본 논문은 스마트폰으로 집 내의 상태를 제어하는 OneNet 클라우드 플랫폼 기반 실시간 홈 보안 시스템을 설계한다. 제안된 시스템은 로컬과 클라우드 지역으로 구분된다. 로컬 지역은 I/O 디바이스, 라우터와 센서 데이터를 수집, 모니터링하고 클라우드로 데이터를 전송하는 라즈베리파이로 구성되며, 라즈베리파이에 플래스크 웹 서버가 구현된다. 사용자가 집에 있을 경우 플래스크 웹 서버를 통하여 직접 데이터에 접근할 수 있다. 클라우드 지역에서 사용되는 플랫폼은 중국 통신회사의 OnetNet이며, 원격 접속 서비스를 제공한다. 스마트폰에서 사용자와 홈보안 시스템 사이의 통신을 위하여 하이브리드 앱이 개발되고, 센서 데이터와 비디오스트림을 전송하기 위하여 EDP와 RTSP 프로토콜을 파이썬 언어로 구현한다. 구현된 시스템에서 사용자는 스마트폰으로 센서 데이터. 비디오스트림과 위험이 발생시에 경고 문자를 받을 수 있고, OneNet 클라우드를 통하여 원격으로 집 내의 상태를 모니터링하고, 제어할 수 있다.
점점 더 회사들에서 인공지능 스피커를 내놓고 있는 가운데 스피커의 가격은 누군가에게는 부담이 될 수 있는 가격이 되었다. 약간의 전공지식과 손재주를 가지고 있다면 본인이 직접 입맛에 맞게 집안의 센서정보와 환경정보를 획득하는 AI 스피커를 만드는 일이 어렵지 않다. 그래서 본 논문에서는 라즈베리파이와 Google Cloud Speech(GCS), Naver의 Clova Speech Synthesis(CSS) API를 이용하여 인공지능 스피커를 구현한다.
사물인터넷이 4차 산업혁명을 주도할 새로운 기술로 각광받고 있으며, 이미 많은 기술과 제품들이 발표되어 인간의 삶의 질을 높이는 데 많은 기여를 하고 있다. 본 논문에서는 건물의 엘리베이터 등에서 얼굴 검출 및 얼굴 인식에 사용할 수 있는 시스템을 개발한다. 얼굴 검출 시스템은 하르 직렬 분류기를 사용하며, 얼굴 인식 시스템에는 수행 시간을 줄이기 위하여 본 논문에서 파이썬 언어로 구현된 주성분 분석(PCA)이 얼굴 인식을 위한 고유 얼굴(eigenface) 계산에 사용된다. 데이터베이스에 저장된 얼굴과 얼굴 검출 시스템의 결과로부터 얼굴을 인식하기 위하여 SVM 또는 유크리디안 측정이 사용된다. 제안된 시스템은 OpenCV를 사용하여 라즈베리파이 3에 구현된다. 본 논문에서 구현된 주성분 프로그램의 성능을 구하기 위하여 기존의 주성분 프로그램과 비교하여 얼굴 인식율과 수행시간을 비교하였다. 성능 평가를 위하여 ORL 얼굴 데이터베이스에서 40명의 얼굴에 대하여 각각 10 개의 이미지를 이용하여 학습에 200, 테스트에 200개의 이미지를 사용하였다. 본 논문에서 제안된 PCA와 유클리디안 측정을 이용한 경우 약 93%, SVM의 경우 약 96% 이상의 얼굴 인식률을 얻었다. 그러나 수행시간은 본 논문에서 구현된 PCA를 사용할 경우 약 0.11초, 기존 PCA의 경우 약 1.1초로 약 1/10로 수행 시간을 줄일 수 있었다. 그러므로 본 논문에서 개발된 시스템은 실시간 결과가 필요한 보안 시스템, 엘리베이터 모니터링 시스템 등에 적용할 수 있을 것으로 기대된다.
한화 지폐는 그 크기들이 비슷하고 지폐가 오래되면 점자 부분이 마모된다. 이로 인해 촉각만을 이용해 지폐를 구분하는 시각장애인들은 한화 지폐를 인식하는데 어려움을 느끼며, 잘못된 인식으로 인해 경제적 손실을 입을 수도 있다. 지폐를 인식하는 유사 시스템은 이미 존재하나 기존 시스템은 한화 지폐를 인식하지 못하며, 모바일 애플리케이션으로 구현되어 있어 사실상 시각장애인들이 사용하기에 어렵다는 단점이 있다. 따라서 본 논문에서는 한화 지폐를 인식할 수 있으며, 시각장애인들이 사용하기에 편리한 라즈베리 파이 기반 지폐 인식기를 개발한다. 본 지폐 인식기는 간단한 동작만으로 인식을 시작하며 시각장애인들에게 음성으로 인식 결과를 알려준다. 특히 성능에 직접적인 영향을 미치는 특징 추출 알고리즘을 선택하기 위해 본 연구에서는 대표적인 특징 추출 알고리즘인 SIFT, SURF, ORB의 성능을 실제 비교하였다. 다양한 실제 환경에서의 실험을 통해, 본 논문에서는 95%의 인식률로 가장 좋은 정확도를 보이는 SIFT를 시스템 구현에 채택하였다.
본 논문에서는 라즈베리 파이를 적용하여 시각 장애인들을 위한 휴대용 카드 리더기를 개발하였다. 국내에서는 장애인들을 위한 생활보조기구 개발이 미비한 상태이다. 세계적으로도 장애인들을 위한 생활보조기구가 미약했으나 최근에 IT, 스마트폰, 사물 인터넷, 3D 프린터 등의 개발로 점점 장애인들을 위한 생활 보조 기구들이 개발되고 있다. 시각장애인들을 만나서 설문한 결과 현재 개발된 스마트폰 앱을 이용한 카드인식기능은 스마트 폰의 화면을 시각장애인들의 손으로 인지할 수 없고 작동하기도 불편하다고 입을 모았다. 근래에 시각 장애인들이 카드인식을 가능 하도록 하는 기기들이 외국에서 연구되고 있고 시제품으로 나오고 있는 실정이다. 그러나 현재 상용되는 휴대용 카드 리더기들은 가격이 높고 편리성이 떨어진다. 또한 시각장애인들은 취약 저소득층이 대부분이어서 값 비싼 기기들을 구입하여 사용하기가 힘들다. 본 연구에서는 시각장애인들이 저렴한 가격으로 사용하기 편리하도록 사물인터넷에 적용 가능한 오픈소스 하드웨어인 라즈베리 파이를 이용하여 자기스트립 리더(Magnetic strip reader)와 IC칩 리더(IC chip reader)로 카드를 인식하고 음성과 진동을 통해 알려주는 카드리더기를 개발하였다.
본 논문에서는 라즈베리파이 카메라와 함수 발생기를 활용하여 이미지에서 휘도를 분석하고 이를 바탕으로 전압을 인가하여 스마트 윈도우에 착색을 통해 광 투과를 조절할 수 있는 자동화 시스템을 제안한다. 기존 휘도 측정에 사용되는 휘도계는 가격대가 높고 사용자의 불필요한 움직임을 요구해 실생활에서 활용하기 어렵다. 그러나 사진 촬영 후 Python Open Source Computer Vision Library (OpenCV)를 활용한 이미지에서의 휘도 분석은 저렴하고 휴대가 간편하여 실생활에서 쉽게 응용할 수 있다. 이 시스템을 스마트 윈도우가 적용된 환경에 사용하여 창호의 휘도를 검출하였다. 이미지의 휘도를 바탕으로 스마트 윈도우의 착색 조절을 통해 창호의 휘도를 감소시켜 재실자는 쾌적한 시 환경을 구축할 수 있다.
Beacon 기술은 배터리 소모가 적고 간편하게 장치와의 거리를 측정할 수 있어 여러 분야에 사용되고 있지만 장애물의 간섭에 약하다는 문제점이 있다. 따라서 본 논문에서는 이러한 문제를 개선하고자 간섭에 강한 WiFi 환경과 오픈소스 Frameware인 OpenWrt를 이용해 Raspberry pi를 AP화 시켜 Beacon 장치를 탐지하여 수신한 데이터를 사설 네트워크 내 장치들에게 안정적으로 전달할 수 있는 장치를 제안한다.
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.
본 논문에서는 약을 제 시간에 복용할 수 있도록 도와주는 스마트 약통 서비스를 개발한 결과를 보인다. 라즈베리파이, 자석감지센서, LED, AI스피커와 외부서버를 결합한 구조로 개발하였으며, 사용자는 약을 복용하였는지에 따라 AI스피커를 통해서 약 복용 여부를 물어볼 수 있고 LED를 통해서 아침, 점심, 저녁의 시간에 따라 복용해야 하는 약을 표시해 줄 수 있도록 하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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