• 한국산업정보학회논문지
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• 제22권6호
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• pp.31-38
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• 2017

정보기술의 발전에 따라 보안의 중요성은 매우 높아지고 있다. 기존의 보안 시스템은 대부분 고가이고 구현이 용이하지 않으며 생체 정보를 사용하는 경우 또한 매우 복잡하다. 본 논문에서는 지문과 얼굴 이미지를 사용하는 저가의 사물인터넷 기반 보안 단말기를 구현하여 이러한 점을 해결하고자 한다. 저가의 보안 시스템을 구현하기 위하여 라즈베리파이에 지문인식 스캐너와 카메라를 장착하고 스캔 이미지는 AES-256 알고리즘으로 암호화하여 클라우드에 전송한다. 본 연구를 통해 우리는 제안하는 시스템의 인증 서비스, 비용의 감소, 보안성, 그리고 확장성 측면에서의 가능성을 확인할 수 있었다.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제18권6호
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• pp.157-162
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• 2018

본 논문에서는 전류와 전압 값을 측정하기 위해 센서와 라즈베리파이를 사용하고, 측정한 샘플 값들을 IEC 61850-9-2 프레임에 실어서 네트워크로 전송한다. IEC 61850-9-2 프레임을 이용한 샘플 값 전송을 위해 실험실 모델을 구성하였다. IEC 61850-9-2 프레임 발생의 정확한 검증을 위해, 와이어샤크를 이용하여 프로토콜 분석을 수행하였다. 수신한 전류와 전압 샘플 값들을 그래프로 모니터 상에 출력하여 시각 분석을 수행하였다. 그리고 네트워크 장비를 거쳐서 송수신된 IEC 61850-9-2 샘플 값들이, IEC 61850 메시지 유형의 성능 요구사항을 만족하는지를 검증하였다.

• 한국전자통신학회논문지
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• 제17권6호
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• pp.1193-1198
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• 2022

현대 사회의 급속한 발전으로 무인 처리 시스템이 사회적으로 대두됨에 따라 OpenCV를 이용하여 영상이나 이미지를 자동으로 분석 및 처리하여 의미 있는 결과물을 도출해내고 사회가 요구하는 역량을 기르기 위해서 라즈베리 파이 4를 이용한 얼굴인식 출결 관리 시스템에 대한 필요성이 대두되었다. 라즈베리 파이 4를 기반으로 Python3를 사용하여 소프트웨어를 설계하고, 오픈소스인 OpenCV, Haar cascade와 Kakao API, 구글 드라이브 등의 기술들을 사용하여 얼굴등록, 얼굴인식을 통한 손쉬운 출석 체크로 Kakao API를 통해 실시간으로 사용자와 통신할 수 있고 출석 확인 및 수정을 편리하게 할 수 있는 얼굴인식 출결관리 시스템을 연구하였다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제21권2호
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• pp.17-23
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• 2016

NUI is a motion interface. It uses the body of the user without the use of HID device such as a mouse and keyboard to control the device. In this paper, we use a Pi Camera and sensors connected to it with small embedded board Raspberry Pi. We are using the OpenCV algorithms optimized for image recognition and computer vision compared with traditional HID equipment and to implement a more human-friendly and intuitive interface NUI devices. comparison operation detects motion, it proposed a more advanced motion sensors and recognition systems fused connected to the Raspberry Pi.

• 한국항행학회논문지
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• 제24권6호
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• pp.620-626
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• 2020

본 연구는 IOT 장비인 라즈베리파이를 마스터(master)로 이용하고 인버터를 슬레이브(slave)로 하여 모드버스 TCP 통신을 기반한 태양광 발전 모니터링 시스템을 제안하였다. 본 모델은 라즈베리파이에 다양한 센서를 추가하여 태양광 발전소의 모니터링에 필요한 정보를 추가하였으며, 실시간 발전량 예측을 통해 발전량 예측과 모니터링 정보를 스마트 폰으로 송신하였다. 또한, 서버에 태양광 발전소에서 지속해서 생성되는 정보를 빅데이터로 구축하였으며, 발전량 예측을 위한 딥러닝 모델을 학습하여 갱신하였다. 연구 결과로서 인버터에서 라즈베리파이로 모드버스 TCP 기반으로 안정적인 통신이 가능하였고, 라즈베리파이에서 학습된 딥러닝 모델로 실시간 예측이 가능하였다. 서버는 빅데이터로 다양한 딥러닝 모델 학습이 가능하였으며, LSTM이 학습 오차 0.0069, 테스트 오차 0.0075, RMSE 0.0866 등으로 가장 좋은 오차를 보임을 확인하였다. 본 모델은 다양한 제조사의 인버터에 대해서 보다 간단하고 편리하며 발전량을 예측할 수 있는 실시간 모니터링 시스템 구현이 가능함을 제시하였다.

• 농업과학연구
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• 제48권4호
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• pp.703-718
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• 2021

An irrigation monitoring system is an efficient approach to save water and to provide effective irrigation scheduling for rice cultivation in desert soils. This research aimed to design, fabricate, and evaluate the basic performance of an irrigation monitoring system based on information and communication technology (ICT) for rice cultivation under drip and micro-sprinkler irrigation in desert soils using a Raspberry Pi. A data acquisition system was installed and tested inside a rice cultivating net house at the United Arab Emirates University, Al-Foah, Al-Ain. The Raspberry Pi operating system was used to control the irrigation and to monitor the soil water content, ambient temperature, humidity, and light intensity inside the net house. Soil water content sensors were placed in the desert soil at depths of 10, 20, 30, 40, and 50 cm. A sensor-based automatic irrigation logic circuit was used to control the actuators and to manage the crop irrigation operations depending on the soil water content requirements. A developed webserver was used to store the sensor data and update the actuator status by communicating via the Pi-embedded Wi-Fi network. The maximum and minimum average soil water contents, ambient temperatures, humidity levels, and light intensity values were monitored as 33.91 ± 2 to 26.95 ± 1%, 45 ± 3 to 24 ± 3℃, 58 ± 2 to 50 ± 4%, and 7160-90 lx, respectively, during the experimental period. The ICT-based monitoring system ensured precise irrigation scheduling and better performance to provide an adequate water supply and information about the ambient environment.

• 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.

• 디지털산업정보학회논문지
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• 제13권4호
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• pp.49-56
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• 2017

It is the approach of embedded system design that finds 3D scanning technology to analyze a real object or environment to collect data on its shape and appearance. 3D laser scanning developed during the last half of 20th century in an attempt to accurately recreate the surfaces of various objects. 1960s, early scanners used lights, cameras, and projectors to carry out the scanning in the lacks of performance which encountered many difficulties with shiny, mirroring, or transparent objects. The 3D scanning technology has leveled-up with helpful of embedded software platform research and design. In this paper, First we designed the hardware of laser/camera setup and turntable moving part which is the base of object. Second, we introduced the process of scanning 3D data with software and analyzed the resulting scanned image on the web server. Last, we made the 3D scanning embedded device with 3D printing model and experimented the 3D scanning performance with Raspberry Pi.

• Journal of Multimedia Information System
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• 제4권4호
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• pp.239-242
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• 2017

This paper proposes a low-cost method for counting people based on blob detection and blob tracking. Here background subtraction is used to detected blob and then the blob is classified with its width and height to specify that the blob is a person. In this system we first define the area of entry and exit point in the video frame. The counting of people starts when midpoint of the people blob crosses the defined point. Finally, total number of people entry and exit from the place is displayed. Experiment result of this proposed system has high accuracy in real-time performance.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제22권12호
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• pp.1-7
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• 2017

More new devices and technologies are recently adapted on homes to aim at enhancing our lifestyle. But though they are not interconnected each other but controlled separately. To solve this problem, we have designed and implemented a common prototype based on openHAB and RaspberryPi they could speak to each other to create a really automated and smart environment at home. The proposed prototype can merge the existing variable devices, add and remove new features at runtime because of its modular design. The proposed prototype based on a low-cost platform showed its potential as a smart home and provide a new UX to users.