• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제18권1호
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• pp.143-149
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• 2018

본 논문은 DJI 사의 Phantom4 드론이 촬영한 라이브 영상을 여러 사용자에게 스트리밍하는 시스템을 구현한 사례를 소개한다. 스트리밍 서버는 라즈베리파이3 보드로 만들어 이동성을 높였으며, HTML5 표준 웹 브라우저를 탑재한 어떤 기기에서도 실시간으로 비디오 스트림을 재생할 수 있도록 구현하였다. 스트리밍 서버는 FFmpeg 오픈 소스를 컴파일하여 사용하였고, 전체를 제어하는 소프트웨어는 자바로 작성하였으며, 드론으로부터 비디오를 받아 스트리밍 서버로 전송하는 모듈은 안드로이드 앱으로 구현하였다. 본 논문에서 구현된 시스템은 스트리밍 서버의 낮은 처리능력에 맞추어 148x112의 해상도에서 초당 24프레임으로 성공적으로 실시간 스트리밍을 달성하였다.

• 전기전자학회논문지
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• 제24권2호
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• pp.392-402
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• 2020

본 논문은 광센서 없는 태양광 추적 시스템을 제안한다. 태양광 추적, MPPT, ESS, 모니터링의 4가지 기능을 모듈화하여 시스템을 구현하였다. 9개의 태양광 패널을 기본단위로, 바람의 영향을 저감하고, 광센서 없이 태양광 추적이 가능하도록 상하좌우 패널의 높낮이를 다르게 한 격자형 구조를 채택하였다. 저가형 MCU를 이용한 부스트 컨버터 PWM 스위칭을 위해 기존 MPPT의 연산 방법을 개선하였다. ESS 모듈은 리튬 이온 배터리 12개(직렬 3셀과 병렬 4셀)를 기본 단위로 구성하여 온도 및 전기 특성의 이상 유무 감시가 가능하게 하였다. 각 모듈의 MCU는 Atmega128 또는 Raspberry PI로 구성하였으며 운전 정보를 상호 교환하고, IoT 기술을 응용하여 실시간 원격 모니터링과 클라우드에 데이터베이스를 구축하여 유지보수가 가능하게 하였다. 실험을 위해 제작된 태양광 발전 시스템의 운전 데이터는 각 모듈의 분산 및 원격 모니터링의 가능성, 유지보수의 편의성 및 광추적 성능을 증명한다.

• Structural Monitoring and Maintenance
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• 제2권4호
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• pp.319-338
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• 2015

The electro-mechanical impedance (EMI) technique makes use of surface-bonded lead zirconate titanate (PZT) patches as impedance transducers measuring impedance variations monitored on host structural components. The present experimental work further evaluate an alternative to the conventional EMI technique which performs measurements of the variations in the output voltage of PZT transducers rather than computing electromechanical impedance (or admittance) itself. This paper further evaluates a variant of the EMI approach presented in a previous work of the present authors, suitable, for low-cost concrete structures monitoring applications making use of a credit card-sized Raspberry Pi single board computer as core hardware unit. This monitoring approach is also deployed by introducing a new damage identification index based on the ratio between the area of the 2-D error ellipse of specific probability of EMI-based measurements containment over that of the 2-D error circle of equivalent probability. Experimental results of damages occurring in concrete cubic and beam specimens are investigated under increasing loading conditions. Results illustrate that the proposed technique is an efficient approach for identification and early detection of damage in concrete structures.

• 산업경영시스템학회지
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• 제38권4호
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• pp.72-79
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• 2015

A number of plating companies have been exposed to the risk of fire due to unexpected temperature increasing of water in a plating bath. Since the companies are not able to forecast the unexpected temperature increasing of water and most of raw materials in the plating process have low ignition temperature, it is easy to be exposed to the risk of fire. Thus, the companies have to notice the changes immediately to prevent the risk of fire from plating process. Due to this reason, an agile and systematic temperature monitoring system is required for the plating companies. Unfortunately, in case of small size companies, it is hard to purchase a systematic solution and be offered consulting from one of the risk management consulting companies due to an expensive cost. In addition, most of the companies have insufficient research and development (R&D) experts to autonomously develop the risk management solution. In this article, we developed a real time remote temperature monitoring system which is easy to operate with a lower cost. The system is constructed by using Raspberry Pi single board computer and Android application to release an economic issue for the small sized plating manufacturing companies. The derived system is able to monitor the temperature continuously with tracking the temperature in the batch in a short time and transmit a push-alarm to a target-device located in a remoted area when the temperature exceeds a certain hazardous-temperature level. Therefore, the target small plating company achieves a risk management system with a small cost.

• 한국융합학회논문지
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• 제10권1호
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• pp.45-51
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• 2019

사물인터넷의 활용은 4차산업혁명 시대의 핵심으로 다양한 데이터와 서비스를 축적, 융합, 분석하여 재활용하는 기본이 된다. 4차 산업혁명의 발전 속도와 사업 전환의 패러다임이 급격히 변화하고 예측하기 힘든 상황에서 사물인터넷을 연계하고 관리할 수 있는 시스템과 프레임워크가 요구된다. 본 논문에서는 국내 오픈소스이며 서비스인 OKMindmap에 사물인터넷을 접합하고 Node-RED 서비스를 연계하여 사물인터넷 관리시스템으로 개발하였다. 개발된 시스템은 OKMindmap의 장점과 프로세스적 프로그래밍이 가능한 Node-RED의 장점이 결합되어 쉽게 설치할 수 있으며 웹 브라우저 기반으로 사물인터넷을 연결하고 다양한 데이터 및 서비스 변환 및 연계를 할 수 있다. 라스베리파이에 카메라 모듈, 온습도 센서 모듈, 전동기 제어 모듈을 개발하여 기본적인 기능을 구현하였으며, 점차 아두이노와 SOC 등의 사용으로 연계 소자들을 확산해 나아갈 계획이다.

• 전기전자학회논문지
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• 제23권3호
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• pp.777-784
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• 2019

인적이 드문 한적한 곳이나 산악 지역에서 화재가 발생 하였을 때 화재 상황을 정확하게 파악하고 적절한 초동 대처를 한다면 피해를 최소화할 수 있으므로 사전 화재인지시스템과 자동알림시스템이 요구된다. 본 연구에서는 객체인식을 위한 딥러닝 알고리즘 중 Faster-RCNN 및 SSD(single shot multibox detecter)을 사용한 화재 인식시스템을 전력선 통신과 연동하여 자동알림시스템을 시연하였으며 향 후 고압송전망을 이용한 산불화재 감시에 응용 가능함을 제시하였다. 학습된 모델을 장착한 라즈베리파이에 파이카메라를 설치하여 화재 영상인식을 수행하였으며, 검출된 화재영상은 유도형 전력선 통신망을 통하여 모니터링 PC로 전송하였다. 학습 모델별 라즈베리파이에서의 초당 프레임 율은 Faster-RCNN의 경우 0.05 fps, SSD의 경우 1.4 fps로 SSD의 처리속도가 Faster-RCNN 보다 28배 정도 빨랐다.

• 한국전자통신학회논문지
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• 제16권4호
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• pp.699-708
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• 2021

본 논문에서는 2개의 비전 센서와 딥 러닝을 이용한 자율주행 차량의 속도제어 알고리즘을 제시하였다. 비전 센서 A로부터 제공되는 도로 속도 표지판 영상에 딥 러닝 프로그램인 텐서플로우를 이용하여 속도 표지를 인식한 후, 자동차가 인식된 속도를 따르도록 하는 자동차 속도 제어 알고리즘을 제시하였다. 동시에 비전 센서 B부터 전송되는 도로 영상을 실시간으로 분석하여 차선을 검출하고 조향 각을 계산하며 PWM 제어를 통해 전륜 차축을 제어, 차량이 차선을 추적하도록 하는 조향 각 제어 알고리즘을 개발하였다. 제안된 조향 각 및 속도 제어 알고리즘의 유효성을 검증하기 위해서 파이썬 언어, 라즈베리 파이 및 Open CV를 기반으로 하는 자동차 시작품을 제작하였다. 또한, 시험 제작한 트랙에서 조향 및 속도 제어에 관한 시나리오를 검증함으로써 정확성을 확인할 수 있었다.

• 산업과 과학
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• 1권1호
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• pp.23-31
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• 2022

2000년 초반에 유휴 서버를 활용하는 방식으로 시작된 클라우드 서비스는 4차 산업혁명의 도래로 더욱 활성화되고, 데이터를 수집하고 분석하여 비즈니스에 활용할 수 있는 최적의 플랫폼으로 많은 분야에서 사용되고 있다. 한편 사물인터넷은 주변의 모든 사물들이 언제, 어디서나 자유롭게 인터넷이라는 네트워크에 접속하여 센싱한 데이터를 전송할 수 있는 환경으로서, 실시간으로 데이터의 전송이 이루어지므로 BaaS 즉, 데이터만을 위한 클라우드 서비스가 추가되었다. 본 연구에서는 사물인터넷을 위한 BaaS 서비스 중에서 Parse Server를 기반으로 데이터를 관리하는 백앤드 서비스 방안을 설명하고, 이를 활용하여 환자들의 재활을 도와주는 서비스를 제시한다. 이를 위한 하드웨어 환경으로는 라즈베리파이를 사용하고, 인터넷에 연결되어 실시간으로 환자들의 움직임 정보를 수집하고, 이를 Parse Server를 통해 관리한다.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제23권4호
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• pp.99-105
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• 2023

이 논문은 IOT 기기인 라즈베리파이와 인공지능 기술을 이용하여 지능형 CCTV를 설계하고 시제품을 실험적으로 개발하였다. CCTV 화면에 있는 사람 수를 탐지하기 위하여 Object Detection 기술을 사용하였으며, 긴급 상황 탐지를 위하여 OpenPose에서 제공하는 Action Detection 기술을 사용하였다. 제안된 시스템은 CCTV, 서버 그리고 클라이언트 구조이고 CCTV는 라즈베리파이와 USB 카메라를 사용하였고, 서버는 리눅스를 사용하였고, 클라이언트는 아이폰을 사용하여 구현하였다. 각 서브 시스템간에 통신은 MQTT 프로토콜을 사용하여 구현하였다. 프로토타입으로 개발된 시스템은 초당 2.7프레임의 이미지를 전송할 수 있었고 초당 0.2 프레임에 대하여 이미지로부터 긴급 상황을 탐지할 수 있었다.

• 스마트미디어저널
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• 제9권3호
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• pp.41-45
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• 2020

최근 4차 산업혁명 관련 IT기술 중에서 머신러닝과 딥러닝으로 대표되는 인공지능과 사물인터넷은 다양한 연구를 통해 여러 분야에서 우리 실생활에 적용되고 있다. 본 논문에서는 사물인터넷과 객체인식 기술을 활용한 인공지능을 적용하여 의류를 분류하고자 한다. 이를 위해 이미지 데이터셋은 웹캠과 라즈베리파이를 이용하여 의류를 촬영하고, 촬영된 이미지 데이터를 전이학습된 컨벌루션 뉴럴 네트워크 인공지능망인 구글넷에 적용하였다. 의류 이미지 데이터셋은 온전한 이미지 900개와 손상이 있는 이미지 900 그리고 총 1800개를 가지고 상하의 2개의 카테고리로 분류하였다. 분류 측정 결과는 온전한 의류 이미지에서는 약 97.78%의 정확도를 보였다. 결론적으로 이러한 측정결과와 향후 더 많은 이미지 데이터의 보완을 통해 사물인터넷 기반 플랫폼상에서 인공지능망을 활용한 여타 사물들의 객체 인식에 대한 적용 가능성을 확인하였다.