• 전자공학회논문지
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• 제53권12호
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• pp.152-158
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• 2016

본 논문에서는 오픈소스 플랫폼 라즈베리파이 3 모델을 기반으로 몽고DB 데이터베이스를 활용하여 풀 스택 플랫폼을 구현하였다. 가속도 센서를 사용하여 무선 통신으로 데이터를 로깅하는 도구로써 이벤트 구동 방식을 사용하였으며, 리눅스 라즈비안 Jessie 버전으로 초당 28 프레임으로 USB 카메라(MS LifeCam 시네마) 이미지를 획득하며, 안드로이드 모바일 기기와 인터페이스를 구축하기 위하여 블루투스 통신 기술을 확장하였다. 따라서 본 논문에서는 가속도 센서 동작을 검출하여 이벤트 트리거링을 감지하는 풀 스택 플랫폼 기능을 구현하고, IoT 환경에서 온도와 습도 센서 데이터를 수집한다. 특히 몽고 DB가 MEAN 스택과 가장 좋은 데이터 연결성을 갖고 있기 때문에 풀 스택 플랫폼 성능을 개발 향상시키는데 MEAN 스택을 사용하였다. 향후 IoT 클라우드 환경에서 풀 스택 성능을 향상시키고, 몽고 DB를 활용하여 보다 쉽게 웹 설계 성능을 향상시키도록 기술을 개발하겠다.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제11권6호
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• pp.207-214
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• 2011

본 논문에서는 Zigbee 기반 무선센서네트웍과 레고 마인드스톰 NXT 모듈을 이용하여 이동로봇의 원격주행제어시스템을 개발하였다. 기존 회전센서(encoder)에 의한 이동로봇 위치제어의 오차 문제(미끄러짐 등)를 해결하고 좀 더 정확하게 이동로봇을 제어하기 위해 본 논문에서는 무선센서네트웍상의 초음파모듈을 사용하였다. 초음파의 문제점인 직진성과 협소한 감지범위의 단점을 극복하기 위해 이동로봇에 부착된 이동 노드를 360도 회전시킴으로써 4개의 고정 노드로부터 각각의 거리를 측정하여 삼각측량법에 의해 로봇의 정확한 위치를 추정하였다. 또한 이동로봇의 전면에 부착된 USB 웹 카메라를 사용하여 스마트폰으로 영상이 송신되도록 하였다. 그 결과 스마트폰을 통해 로봇의 위치와 이동로봇의 주변상황을 확인함으로써 이동 로봇을 정확하게 제어할 수 있었다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제26권1호
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• pp.70-75
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• 2016

머신비전을 사용하여 사람의 얼굴을 인식하는 다양한 연구가 진행되고 있다. 머신비전은 기계에 시각을 부여하여 이미지를 분류 혹은 분석하는 기술을 의미한다. 본 논문에서는 이러한 머신비전 기술을 적용한 얼굴을 분류하는 알고리즘을 제안한다. 이 얼굴 분류 알고리즘을 구현하기 위해 컨볼루셔널 신경망(Convolution neural network)과 Cascade 안면 검출기를 사용하였고, 피험자들의 얼굴을 분류하였다. 구현한 얼굴 분류 알고리즘의 학습을 위해 한 피험자 당 이미지 2,000장, 3,000장, 40,00장을 10회와 20회 컨볼루셔널 신경망에 각각 반복하여 학습과 분류를 진행하였고, 학습된 컨볼루셔널 신경망과 얼굴 분류 알고리즘의 실효성을 테스트하기 위해 약 6,000장의 이미지를 분류하였다. 또한 USB 카메라 영상을 실험 데이터로 입력받아 실시간으로 얼굴을 검출하고 분류하는 시스템을 구현하였다.

• 정보처리학회논문지B
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• 제12B권4호
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• pp.465-472
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• 2005

본 논문에서는 HMD(Head Mounted Display) 하단에 눈동자의 움직임 영상을 취득할 수 있는 USB 카메라를 부착한 후, 3차원 1인칭 슈팅(First Person Shooting) 게임에서 게임 캐릭터의 시선방향을 눈동자 움직임에 의해 조작하는 방법을 제안한다. 본 논문에서 제안하는 방법은 다음과 같은 3부분으로 이루어져 있다. 첫 번째는 입력 영상으로부터 눈동자의 중심 위치를 실시간 영상 처리 방법으로 추출하는 부분, 두번째는 HMD 모니터상의 임의 지점을 쳐다볼 때 추출된 눈동자의 위치 정보와 모니터상의 응시 지점사이의 기하학적인 연관관계를 결정하는 캘리브레이션 부분, 그리고 마지막은 캘리브레이션 정보를 기반으로 모니터 상의 최종적인 응시 위치를 결정하고 이 정보에 의해 게임상의 3차원 뷰 방향을 조정하는 부분으로 구성되어 있다. 실험 결과 본 논문의 방법에 의해 손이 불편한 사용자에게 게임을 즐길 수 있는 기회를 제공하고, 게임 캐릭터와 게임 사용자의 시선 방향을 일치시킴으로서 게임의 흥미와 몰입감을 증가시킬 수 있는 결과를 얻음을 알 수 있었다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제12권2호
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• pp.401-406
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• 2008

낙상이 탈골, 골절, 치명적인 머리 부상이나 심지어 죽음과 같은 심각한 결과를 초래하기 때문에 낙상 사건 검출은 특히 혼자 사는 노인들에 대해 가장 일반적인 문제들 중의 하나이다. 낙상이나 낙상과 관련된 부상들을 방지하기 위해서 최근 몇몇 기존 비디오 센서 기반의 방법들은 낮은 낙상 검출율을 보여주고 있다. 낮은 검출율 문제를 개선하고 시스템 성능을 높이기 위해, 본 논문은 실시간 환경에서 연속하는 차영상 간의 차와 시간적 템플릿(temporal templates)을 이용한 노인들에 대한 새로운 낙상 사건 검출 방법을 제시하였다. 제안된 알고리즘은 비록 한 대의 USB PC 카메라에 의해 획득된 낮은 질의 비디오 시퀀스임에도 불구하고 96.43%의 성공적인 검출율과 3.125%의 낮은 false positive rate를 얻었다. 실험 결과는 높은 검출율과 낮은 false positive rate에 관한 매우 기대되는 성능을 보여주고 있다.

• 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.

• 전자공학회논문지SC
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• 제46권2호
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• pp.61-71
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• 2009

본 논문에서는 가정용 게임에 적용 가능한 저가이면서 컴팩트한 모션캡쳐 시스템을 목표로 하고 있다. 현재 영화나 게임에 이용되는 모션캡쳐 시스템은 장비가 크고 상당히 고가이기 때문에 간단한 가정용 게임에는 적용하기 어렵다. 요즘 흔히 사용되는 USB CCD카메라를 이용한 모션캡쳐 게임은 속도가 느리고 2차원 인식만 하는 단점을 가지고 있다. 하지만 최근 연구에서 저가이면서 속도가 빠른 PSD센서를 이용하여 3차원 측정이 가능한 시스템을 구현할 수 있게 되었다. 2차원 측정이 가능한 PSD센서를 이용한 3차원 모션캡쳐 시스템에는 2개 이상의 PSD를 사용하는 스테레오 비전 기반의 PSD 모션캡쳐 시스템과 빛의 세기와 거리와의 관계를 이용하여 하나의 PSD만으로도 3차원 측정이 가능한 광량보정 기반의 단일 PSD 모션캡쳐 시스템 등이 소개되었다. 하지만 현재 개발된 두 시스템을 가정용 게임에 적용하기에는 다음과 같은 문제가 있다. 두 개 이상의 PSD 센서를 사용해야 하기 때문에 고가이고 복잡하다. 광량보정 기반의 단일 PSD 모션캡쳐 시스템의 경우에는 측정된 마커의 광량을 이용하여 거리를 계산하기 하기 때문에 거리측정을 위해 전방향으로 균일한 광량을 가지는 마커를 만들어야 하므로 매우 어렵다. 따라서 본 논문에서는 이러한 문제를 해결한 새로운 접근방법을 소개하고자 한다. 일정한 거리에 떨어져 있는 두 개의 마커가 광학적 특성만 동일하다면 두 마커 사이의 상대적 광량차이를 이용하여 3차원 측정을 할 수 있다는 것이다. 결과적으로 저가이며, 빠르고, 컴팩트하고, 광각이며, 게임에도 적용가능한 단일 PSD 모션 캡쳐 시스템을 개발했다. 이 개발된 시스템이 애니메이션이나 영화, 게임에도 사용되어질 것으로 기대한다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제26권5호
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• pp.396-401
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• 2016

사물인터넷이 발전함에 따라 다양한 분야에서 적용될 수 있는 제품들이 개발되고 있고, 여러 연구들이 진행되고 있다. 사물인터넷의 여러 분야 중 스마트 홈은 실생활과 밀접하기 때문에 다른 분야보다 주목받고 있다. 자율이동로봇 또한 산업과 군사, 가정 등에서 적용되어 여러 역할을 수행하고 있다. 본 논문에서는 자율이동로봇과 사물인터넷을 결합하여 Smart housekeeping 로봇을 구현하였다. Smart housekeeping 로봇을 구현하기 위해 라즈베리 파이와 무선 USB 카메라, Huins 사의 uBrain 로봇을 사용하였다. 로봇을 제어하기 위해 핸드폰을 라즈베리 파이의 IP에 접속하였고 라즈베리 파이에서는 uBrain 로봇과 블루투스 연결을 하였다. 핸드폰에서 해당 명령에 맞춰 로봇을 제어하도록 구현하였다. 또한 사용자가 원할 경우 로봇이 자율 주행을 선택할 수 있도록 구현하였다. 무선 USB 카메라로 실시간 촬영하는 영상을 핸드폰 혹은 개인용 컴퓨터로 확인할 수 있도록 하였다. 이 Smart housekeeping 로봇은 집 내부를 실시간으로 확인할 수 있도록 도울 것이다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국해양정보통신학회 2008년도 춘계종합학술대회 A
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• pp.886-889
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• 2008

오늘날 디지털 기술은 네트워크 및 무선 통신 기술의 발전과 함께 크게는 U-City, 작게는 U-헬스케어를 가능하게 하였다. 이전까지 개발되어온 유비쿼터스 센서 네트워크(USN) 기술이 네트워크 구성과 무선 통신의 성능 향상이라면 지금은 이 기술을 하나로 합천 가정, 공장, 병원 등 실생활에 활용하는 응용 어플리케이션을 지향하고 있는 것이다. 본 논문에서는 이에 발맞추어 이더넷 네트워크 연결이 가능하고, 다른 가전기기를 제어할 수 있는 임베디드 리눅스 기반의 서버 플랫폼과 환경 정보 수집을 위해 다양한 센서가 부착된 Zigbee 센서 보드를 개발해 USN 환경을 구현하였다. 이러한 서버와 노드의 구성으로 인터넷이 연결되어 있는 곳이라면 어디서나 환경 데이터를 얻을 수 있고 카메라를 통해 출입자를 점검할 수 있으며, 이를 바탕으로 원격 제어 할 수 있다.

• Interdisciplinary Bio Central
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• 제1권1호
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• pp.5.1-5.4
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• 2009

This article is an addendum to the authors’ previous article (Kim, J. et al. (2008) Plant Cell 20, 307-319). The instrumentation and software described in this article were used to analyze the circadian leaf movement in the previous article. Here, we provide detailed and practical information on the instrumentation and the software. The source code of the LMA program is freely available from the authors. The circadian clock regulates a wide range of cyclic physiological responses with a 24 hour period in most organisms. Rhythmic leaf movement in plants is a typical robust manifestation of rhythms controlled by the circadian clock and has been used to monitor endogenous circadian clock activity. Here, we introduce a relatively easy, inexpensive, and simple approach for measuring leaf movement circadian rhythms using a USB-based web camera, public domain software and a Leaf Movement Assay (LMA) program. The LMA program is a semi-automated tool that enables the user to measure leaf lengths of individual Arabidopsis seedlings from a set of time-series images and generates a wave-form output for leaf rhythm. This is a useful and convenient tool for monitoring the status of a plant's circadian clock without an expensive commercial instrumentation and software.