In this paper we present IoT compliant HD Digital Signage Controller design using Raspberry Pi. Nowadays, the digital signage system have gained increasing popularity and rapidly growing communications medium that offers a wide range of exciting ways with customers, enhance brand awareness, increase sales and margin uplift by replacing the traditional static signage system. This paper presents a cost-effective IoT based HD Digital Signage Controller (DSC) using R-Pi computer that can use various kinds of displays in order to make the system as efficient and affordable as possible to provide advertisement or other relevant information to people in public areas. The system is designed in such way the information about surrounding related place is taken through sensors and directly uploaded to the internet, and thus can be accessed anytime and displayed on screens by using Raspberry Pi that serves as controller in the system. The design and implementation of the system developed by using python programming language and its hardware consists of sensors, Arduino, Raspberry Pi 3 model B board and the displays. The main targets of this study are build a cost effective Digital Signage system as well as broadcasting information at display contents in public areas and control those digital signs.
본 논문에서는 오픈 소스 컴퓨터 비전 라이브러리 중 하나인 OpenCV를 사용하여 차선 인식 기능을 구현한 내용을 정리하였다. ARM 프로세서 기반인 Raspberry Pi 3 보드에 Linux 운영체제인 Rasbian(r18.03.13)을 탑재하였고, 영상처리를 수행하기 위해 Raspberry Pi Camera를 사용하였다. 차선인식을 구현하기 위해서 OpenCV 라이브러리에 구현된 Canny Edge Detection, Hough Transform 알고리즘을 사용하였고, 소실점(Vanishing Point)의 흔들림을 방지하고 원하는 직선만을 검출하도록 RANSAC 알고리즘을 사용하였다. 또한, 검출된 차선에 따라 자동차가 주행하도록 DC모터와 Servo모터를 제어하였다.
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.
Many advanced products and services are emerging in the market thanks to data-based technologies such as Internet (IoT), Big Data, and AI. The construction of a system for data processing under the IoT network environment is not simple in configuration, and has a lot of restrictions due to a high cost for constructing a high performance server environment. Therefore, in this paper, we will design a development environment for large data analysis computing platform using open source with low cost and practicality. Therefore, this study intends to implement a big data processing system using Raspberry Pi, an ultra-small PC environment, and open source API. This big data processing system includes building a portable server system, building a web server for web mining, developing Python IDE classes for crawling, and developing R Libraries for NLP and visualization. Through this research, we will develop a web environment that can control real-time data collection and analysis of web media in a mobile environment and present it as a curriculum for non-IT specialists.
Purpose: To continuously monitor soil and climatic properties, a data acquisition system (DAQ) was developed and tested in plum farms (Gyewol-ri and Haechang-ri, Suncheon, Korea). Methods: The DAQ consisted of a Raspberry-Pi processor, a modem, and an ADC board with multiple sensors (soil moisture content (SEN0193), soil temperature (DS18B20), climatic temperature and humidity (DHT22), and rainfall gauge (TR-525M)). In the laboratory, various tests were conducted to calibrate SEN0193 at different soil moistures, soil temperatures, depths, and bulk densities. For performance comparison of the SEN0193 sensor, two commercial moisture sensors (SMS-BTA and WT-1000B) were tested in the field. The collected field data in Raspberry-Pi were transmitted and stored on a web server database through a commercial communications wireless network. Results: In laboratory tests, it was found that the SEN0193 sensor voltage reading increased significantly with an increase in soil bulk density. A linear calibration equation was developed between voltage and soil moisture content depending on the farm soil bulk density. In field tests, the SEN0193 sensor showed linearity (R = 0.76 and 0.73) between output voltage and moisture content; however, the other two sensors showed no linearity, indicating that site-specific calibration is important for accurate sensing. In the long-term monitoring results, it was observed that the measured climate temperature was almost the same as website information. Soil temperature information was higher than the values measured by DS18B20 during spring and summer. However, the local rainfall measured using TR 525M was significantly different from the values on the website. Conclusion: Based on the test results obtained using the developed monitoring system, it is thought that the measurement of various parameters using one device would be helpful in monitoring plum growth. Field data from the local farm monitoring system can be coupled with website information from the weather station and used more efficiently.
IoT 환경에서 발생하는 데이터는 아주 다양하고, 4차 산업혁명의 발전으로 인해 특히 스마트팩토리와 같은 제조 설비 공장에서 발생하는 정형, 비정형 데이터도 확연하게 증가하는 추세이다. 이를 빅데이터 관련 솔루션을 이용하면 다양한 대용량 데이터의 수집, 저장, 처리, 분석 및 시각화 과정을 거쳐 정확한 분석 및 데이터 기반 의사결정을 통한 시스템의 개선 및 확장을 할 수 있다. 따라서 본 논문에서는 IoT 환경에서 사용되는 라즈베리 파이를 이용하여 직접 데이터를 생성하고, 다양한 빅데이터 솔루션을 이용하여 분석한다. 수집에는 Sqoop 솔루션을 이용하여 데이터베이스에서 HDFS로 수집 및 저장하고, 처리에는 Hadoop과 연결되어 병렬 처리가 가능한 Hive 솔루션을 사용하여 데이터를 처리한다. 마지막으로 범용적으로 쓰이는 R 프로그래밍을 통해 처리된 데이터를 분석 및 시각화하여 최종 검증하고자 한다.
본 논문에서는 R.Box와 연결되어 미세먼지정보를 무선으로 전송하는 아두이노 기반의 시스템을 제안한다. R.Box는 라즈베리파이를 기반으로 다양한 센서로 구성된 일반목적의 IoT 허브이다. 아두이노와 미세먼지센서를 이용해 미세먼지농도를 측정하고 데이터를 WiFi를 통해 R.Box로 전송한다. 아두이노와 R.Box는 TCP 소켓 방식으로 통신하며 이 시스템을 통하여 원하는 위치의 미세먼지정보를 확인할 수 있다.
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.
하천 및 저수지의 수량자료 수집을 위해 부자식 또는 레이더식 수위계 등의 계측기를 이용하여 수위의 변화를 측정한다. 그러나, 수량 모니터링을 위해 설치되는 계측기와 유지관리를 위한 인력소모 비용의 이유로 일부 지역에서만 제한적으로 수행되고 있어 정확한 수문 해석에 한계가 있다. 이에 본 연구에서는 저가의 센싱장비와 라즈베리파이를 활용한 ICT 기술을 수량 모니터링분야에 적용하여 수위 모니터링 기술을 개발하고자 한다. 라즈베리파이(Raspberry Pi 3 B Model)는 오픈소스 기반의 초소형 컴퓨터로 여러 센서를 연결하여 다양한 수문 인자(토양수분, 온도, 수위 등)들을 측정할 수 있으며, 통신 모듈이 기본 내장되어 있어 통신망 구축을 통해 측정데이터를 데이터베이스에 저장할 수 있다. 수위센서(eTape)와 초음파센서를 연결하여 실제 하천 유량 모니터링에 활용되고 있는 부자식 수위계 장비와 비교 분석을 통해 활용 가능성을 검증하고자 하였다. 검증방법은 인공강우실험을 위해 설치된 플륨관에 수위센서(eTape)와 초음파센서를 부착하여 기존 운영중인 부자식 수위계와 비교하였다. 부자식 수위계의 측정결과와 두 센서의 상관관계를 분석한 결과 결정계수(R2)가 0.94 이상으로 나타났다. 분석결과와 같이 기존 고가의 수위 관측장비들을 대체하여 저가의 센서 기반 모니터링 장비들의 실용화가 가능할 것이라 판단된다. 향후 연구에서는 다양한 센서(수위, 초음파, 카메라 등)를 이용하여 농업용수 물수지 분석에 활용할 계획이다. 농업용수는 수자원 총량 중 차지하는 비율이 높음에도 불구하고 정량적 데이터가 부족한 실정이며, 지역별 공급 특성이 다양하여 이를 계량화하기 위해서는 다수의 계측기가 필요하다. 따라서, 본 연구에서 개발중인 센서를 활용하여 물순환 과정의 정량적인 계측을 통해 농업용수의 효율적인 관리 및 농업용수의 하천기여도 평가 자료로 활용될 수 있을 것으로 판단된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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