In this paper, we propose an automated system. It utilizes a Raspberry Pi camera and a function generator to analyze luminance in an image. Then, it applies voltage based on this analysis to control light transmission through coloring smart windows. The existing luminance meters used to measure luminance are expensive and require unnecessary movement from the user, making them difficult to use in real life. However, after taking a photography, luminance analysis in the image using the Python Open Source Computer Vision Library (OpenCV) is inexpensive and portable, so it can be easily applied in real life. This system was used in an environment where smart windows were applied to detect the luminance of windows. Based on the brightness of the image, the coloring of the smart window is adjusted to reduce the brightness of the window, allowing occupants to create a comfortable viewing environment.
Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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2018.05a
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pp.663-664
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2018
The car design has changed a lot over the past 100 years, but the side mirrors have not changed. It is not right in the fourth round of the Industrial Revolution. It is also an analog format, which has many disadvantages. Accordingly, by replacing the side mirror to the camera to change the digital it was improve the limitations and disadvantages of the 'mirror' with. It also has additional benefits such as fuel savings of 5 to 10 percent per year and automatic detection of threats. In this project, we used Razberry pie, which is highly compatible, as a main board, and connected infrared distance sensor and monitor module to focus on automatic threat detection.
Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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2015.07a
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pp.308-309
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2015
최근 들어 일반인들도 다중 콥터와 4k 고성능 카메라를 장착한 상용 드론을 구매하여 자신의 취미 활동용으로 사용하고 있다. 드론을 이용한 많은 동호회가 생겨나고 1인 1드론, 개인용 드론의 시대가 시작되고 있다. 또한 사물인터넷의 시대에 걸맞게 아두이노, 라즈베리파이와 같은 오픈하드웨어 플랫폼과 오픈 소스를 이용하고 저가형 3D printer 의 보급으로 자신만의 독특한 형태를 지니는 기체 제작을 시작하고 있다. 이에 본 논문에서는 3D 캐드를 이용한 위상최적화 기법을 적용하여 기존 상용 기체의 강성은 그대로 유지하되 기체 프레임 무게를 절반으로 줄인다. 또한, 풍동실험을 진행해서 기존 기체에서 발생하는 유체흐름을 분석하고 새로운 기체를 적용했을 경우에도 유사한 유체흐름이 나타나도록 설계하여 3D 프린터를 사용하여 제작하였다.
Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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2017.11a
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pp.1068-1071
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2017
카 하이어링 서비스는 개개인간의 차를 공유할 수 있는 환경을 제공해주는 서비스 플랫폼이다. 카 하이어링 서비스에서는 일반적으로 웹 서버를 구축하여 자차의 대여를 원하는 개인이 해당 차량의 지역 정보, 등록 정보 등을 기입 저장한다. 이후 웹 서버를 통해 일련의 인증과정을 거친 사용자가 해당 지역에 등록되어 있는 차량의 이용을 원할 때, 서버로 본인의 유저 정보를 송신하여 차량을 대여할 수 있도록 서비스를 운영한다. 우리는 본 연구에서 비콘 기술과 영상처리를 통한 PSNR 검출을 사용하여 개인 간의 차량 대여에서 발생하는 보안성과 신뢰성 문제를 보완 향상시켜 카 하이어링 서비스를 활성화 할 수 있는 기반을 구축하고자 한다. 이를 위해 웹 서비스 구현, 인증된 사용자만이 차량을 이용할 수 있는 인증키 생성 및 암호화 알고리즘, 라즈베리파이를 비콘 스캐너로 활용한 인증키 검증 절차, 카메라 영상처리를 이용한 차량 동작 감지 방법의 구현으로 보안성을 강화한 시스템을 구축하였다.
Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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2020.11a
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pp.401-404
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2020
최근 드론 산업은 미래를 이끌어갈 신산업으로 부상하고 있다. 이러한 기대에도 불구하고 드론으로 인해 생기는 여러 문제들 중에서 개인정보침해 관련 문제는 기술적으로 쉽게 풀리지 않아서 드론 사용에 대한 법적인 규제만 더 강화하고 있는 실정이다. 본 논문은 드론 촬영물이 묵시적으로 가지고 있는 개인정보 침해문제를 클라우드 환경 가운데 기술적으로 풀어내었다. 사용자는 자신의 개인정보 침해 요소가 제거된 안전한 영상을 이용할 수 있도록 실시간 촬영 시 특정 사람 객체에 대한 마스킹을 진행할 수 있다. 라즈베리파이 카메라와 드론을 이용해 동영상을 촬영한 뒤 소켓 통신을 통해 이를 클라우드 환경에서의 서버로 전송하면 서버는 실시간으로 마스킹 처리를 진행하며 마스킹이 완료된 영상은 최종적으로 서버에 저장된다. 사용자는 모든 사람 객체 마스킹과 특정인을 제외한 모든 사람 객체 마스킹이라는 두 가지 옵션 중에서 원하는 옵션을 선택하여 개인정보 마스킹 처리를 진행할 수 있다.
In this paper, we implement a wheeled mobile robot that accurately and autonomously finds the optimal route from the starting point to the destination point based on computer vision in a complex indoor environment. We get a number of waypoints from the starting point to get the best route to the target through deep reinforcement learning. However, in the case of autonomous driving, the majority of cases do not reach their destination accurately due to external factors such as surface curvature and foreign objects. Therefore, we propose an algorithm to deepen the waypoints and destinations included in the planned route and then correct the route through the waypoint recognition while driving to reach the planned destination. We built an autonomous wheeled mobile robot controlled by Arduino and equipped with Raspberry Pi and Pycamera and tested the planned route in the indoor environment using the proposed algorithm through real-time linkage with the server in the OSX environment.
The use of the Internet of things plays a major role in the Fourth Industrial Revolution, and a series of tasks of accumulating, converging, analyzing and reusing various data and services becomes very important. Because the pace and scope if the paradigm shift in Fourth Industrial Revolution is so rapid and unpredictable, the development and utilization of a system to fulfill this role for IOT are urgently required. In this paper, we introduce the Web-based IOT management system, which connects the IOT with OKMindmap, which is a domestic open source software and service, and the Node-RED service. This system combines the advantages of OKMindmap with the advantages of Node-RED, which is capable of visual component based programming, so that it can easily and flexibly connect the IOT based on Web browsers, and various data and services can be integrated and linked. We developed a camera module, a temperature and humidity sensor module, and the motor control module in Raspberry PI basically, and tested the operation successfully. We plan to extend the IOT component gradually by using Arduino and System On Chip.
Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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2016.10a
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pp.868-871
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2016
Recently, Unmanned vehicle and Wearable Technology using iot research is being carried out. The unmanned vehicle is the result of it technology. Robots, autonomous navigation vehicle and obstacle avoidance, data communications, power, and image processing, technology integration of a unmanned vehicle or an unmanned robot. The final goal of the unmanned vehicle manual not autonomous by destination safely and quickly reaching. This paper managed to cover One of the key skills of unmanned vehicle is to image processing. Currently battery technology of unmanned vehicle can drive for up to 1 hours. Therefore, we use the Raspberry Pi 3 to reduce power consumption to a minimum. Using the Raspberry Pi 3 and to develop an image recognition system. The goal is to propose a system that recognizes all the objects in the image received from the camera.
The Journal of the Korea institute of electronic communication sciences
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v.15
no.2
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pp.349-356
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2020
This paper introduces the implementation of a driver's condition warning system using eye aspect ratio to prevent a car accident. The proposed driver's condition warning system using eye aspect ratio consists of a camera, that is required to detect eyes, the Raspberrypie that processes information on eyes from the camera, buzzer and vibrator, that are required to warn the driver. In order to detect and recognize driver's eyes, the histogram of oriented gradients and face landmark estimation based on deep-learning are used. Initially the system calculates the eye aspect ratio of the driver from 6 coordinates around the eye and then gets each eye aspect ratio values when the eyes are opened and closed. These two different eye aspect ratio values are used to calculate the threshold value that is necessary to determine the eye state. Because the threshold value is adaptively determined according to the driver's eye aspect ratio, the system can use the optimal threshold value to determine the driver's condition. In addition, the system synthesizes an input image from the gray-scaled and LAB model images to operate in low lighting conditions.
Kim, Kyoung Min;Ryu, Jae Hyun;Hong, Sung Jun;Kim, Hongjun
Journal of the Korea Institute of Information Security & Cryptology
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v.32
no.3
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pp.547-554
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2022
Recently, the field of telemedicine is growing rapidly due to the COVID-19 pandemic. However, the cost of telemedicine services is relatively high, since cloud computing, video conferencing, and cyber security should be considered. Therefore, in this paper, we design and implement a cost-effective P2P-based telemedicine system. It is implemented using the widely used the open source computing platform, Raspberry Pi, and P2P network that frees users from security problems such as the privacy leakage by the central server and DDoS attacks resulting from the server/client architecture and enables trustworthy identifying connection system using SSL protocol. Also it enables users to check the other party's status including body temperature in real time by installing a thermal imaging camera using Raspberry Pi. This allows several medical diagnoses that requires visual aids. The proposed telemedicine system will popularize telemedicine service and meet the ever-increasing demand for telemedicine.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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