본 논문에서는 AIoT를 위한 비주얼 블록 코딩 도구를 설계하였다. AI 블록 코딩이 가능한 EduB 플랫폼에 피지컬 컴퓨팅을 가능하게 하는 모듈을 추가함으로써 블록을 사용한 쉬운 피지컬컴퓨팅 코딩과 AIoT 코딩이 가능하다. 도구는 WebSocket과 Wifi를 사용해 EduB와 타겟보드인 RaspberryPi의 무선 통신을 하며, 블록으로 생성된 코드를 RaspberryPi 내부에서 실행하여 GPIO와 SenseHAT을 제어할 수 있게 하였다. 따라서, 코딩 결과를 콘솔 출력이나 그래프로만 확인할 수 있어 정적이던 AI 교육을 LED나 모터를 제어해 동적으로 결과를 확인할 수 있게 하여 흥미와 관심을 유발할 수 있도록 한다.
병렬처리시스템이 설계와 구축에서 가장 중요한 관점 중의 하나는 비용 대비 성능이다. 본 연구에서는 라즈베리파이 4를 클러스터 방식으로 연결하여 병렬처리 시스템을 구축하였을 때, 클러스터의 병렬처리 성능이 다른 병렬처리 시스템과 유사한 확장성과 병렬처리 성능을 보여주는지를 HPL 벤치마크를 통하여 검증하였다. 실험 결과 라즈베리파이 기반의 병렬처리 시스템이 클러스터의 크기에 따른 병렬 확장성이 있고, 다른 병렬처리 시스템들과 유사한 처리 성능을 가질 수 있음을 확인하였으며, 이를 통하여 라즈베리파이와 같은 저가의 처리장치로도 충분한 크기의 클러스터를 구성할 경우 높은 성능을 기대할 수 있음을 알 수 있다.
본 논문은 스마트 옷장의 시장성과 기능에 대해 연구하고, 사용자에게 편의성과 개인화된 서비스(실시간 정보 제공, 온습도 제어, UV 살균 기능) 등 다양한 기능을 통해 사용자의 요구를 충족시키며, 스마트 기기와의 연동, 맞춤형 스타일 추천, 얼굴 인식 기술 등의 추가 기능을 통해 지속적인 개선과 혁신을 제안한다.
차량의 블랙박스는 자전거 블랙박스에 맞지 않는 센서들이 포함되어 있어서 자전거 블랙박스에는 적합하지 않다. 그래서 본 연구에서는 기울기에 따라 자전거 블랙박스의 영상을 핸드폰으로 확인할 수 있는 시스템을 구현하였다. 자이로 센서를 이용하여 각도를 측정하고, 측정된 각도를 라즈베리파이에 제안된 각도에 근거하여 영상 파일을 저장하였다. 저장된 영상 파일을 FTP 방식으로 핸드폰 어플리케이션을 통해 다운 받을 수 있는 시스템을 개발하였다.
본 논문에서는 다양한 아두이노 무선센서 모듈과 Raspberry Pi, 웹서버를 이용한 IOT 기반 환경정보 수집시스템과 기상청 API를 통한 기상정보, 상점 서비스를 매시업하여 상품추천시스템을 구현하였다. 이 시스템은 사용자가 주변 환경의 데이터를 정확하게 확인하고 그에 맞는 상품을 추천받을 수 있도록 한다. 상품추천시스템에서는 상점 외부에 부착된 환경정보 수집시스템에서 측정한 데이터와 기상청 API 데이터를 DB에 저장하고 DB에 저장된 데이터를 이용하여 상황에 맞는 기후화면디자인과 환경정보 데이터를 html로 구성하여 보여준다. Raspverry Pi에 연결된 모니터를 통해 실시간으로 정보를 보여주며 일정 시간 간격으로 관련 상품 광고를 보여주며 필요한 물건을 추천해준다.
International journal of advanced smart convergence
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제8권4호
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pp.194-199
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2019
As the performance of the system increases, more parallelized data is being processed than single processing of data. Today's cpu structure has been developed to leverage multicore, and hence data processing methods are being developed to enable parallel processing. In recent years desktop cpu has increased multicore, data is growing exponentially, and there is also a growing need for data processing as artificial intelligence develops. This neural network of artificial intelligence consists of a matrix, making it advantageous for parallel processing. This paper aims to speed up the processing of the system by using raspberrypi to implement the cluster building and parallel processing system against the backdrop of the foregoing discussion. Raspberrypi is a credit card-sized single computer made by the raspberrypi Foundation in England, developed for education in schools and developing countries. It is cheap and easy to get the information you need because many people use it. Distributed processing systems should be supported by programs that connected multiple computers in parallel and operate on a built-in system. RaspberryPi is connected to switchhub, each connected raspberrypi communicates using the internal network, and internally implements parallel processing using the Message Passing Interface (MPI). Parallel processing programs can be programmed in python and can also use C or Fortran. The system was tested for parallel processing as a result of multiplying the two-dimensional arrangement of 10000 size by 0.1. Tests have shown a reduction in computational time and that parallelism can be reduced to the maximum number of cores in the system. The systems in this paper are manufactured on a Linux-based single computer and are thought to require testing on systems in different environments.
다리 혹은 건물과 같은 구조물들은 그들의 안전상태를 진단하기 위하여 지속적으로 점검할 필요가 있다. 그러나 사람이 이러한 구조물의 모든 지점을 직접적으로 접근하여 점검해야 하는 치명적인 어려움이 있다. 이러한 어려움을 극복하기 위하여 오늘날에는 WSN(Wireless Sensor Node)를 이용한 SHM(Structural Health Monitoring)에 대한 많은 연구가 활발히 이루어지고 있다. 본 논문에서는 WSN을 이용한 SHM에서 보다 정밀한 점검을 위하여 실시간 처리를 제공하는 Xenomai의 성능을 기존 리눅스 커널과 실험적으로 비교 평가하였다. 이를 위하여 상용 임베디드 보드인 라즈베리 파이(Raspberry Pi) 보드의 기존 리눅스 커널에 Xenomai를 패치 시키고, 캔틸레버 빔(cantilever beam)의 고유 주파수(natural frequency)를 분석하기 위하여 가속도 센서로부터 z-축 진동 데이터를 주기적으로 읽어 들이는 태스크를 구현하였다. 동일한 방법으로 기존 리눅스 커널에서 데이터를 측정한 후, Smart Office Analyzer를 이용하여 캔틸레버 빔의 고유 주파수를 분석하였다. 마지막으로, WSN을 위한 Xenomai의 타당성을 검토하기 위하여 가속도 센서의 z-축 진동 데이터를 유선으로 측정하여 동일한 방법으로 비교 분석하였다.
VoIP(Voice over Internet Protocol)와 IP Telephony 기술이 발전함에 따라 기존 회선이 아닌 인터넷 망을 사용하여 전화를 사용하는 IP-PBX(Internet Protocol Private Branch Exchange)의 사용이 증가하고 있다. IP-PBX는 전화회선을 사용하지 않아 전화 업무가 많은 기업들과 기관들의 경영비용을 절감할 수 있으며 일반전화 회선과 유사한 품질을 제공한다. 하지만 IP-PBX를 도입하기 위해선 고가의 하드웨어 장비나 상용 소프트웨어를 구매해야 하는 초기 비용이 필요하다. 본 논문에서는 고가의 하드웨어 장비나 상용 소프트웨어를 구매하지 않고 IP-PBX를 도입할 수 있는 방안을 제안한다. 제안하는 IP-PBX는 Raspberry Pi와 Asterisk를 사용하여 IP-PBX 서버를 설계하고 구현한다. 그리고 구현된 IP-PBX 기반으로 PC와 스마트 폰 간의 음성 통화를 실시하여 논문의 적합성을 검증한다.
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.
Park, Hyun-Wook;Shin, Young-Weon;Kim, Jin-Yeob;Kong, Ki-Sok
한국컴퓨터정보학회논문지
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제25권11호
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pp.17-25
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2020
본 논문은 아두이노, 라즈베리파이를 통해 모빌의 동작을 원격으로 제어하는 시스템을 다루었다. 유아 주변의 온도, 습도, 미세 먼지 데이터를 사용자에게 제공하고, 애플리케이션을 통해 모빌의 동작을 원격으로 제어한다. 안드로이드 앱의 기능은 첫째, 유아의 주변 온도, 습도, 미세 먼지 데이터를 수신하고, 둘째, 모빌 작동을 원격으로 제어하며. 셋째, 목소리를 녹음하고 재생한다. 원격 제어 모듈의 동작 시간을 측정하는 실험을 통해 애플리케이션에서 시스템에 빠르게 접근할 수 있음을 확인하였다. 기존 시중의 제품은 신생아 주변의 환경 정보를 제공하지 않고, 애플리케이션을 통한 여러 기능을 제공하지 않는다. 본 시스템은 부모에게 유아 주변의 환경정보를 제공하고, 원격 제어 기능과 애플리케이션의 여러 편리 기능을 제공함으로써 기존 제품 대비 육아의 편의성을 향상할 것으로 기대한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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