• 공학교육연구
• /
• 제26권1호
• /
• pp.3-11
• /
• 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
• /
• 한국정보통신학회 2021년도 추계학술대회
• /
• pp.202-204
• /
• 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
• /
• 한국정보통신학회 2021년도 추계학술대회
• /
• pp.637-639
• /
• 2021

자율주행 연구가 활발히 진행되면서 ADAS(Advanced Driver Assistance System)에서 차량의 위치를 파악하고 경로를 유지하는데 차선 검출은 필수적인 기술이다. 차선 검출은 허프 변환과 RANSAC(Random Sample Consensus)과 같은 영상처리 알고리즘을 이용하여 검출한다. 본 논문은 라즈베리파이3 B+에 OpenCV를 이용하여 선형 도형 검출 알고리즘을 구현하고 있다. OpenCV 가우시안 블러 구조와 캐니 에지 검출을 통해 문턱값을 설정하였고, 선형 검출 알고리즘을 통한 차선 인식에 성공하였다.

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

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

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

• 디지털산업정보학회논문지
• /
• 제10권4호
• /
• pp.79-87
• /
• 2014

In this paper, we implemented the HearCAM platform with Raspberry PI B+ model which is an open source platform. Raspberry PI B+ model consists of dual step-down (buck) power supply with polarity protection circuit and hot-swap protection, Broadcom SoC BCM2835 running at 700MHz, 512MB RAM solered on top of the Broadcom chip, and PI camera serial connector. In this paper, we used the Google speech recognition engine for recognizing the voice characteristics, and implemented the pattern matching with OpenCV software, and extended the functionality of speech ability with SVOX TTS(Text-to-speech) as the matching result talking to the microphone of users. And therefore we implemented the functions of the HearCAM for identifying the voice and pattern characteristics of target image scanning with PI camera with gathering the temperature sensor data under IoT environment. we implemented the speech recognition, pattern matching, and temperature sensor data logging with Wi-Fi wireless communication. And then we directly designed and made the shape of HearCAM with 3D printing technology.

• 한국전자통신학회논문지
• /
• 제17권6호
• /
• pp.1193-1198
• /
• 2022

현대 사회의 급속한 발전으로 무인 처리 시스템이 사회적으로 대두됨에 따라 OpenCV를 이용하여 영상이나 이미지를 자동으로 분석 및 처리하여 의미 있는 결과물을 도출해내고 사회가 요구하는 역량을 기르기 위해서 라즈베리 파이 4를 이용한 얼굴인식 출결 관리 시스템에 대한 필요성이 대두되었다. 라즈베리 파이 4를 기반으로 Python3를 사용하여 소프트웨어를 설계하고, 오픈소스인 OpenCV, Haar cascade와 Kakao API, 구글 드라이브 등의 기술들을 사용하여 얼굴등록, 얼굴인식을 통한 손쉬운 출석 체크로 Kakao API를 통해 실시간으로 사용자와 통신할 수 있고 출석 확인 및 수정을 편리하게 할 수 있는 얼굴인식 출결관리 시스템을 연구하였다.

• Journal of Multimedia Information System
• /
• 제6권4호
• /
• pp.239-244
• /
• 2019

With the development of Cyber-Physical Systems(CPS), several technologies such as automation control, automotive and intelligent house systems have been developed. To enable communication among various components of such systems, several wired and wireless communication protocols are used. The Controller Area Network(CAN) is one of such wired communication protocols that is popularly used for communication in automobiles and other machinery in the industry. In this paper, we designed and implemented a response time analysis system for CAN communication. The reliable data transfer among various electronic components in a significant time is crucial for the smooth operation of an electric vehicle. Therefore, this system is designed to conveniently analyze the response time of various electronic components of a CAN enabled system. The priority for transmission of the messages in the CAN bus is determined by the message identifier. As the number of nodes increases the transmission of low priority messages is delayed due to the existence of higher priority messages on the bus. We used Raspberry Pi3 and PiCAN2 board to simulate the data transfer for studying the comparative delay in low priority nodes.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
• /
• 제18권1호
• /
• pp.151-157
• /
• 2018

본 논문은 라즈베리파이를 이용하여 온도, 토양습도, 조도에 따라 자동으로 물과 빛을 제공하며, 원격 카메라를 이용하여 실시간으로 식물 상태를 전송하는 스마트 화분의 구현 사례를 소개한다. 화분의 용기는 5개의 층으로 분리하고, 각 용기는 3D프린터로 직접 제작하였다. 용기는 5개 층을 연결하여 사용하며 추후 확장할 수 있도록 설계하였다. 그리고 용기 내부에 라즈베리파이와 센서, 펌프, 그리고 카메라를 장착하였다. 본 연구에서는 사용자가 원격에서 카메라나 센서 정보를 받아 스마트 화분을 관찰하고 제어할 수 있도록 안드로이드 앱을 개발하였으며, 앱과 라즈베리파이 사이의 데이터 통신 및 제어는 MQTT 프로토콜을 이용하였다.