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.
배회란 "어떤 곳을 중심으로 어슬렁거리며 이리저리 돌아다닌다." 라는 사전적인 의미를 가지고 있으며 대부분의 범죄가 발생하기 전에 이루어지는 행동이다. 따라서 배회행위를 검출함으로써 다양한 범죄를 사전에 예방할 수 있다. 본 논문에서는 Raspberry Pi를 이용한 배회행위 검출 알고리즘을 제안한다. 제안한 알고리즘은 적응형 차영상을 이용해 움직이는 객체를 검출하였고, 객체검출의 정확성을 높이기 위해 모폴로지 열림 연산을 사용한다. 객체가 검출되면 객체의 무게중심점을 이용하여 무게중심점의 각도 변화와 객체의 높이에 반비례하는 픽셀 이동 거리를 이용하여 배회행위를 검출한다. 배회행위로 검출되면 Raspberry Pi를 이용하여 경고음을 출력하여 사용자에게 알려준다.
In this study, the system to manage the power automatically was implemented by using Arduino, Raspberry pi, and Beacon technologies. Before the research, pre-research was carried out with the analysis on the existing power management systems in the market in order to find a solution to reduce burdens from standby power and power waste with the increase of electric charges. The system is designed to be able to deliver and receive data through IEEE 802.15.4 wireless protocol, by using Xbee module. Arduino was tested to verify whether it is able to control SSR(Solid State Relay), and it was found that there is no problem. Meanwhile, it was also tested whether it is possible to organize a star topology network through Arduino and Raspberry Pi, and it was confirmed that normal wireless communication is possible through IEEE 802.15.4 wireless protocol. It is designed that the signal from Android smartphone application is to be delivered to Raspberry Pi and then, to be delivered to Arduino through Xbee so that Arduino could control SSR. In addition to this, wireless protocol required to control Arduino with Raspberry Pi is also designed and applied to this research.
본 논문에서는 다양한 아두이노 무선센서 모듈과 Raspberry Pi, 웹서버를 이용한 IOT 기반 환경정보 수집 시스템을 구현하고, 상품추천시스템을 제안한다. 이 시스템은 사용자가 주변 환경의 데이터를 정확하게 확인하고 활용할 수 있도록 한다. 상품추천 시스템에서는 상점 외부에 부착된 다양한 무선센서 모듈들을 이용해 상점 주변의 환경데이터를 수집하고, 무선통신을 통해 Raspberry Pi로 데이터를 전송한다. 전송된 데이터는 Server로 보내져 Server DB에 저장되고 Server에서 센서값들의 평균값을 계산해 Raspberry Pi로 다시 보내주면 Raspberry Pi에 연결된 모니터를 통해 실시간으로 주변의 데이터와 주변 상황에 맞는 경고 메시지를 보여주고, 이후 필요한 물건을 추천해준다.
IoT 장치를 개발하는 방법은 응용이 요구하는 센서를 아두이노나 라즈베이 파이 같은 플랫폼에 장착하고 그 센서의 드라이버와 응용을 작성하는 것이다. 이때 그 센서를 위한 구동 드라이버가 이미 작성되어 있고 응용에서 그 드라이버를 표준화된 API로 접근할 수 있다면 센서의 Plug&Play가 가능할 것이다. 이를 위한 과거의 방식은 센서 인터페이스가 너무 복잡하여 현재의 플랫폼에서는 사용하기 어렵다. 본 논문에서는 USB단자를 갖는 표준화된 센서와 드라이버가 라즈베리 파이에 Plug되면 자동으로 드라이버가 설치되는 기법을 제안한다. 응용 개발자는 센서 드라이버는 고민하지 않고 Linux의 파일 접근 API로 센서 값을 얻을 수 있다. 제안된 기법은 현재 라즈베리-파이 상에서 구현 중이다.
최근 드론, 무인 정찰선 등 무인 기술에 대한 관심이 크게 늘었다. 무인 보트는 사람이 직접 탑승하지 않고 무선 전파로 조종이 가능한 보트를 말한다. 무인 보트는 미 해군에서 처음 개발하여 군사용으로 사용되고 있다. 최근에는 취미용, 농약 살포용, 수상 레저용, 탐사용 등 다양한 방면으로 사용이 확대 되었다. 위의 다양한 무인 보트의 역할 중 탐사용 무인 보트의 경우 사람의 시각에 들어오지 않는 사각지대와 같은 곳을 탐사할 수 없다는 장점이 있다. 본 논문에서는 사각지대와 같은 곳도 탐사가 가능한, 실시간 스트리밍을 지원하는 무인 보트를 Raspberry Pi를 이용하여 구현 했다. 수신기의 신호를 입력받아 송신기로 무인 보트의 조작이 가능하고, 스마트폰의 핫스팟 기능을 이용한 Paspberry Pi와 스마트폰의 네트워크 연결, 이를 통해 Raspberry Pi의 Motion을 이용한 실시간 스트리밍이 가능한 무인 보트이다.
A monitoring system for a field magnetometer was configured with assistance of a Raspberry Pi as a data logger. The suggested geomagnetic system uses a semi-real-time data transmission module. The system consists of two parts: a field-observation part and a data-center part. The field-observation part comprises a Raspberry Pi, magnetometer, LTE router, and power source, while the data center part takes samples at the site. The collected magnetometer data are then sent to the data center through the LTE router. The newly designed monitoring system was deployed and checked in Jeju-do island, and found to operate stably. The suggested system is promising in that it is simple and cost saving, providing at least physical insight and knowledge on the complex natural phenomena.
Choi, Eun-Soo;Kang, Min-Soo;Jung, Yong Gyu;Paik, Jean Kyung
International Journal of Advanced Culture Technology
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제5권1호
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pp.70-75
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2017
Recent development of IT industry including smart phones and communication technologies has resulted in rapid growth of Internet of Things (IoT) technology and relevant markets. The access to IoT is becoming easier thanks to the boards and IoT products, such as Arduino and Raspberry Pi. Large-scale business sites use IoT technology to manage inventories, but small-scale business sites do not. In the present study, We ported Linux-based Raspbian to Raspberry Pi, It utilizes web server communication to control the Arduino through the application We used a color sensor to figure out the kind of inventory. We also built a database using MySQL to store the data. We used raspberry pi to check whether the proposed system works and apply it to small-scale business.
In this paper, the blue-green algae monitoring program of applying IoT(Internet of things) technologies is designed and implemented that can check out the status of the river's water quality in real time. The proposed system is to extract the image data from the camera of raspberry pi by an wireless network, and it is analyzed through the HSV color model. We measure the temperature using a DS18B20 1-wire temperature sensor. The extracted information of image data and temperature is then analyzed in C and Python programs for use with Raspberry Pi. The XML data in PHP program is made from the analyzed information and provides Web services. It also allows to refer the XML data using mobile devices.
일상생활에서 빈번히 사용되는 주변 생활 제품은 기술의 급속한 발전과 더불어 지능화 정도가 가속화 되고 있는 추세에 있다. 일반적으로 LED 조명이나 실내 에어컨을 자동으로 조정하거나 자동청소로봇 등은 이미 일반화된 제품들이다. 그럼에도 불구하고 우리 생활에서 가장 필요한 용품인 거울에 대한 지능적인 제품은 비교적 고가이어서 소비자가 쉽게 접근하기 어려운 생활용품이 되고 있어서 지능화 제품의 보급이 더딘편이다. 따라서 본 논문에서는 Raspberry Pi 3B+ 를 기반으로 하여 음성제어가 가능한 스마트 미러를 설계하고 구현하였다. 이를 위하여 저렴한 raspberry pi의 WiFi를 통해 네트워크에 연결하도록 하여 미러가 시간, 날씨 및 뉴스 정보 기능을 자동으로 업데이트 할 수 있도록 하였고 기상 조건, 사전 시간 또는 음악 재생과 같은 음성 제어가 가능하기 위하도록 Google Asistant 음성 인터페이스를 적용하였다. 본 논문에서 제안한 제품이 실용화될 경우 저가이면서 고기능 사양을 제공하고 있어서 스마트 미러 보급에 많은 기여가 예산된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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