In this paper, MEMS embedded system design implemented the sensor events via analyzing the characteristics that dynamically happened to an abnormal status in power IoT environments in order to guarantee a maintainable operation. We used three kinds of tools in this paper, at first Bluetooth Low Energy (BLE) technology which is a suitable protocol that provides a low data rate, low power consumption, and low-cost sensor applications. Secondly LSM6DSOX, a system-in-module containing a 3-axis digital accelerometer and gyroscope with low-power features for optimal motion. Thirdly BM1422AGMV Digital Magnetometer IC, a 3-axis magnetic sensor with an I2C interface and a magnetic measurable range of ±120 uT, which incorporates magneto-impedance elements to detect the magnetic field when the current flowed in the power devices. The proposed MEMS system was developed based on an nRF5340 System on Chip (SoC), previously compared to the standalone embedded system without bluetooth technology via mobile App. And also, MEMS embedded system with BLE 5.0 technology broadcasted the MEMS system status to Android mobile server. The experiment results enhanced the performance of MEMS system design by combination of sensors, BLE technology and mobile application.
본 논문에서는 스마트 폰의 GPS 센서 기반의 버스 정보 알림 애플리케이션을 설계하고 구현한다. 이 애플리케이션은 스마트 폰의 GPS 센서, Google Map, 오픈 API를 이용하여 현재 사용자의 위치를 기준으로 반경 200m 안의 버스 정류장을 확인할 수 있는 기능을 제공한다. 또한, 원하는 정류장의 마커를 클릭하면 해당 정류장 이름을 알 수 있으며 도착 정보 보기 버튼을 클릭하여 정류장의 상세 버스 도착 정보를 확인할 수 있는 기능을 제공한다. 그리고 공적 마스크 판매장 버튼을 통해 공적 마스크를 판매하는 약국, 농협, 우체국의 위치정보와 공적 마스크 판매장의 이름, 마스크 재고를 확인할 수 있는 기능을 제공한다. 공적 마스크 판매장과 버스정 류장의 시각별 차이를 쉽게 표기하기 위해 각 아이콘을 다르게 사용하여 시각적인 차이를 두었다. 또한, 사용자의 위치 주변이 아닌, 다른 버스정류장의 정보와 원하는 버스의 노선을 알고 싶다면 버스 정류장 검색 버튼을 클릭한다. 마지막으로, 목적지 정류장 혹은 위치를 저장한 후에 해당 위치에 근접하게 되면 알람을 제공하는 기능을 구현한다.
현재 무인항공기의 기술 변화와 시장 규모는 발 빠르게 확산되고 있다. 활용 범위의 확대로 드론을 쉽게 접할 수 있게 되면서 조종자의 조종 미숙으로 인한 피해가 발생한다. 이러한 문제 발생으로 인한 피해를 최소화하기 위해서 드론의 안정적인 비행 능력이 요구되며 이를 위하여 모터의 안정적인 속도 제어가 요구된다. 따라서 본 논문에서는 모터의 제어 방안으로 Arduino를 주 제어장치로 사용하였으며 기체의 자세 안정화를 위하여 가속도 센서와 자이로 센서를 사용하였다. 또한, 초음파 센서를 드론에 탑재하여 일정 높이에서 호버링이 가능하도록 하였다. 안드로이드 앱을 이용하여 드론을 제어하였으며 그 결과 0~2m 범위의 지정한 위치에서 안정적으로 호버링이 가능함을 확인하였다.
본 논문에서는 사물인터넷(IoT, Internet of Things) 사용자가 안드로이드 플랫폼 기반의 홈 허브가 유니티 3D 모델링으로 사물인터넷 센서의 3D 위치표출 방안이 제안되었다. 특별히, 3차원 공간에서 IoT 센서는 설치 공간별로 클러스링을 통해 IoT센서 속성과 배터리 상태를 모니터링 방식을 설계한다. 또한, 3차원 공간상에서 신규 설치한 IoT 센서가 인접 센서들의 무선신호의 비콘신호 및 도착시간 분석에 따른 센서의 위치를 추적하는 방식은 센서의 무선신호세기(RSSI, received signal strength indicator)와 방위각을 기반으로 3차원 공간상에서 수신 각도에 따른 센서의 3D 위치를 표출할 수 있다. 이때 유니티 런쳐가 탑재된 스마트 허브 플랫폼은 사물인터넷 센서의 동작상태 모니터링이 가능하며, 다양한 센서의 생애주기를 관리할 수 있도록 동영상이 3차원 텍스쳐가 동시에 연동하도록 활용할 수 있다.
센서 네트워크기술과 모바일 장치가 연동된 애플리케이션이 사용된 연구는 주로 기후나 온도 변화, 재해 등의 환경 모니터링 관련 분야와 모바일 헬스 케어 관련 애플리케이션이 최근의 주된 이슈 사항이 되어 왔다. 본 논문에서는 안드로이드 폰으로 제어가 가능하고, 그린 스마트 팩토리 영역을 효율적으로 모니터링하고 관리할 수 있는 M2M 서비스 기반 스마트 팩토리 관리 시스템(SFMS: Smart Factory Management System)을 제안한다. 제안된 시스템은 TinyOS 기반의 IEEE 802.15.4 표준 스택을 적용하여 스마트 센서 네트워크를 구성하며, 제안한 시스템 구조의 기능성 검증을 위하여 온도/습도, 도어, 적외선(PIR), 카메라 센서로 센서 망을 구성하여 센싱 이벤트 요청 및 제공 테스트를 수행하였다.
최근 의료 및 생체공학 분야의 액추에이터(actuator)와 센서 및 연료전지로 활용할 수 있는 새로운 재료인 IPMC(Ionic Polymer Metal Composite)에 대한 관심이 높아지고 있다. 이러한 IPMC의 특징은 센서(sensor)와 액추에이터(actuator)의 성질을 동시에 가지는 있는 특이한 성질을 가진 복합재료로서 IPMC에 전압을 가하면 움직임이 생기며, IPMC에 움직임이 발생하면 IPMC 내부에 전압이 충전되는 성질이 있어 모션 센서나 힘 센서로도 활용할 수 있다. 본 논문에서는 이러한 IPMC에 대한 몇 가지 특성을 파악하고 IT 기술인 스마트폰의 연계하여 원격지에서 IPMC의 동작을 제어할 수 있도록 시스템을 구성하였다. 또한, 스마트폰을 기반으로 하여 영상정보를 전송하여 모니터링 하도록 하였다. IPMC의 동작제어는 스마트폰의 블루투스를 이용하여 동작명령을 전송하도록 시스템을 구현하였다. 본 논문의 실험 및 구현으로부터 IPMC 물성에 대한 정확한 분석은 부족하지만 향후 IPMC의 활용에 있어서 IT 기술과의 융합을 통하여 센서, 액추에이터, 연료전지 등과 같은 분야에 적극 활용할 수 있음을 확인할 수 있었다.
본 논문에서는 나날이 늘고 있는 주거침입 범죄에 대응하여 아두이노와 스마트폰 앱을 이용하여 효율적으로 범죄에 대응하는 것을 목표로 하고 있다. 집 안 곳곳에 설치된 센서의 신호를 받아 스마트 폰의 앱과 연동을 시킨다. 앱을 사용하기 위해서 사용자의 스마트폰에서 앱을 다운받아 앱을 실행시키고 실행된 앱의 연동을 통해 집 내부에서만이 아닌 집 밖에서의 조작을 구동할 수 있다. 집안에 설치된 센서들 중 움직임 감지 센서를 통해 보안적인 면에서 활용도를 높이고, 가스누출 센서와 불꽃감지 센서들을 사용하여 화재의 위험을 쉽게 감지하여 초기에 예방을 할 수 있도록 하였다. 또한, 현관문을 스마트폰으로 원격 제어하는 기능이 있기 때문에 보안이 한 층 강화되었다. 향후 다양한 센서들을 추가하고, 블루투스 모듈 외에 와이파이 모듈로 발전시킬 수 있다.
In this paper, we implemented the computer vision platform design with MEAN Stack through Raspberry PI 2 model which is an open source platform. we experimented the face recognition, temperature and humidity sensor data logging with WiFi communication under Raspberry Pi 2 model. Especially we directly made the shape of platform with 3D printing design. In this paper, we used the face recognition algorithm with OpenCV software through haarcascade feature extraction machine learning algorithm, and extended the functionality of wireless communication function ability with Bluetooth technology for the purpose of making Android Mobile devices interface. And therefore we implemented the functions of the vision platform for identifying the face recognition characteristics of scanning with PI camera with gathering the temperature and humidity sensor data under IoT environment. and made the vision platform with 3D printing technology. Especially we used MongoDB for developing the performance of vision platform because the MongoDB is more akin to working with objects in a programming language than what we know of as a database. Afterwards, we would enhance the performance of vision platform for clouding functionalities.
본 논문에서는 스마트폰 내 가속도, 자기장, 자이로스코프 센서들을 이용해 사용자의 걸음과 걸음 수를 인식하는 시스템을 개발하였다. 센서 데이터 분석을 통해 사용자의 걸음을 스마트폰을 손에 든 상황과 주머니에 넣은 상황에서의 걸음 패턴으로 분류하고 이를 추출할 수 있는 알고리즘을 사용하여 걸음 수 인식의 정확성을 개선하였다. 알고리즘을 적용한 결과 손에든 상황에서 96%, 주머니에 넣은 상황에서 95.5% 수준의 걸음 수 인식 정확도를 보였으며, 나머지 터치 스크린, 위아래 반복 흔들기, 앉아서 일어서기, 오른쪽 왼쪽 흔들기와 같은 행위로 인해 발생하는 6%의 오차를 확인하였다.
KIM, Song-Eun;MUN, Ji-Hui;KIM, Kyoung-Sook;KANG, Min-Soo
한국인공지능학회지
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제8권1호
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pp.1-6
/
2020
The Recently there has been a growing interest in health care due to the COVID-19 situation. In this paper, we intend to develop a healthcare monitoring system to provide users with smart healthcare systems in line with the healthcare 3.0 era. The system consists of a wireless network between various sensors, Android smartphones, and OLEDs using Bluetooth, and through this, a health care monitoring system capable of collecting user's biometric information and managing health by receiving data values of sensors connected to Arduino. In conclusion, the user's BPM value was calculated using the heart rate sensor, and the exercise intensity can be adjusted through this. In addition, a step derivation algorithm is implemented using an acceleration sensor, and calorie consumption can be measured using the step and weight values. As such, the heart rate, step count, calorie consumption data can be transmitted to a smartphone application through a Bluetooth module and output, and can be output to an OLED for users who are not easy to access the smartphone. This healthcare monitoring system can be applied to various groups and technologies.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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