• The Science & Technology
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• v.28 no.12 s.319
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• pp.88-89
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• 1995

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.

• Proceedings of the Korean Society for Agricultural Machinery Conference
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• 2017.04a
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• pp.39-39
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• 2017

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.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2014.07a
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• pp.239-240
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• 2014

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.

• The Journal of the Convergence on Culture Technology
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• v.7 no.1
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• pp.668-673
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• 2021

As the fourth industrial revolution begins in earnest, related technologies are becoming a hot topic. Hardware development is accelerating to make the most of technologies such as high-speed wireless communication, and related companies are growing rapidly. Artificial intelligence often uses desktops in general for related research, but it is mainly used for the learning process of deep learning and often transplants the generated models into devices to be used by including them in programs, etc. However, it is difficult to produce results for devices that do not have sufficient power or performance due to excessive learning or lack of power due to the use of models built to the desktop's performance. In this paper, we analyze efficiency using boards with several Neural Process Units on sale before developing the performance of deep learning to match embedded boards, and deep learning accelerators that can increase deep learning performance with USB, and present a simple development direction possible using embedded boards.

• The Journal of the Convergence on Culture Technology
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• v.8 no.2
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• pp.355-360
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• 2022

In this paper, we present design and developing method for EMS(environment monitoring system) of micro data center. This developing EMS monitors operating environment of micro data center and analyze sensing data through IoT(Internet of things) sensors in real time. Firstly we present configuration method of IoT sensing package and design method EMS hardware platform. Secondly we design data collector software for data collection of IoT sensor with different protocol and develop monitoring software of EMS. The data collector software consists of sensor collector module and collector manager module. Also we design EMS software which has micro service architecture structural style and component based business logic.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2021.01a
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• pp.211-212
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• 2021

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.

• Journal of the Korean Society of Fisheries and Ocean Technology
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• v.34 no.2
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• pp.135-138
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• 1998

This paper describes the construction and experimetal results of prototype digital telesounder developed to monitor remotely the fish school entered in setnet. The telesounder consists of the sea station and land station. The former consists of an ultrasonic transceiving part of 50 KHz, a hand made 16 bits single board computer (SBC), and a RF MODEM of 9600 bps for data link. The SBC controls the trigger signal to transmit the ultrasonic pulse, maximum detection range, sampling rate in analog to digital converter and data link. The sampling rate of echo data was 80 ${\mu}$s. The later consists of a RF MODEM same as the former one and 486 notebook computer which displays the echogram and saves its raw data. The authors carried out some experiments to confirm the practical use of the telesounder. At results the echogram obtained on the land station is sufficiently good and clear to monitor the behavior of fish school in setnet.

• The Journal of Korea Robotics Society
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• v.14 no.4
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• pp.293-300
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• 2019

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.

• The Journal of the Institute of Internet, Broadcasting and Communication
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• v.20 no.6
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• pp.115-121
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• 2020

With the spread of IoT technology, various IoT applications using facial recognition are emerging. This paper describes the design and implementation of a remote control system using deep learning-based face recognition and hand gesture recognition. In general, an application system using face recognition consists of a part that takes an image in real time from a camera, a part that recognizes a face from the image, and a part that utilizes the recognized result. Raspberry PI, a single board computer that can be mounted anywhere, has been used to shoot images in real time, and face recognition software has been developed using tensorflow's FaceNet model for server computers and hand gesture recognition software using OpenCV. We classified users into three groups: Known users, Danger users, and Unknown users, and designed and implemented an application that opens automatic door locks only for Known users who have passed both face recognition and hand gestures.

• Journal of Digital Convergence
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• v.14 no.4
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• pp.251-258
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• 2016

Big data processing is a broad term for processing data sets so large or complex that traditional data processing applications are inadequate. Widespread use of smart devices results in a huge impact on the way we process data. Many organizations are contemplating how to incorporate or integrate those devices into their enterprise data systems. We have proposed a way to process big data by way of integrating Raspberry Pi into a Hadoop cluster as a computational grid. We have then shown the efficiency through several experiments and the ease of scaling of the proposed system.