본 논문은 양식장의 환경 데이터 모니터링 시스템 개발 및 성능 평가 결과를 담고있다. 하드웨어 개발을 위해 용존 산소량, 질소 이온 농도, 염도 및 해수 온도 데이터 수집을 위한 아날로그 센서들과 외부 온습도 및 위치 정보를 수집하기 위한 디지털 센서들을 이용하였으며, 이들 수집 데이터들을 클라우드 기반의 Firebase DB에 전달하기 위한 통신 모듈로 LoRa 송수신 세트를 이용하였다. Firebase에 저장되는 수집 데이터들은 웹 브라우저와 모바일 단말기 상에서 그래프 형태로 출력해 양식장 환경 데이터 변화를 실시간으로 관찰할 수 있도록 하였으며, 임계치를 지정해 수집 데이터가 이 범위를 벗어나는 경우 모바일 단말기 상에 실시간 알림이 도착하도록 구현하였다. 개발 시스템의 성능 평가를 위해 하드웨어 모듈에서부터 웹/모바일 애플리케이션까지 타임 스탬프 기반의 응답 시간을 측정한 결과 6.2초에서 6.85초 사이의 변화를 보여주고 있어 만족할 만한 결과임을 알 수 있었다.
본 논문은 Java 기반의 Firebase용 ML Kit로부터 구한 요가 강사의 요가 자세의 랜드마크를 기반으로 사용자가 요가 자세 훈련할 수 있는 애플리케이션 구현을 소개한다. ML Kit를 이용해 사용자의 자세를 분류하고 각 관절에 해당하는 랜드마크를 구한다. 구해진 랜드마크의 관절들이 이루는 각도를 통해 요가 자세에 대한 정확도 측정 기준값을 설정한다. 전문 요가 강사의 요가 자세에 대한 기준 랜드마크와 ML Kit를 통한 사용자의 포즈에 대한 랜드마크 사이의 정확도를 비교한다. 정확도 기준값에 따라서 오동작과 정동작 정보를 TTS(Text-to-Speech)를 통해 사용자에게 제공해준다. Firebase로 효과적인 사용자관리를 하고, 사용자 요가 자세가 정확도 기준값에 부합하는 운동을 했을 경우에 카운터와 타이머를 통해 운동량을 디스플레이하는 시스템을 설명한다.
Journal of information and communication convergence engineering
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제18권3호
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pp.147-154
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2020
In this study, we created a system that can determine the number of vehicles entering and departing a charging station in real time for solving waiting time problems during refueling. Accordingly, we use the You Only Look Once object detection algorithm to detect and count the number of vehicles in the charging station and send the data to the Firebase Realtime Database. The result is shown using an Android application that provides a map function with the Kakao Maps API at the user interface side. Our system has an accuracy of 91% and an average response time of 3.1 s. Therefore, this system can be used by drivers to determine the availability of a charging station and to identify the charging station with the least waiting time for charging their vehicle.
Journal of information and communication convergence engineering
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제19권1호
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pp.16-21
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2021
In this paper, to prevent accidents of school vehicles used by students, which have emerged as a continuous social problem, a boarding and leaving notification system using Bluetooth beacons is proposed. The platform structure uses Bluetooth, a smartphone, and an application, and provides real-time message reception between parents and teachers. It is not simply a system with Bluetooth capability alone, but also an IcT technology that is closely related to real life using two-way communication. The purpose is to provide user-friendly ICT technology as an integrated system for more practical effects. Two-way exchange of information between parents and teachers using cloud servers is made possible. By using this Bluetooth beacon notification system, safety accidents in student vehicles are reduced, which brings confidence from traffic accidents to schoolchildren of parents and teachers. Therefore, it is expected that parents and teachers are expected to improve their mental stability and quality of life from traffic accidents.
본 논문에서는 전세계의 역사들을 시간대별로 정리하여 이용자들에게 제공하는 3차원 세계역사지도 웹페이지를 구현한다. 이를 통해, 사용자가 3차원 공간 안에서 지구본을 돌려보며 본인이 알고 있던 역사와 동시대에 일어났던 사건들을 비교해보거나, 몰랐던 사실들을 깨달음으로써 전 세계 역사를 연결 지어 인식하게 하고, 나아가 역사 학습 흥미를 일으키고자 한다. Three JS를 이용하여 웹페이지 내에 삼차원 공간을 렌더링하였고, Raycasting 기법 등의 방법으로 흥미를 유발할 수 있는 상호작용 기능을 구현하였다. 또한 실시간 데이터베이스는 구글의 Firebase 서비스를 이용하여 구현하였다.
스마트 홈은 가정의 가전제품, 에너지 소비 장치, 보안기기 등 모든 사물을 통신망으로 연결해 모니터링 및 제어할 수 있는 기술이다. 스마트 홈은 자동제어 뿐 아니라 상황과 사용자의 취향을 학습하고, 이에 맞는 결과를 스스로 제공하는 방향으로 발전하고 있다. 본 논문은 사용자의 행동을 감지하여 사용자의 특성에 맞는 쾌적한 실내 환경 제어 서비스를 할 수 있는 모델을 제안하였다. 전체 시스템 구성은 센서와 와이파이를 탑재한 ESP8266, 실시간 데이터베이스인 firebase, 스마트 폰 어플로 구성된다. 본 모델은 사용자가 가전기기 작동시의 학습모드, 학습 결과를 통한 학습 제어, 실내와 실외 센서의 값을 이용한 자동 환기 등의 기능으로 구분된다. 학습은 에어컨, 가습기, 공기청정지 등 가전기기 제어시의 온도와 습도에 대한 이동 평균을 이용하였다. 본 시스템은 데이터베이스에 지속적으로 수집된 데이터를 다양한 기계학습과 딥 러닝을 통해 사용자의 특성을 분석하고 예측하여 보다 고 품질의 서비스를 제공할 수 있다.
2019년 윤창호법을 통해 음주 운전 법 개정 후에도 전체 음주 사고 운전자 중 재범 점유율은 2021년 4.7%로 나타나 2018년 대비 0.5% 증가했다. 거기다 음주 운전은 알코올의 중독성으로 인해 쉽게 끊지 못하고, 다시 운전하는 경우가 많아 사고의 재범 확률이 매우 높다. 따라서 본 논문에서는 이를 방지하고자 알코올을 수동으로 경찰관이 측정하는 방법이 아닌 자체적인 센서를 이용하여 알코올이 측정되면, 자동차의 시동이 멈추게 되고, 현재 위치와 시간과 같은 관련 데이터들을 자동으로 저장한다. 직접 자동차에 개발을 할 수 없으므로 시뮬레이션 환경을 고려하여 본 시스템은 IoT 환경을 기반으로 아두이노 보드와 Firebase, GPS 등 다양한 기술과 센서를 융합하여 개발되었다.
일반적인 신용카드 번호 인식 시스템은 정해진 위치에 카드를 배치했을 때에만 올바르게 동작하도록 설계되어 있다. 본 논문은, 저시력 장애인을 포함한 시력 취약 계층에게 보다 쉬운 사용자 경험을 제공하기 위해, 신용카드 내 16자리 숫자의 종횡비 특징을 이용한 자동 번호 인식 알고리즘을 제안한다. 제안하는 알고리즘은 형태학 연산을 통해 종횡비가 4:1 이상인 이미지 후보군을 찾고, 각각의 후보에 OCR과 BIN 번호 매칭 기술을 적용하여 신용카드 번호를 획득한다. OpenCV 및 Firebase ML에 기반한 실험 결과, 카드를 정해진 위치에 두지 않아도 77.75% 정확도로 카드 번호를 인식하였다.
최근 코로나 확진자가 감소함에 따라 집합금지 명령이 해제되고 단계적 일상 회복이 진행되고 있다. 이에 맞춰 온라인 수업을 진행하던 학교들이 대면 수업으로 전환됨에 따라 학생들이 학교로 돌아오게 되었다. 하지만 학교에 처음 온 학생들은 학교 주변 상권에 대해 잘 모르는 경향이 있다. 본 논문에서는 이러한 학생들의 고민을 줄여주기 위하여 카테고리별로 맞춤 식당을 추천해주는 서비스 개발하였다. Kotlin을 활용한 안드로이드 애플리케이션 형태로 개발하였으며, 네이버 지도를 활용하여 식당의 위치를 알려주도록 하였다. 또한 Firebase를 활용한 게시판을 통해 소통의 창구를 마련하고 간단한 게임 등을 통해 학우들 간의 친밀도를 높일 수 있는 콘텐츠를 제공하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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