• Journal of Multimedia Information System
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• 제3권3호
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• pp.63-68
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• 2016

Environmental downtime produces a significant cost to organizations and makes them unable to do business because what happens in the data center affects everyone. In addition, the amount of electrical energy consumed by data centers increases with the amount of computing power installed. Installation of physical Information Technology and facilities related to environmental concerns, such as monitoring temperature, humidity, power, flood, smoke, air flow, and room entry, is the most proactive way to reduce the unnecessary costs of expensive hardware replacement or unplanned downtime and decrease energy consumed by servers. In this paper, we present remote system for monitoring datacenter implementing using open-source hardware platforms; Arduino, Raspberry Pi, and the Gobetwino. The sensed data displayed through Arduino are transferred using Gobetwino to the nearest host server such as temperature, humidity and distance every time an object hitting another object or a person coming in entrance. The raspberry Pi records the sensed data at the remote location. The objective of collecting temperature and humidity data allows monitoring of the server's health and getting alerts if things start to go wrong. When the temperature hits $50^{\circ}C$, the supervisor at remote headquarters would get a SMS, and then they would take appropriate actions to reduce electrical costs and preserve functionality of servers in data centers.

• 한국전자통신학회논문지
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• 제14권1호
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• pp.213-218
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• 2019

본 논문에서는 이동 로봇이 호텔과 같은 실내에서 길 안내 및 짐을 운반해줄 수 있는 자율주행이 가능한 안내 시스템을 연구하였다. 일반적인 자율 주행 안내시스템에 사용되는 이동 로봇의 경우 정확도 향상을 위해 시스템에 다량의 센서가 추가되어 비용의 문제가 발생된다. 따라서 센서의 수를 줄이며 정확도와 인식률을 높이기 위해 비용이 비싸지 않은 소형 MCU중 하나인 라즈베리 파이 3를 이용하여 자율 주행 안내 시스템을 구현하였다.

• 정보보호학회논문지
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• 제31권3호
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• pp.527-532
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• 2021

본 논문에서는 미국 NIST PQC 표준화 Final List 알고리즘 중 유일한 다변수이차방정식(multivariate quadratic equation) 기반의 전자 서명인 Rainbow 알고리즘에서의 효율적인 유한체 연산 방법을 제안한다. Chou 등은 최근 Rainbow를 Cortex-M4에서 구현하기 위한 새로운 효율적 구현 방법을 제시하였다. 본 논문은 Chou 등이 제안한 방법을 개선하여 기존 대비 XOR 연산의 숫자를 13.7% 이상 감소할 수 있는 새로운 곱셈 방법을 제안한다. 또한, 테이블 룩업(Table Lookup)으로 수행되던 상에서의 역원 연산을 4x4 행렬 역원으로 치환하여 연산하는 방법을 제시한다. 또한, 새로운 구현을 RaspberryPI 3B+상에서 구현하여 성능을 측정하였다.

• 사물인터넷융복합논문지
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• 제3권1호
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• pp.1-8
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• 2017

현대인들에게는 정보와 시간이 매우 중요하며, 각 개인에 맞는 특화된 정보를 제공하고 알려주는 비서시스템에 대한 연구가 폭넓게 진행되고 있다. 본 연구에서는 날씨나 기온, 뉴스, 교통 정보 등의 사용자가 원하는 정보를 시간과 함께 제공하는 개인 비서 시스템 (Personal Secretary System) 일명 지니(Genie) 시스템을 개발한다. 지니 시스템에서는 뉴스, 날씨와 온도, 버스 도착 시간을 포함한 교통 정보, 그리고 메모 등의 정보를 시간과 함께 알려주어 사용자의 삶의 여유를 찾고, 안락한 생활을 영위할 수 있도록 도움을 줄 것으로 예상된다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2021년도 추계학술대회
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• pp.640-642
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• 2021

많은 데이터들을 명확하고 효율적으로 수집하려면, 현재 설비들의 위치들을 파악하고 이동 데이터를 분석하는 것이 필수적이다. 현재 위치 수집을 위한 기술은 GPS (Global Positioning System) 센서를 이용하여 데이터 수집을 진행할 수 있으나, GPS의 경우 직진성이 강하며, 회절과 반사율이 낮아 실내 측위가 힘드며, 블루투스를 활용한 시리얼 통신은 신호 감도를 받을 수 없어서 서버와 클라이언트 간의 거리 측정이 불가능하다. 본 논문은 라즈베리파이3 B+에 비콘과 스캐너를 활용한 실내측위 시스템을 구현하고 있다. 스캐너 알고리즘을 이용하여 Advertise Mode와 Connection Mode를 동시에 제어한다.

• 전기전자학회논문지
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• 제28권3호
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• pp.397-404
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• 2024

본 논문에서는 차량의 개문사고를 예방하기 위한 목적으로 FMCW 레이다 센서를 활용하여 물체를 감지하고 분류 가능한 시스템 설계 및 구현 결과가 제시된다. 제안된 시스템은 Raspberry-Pi 기반 임베디드시스템과 FPGA 가속기에 기반하여 구현되었으며, 해당 시스템은 레이다 센서 신호처리 과정과 물체를 자전거, 자동차, 사람으로 분류하는 딥러닝 과정을 수행한다. CNN 알고리즘은 연산량과 메모리 사용량이 크기 때문에 임베디드시스템에 적합하지 않다. 이를 해결하기 위해 임베디드시스템에 적합한 경량화된 딥러닝 모델인 BNN을 FPGA 상에 구현한 뒤 결과를 검증하였고, 90.33%의 분류 정확도와 20ms의 수행시간을 확인하였다.

• 한국전기전자재료학회논문지
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• 제35권5호
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• pp.509-515
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• 2022

As the 4th industrial revolution based on ICT is progressing in the manufacturing field, interest in building smart factories that can be flexible and customized according to customer demand is increasing. To this end, it is necessary to maximize the efficiency of factory by performing an automated process in real time through a network communication between engineers and equipment to be able to link the established IT system. It is also necessary to collect and store real-time data from heterogeneous facilities and to analyze and visualize a vast amount of data to utilize necessary information. Therefore, in this study, four types of controllers such as PLC, Arduino, Raspberry Pi, and embedded system, which are generally used to build a smart factory that can connect technologies such as artificial intelligence (AI), Internet of Things (IoT), and big data, are configured. This study was conducted for the development of a program that can collect and store data in real time to visualize and manage information. For communication verification by controller, data communication was implemented and verified with the data log in the program, and 3D monitoring was implemented and verified to check the process status such as planned quantity for each controller, actual quantity, production progress, operation rate, and defect rate.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2021년도 추계학술대회
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• pp.41-43
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• 2021

Robot Operating System (ROS) has been a prominent and successful framework used in robotics business and academia.. However, the framework has long been focused and limited to navigation of robots and manipulation of objects in the environment. This focus leaves out other important field such as speech recognition, vision abilities, etc. Our goal is to take advantage of ROS capacity to integrate additional libraries of programming functions aimed at real-time computer vision with a depth-image camera. In this paper we will focus on the implementation of an upgraded vision with the help of a depth camera which provides a high quality data for a much enhanced and accurate understanding of the environment. The varied data from the cameras are then incorporated in ROS communication structure for any potential use. For this particular case, the system will use OpenCV libraries to manipulate the data from the camera and provide a face-detection capabilities to the robot, while navigating an indoor environment. The whole system has been implemented and tested on the latest technologies of Turtlebot3 and Raspberry Pi4.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2020년도 제62차 하계학술대회논문집 28권2호
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• pp.331-334
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• 2020

터틀봇3(Turtlebot3)을 제어하기 위하여 피시와 터틀봇3 각각에 ROS(Robot Operating System)을 설치하고 제어한다. 터틀봇3는 라즈베리파이 3 보드로 제어되는 오픈소스 로봇이다. 전세계에서 유명한 교육 및 연구용 로봇이지만 설치와 제어 과정에서 여러 오류를 경험하는 사용자들이 있다. 본 논문은 터틀봇3를 처음 사용하는 사용자들을 위하여 설치과정과 설치과정에서 발생하는 오류들에 대하여 다룬다.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제25권2호
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• pp.280-286
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• 2022

In order to efficiently collect data, it is essential to locate the facilities and analyze the movement data. The current technology for location collection can collect data using a GPS sensor, but GPS has a strong straightness and low diffraction and reflectance, making it difficult for indoor positioning. In the case of indoor positioning, the location is determined by using wireless network technologies such as Wifi, but there is a problem with low accuracy as the error range reaches 20 to 30 m. In this paper, using BLE 4.2 built in Raspberry Pi, we implement Bluetooth Smart Ready. In detail, a beacon was produced for Advertise, and an experiment was conducted to support the serial port for data transmission/reception. In addition, advertise mode and connection mode were implemented at the same time, and a 3-count gradual algorithm and a quadrangular positioning algorithm were implemented for Bluetooth RSSI error correction. As a result of the experiment, the average error was improved compared to the first correction, and the error rate was also improved compared to before the correction, confirming that the error rate for position measurement was significantly improved.