• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 2016.10a
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• pp.593-595
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• 2016

In recent, the cafe culture has came very close friendly people. But many customers have been left the seat because the cafe has been heavily biased. To solve the problem, we propose the Cafe Seat Confirmation System based on IoT. Proposed system consists of Arduino, Raspberry Pi, and application. Using a smart device, it is possible to provide efficient services such as real-time seat reservations and cafes management.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2019.07a
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• pp.443-444
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• 2019

본 논문에서는 라즈베리파이(Raspberry Pi)와 실시간 객체 감지 기술인 YOLO를 이용한 전기차충전기앞불법주차 경고 영상인식 시스템을 제안한다. 최근 전기 자동차의 사용과 더불어 충전 인프라는 점점 늘어나는 중이지만, 여전히 전기차 충전기는 많지 않은 것이 현실이다. 전국 1,000여 곳이 넘는 전기차 충전소에 대해 법령으로 인한 규제를 시행 중임에도 불구하고 불법주차를 하는 일반차 오너들은 여전히 많다. 이로 인해 전기차 오너들은 충전에 많은 불편함이 있다. 이 시스템은 전기 자동차의 번호판을 인식하여 실시간 객체 감지 딥러닝 기법인 YOLO를 이용해 전기 자동차의 번호판에 특정 부분을 인식하고 특정 부분이 없는 일반 자동차가 전기차 충전기 앞 불법 주차를 하게 되면 부저와 LED경고를 통해 주차된 일반 차량에게 경고를 하여, 불법 주차자와 더불어 주변을 지나가는 행인들에게도 전기차 앞 불법 주차에 대해 각인을 시켜줄 수 있는 시스템이다.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2019.07a
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• pp.241-242
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• 2019

4차 산업 혁명에 맞춰 빠르게 발전하고 1990년대부터 등장하기 시작했던 '인텔리전트 빌딩'이 다시 주목을 받고 있다. 센서와 컴퓨터가 내장된 사물들이 인터넷으로 연결되어 각종 서비스를 제공하여 환경을 변화시키고 삶이 편해지고 있다. 그럼에도 불구하고 편리함을 추구하는 기존 기술 들은 대기업들이 주를 이루어 관리를 하게 되고 있고 유지 보수비용이 많이 들어 스마트 기기에 능숙하지 않은 부분도 있어 본 논문은 보다 기존의 IOT 기술보다 유지 보수비용의 절감과 손쉬운 접근방식을 제공한다. 본 논문인 '구글 어시스턴트를 이용한 스마트 홈 제어'는 집 전체를 제어하여 조명, 냉난방, 환기 등을 조절하고 무단 침입자를 감지하며 경고음을 알려주는 것이다. 예를 들어 집 주인이 외출을 하였는데 가스렌지의 불을 안 끄고 나왔거나 조명을 안 끄고 나왔는데 집을 다시 들어가기 어려운 상황일 때 핸드폰으로 버튼 하나만 누르면 제어가 된다. 본 논문의 목적은 집안의 화재나 전기 요금절감을 위하고 편리한 삶을 추구하고자 개발 되었다.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2019.07a
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• pp.231-232
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• 2019

IoT 산업이 발전하면서, 인간 생활의 3대 요소 중 주거환경 개선을 위한 많은 종류의 스마트 가전제품이 출시되었다. 그 중 스마트 냉장고는 소비자에게 많은 편리함을 제공한다. 하지만 기존에 출시되어져 있는 스마트 냉장고는 아직 스마트폰과 연동되어 다양한 제어를 하는 것이 개발 초기단계에 그쳐있다. 또한 비용적인 부분에서도 소비자가 부담을 느끼게 되므로 이미 출시는 되어있지만 소비자가 사용하기에 대중화되어 있지 않다. 그리고 사용자가 수동적인 제어가 상당부분 필요함으로 판단하여 일반 냉장고와 다를 것이 없다고 판단하였다. 또한 사용자가 장을 볼 때, 이미 구비되어 있는 물품인데도 불구하고 그것을 인식하지 못하여 같은 종류의 식품을 중복되어 구매하는 것이 다반사이다. 또한 음식의 유통기한도 기록하지 않아서 유통기한이 지난 음식을 섭취하고 식중독에 걸리는 일이 종종 발생한다. 이러한 식자재 관리에 대한 피해를 예방하기 위한 연구 과정에서 현대인이 대부분 스마트폰을 사용하고 있다는 사실을 고려하여 터치스크린을 통해 냉장고 안의 식자재를 관리함과 동시에 저장 및 기록할 수 있는 프로그램을 개발하고 추가로 스마트폰에도 동일한 어플리케이션을 개발하여 동시 제어가 가능하도록 설계하였다.

• International Journal of Computer Science & Network Security
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• v.21 no.3
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• pp.37-40
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• 2021

This paper presents a design of a speech to sign language converter for deaf and hard of hearing people. The device is low-cost, low-power consumption, and it can be able to work entirely offline. The speech recognition is implemented using an open-source API, Pocketsphinx library. In this work, we proposed a context-oriented language model, which measures the similarity between the recognized speech and the predefined speech to decide the output. The output speech is selected from the recommended speech stored in the database, which is the best match to the recognized speech. The proposed context-oriented language model can improve the speech recognition rate by 21% for working entirely offline. A decision module based on determining the similarity between the two texts using Levenshtein distance decides the output sign language. The output sign language corresponding to the recognized speech is generated as a set of sequential images. The speech to sign language converter is deployed on a Raspberry Pi Zero board for low-cost deaf assistive devices.

• Journal of the Korea Society of Computer and Information
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• v.27 no.3
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• pp.99-104
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• 2022

In this paper, we first intend to develop and introduce a smart laundry drying system for verandas that controls the drying rack by actively responding to climate change. The developed smart laundry drying system receives laundry location information through the app, then detects climate change in real time through data from the Korea Meteorological Administration such as temperature and humidity according to the location information, and automatically controls the laundry on the drying rack in case of rain. It acquires weather information through the Arduino humidity sensor and the Korea Meteorological Administration Open-API, which is used to control the switch bot by the Raspberry Pi. The user interface uses Blynk, and the switch bot controls the laundry. Our proposed system can detect bad weather and automatically control the laundry at a remote location to prevent damage to the laundry.

• Journal of the Semiconductor & Display Technology
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• v.21 no.4
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• pp.92-98
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• 2022

This paper proposes a new method of the traffic signal detection and the recognition in an HSI color model. The proposed method firstly converts a ROI image in the RGB model to in the HSI model to segment the color of a traffic signal. Secondly, the segmented colors are dilated by the morphological processing to connect the traffic signal light and the signal light case and finally, it extracts the traffic signal light and the case by the aspect ratio using the connected component analysis. The extracted components show the detection and the recognition of the traffic signal lights. The proposed method is implemented using C language in Raspberry Pi 4 system with a camera module for a real-time image processing. The system was fixedly installed in a moving vehicle, and it recorded a video like a vehicle black box. Each frame of the recorded video was extracted, and then the proposed method was tested. The results show that the proposed method is successful for the detection and the recognition of traffic signals.

• Journal of the Semiconductor & Display Technology
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• v.21 no.1
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• pp.44-49
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• 2022

The number of single-person households is increasing worldwide, and among them, the proportion of elderly single-person households is increasing. In the case of elderly single-person households, a significant portion of their leisure time is devoted to watching TV. However, if they fall asleep while watching TV without turning it off, it may be difficult to sleep well due to lights and sounds of TV, which can cause health problems such as depression and reduced immunity. Therefore, in this paper, we propose a system that automatically turns off the TV when a person watching TV falls asleep. Images are collected using the camera installed in front of the TV. Since the posture of a person watching TV varies from a sitting posture to a lying posture, the system is designed to determine whether or not to fall asleep regardless of the posture. In addition, since it becomes difficult to judge eye movements as a person moves away from the TV, a method for extending the judgmentable distance is proposed. The system model was implemented and tested using a Raspberry Pi, a monitor, an infrared sensor, and a camera. Eye movements were judged regardless of sitting or lying position, and the distance between a user and a TV was extended by about 200 cm.

• IEMEK Journal of Embedded Systems and Applications
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• v.18 no.4
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• pp.165-172
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• 2023

Heterogeneous computing is a technology that utilizes different types of processors to perform parallel processing. It maximizes task processing and energy efficiency by leveraging various computing resources such as CPUs, GPUs, and FPGAs. On the other hand, edge computing has developed with IoT and 5G technologies. It is a distributed computing that utilizes computing resources close to clients, thereby offloading the central server. It has evolved to intelligent edge computing combined with artificial intelligence. Intelligent edge computing enables total data processing, such as context awareness, prediction, control, and simple processing for the data collected on the edge. If heterogeneous computing can be successfully applied in the edge, it is expected to maximize job processing efficiency while minimizing dependence on the central server. In this paper, experiments were conducted to verify the feasibility of various parallel programming models on high-end and low-end edge devices by using benchmark applications. We analyzed the performance of five parallel programming models on the Raspberry Pi 4 and Jetson Orin Nano as low-end and high-end devices, respectively. In the experiment, OpenACC showed the best performance on the low-end edge device and OpenSYCL on the high-end device due to the stability and optimization of system libraries.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2023.05a
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• pp.209-209
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• 2023

본 연구에서는 강우 시 발생하는 음향 및 진동 신호를 기반으로 강우강도를 산정하기 위한 방법론을 제안하였다. 먼저, Raspberry Pi, 콘덴서 마이크 및 가속도 센서로 구성된 관측 기기로부터 실제 비가 내리는 환경에서의 음향 및 진동 신호를 수집하였다. 가속도 센서로부터 계측된 진동 신호를 활용하여 강우 유무에 대한 이진 분류를 수행하고, 강우가 발생한 것으로 판단된 기간에 해당하는 음향 신호에 Short-Time Fourier Transform 기술을 적용하여 주파수 영역에서 나타나는 magnitude의 평균과 표준 편차, 최고 주파수 등의 특징을 기반으로 강우강도를 산정하였다. 이를 위해 앙상블 기반의 머신러닝 학습 모델인 XGBoost 알고리즘을 사용하였으며, 광학 우적계를 통해 관측한 강우강도와 산정 결과를 비교·평가하였다. 강우강도 산정 과정에서 사용된 음향 신호의 길이를 1초, 10초, 1분으로 구분하였으며, 무강우 기간 내 음향 정보로부터 배경 음향에 의한 노이즈를 제거하고자 하였다. 최종적으로 강우 유무 이진 분류 과정의 선행 여부, 음향 신호의 길이 및 노이즈 제거 방법에 따른 강우강도 산정 결과들에 대한 성능 비교를 통해 본 연구에서 제안하고자 하는 방법론의 실효성을 평가하였다.