• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2014년도 춘계학술대회
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• pp.429-431
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• 2014

라즈베리 파이는 영국 라즈베리 파이(Paspberry Pi) 재단에서 만든 초소형/초저가 PC이며 교육용 프로젝트의 일환으로 개발되었다. RCA 연결 잭을 가지고 있으며 2012년 3월에 출시되어 1시간만에 모두 매진되기도 했다. 라즈베리 파이는 리눅스 커널 기반 운영체제를 사용하여 Raspbian이라는 라즈베리 파이에 최적화된 데비안 계열의 무료 운영체제를 주로 사용하고 있다. 현재 라즈베리 파이는 큐비 보드와 함께 IoT 분야에서 상당히 각광받고 있으며 큐비 보드보다 많은 자료를 보유하고 있다. 아두이노는 상당히 쉬운 접근을 허용하지만 avr의 접근성 및 코드 연계등이 불가능하여 모든 커스터마이징을 라이브러리로만 해결해야하는 단점이 존재한다. 라즈베리파이는 라즈비안을 사용하며 가격이 저렴하지만 입출력이 작은 한계점이 존재한다. 그래서 이 둘의 결합을 위해 GPOI를 사용한 하드웨어 제어를 생각하게 되었다. 본 논문에서는 GPIO를 사용한 RaspberryPi 보드를 제어하기 위해 Cooking Hacks 실드를 사용하여 입출력이 부족한 라즈베리 파이 확장을 확인하였고 잘 동작됨을 검증하였다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2021년도 추계학술대회
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• pp.643-645
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• 2021

마인크래프트 파이는 라즈베리 파이 보드용으로 개발된 특화된 마이크래프트 버전으로 주로 미래의 프로그래머를 위한 교육용 도구로 주로 사용되었다. 본 논문에서는 파이썬 3 언어와 마이크래프트 파이 소프트웨어를 사용하여 라즈베리 파이 4 보드의 GPIO 핀을 제어하는 기본적인 방법을 구현하였다. 구현된 방법은 라즈베리 파이에 내장된 풍부한 파이썬 라이브러리와 마인크래프트 파이의 우수한 게임 기능이 응용 분야의 하드웨어와 소프트웨어 요구 조건을 만족하도록 효율적으로 결합될 경우 교육 분야와 메타버스 응용 분야에 쉽게 적용될 수 있다.

• International journal of advanced smart convergence
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• 제4권1호
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• pp.31-34
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• 2015

Recently, the various types of data are began to increase. In order to manage the data efficiently, a variety of cloud services are being made. However, while providing a cloud service, the problem is the cost and waste a lot of human power to manage the data that is generated and managed by the server. To solve this problem, it is build the cloud environment using a single board computer with Raspberry pi. In this paper, we used Raspberry pi as a cloud server to provide services for the users. And we construct a Total Server to manage the generated data. It can separate the processing of data and the provision of services. We ensure the efficient operation by building a cloud environment with Raspberry pi and by managing the data which generated in cloud environment with the total server.

• 한국위성정보통신학회논문지
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• 제12권1호
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• pp.18-21
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• 2017

In this paper we present IoT compliant HD Digital Signage Controller design using Raspberry Pi. Nowadays, the digital signage system have gained increasing popularity and rapidly growing communications medium that offers a wide range of exciting ways with customers, enhance brand awareness, increase sales and margin uplift by replacing the traditional static signage system. This paper presents a cost-effective IoT based HD Digital Signage Controller (DSC) using R-Pi computer that can use various kinds of displays in order to make the system as efficient and affordable as possible to provide advertisement or other relevant information to people in public areas. The system is designed in such way the information about surrounding related place is taken through sensors and directly uploaded to the internet, and thus can be accessed anytime and displayed on screens by using Raspberry Pi that serves as controller in the system. The design and implementation of the system developed by using python programming language and its hardware consists of sensors, Arduino, Raspberry Pi 3 model B board and the displays. The main targets of this study are build a cost effective Digital Signage system as well as broadcasting information at display contents in public areas and control those digital signs.

• 한국전자통신학회논문지
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• 제11권4호
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• pp.433-440
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• 2016

최근 IT분야에서 화두가 되고 있는 빅데이터 처리를 위한 시스템 환경의 구축을 위해서는 다수의 컴퓨터를 네트워크 장비를 통해 연결하여 노드를 구성하거나, 하나의 컴퓨터에 다수의 가상 호스트를 통한 클라우딩 환경을 구축하여야 한다. 그러나 이러한 빅데이터 분석 시스템을 구축하는 것은 복잡한 시스템 구성과 비용적인 측면에서 많은 제약이 따른다. 이러한 제약은 중요한 국가 경쟁력의 하나로 부각되고 있는 빅데이터 전문 인력 양성에 큰 걸림돌이 되고 있다. 이에 본 연구에서는 빅데이터 분야의 인력 양성을 위한 교육현장에서 저렴한 가격으로 실용적인 교육이 가능한 라즈베리파이 보드 기반의 교육용 빅데이터 분석 시스템을 제안하였다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2018년도 추계학술대회
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• pp.538-539
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• 2018

본 논문에서는 오픈 소스 컴퓨터 비전 라이브러리 중 하나인 OpenCV를 사용하여 차선 인식 기능을 구현한 내용을 정리하였다. ARM 프로세서 기반인 Raspberry Pi 3 보드에 Linux 운영체제인 Rasbian(r18.03.13)을 탑재하였고, 영상처리를 수행하기 위해 Raspberry Pi Camera를 사용하였다. 차선인식을 구현하기 위해서 OpenCV 라이브러리에 구현된 Canny Edge Detection, Hough Transform 알고리즘을 사용하였고, 소실점(Vanishing Point)의 흔들림을 방지하고 원하는 직선만을 검출하도록 RANSAC 알고리즘을 사용하였다. 또한, 검출된 차선에 따라 자동차가 주행하도록 DC모터와 Servo모터를 제어하였다.

• 정보교육학회논문지
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• 제23권5호
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• pp.461-467
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• 2019

융복합 응용의 일반화로 라즈베리파이나 아두이노 임베디드형 제어 보드의 활용이 늘고 있다. 이러한 제어장치 설치는 상시 전력이 부재한 상황에서도 운영되어야 하는 경우가 많다. 이러한 경우에 흔히 태양광을 이용하기 때문에 충분한 전력 확보가 쉽지 않다. 본 논문에서는 이러한 저전력 환경 하에서도 작동할 수 있는 효과적인 제어 체계를 제안하고자 한다. 본 논문에서 구성한 실험 기기는 일정한 주기별로 DSLR 카메라 촬영하는 장치이다. 장치의 제어 모듈은 라즈베리파이와 아두이노 보드를 결합한 복합물이며, 아두이노 보드가 정해진 주기별로 라즈베리파이 보드를 동작시키도록 구성하였다. 본 논문에서는 이러한 전력 제어를 위한 프로그램을 개발하였고 이 펌웨어에 의하여 라즈베리파이의 전력 소모를 일자별, 시간별로 측정하여 전체 시스템의 효율성을 검증하였다. 아두이노 보드는 정한 간격마다 라즈베리파이에 전력을 공급하여 카메라에 슈팅 신호를 전송하도록 하였다. 실험결과, 10일간의 실험 기간 동안 일정하고 안정적인 전력 소모가 측정되었다. 결국 아두이노를 결합하여 절전하는 경우 라즈베리의 소비전력량을 약 81% 절감한 것으로 조사되었다.

• 한국전자통신학회논문지
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• 제17권4호
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• pp.679-686
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• 2022

본 논문에서는 라즈베리파이 카메라와 DO(Dissolved Oxygen)센서를 사용하여 수중에 존재하는 녹조를 인식하고 녹조를 제거하는 기능을 갖는 녹조제거장치를 구현하였다. 라즈베리파이 보드는 카메라로부터 취득한 RGB 값을 HSV로 변환하여 녹조의 색을 인식한다. 이를 통해 녹조의 위치를 파악하고, DO 센서를 활용해 해당 위치의 용존산소량의 감소량이 기준치 이상일 경우 녹조제거장치가 녹조 제거 용액을 살포하도록 구동한다. 라즈베리파이의 카메라는 OpenCV를 활용하였고, 모터의 움직임은 DO 센서의 출력값과 카메라의 녹조인식 결과에 따라 제어한다. 녹조인식 및 녹조제거용액의 살포 기능은 아두이노와 라즈베리파이를 통해 구현되었으며 실험을 통해 제안한 이동식 녹조제거장치의 타당성을 검증하였다.

• Journal of Information Processing Systems
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• 제14권4호
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• pp.989-1009
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• 2018

Rapid advances in science and technology with exponential development of smart mobile devices, workstations, supercomputers, smart gadgets and network servers has been witnessed over the past few years. The sudden increase in the Internet population and manifold growth in internet speeds has occasioned the generation of an enormous amount of data, now termed 'big data'. Given this scenario, storage of data on local servers or a personal computer is an issue, which can be resolved by utilizing cloud computing. At present, there are several cloud computing service providers available to resolve the big data issues. This paper establishes a framework that builds Hadoop clusters on the new single-board computer (SBC) Mobile Raspberry Pi. Moreover, these clusters offer facilities for storage as well as computing. Besides the fact that the regular data centers require large amounts of energy for operation, they also need cooling equipment and occupy prime real estate. However, this energy consumption scenario and the physical space constraints can be solved by employing a Mobile Raspberry Pi with Hadoop clusters that provides a cost-effective, low-power, high-speed solution along with micro-data center support for big data. Hadoop provides the required modules for the distributed processing of big data by deploying map-reduce programming approaches. In this work, the performance of SBC clusters and a single computer were compared. It can be observed from the experimental data that the SBC clusters exemplify superior performance to a single computer, by around 20%. Furthermore, the cluster processing speed for large volumes of data can be enhanced by escalating the number of SBC nodes. Data storage is accomplished by using a Hadoop Distributed File System (HDFS), which offers more flexibility and greater scalability than a single computer system.

• 전기학회논문지P
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• 제67권2호
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• pp.75-81
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• 2018

In this paper for developing and implementing the car driver's front lane attention enhancement developed system using the car camera. The developed system automatically alarm the car driver when front cars make the dangerous situation. We use Raspberry Pi camera module V2 as car camera module, Raspberry Pi 3 board as hardware main board of implementing embedded system and develop the application library module which can be operated on the Raspberry situation. The application library module widely consist of two part, front car recognition part and dangerous situation distinguish part. Our developed system satisfy the performance test of the target system at the software test certification laboratory of TTA(Telecommunication Technology Association). We test four items as attentive car recognition ability at day and night, system performance, response time. We get the performance of developed system based on the four goal. The car driver's front lane attention enhancement system in this paper will be widely used at the ADAS(Advanced Driving Assistance System) because of the better performance and function.