• 한국정보통신학회논문지
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• 제19권9호
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• pp.2006-2013
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• 2015

청각 장애인은 소리를 듣고 음성으로 표현하는 의사소통에 어려움이 있기 때문에 주로, 구화, 수화, 필담 등을 이용하여 의사소통을 진행한다. 청각 장애인과 건청인과의 의사소통을 위해서는 수화가 가장 좋은 방법이지만 수화 사용방법을 이해해야만 하는 어려움이 따른다. 본 논문은 청각 장애인과 건청인간의 의사소통을 위한 수단으로 지화 번역 시스템을 설계 및 구현하였다. 지화 입력 수단으로 손가락 모양과 손동작을 추적할 수 있는 립 모션을 사용하였다. 입력된 정보를 처리하고 번역하기 위해서 저전력 싱글 보드 컴퓨터인 라즈베리 파이를 활용하였다. 시스템 개발을 위하여 Node.js와 MongoDB를 활용하여 플랫폼에 구애받지 않고 다양한 환경에서 사용할 수 있도록 구현하였다. 클라이언트용 애플리케이션은 HTML5를 기반으로 구현하여 웹 브라우징이 가능한 스마트 디바이스를 지원한다.

• 스마트미디어저널
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• 제7권2호
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• pp.40-46
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• 2018

기존 사건 사고를 예방하기 위한 감시 시스템은 한 사람이 여러 대의 CCTV를 감시할 경우 22분 후에는 95%를 발견하지 못하는 문제점이 있다. 이를 해결하기 위해 비정상적인 상황이 발생할 경우 알림을 주는 컴퓨터 기반 지능형 영상감시 시스템에 대한 연구가 이루어지고 있지만, 소비전력 및 비용 등의 단점이 있어 실제 환경에서 활용하기에는 어려움이 있다. 이에 대한 대책으로 소형 디바이스 기반 지능형 영상감시 시스템에 대한 연구가 진행되고 있다. 본 논문에서는 침입자 검출, 화재 검출, 배회 낙상 검출을 수행하는 임베디드 모듈 기반 지능형 영상감시 시스템을 구현한다. 또한, 실시간 처리를 위해 알고리즘 및 임베디드 모듈 최적화 방법을 적용한다. 임베디드 모듈 기반 지능형 영상감시 시스템을 라즈베리파이에 구현하였으며, 알고리즘 처리 시간은 최적화 전 라즈베리파이 0.95초, 최적화 후 라즈베리파이 0.47초로 최적화 전 후 비교 결과 50.52% 처리 시간이 감소되었다. 따라서, 임베디드 모듈 기반 지능형 영상감시 시스템의 실시간 구동 가능성을 확인하였다.

• 한국전자통신학회논문지
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• 제14권1호
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• pp.97-110
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• 2019

제 4차 산업혁명이 각광받고 있는 가운데 통신 장애를 대비한 다양한 기술이 개발되어 상용화되고 있다. 그러나 IDC의 백업망은 많은 개발이 진행되고 있으나 소규모 저전력의 개인 또는 센서에 대한 통신 장애 대비는 다소 부족한 것이 현실이다. 이에 시중에서 쉽게 구할 수 있는 라즈베리 파이 재단의 라즈베리 파이 제품군에 OpenWRT 펌웨어를 사용하여 저전력 개인 로드 밸런서를 구축하고, USB기반 LTE 안테나를 통해 유선통신에 장애 발생 시 LTE를 통하여 장애 알림과 중요 데이터를 송신할 수 있는 시스템을 개발하였다. 시중에서 쉽게 구할 수 있는 제품들인 점과 USB를 사용함으로 다른 초소형 개발보드에서도 응용할 수 있기 때문에 개인의 센서 네트워크 망 구축에 많은 도움이 될 것이라 기대된다.

• Journal of Biosystems Engineering
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• 제43권4호
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• pp.426-439
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• 2018

Purpose: To continuously monitor soil and climatic properties, a data acquisition system (DAQ) was developed and tested in plum farms (Gyewol-ri and Haechang-ri, Suncheon, Korea). Methods: The DAQ consisted of a Raspberry-Pi processor, a modem, and an ADC board with multiple sensors (soil moisture content (SEN0193), soil temperature (DS18B20), climatic temperature and humidity (DHT22), and rainfall gauge (TR-525M)). In the laboratory, various tests were conducted to calibrate SEN0193 at different soil moistures, soil temperatures, depths, and bulk densities. For performance comparison of the SEN0193 sensor, two commercial moisture sensors (SMS-BTA and WT-1000B) were tested in the field. The collected field data in Raspberry-Pi were transmitted and stored on a web server database through a commercial communications wireless network. Results: In laboratory tests, it was found that the SEN0193 sensor voltage reading increased significantly with an increase in soil bulk density. A linear calibration equation was developed between voltage and soil moisture content depending on the farm soil bulk density. In field tests, the SEN0193 sensor showed linearity (R = 0.76 and 0.73) between output voltage and moisture content; however, the other two sensors showed no linearity, indicating that site-specific calibration is important for accurate sensing. In the long-term monitoring results, it was observed that the measured climate temperature was almost the same as website information. Soil temperature information was higher than the values measured by DS18B20 during spring and summer. However, the local rainfall measured using TR 525M was significantly different from the values on the website. Conclusion: Based on the test results obtained using the developed monitoring system, it is thought that the measurement of various parameters using one device would be helpful in monitoring plum growth. Field data from the local farm monitoring system can be coupled with website information from the weather station and used more efficiently.

• 한국전산구조공학회논문집
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• 제34권4호
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• pp.183-189
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• 2021

구조물에 장기적으로 발생하는 노후화를 정량적으로 파악하기 위해 상시진동 데이터를 활용한 일반화된 모니터링 시스템에 관한 연구가 세계적으로 활발히 수행중이다. 본 연구에서는 구조물에서 장기적으로 취득되는 동특성을 앙상블 학습에 활용하여 구조물의 이상을 감지하기 위한 보급형 엣지 컴퓨팅 시스템을 구축하였다. 시스템의 하드웨어는 라즈베리파이와 보급형 가속도계, 기울기센서, GPS RTK 모듈, 로라 모듈로 구성됐다. 실험실 규모의 구조물 모형 진동실험을 통해 동특성을 활용한 앙상블 학습의 구조물 이상감지를 검증하였으며, 실험을 기반으로 한 실시간 동특성 추출 분산처리 알고리즘을 라즈베리파이에 탑재하였다. 구축된 시스템을 하우징하고 포항시 행정복지센터에 설치하여 데이터를 취득함으로써 개발된 시스템의 현장 적용성을 검증하였다.

• 정보보호학회논문지
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• 제32권3호
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• pp.547-554
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• 2022

원격진료 분야는 코로나19 팬데믹으로 인해 빠르게 성장하고 있다. 하지만, 클라우드 컴퓨팅, 화상 회의, 사이버보안 등의 요소를 원격 진료 시스템을 만들 때 고려해야 하기 때문에 원격 의료 서비스의 비용은 비교적 높은 편이다. 따라서 본 논문에서는 P2P 방식의 원격 진료 서비스가 가능한 원격 진료 시스템을 제안한다. 서버-클라이언트구조를 통해 중앙 서버에서 감시되고 기록됨으로써 발생하는 개인정보유출과 DDoS 공격과 같은 보안 문제로부터 자유롭게 하고, SSL 프로토콜을 이용해 정확한 신원 확인을 가능하게 함으로써 신뢰성 있는 연결 체계를 구축하여 환자들이 안심하고 자신의 개인정보를 말할 수 있는 환경을 만든다. 열화상 카메라를 장착하여 실시간으로 체온을 비롯한 상대방의 상태를 실시간으로 확인할 수 있도록 하여 각종 시각 자료가 요구되는 원격 의료 시스템을 라즈베리파이 기반으로 구현함으로써 비용효율성과 휴대성을 갖추고 있다. 이를 통해 원격진료 시스템을 보급화하고 나날이 늘어가는 원격진료의 수요를 충족시킬 수 있을 것이다.

• 한국전자통신학회논문지
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• 제17권1호
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• pp.125-132
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• 2022

본 논문에서는 물류센터나 실내의 정해진 위치까지 짐을 자동으로 운반할 수 있는 카트를 라즈베리 파이4를 기반으로 구현하였다. 카트는 초음파 센서를 이용하여 장애물을 인식해 충돌을 방지하고 우회한다. RFID에 방향 제어 코드를 입력해 교차로나 목적지 등 주요 포인트에 설치하였고, 카트의 RFID 리더기가 RFID를 인식하면 정지하거나 상황에 따라 방향을 전환할 수 있도록 하였다. 운송이 끝난 후, 로드 셀(무게추 센서)이 물건이 내려짐을 인식하면 카트가 다시 출발 지점으로 돌아와 회수된다. 카트는 운송 과정에 필요한 인력의 소모를 줄이고 운송 과정을 편리하게 해결할 수 있도록 구현하였다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제25권12호
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• pp.1935-1941
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• 2021

최근 다양한 분야에 적용되고 있는 딥러닝을 활용한 알고리즘 개발을 위해서는 양질의 풍부한 학습데이터가 갖춰져야 한다. 본 논문은 딥러닝 알고리즘 개발 시 활용도가 높고 정보 도출 시 유용한 광학 영상, 열화상, 음성 등의 생체신호 데이터를 동시에 수집하여 서버에 전송하는 생체신호 수집시스템을 제안한다. 수집기의 이동성을 높이기 위해 라즈베리 파이를 기반으로 제작하였고, 수집한 데이터는 무선 인터넷을 통해 서버로 전송한다. 복수의 수집기에서 동시에 데이터 수집이 가능하도록 피실험자별로 로그인을 위한 아이디를 부여했고, 이를 데이터베이스에 반영하여 데이터 관리가 용이하게 하였다. 제안하는 수집시스템의 활용방안을 보이기 위해 피로도 측정을 위한 생체신호 데이터 수집의 예시를 보인다.

• 정보처리학회논문지:컴퓨터 및 통신 시스템
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• 제12권3호
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• pp.93-102
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• 2023

클라우드를 통한 데이터 처리는 통신 과정에서 지연시간과 통신비용 증가 등 같은 많은 문제가 발생한다. 사물인터넷 분야에서는 이러한 문제를 해결하기 위해 엣지 컴퓨팅 연구가 활발히 이루어지고 있고, 대표적인 응용 분야로 자율주행이 있다. 실내 자율주행에서는 실외와 달리 GPS와 교통정보를 이용할 수 없기 때문에 센서를 활용하여 주변 환경을 인식해야 한다. 그리고 자원이 제약된 모바일 환경이기 때문에 효율적인 자율주행 시스템이 필요하다. 본 논문에서는 실내 환경에서 자율주행을 위해 신경망을 사용하는 기계학습을 제안한다. 신경망 모델은 LiDAR 센서에서 측정된 거리 데이터를 바탕으로 현재 위치에 가장 적절한 주행 명령을 예측한다. 신경망의 입력 데이터의 수에 따른 성능 평가를 수행하기 위해 6가지의 학습 모델을 설계하였다. 주행과 학습을 위해 Raspberry Pi 기반의 자율주행 차량을 제작하였고, 학습 데이터 수집과 성능평가를 위한 실내 주행 트랙을 제작하였다. 6가지의 신경망 모델들은 정확도와 응답시간 그리고 배터리 소모에 대한 성능 비교를 하였고, 입력 데이터의 수가 성능에 미치는 영향을 확인하였다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2021년도 추계학술대회
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• pp.508-510
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• 2021

본 연구에서는 COVID-19 판데믹에 의하여 일시적으로 온라인 수업을 실시함으로 인하여 교차 등교를 하게 된 라즈베리파이를 활용한 실습을 한 학급들을 연구한 결과를 토대로 회복탄력성 차이를 분석하였다. 연구의 결과로는 온라인 수업에서는 회복탄력성 150미만이 14명, 150이상 180미만이 32명, 180이상이 9명으로 나타났다. 반면에 등교 수업에서는 회복탄력성 150미만이 7명, 150이상 180미만이 29명 180이상이 20명으로 나타났다. 따라서, 라즈베리파이를 사용하여 프로그래밍을 진행하고 회로 제작을 동시에 수업하는 과목에서는 되도록 실험실습 환경이 제대로 진행될 수 있어야 하며, COVID-19으로 인하여 부득이하게 온라인 수업으로 진행할 시에는 실기 수업은 뒤로 미루고 이론 수업 위주로 진행하여야 한다.