본 논문에서는 스마트 그리드 전력설비 간 통신을 통해 고장구간을 자율적으로 판단, 분리하기 위한 기반기술인 통신제어장치를 설계하였다. 통신제어장치에서 제어모듈은 3상 전압, 전류를 계측할 수 있도록 DSP, 통신모듈은 전력설비 간 통신을 통해 고장구간을 판단, 고장구간 분리를 실현할 수 있도록 라즈베리 파이로 설계되었다. DSP와 라즈베리 간 통신은 SPI 통신방식을 기반으로, 반면에 라즈베리 간 통신은 Wi-Fi 기반으로 설계되었다. 끝으로, 3개의 전력설비 통신제어 장치로 구성되는 성능 평가 시스템을 구축하였으며, 선로 상의 다양한 고장 이벤트들에 대한 모의 검증을 실시하였다. 평가 결과, 모든 시험경우들에 대해서 통신제어장치가 요구된 응답을 보임으로서 통신제어장치 설계 방법론의 유효성을 확인할 수 있었다.
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.
It is the approach of embedded system design that finds 3D scanning technology to analyze a real object or environment to collect data on its shape and appearance. 3D laser scanning developed during the last half of 20th century in an attempt to accurately recreate the surfaces of various objects. 1960s, early scanners used lights, cameras, and projectors to carry out the scanning in the lacks of performance which encountered many difficulties with shiny, mirroring, or transparent objects. The 3D scanning technology has leveled-up with helpful of embedded software platform research and design. In this paper, First we designed the hardware of laser/camera setup and turntable moving part which is the base of object. Second, we introduced the process of scanning 3D data with software and analyzed the resulting scanned image on the web server. Last, we made the 3D scanning embedded device with 3D printing model and experimented the 3D scanning performance with Raspberry Pi.
An irrigation monitoring system is an efficient approach to save water and to provide effective irrigation scheduling for rice cultivation in desert soils. This research aimed to design, fabricate, and evaluate the basic performance of an irrigation monitoring system based on information and communication technology (ICT) for rice cultivation under drip and micro-sprinkler irrigation in desert soils using a Raspberry Pi. A data acquisition system was installed and tested inside a rice cultivating net house at the United Arab Emirates University, Al-Foah, Al-Ain. The Raspberry Pi operating system was used to control the irrigation and to monitor the soil water content, ambient temperature, humidity, and light intensity inside the net house. Soil water content sensors were placed in the desert soil at depths of 10, 20, 30, 40, and 50 cm. A sensor-based automatic irrigation logic circuit was used to control the actuators and to manage the crop irrigation operations depending on the soil water content requirements. A developed webserver was used to store the sensor data and update the actuator status by communicating via the Pi-embedded Wi-Fi network. The maximum and minimum average soil water contents, ambient temperatures, humidity levels, and light intensity values were monitored as 33.91 ± 2 to 26.95 ± 1%, 45 ± 3 to 24 ± 3℃, 58 ± 2 to 50 ± 4%, and 7160-90 lx, respectively, during the experimental period. The ICT-based monitoring system ensured precise irrigation scheduling and better performance to provide an adequate water supply and information about the ambient environment.
본 논문에서는 원격 제어 홀로그램 기반 인터랙티브 사이니지 디자인에 대해 제안한다. 제안한 방식은 Raspberry Pi 하드웨어 플랫폼 및 Intel realsense r200 카메라를 사용하여 인터랙션이 가능한 홀로그램 사이니지 구조를 구성하였으며, 소프트웨어 파트는 원격 콘텐츠 관리를 위한 Screenly 솔루션과 콘텐츠 제어를 위한 Open CV 기반 솔루션을 기반으로 구성된다. 3D 게임 기술 Unity 5를 기반으로 한 3D 콘텐츠 렌더링 알고리즘을 사용하여 테스트를 진행하였으며, 홀로그램 피라미드 사이니지 구조를 사용한 모델 테스트를 통해 IoS 설계를 위한 3D 데이터 시각화 및 표출이 가능한 새로운 방식을 실험하였다. 본 논문에서는 해당 홀로그램 사이니지 모델에 대하여 기술하였다.
IEIE Transactions on Smart Processing and Computing
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제3권6호
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pp.393-396
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2014
Recently, the internet of things (IoT) has become increasingly attractive in many areas to realize smart worlds. JavaScript has become prevalent for IoT programming because of its familiarity with web programmers. On the other hand, JavaScript does not allow the direct control of IoT hardware due to its language limitation. This paper proposes the IoT software platform for JavaScript programming to resolve the limitation. For proof of concept, the platform based on SpiderMonkey and Raspberry Pi was implemented.
In this paper for developing and implementing the car driver's front lane attention enhancement developed system using the car camera. The developed system automatically alarm the car driver when front cars make the dangerous situation. We use Raspberry Pi camera module V2 as car camera module, Raspberry Pi 3 board as hardware main board of implementing embedded system and develop the application library module which can be operated on the Raspberry situation. The application library module widely consist of two part, front car recognition part and dangerous situation distinguish part. Our developed system satisfy the performance test of the target system at the software test certification laboratory of TTA(Telecommunication Technology Association). We test four items as attentive car recognition ability at day and night, system performance, response time. We get the performance of developed system based on the four goal. The car driver's front lane attention enhancement system in this paper will be widely used at the ADAS(Advanced Driving Assistance System) because of the better performance and function.
원격진료 분야는 코로나19 팬데믹으로 인해 빠르게 성장하고 있다. 하지만, 클라우드 컴퓨팅, 화상 회의, 사이버보안 등의 요소를 원격 진료 시스템을 만들 때 고려해야 하기 때문에 원격 의료 서비스의 비용은 비교적 높은 편이다. 따라서 본 논문에서는 P2P 방식의 원격 진료 서비스가 가능한 원격 진료 시스템을 제안한다. 서버-클라이언트구조를 통해 중앙 서버에서 감시되고 기록됨으로써 발생하는 개인정보유출과 DDoS 공격과 같은 보안 문제로부터 자유롭게 하고, SSL 프로토콜을 이용해 정확한 신원 확인을 가능하게 함으로써 신뢰성 있는 연결 체계를 구축하여 환자들이 안심하고 자신의 개인정보를 말할 수 있는 환경을 만든다. 열화상 카메라를 장착하여 실시간으로 체온을 비롯한 상대방의 상태를 실시간으로 확인할 수 있도록 하여 각종 시각 자료가 요구되는 원격 의료 시스템을 라즈베리파이 기반으로 구현함으로써 비용효율성과 휴대성을 갖추고 있다. 이를 통해 원격진료 시스템을 보급화하고 나날이 늘어가는 원격진료의 수요를 충족시킬 수 있을 것이다.
클라우드를 통한 데이터 처리는 통신 과정에서 지연시간과 통신비용 증가 등 같은 많은 문제가 발생한다. 사물인터넷 분야에서는 이러한 문제를 해결하기 위해 엣지 컴퓨팅 연구가 활발히 이루어지고 있고, 대표적인 응용 분야로 자율주행이 있다. 실내 자율주행에서는 실외와 달리 GPS와 교통정보를 이용할 수 없기 때문에 센서를 활용하여 주변 환경을 인식해야 한다. 그리고 자원이 제약된 모바일 환경이기 때문에 효율적인 자율주행 시스템이 필요하다. 본 논문에서는 실내 환경에서 자율주행을 위해 신경망을 사용하는 기계학습을 제안한다. 신경망 모델은 LiDAR 센서에서 측정된 거리 데이터를 바탕으로 현재 위치에 가장 적절한 주행 명령을 예측한다. 신경망의 입력 데이터의 수에 따른 성능 평가를 수행하기 위해 6가지의 학습 모델을 설계하였다. 주행과 학습을 위해 Raspberry Pi 기반의 자율주행 차량을 제작하였고, 학습 데이터 수집과 성능평가를 위한 실내 주행 트랙을 제작하였다. 6가지의 신경망 모델들은 정확도와 응답시간 그리고 배터리 소모에 대한 성능 비교를 하였고, 입력 데이터의 수가 성능에 미치는 영향을 확인하였다.
본 논문에서는 가중치를 고려한 L2-norm 최소화 기법으로 역 MFCC 알고리듬을 이용하여 고래 사운드 재생 시스템을 구현하였다. 고래소리 콘텐츠와 3D 프린팅을 결합하여 제작된 본 연구의 결과물은 고래관광 산업 및 멀티미디어 콘텐츠 산업에 기여를 하게 될 것이다. 먼저 다양한 고래 소리를 재생하는 소프트웨어를 개발하고 개발된 소프트웨어를 3D 프린팅된 고래의 내부에 있는 라즈베리 파이 하드웨어에 업로드한다. 이 시스템을 개발하는데 사용된 프로그래밍 언어는 고래소리분류를 위한 C++, 고래 소리 재생 알고리즘을 위한 MATLAB 및 Python, 고래 모형의 3D 프린팅을 위한 Rhino 6 등이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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