• The Journal of the Korea institute of electronic communication sciences
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• v.17 no.4
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• pp.679-686
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• 2022

In this paper, we implemented an algae removal device that recognizes and removes algae existing in water using Raspberry Pi camera and DO (Dissolved Oxygen) sensor. The Raspberry Pi board recognizes the color of green algae by converting the RGB values obtained from the camera into HSV. Through this, the location of the algae is identified and when the amount of dissolved oxygen's decrease at the location is more than the reference value using the DO sensor, the algae removal device is driven to spray the algae removal solution. Raspberry Pi's camera uses OpenCV, and the motor movement is controlled according to the output value of the DO sensor and the result of the camera's green algae recognition. Algae recognition and spraying of algae removal solution were implemented through Arduino and Raspberry Pi, and the feasibility of the proposed portable algae removal device was verified through experiments.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 2017.05a
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• pp.420-421
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• 2017

본 논문에서는 라즈베리파이와 가스센서, 파이카메라를 이용해 금연구역을 실시간으로 모니터링하고 관리자가 원할시 파이카메라를 통해 스트리밍 영상을 시청 및 저장하는 시스템을 제안한다. 본 논문에서 제안한 시스템의 주요 특징 및 기여도는 다음과 같다. 첫째, RaspberryPi에 MQ-2(가스센서)를 부착해 복합적인 가스 값을 실시간 측정한다. 둘째, 측정된 세선 값을 기반으로 부저에 신호를 보내 일정 농도가 넘으면 부저가 울리고 스마트폰 App 알림이 울리게 한다. 셋째, 관리자가 원할시 스트리밍으로 현장 영상을 시청 및 저장한다. 제안된 시스템을 사용하여 공공장소에서 흡연으로 인한 불특정 다수에게 생기는 문제를 해결 할 수 있을 것으로 기대된다.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2019.07a
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• pp.319-320
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• 2019

본 논문에서는 opencv를 이용한 이메일 송신기능을 가진 감시 카메라을 제안한다. 라즈베리파이와 라즈베리파이 전용 카메라를 이용하여 구현하였다. opencv를 이용해 얼굴 검출이 가능하게 하였다. 그리고 motion 라이브러리를 사용하여 인터넷으로 스트리밍이 가능하도록 하였다. SMTP 라이브러리를 이용하여 이메일을 보낼 수 있다.

• The Journal of the Institute of Internet, Broadcasting and Communication
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• v.18 no.1
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• pp.151-157
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• 2018

This paper presents an implementation of a smart plant pot which can supply light and water automatically according to the result of detection on current temperature, humidity and illumination, and deliver the images of the plant realtime by using a camera installed in the pot. We designed a container of the plant pot divided into five layers, printed each of them with a 3D printer, and then assembled them. Inside of the container, we installed sensors, a pump, and a camera. We developed an Android application so that the user can control the plant pot and monitor its state. In communication between the Android application and the Raspberry Pi, MQTT protocol was utilized.

• Journal of Digital Contents Society
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• v.19 no.2
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• pp.393-399
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• 2018

As the existing face recognition CCTV and home IOT have each individual hardware component, they have a disadvantage that the measured results of their sensors and the CCTV can not be viewed on one screen at a time. In order to overcome the above disadvantages of existing CCTV and home IOT, this paper proposes an integrated platform which constitutes the CCTV and home IOT as one hardware component using Raspberry Pi and shows each result on one screen through Smartphone application. The proposed integrated platform CCTV and home IOT system is a system which can run the application as a Smartphone and check the sensor value measured by Raspberry Pi and the picture taken through the Pi camera. The implemented system measures temperature, humidity, gas, and dust, and implements face recognition technology on a screen shot through a Pi camera, allowing it to be seen at a glance with a Smartphone.

• The Journal of the Convergence on Culture Technology
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• v.4 no.1
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• pp.291-297
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• 2018

In this paper, we present an automatic image object tracking system for Studio cameras on the stage. For object tracking, we use the OpenCV-based Python program using PC, Raspberry Pi 3 and mobile devices. There are many methods of image object tracking such as mean-shift, CAMshift (Continuously Adaptive Mean shift), background modelling using GMM(Gaussian mixture model), template based detection using SURF(Speeded up robust features), CMT(Consensus-based Matching and Tracking) and TLD methods. CAMshift algorithm is very efficient for real-time tracking because of its fast and robust performance. However, in this paper, we implement an image object tracking system for studio cameras based CMT algorithm. This is an optimal image tracking method because of combination of static and adaptive correspondences. The proposed system can be applied to an effective and robust image tracking system for continuous object tracking on the stage in real time.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2022.11a
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• pp.776-778
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• 2022

우리는 일상 속에서 다양한 결제시스템을 접할 수 있다. 그중 무인계산 시스템은 소비자가 구매부터 결제까지 스스로 하는 방식이다. 발전된 기술이 편리함을 제공하지만, 일부 소비자들은 오히려 사용에 어려움을 겪고 사람이 계산을 해주는 기존의 시스템을 선호하는 경우가 많다. 본 논문에서는 소형 IOT 기기와 딥러닝 객체 인식 시스템을 기반으로 한 무인계산대를 설계하고 개발하였다. 계산대의 모습을 구현하기 위해 아두이노 컨베이어 벨트를 이용하고 라즈베리 파이와 파이 카메라를 이용하여 객체 인식 환경을 구현하였다. 파이 카메라를 통해 영상을 인식하고 해당 영상을 실시간으로 전송하여 PC에서 YOLO를 통해 객체를 탐지한다. 이후 탐지된 객체는 소비자가 확인할 수 있도록 디스플레이에 시각화한다. 본 논문에서 제안한 딥러닝 객체 인식 무인계산 시스템은 공산품이 주를 이루는 무인 상점에 활용할 수 있다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2017.11a
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• pp.1137-1140
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• 2017

본 연구에서는 Java기반 Android App과 라즈베리파이 보드를 기반으로 Wi-fi 통신을 통해 스마트폰과 라즈베리파이를 연동하여 집안의 커튼, 전구, 카메라 등과 같은 기기들을 제어하는 시스템을 구현하는 방법을 제시하였다. 기존의 가정의 전구와 커튼과 같은 전자기기들을 스마트폰을 통하여 자택에서 편안하게 제어할 수 있으며 향후 지어지는 신축 아파트들이나 병원과 같은 시설에서 이러한 IoT 기술이 접목될 가능성이 있기 때문에 라즈베리파이와 하드웨어를 연동하여 가정기기를 제어하는 시스템을 구현하였다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2021.11a
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• pp.1200-1202
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• 2021

어플을 사용하여 사용자 등록과 휴대폰 카메라를 사용하여 얼굴을 등록하고, 파이카메라에 촬영된 얼굴 이미지를 바탕으로 OpenCV를 이용하여 출입하는 인원의 식별과 열화상 카메라를 통해 체온 측정을 수행하여 사용자의 출입 기록을 저장한다. 기존의 QR코드 인식과 체온 측정을 동시에 수행하여 출입 시스템의 간소화를 기대할 수 있다.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2019.07a
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• pp.427-428
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• 2019

칠교놀이는 해외에서는 Tangram이라고 불리며 아주 예전부터 전해져 내려오는 세계적인 놀이이다. 친구와 여럿이서 놀이를 할 수 있을 뿐만아니라 혼자서도 즐길 수 있다. 칠교놀이는 특히 창의력 향상에 도움을 주는데 이번 논문에서는 혼자서 쉽게 칠교놀이를 즐길 수 있도록 비전시스템과 라즈베리파이를 이용해서 칠교를 카메라로 인식해 성공하면 보상으로 사탕을 지급하는 놀이를 개발해 보았다. 자판기에 동전을 넣으면, 게임을 시작해서 칠교놀이의 문제를 하나씩 맞출 때 마다 사탕 한 개가 지급되는 방식으로 4차산업혁명 시대에 걸맞는 재미있는 칠교놀이 게임을 만들어 보았다. 본 논문은 OPENCV라이브러리와 라즈베리파이 GPIO라이브러리를 사용하였다. 사용한 부품은 웹캠, 초음파 센서, 서보모터이다. 라즈베리파이를 서버로 설정하고, PC를 클라이언트로 설정하여 서로 데이터를 주고 받을 수 있게 하였다. 라즈베리파이에 OPENCV를 설치하지 않은 이유는 OPENCV가 꽤 높은 사양이 필요하다고 판단하여 비전영상처리는 PC(클라이언트)에서 진행하고, 게임의 진행상황(정답의 여부)을 라즈베리파이(서버)에 보내는 방식으로 정하였다. 반대로 라즈베리파이에서도 동전의 투입 유무를 판단하여 PC(클라이언트)에 게임 시작 신호를 보내는 방식으로 설정하였다. 언어는 라즈베리파이와 PC둘다 Pythond으로 구현하였다.