• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제18권10호
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• pp.1172-1179
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• 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
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• 한국정보통신학회 2018년도 춘계학술대회
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• pp.679-680
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• 2018

IoT(사물 인터넷)는 더 이상 개념에만 머물러있지 않고, 개인 사용자가 직접 소형 보드와 부품을 통해 구현을 해보는 등 일상화되었다. 본 연구는 일반 장난감 자동차를 라즈베리 파이와 모터 드라이브를 이용하여 제어하는 시스템을 구현하였다. 이 연구를 통해 일반 장난감 자동차를 RC 카로 만들거나 추가적인 개발로 학습을 하고 자율주행을 하는 등의 발전을 시킬수 있을 것이다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2018년도 제57차 동계학술대회논문집 26권1호
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• pp.5-6
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• 2018

Edge Computing의 성능 분석을 위해 SDN 테스트 베드를 구축하는 방안을 제안한다. Edge Computing 환경에서 연구한 알고리즘들을 실증적 성능 테스트하기 위해 테스트베드를 구축하였다. Raspberry-Pi를 이용해 SDN Switch를 구현하였고, Edge단의 노드는 테스트를 위해 노트북을 연결해 인터넷이 되는지 확인하였다. Edge Computing 환경은 수 많은 노드를 연결해 테스트해야 하며 따라서 SDN 환경이 적절하다. 본 논문에서는 SDN에 대해서 알아보고 Raspberry-Pi를 이용한 테스트 베드 구축 방안에 대해 소개하고자 한다.

• International journal of advanced smart convergence
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• 제4권2호
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• pp.120-123
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• 2015

The use of smart devices worldwide has been increasing day by day and its applications based on IoT have been also extended. But the power control system requires complicated control and processing information from the various sensors in practice. One of the best ways to save the power consumption is to manage electrical equipment individually on the Internet. In this paper, remote power control system for managing the power through the relay switch module via Python server was implemented by using Raspberry Pi. The proposed power control system can be used anywhere over the Internet.

• International Journal of Computer Science & Network Security
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• 제21권4호
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• pp.277-283
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• 2021

The objective of this project is to conduct an underwater survey. The primary goal is to develop a device that can achieve the desired output under test conditions. For this reason, certain practical considerations must be taken into account, and the implementation is then developed to be carried out to obtain stable performance with the available hardware based on that experiment. The experiment was performed via BlueROV2 (Remotely Operated Vehicle) using RaspberryPi and softwares such as QGC (QGroundControl) and ArduPilot. This paper explains the work, the results with the collected data and how we implemented the work is presented in the end. The intention of this experiment is to connect two PCs using RaspberryPi with MAVLink communication using a Commercial-Off-The-Shelf device.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2021년도 추계학술대회
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• pp.637-639
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• 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
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• 제10권4호
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• pp.79-87
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• 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.

• 정보교육학회논문지
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• 제23권5호
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• pp.461-467
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• 2019

융복합 응용의 일반화로 라즈베리파이나 아두이노 임베디드형 제어 보드의 활용이 늘고 있다. 이러한 제어장치 설치는 상시 전력이 부재한 상황에서도 운영되어야 하는 경우가 많다. 이러한 경우에 흔히 태양광을 이용하기 때문에 충분한 전력 확보가 쉽지 않다. 본 논문에서는 이러한 저전력 환경 하에서도 작동할 수 있는 효과적인 제어 체계를 제안하고자 한다. 본 논문에서 구성한 실험 기기는 일정한 주기별로 DSLR 카메라 촬영하는 장치이다. 장치의 제어 모듈은 라즈베리파이와 아두이노 보드를 결합한 복합물이며, 아두이노 보드가 정해진 주기별로 라즈베리파이 보드를 동작시키도록 구성하였다. 본 논문에서는 이러한 전력 제어를 위한 프로그램을 개발하였고 이 펌웨어에 의하여 라즈베리파이의 전력 소모를 일자별, 시간별로 측정하여 전체 시스템의 효율성을 검증하였다. 아두이노 보드는 정한 간격마다 라즈베리파이에 전력을 공급하여 카메라에 슈팅 신호를 전송하도록 하였다. 실험결과, 10일간의 실험 기간 동안 일정하고 안정적인 전력 소모가 측정되었다. 결국 아두이노를 결합하여 절전하는 경우 라즈베리의 소비전력량을 약 81% 절감한 것으로 조사되었다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제17권9호
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• pp.745-752
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• 2016

모든 사물들이 인터넷에 연결되는 사물 인터넷 시대에 즈음하여 본 논문에서는 라즈베리파이와 지그비를 이용하여 실내의 LED 조명등과 멀티탭을 on/off 하고 조명등의 밝기와 출입문의 전자 도어락을 스마트폰으로 원격 제어하는 시스템을 제안한다. 라즈베리파이에 적외선 송신 모듈을 연결하여 리모트컨트롤이 가능한 에어컨 등의 가전제품을 스마트폰 어플로 제어했으며 실내의 영상, 실내온도, 조도 등을 모니터링 했다. 리모트컨트롤이 가능한 모든 가전제품들을 원격 제어하기 위해서는 IR 송신코드를 알아내어야 하는데 AVR 마이크로컨트롤러를 이용해서 IR 송신코드를 알아내는 방법을 제안했다. 상용의 사무실용 도어락을 개조하여 원격으로 개폐하는 방법을 제안했다. LED 조명의 밝기는 ATmega88로 PWM 신호를 발생시켜서 0에서 10 레벨까지 컨트롤했고 멀티탭의 제어는 ATmega32와 포토커플러, TRIAC를 사용하였다. 측정된 온도 및 조도는 Tiny44A를 사용하여 A/D 변환되고 SPI 통신으로 라즈베리파이에게 송신된다. 카메라는 라즈베리파이의 CSI(Camera Serial Interface) 헤드에 연결하였다. 스마트 멀티탭은 일정시간 동안 on 시킬 수 있고 미래시점에 on이 되도록 예약할 수 있다. 대기전력을 줄이기 위해서는 수동으로 멀티탭의 콘센트를 뽑거나 스위치을 꺼면 되지만 스위치를 꺼지 않고 외출한 경우에도 스마트폰으로 원격 제어하여 스위치를 꺼면 대기전력을 줄이는데 많은 도움이 될 것이다.

• 디지털산업정보학회논문지
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• 제11권3호
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• pp.1-9
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• 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.