집하고, Xively로 데이터를 전송하고, 카메라의 영상화면을 인터넷을 통하여 휴대폰의 클라이언트로 전송한다. 서버는 Xively, 라즈베파이에 존재하는 소켓 서버와 Google에 있는 이메일 서버로 구성된다. 제안된 시스템은 움직임, 화재 위험, 가스 누출이 발생하면 이메일, 텍스트 문자와 영상화면을 전송하고, 라즈베리파이를 통하여 가스 밸브를 제어할 수 있다. 실험결과로부터 가스 누출 등으로 위험이 발생하면 사용자는 이메일, 문자 메서지를 전송받고, WIFI 또는 LTE를 통하여 스마트폰으로 집내의 영상화면을 볼 수 있다는 것을 확인하였다.

• 한국전산구조공학회논문집
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• 제32권6호
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• pp.375-381
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• 2019

구조물의 상태를 조기에 파악하기 위한 구조물 건전도 모니터링 연구와 건물의 정보를 수집하여 에너지를 효율적으로 관리해 주는 건물에너지관리시스템에 관한 연구가 활발히 진행 중이다. 본 연구에서는 기존 모니터링 시스템 연구가 건설, 센싱, ICT 기술이 융합된 첨단 기술임에도 불구하고 고가의 센서와 전문적인 기술력이 요구되어 적용 범위가 제한된다는 한계를 극복하기 위하여 싱글보드컴퓨터 중 가장 널리 쓰이는 라즈베리파이와 저전력으로 장거리의 통신이 가능한 로라 모듈, 고성능의 보급형 가속도계를 활용하여 장기간으로 건물의 모니터링이 가능한 무선 엣지 컴퓨팅 시스템을 구축하였다. 또한 라즈베리파이에 분산처리 알고리즘을 탑재함으로써 실시간으로 취득되는 방대한 양의 가속도 데이터 중 의미있는 데이터만을 취득하였으며 와이파이 통신으로 취득한 전체의 로우데이터와 비교함으로써 본 시스템으로부터 취득된 데이터의 정밀성을 검증하였다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제25권6호
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• pp.565-570
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• 2015

본 논문은 사물인터넷을 사용하여 원격으로 도어록과 주변 디바이스를 제어하는 스마트 도어록 시스템을 개발하였다. 사물인터넷은 인터넷망을 사용하여 사람과 사물, 사물과 사물 간에 상호 소통을 돕는 지능형 시스템으로 최근 하드웨어 기술의 발전과 빅데이터 등으로 인하여 주목받고 있는 기술이다. 이러한 사물인터넷 기반인 스마트홈 시스템을 응용하여 구현한 스마트 도어록 시스템은 서버인 라즈베리 파이와 도어록, 센서를 사용하여 구현하였다. 이 스마트 도어록 시스템은 스마트폰으로 라즈베리 파이 서버에 접속하여 도어록을 제어할 수 있도록 하였다. 또한 스마트폰으로 센서를 통해 사람의 접근을 확인하고, 도어록 주변을 카메라로 촬영하여 실시간으로 확인할 수 있도록 하였다.

• 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.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2016년도 추계학술대회
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• pp.868-871
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• 2016

최근 IoT를 활용한 웨어러블 기기 및 무인 이동체에 관한 연구가 활발히 진행되고 있다. 그 중 무인 이동체는 IT 기술들의 집약체라고 할 수 있다. 로봇, 자율 주행, 장애물 회피, 데이터 통신, 전력, 영상 처리 등의 기술들이 합쳐진 것을 무인 이동체 또는 무인 로봇이라고 부른다. 무인 이동체의 최종 목표는 수동이 아닌 자율 주행을 하여 목적지까지 안전하고 신속하게 도달하는 것을 목표로 한다. 본 논문에서는 무인 이동체의 기술들 중 하나인 영상 처리 분야를 다루고자 한다. 현재 배터리의 기술로는 무인 이동체가 최대 1시간까지 주행할 수밖에 없다는 것을 감안하여, 전력 소비를 최소한으로 줄이기 위해 소형 컴퓨터인 라즈베리 파이3를 사용하여 영상 인식 시스템을 설계하고자 한다. 제안하고자 하는 시스템은 카메라로부터 받는 영상의 모든 것을 인식하는 시스템을 목표로 한다.