중소기업으로 발붙이기 어려운 정보통신ㆍ전자산업에 뛰어들어 핵심제품을 차례로 국산화하겠다는 목표아래 몇몇 젊은이들이 똘똘 뭉쳐 세운 (주)한아시스템. 금성사 정보기기연구소에서 기술을 익힌 신동주사장은 모토로라의 MC68040을 탑재한 싱글보드컴퓨터 KVME040을 탑재한 싱글보드컴퓨터 KVME040을 국내 최초로 개발, 새바람을 일으켰다.
본 연구에서는 매실 생산성 향상 분석을 위해 범용 싱글보드 컴퓨터로 제작한 원격 데이터 수집 장치를 개발하였다. 라즈베리파이와 같은 소형 범용 싱글보드 컴퓨터는 저렴하게 IoT 기반의 원격 모니터링 장치를 쉽게 개발할 수 있어 중소규모 매실 농장의 생육 환경 정보 및 재배 이력을 수집하는데 활용도가 매우 높아 생산성 향상을 위한 데이터 수집 분야에서 잠재적인 가능성을 가지고 있다. 따라서 매실의 생산성을 높이는데 영향을 줄 수 있는 환경적, 생육적 요인들을 분석하기 위한 기초적인 단계에서 이러한 소형 싱글보드 컴퓨터를 이용한 원격 센싱 및 데이터 수집 장치를 개발하였다. 수집데이터로는 주변 기온과 습도, 토양의 온도와 수분함량 및 pH이다. 1차 프로토타입은 아두이노 MKR1000을 사용하여 주변 온도 및 습도 데이터 수집 및 전송 장치를 제작하고 대표적인 통신사인 KT가 운영하는 IoT Makers라는 클라우드 저장소를 사용하여 시스템을 구성하였다. MKR1000을 사용한 데이터 수집 장치의 장단점을 평가하기 위해 실내 시험을 실시하였다. 현재는 라즈베리파이를 이용한 주변 기온과 습도, 토양의 온도와 수분함량 및 pH 데이터 수집 및 전송 장치를 제작하였다. 최종 개발된 데이터 수집 장치는 2017년 순천 인근의 매실 밭에 설치되어 실제 센싱 데이터를 수집할 예정이며 수집한 데이터는 매실 생산성 향상과 관련된 요인을 분석하는데 사용할 것이다. 저가의 범용 IoT 장치를 활용한 원격 데이터 수집을 넓은 범위의 매실포장에 활용한다면, 매실의 생산성 및 품질 향상은 물론 매실의 이력추적관리의 기초 데이터를 적은 비용과 노력으로 제공할 수 있을 것으로 판단된다.
본 논문에서는 싱글 보드컴퓨터(SBC)에서 마우스와 디지타이저를 이용한 입력장치설계에 대하여 연구하고자 한다. 산업용 제어현장에서 사용되는 SBC는 아날로그 방식의 입력장치를 주로 사용하지만, 현재의 컴퓨터 주변장치를 직접 사용할 수 없는 경우가 대부분이다. 본 논문에서는 PC에서 사용하는 다양한 주변장치를 SBC에서 사용할 수 있도록 신호를 변환하는 입력장치를 설계 제작하였다. PC 주변장치는 MCU를 이용하여 신호를 해석한 후, SBC 입력장치 신호형식으로 변환하여 제공하였다. 설계 제작된 입력장치는 마우스 디지타이져, 터치스크린 등 다양한 장치들을 SBC에서 사용이 가능함을 보였다.
4차산업혁명이 본격화됨에 따라 관련 기술들이 화두가 되고 있다. 고속 무선통신과 같은 기술을 최대한으로 활용하기 위한 하드웨어 개발이 가속화되고 있으며, 관련 기업들이 급격히 성장하고 있다. 인공지능의 경우 관련 연구를 위해서 일반적으로 데스크톱을 사용하는 경우가 많지만, 주로 딥러닝의 학습 과정을 위해 사용되고 있으며 생성된 모델을 프로그램 등에 포함하여 사용할 기기에 이식하는 경우가 많다. 하지만, 학습량이 과도하거나 데스크톱의 성능만큼 제작된 모델을 사용하게 되어 전원공급이 따로 이루어지지 않는 기기의 경우 전력이 부족하거나 성능이 충분하지 못하기 때문에 제 결과를 내기 어렵다. 본 논문에서는 딥러닝의 성능을 임베디드 보드에 맞추어 개발하기 전에 판매되고 있는 몇 가지 Neural Process Unit을 탑재한 보드와 USB로 딥러닝 수행 성능을 높일 수 있는 딥러닝 액셀러레이터를 사용하여 효율성을 비교하여 임베디드 보드로 가능한 개발 방향을 제시한다.
본 연구에서는 마이크로 데이터 센터의 환경 모니터링 시스템(EMS)을 설계하고 개발하는 방법을 나타낸다. 설계하는 환경 모니터링 시스템은 IoT 센서 및 싱글보드 컴퓨터를 이용하여 데이터센터 운영환경을 실시간으로 감지하여 데이터를 해석하고 운영환경을 모니터한다. 먼저, EMS 하드웨어 플랫폼 및 IoT 센싱 패키지 설계 방법에 대하여 나타낸다. 또한 서로 다른 프로토콜을 갖는 IoT 센서에 대한 데이터 수집 SW을 설계하고 원격에서 모니터링이 가능한 EMS 모니터링 SW를 개발한다. 데이터 수집 SW는 센서 수집 모듈과 수집 메니저 모듈로 구성된다. EMS 소프트웨어는 마이크로 서비스 아키텍츠(MSA) 개념을 적용하여 설계하며 각각의 서비스는 독립적인 비즈니스 로직을 포함한다.
본 논문에서는 싱글보드 컴퓨터 Jetson nano 기반 음성 라이브러리 Snowboy를 활용하여 음성인식 시스템을 구현하여 Turtlebot의 동작을 제어하였다. Turtlebot은 ROS(Robot Operating System) 기반으로 동작하며 ROS core를 통해 Jetson nano와 데이터전송이 가능하다. 사용자에 의해 실시간으로 Snowboy에 저장된 특정 음성을 인식하고 지정된 좌표로 변환한다. 변환된 좌표에 따라 Turtlebot이 지정된 위치로 이동한다. Lidar센서를 활용하여 장애물을 감지하고 다른 경로를 생성해 지정된 위치로 이동한다.
이 논문은 정치망에서의 어군의 입망상태를 원격으로 감시하기 위하여 개발한 디지털 원격 어군 탐지기의 구성과 실험 결과에 대하여 기술한다. 그 원격 어군탐지기는 해상국와 육상국으로 구성하였다. 전자는 50 kHz의 초음파 송수신부, 자작한 16비트 싱글보드컴퓨터, 데이터 링크용 무선모뎀으로 구성하였다. 싱글보드컴퓨터는 초음파펄스 송신용 트리거 신호, 최대탐지거리, A/D 변환기의 샘플링 간격, 데이터 링크를 제어한다. 에코 데이터의 샘플링 간격은 80${\mu}$s로 하였다. 후자는 해상국과 동일한 무선 모뎀, 에코그램을 표시하고 그 때의 raw data를 저장하는 노트북 컴퓨터로 구성하였다.필자는 시험 제작한 원격 어군탐지기의 실용성을 확인하기 위한 현장 실험을 행하였다. 그 결과, 얻어진 에코그램은 정치망내의 어군행동을 감시하기에 충분하게 양호하고 명료하였다.
In this paper, an Embedded solution for fast navigation and precise positioning of mobile robots by floor features is introduced. Most of navigation systems tend to require high-performance computing unit and high quality sensor data. They can produce high accuracy navigation systems but have limited application due to their high cost. The introduced navigation system is designed to be a low cost solution for a wide range of applications such as toys, mobile service robots and education. The key design idea of the system is a simple localization approach using line features of the floor and delayed localization strategy using topological map. It differs from typical navigation approaches which usually use Simultaneous Localization and Mapping (SLAM) technique with high latency localization. This navigation system is implemented on single board Raspberry Pi B+ computer which has 1.4 GHz processor and Redone mobile robot which has maximum speed of 1.1 m/s.
IoT 기술과 이 확산됨에 따라 얼굴 인식을 활용하는 다양한 응용들이 등장하고 있다. 본 논문은 딥러닝 기반의 얼굴 인식과 손 제스처 인식을 활용하는 원격 제어 시스템을 설계 구현한 내용을 기술한다. 얼굴 인식을 활용하는 응용시스템은 카메라로부터 실시간으로 영상을 촬영하는 부분과 영상으로부터 얼굴을 인식하는 부분, 그리고 인식된 결과를 활용하는 부분으로 구성된다. 영상을 실시간으로 촬영하기 위해서 어디서나 장착 가능한 싱글보드 컴퓨터인 라즈베리파이를 이용하고, 서버 컴퓨터에는 FaceNet 모델을 활용하여 얼굴 인식 소프트웨어를 개발하고 OpenCV를 이용한 손 제스처 인식 소프트웨어도 개발하였다. 사용자를 알려진 사용자와 위험한 사용자 그리고 모르는 사용자의 3 그룹으로 구분하고, 얼굴 인식과 손 제스처가 모두 통과된 알려진 사용자에 대해서만 자동 도어락을 오픈하는 응용을 설계 구현하였다.
빅 데이터 처리는 데이터의 크기나 복잡도가 커서 기존의 전통적인 데이터 처리 기법으로는 다루기 힘든 데이터의 처리를 의미한다. 싱글보드 컴퓨터를 포함하는 스마트 기기의 보급은 데이터를 처리하는 방법에 많은 영향을 미치고 있으며 이 들을 활용하여 데이터를 처리하는 기법에 대한 연구가 진행되고 있다. 본 연구에서는 빅 데이터 처리에 필요한 분산처리 시스템을 데스크톱 기기 환경이 아니라 라즈베리파이를 활용하여 하둡 분산처리 환경을 구축하는 방안을 제시한다. 또한 제안하는 시스템의 다양한 테스트를 통한 성능 분석과 스케일링의 용이성을 통해 구축한 학습 환경 구성의 효율성을 보인다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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