• IEIE Transactions on Smart Processing and Computing
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• v.3 no.6
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• pp.393-396
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• 2014

Recently, the internet of things (IoT) has become increasingly attractive in many areas to realize smart worlds. JavaScript has become prevalent for IoT programming because of its familiarity with web programmers. On the other hand, JavaScript does not allow the direct control of IoT hardware due to its language limitation. This paper proposes the IoT software platform for JavaScript programming to resolve the limitation. For proof of concept, the platform based on SpiderMonkey and Raspberry Pi was implemented.

• Journal of Multimedia Information System
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• v.2 no.4
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• pp.327-332
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• 2015

Recently, as microcomputers and sensors have been miniaturized due to dropdown of their market rates, this lead to a favorable environment for implementing the Internet of Things. Smart clothing refers to a system which can be wearable or portable, and allows people to communicate or conduct sensing. Applying the Internet of things, the role of the server computer is to receive and process data obtained from the sensor. An ordinary PC can act as a server but during the implementation of IoT, a PC has limited application due to a large size and the inconvenient portability. This study proposes a model that allows a variety of functions while implementation with the server from the sensing using the Arduino and Raspberry Pi. If we apply this proposed model, everyone can easily and inexpensively experience mobile IoT system.

• Knowledge Management Research
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• v.19 no.1
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• pp.119-132
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• 2018

Many advanced products and services are emerging in the market thanks to data-based technologies such as Internet (IoT), Big Data, and AI. The construction of a system for data processing under the IoT network environment is not simple in configuration, and has a lot of restrictions due to a high cost for constructing a high performance server environment. Therefore, in this paper, we will design a development environment for large data analysis computing platform using open source with low cost and practicality. Therefore, this study intends to implement a big data processing system using Raspberry Pi, an ultra-small PC environment, and open source API. This big data processing system includes building a portable server system, building a web server for web mining, developing Python IDE classes for crawling, and developing R Libraries for NLP and visualization. Through this research, we will develop a web environment that can control real-time data collection and analysis of web media in a mobile environment and present it as a curriculum for non-IT specialists.

• Proceedings of the Korea Contents Association Conference
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• 2017.05a
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• pp.21-22
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• 2017

본 논문은 다수의 Raspberry Pi를 네트워크로 연결하여 병렬처리를 하는 시스템을 구축한다. 컴퓨터 클러스터를 구축하는 비용은 상당히 고가이며 유지비용 또한 만만치 않아 개인이 컴퓨터 클러스터를 보유하는 것에는 한계점이 있다. 이를 해결하기 위해 교육용 및 연구용으로 쓰이는 값싼 소형 컴퓨터인 라즈베리 파이를 여러 대 연결하여 분산 및 병렬 처리를 할 수 있는 컴퓨터 클러스터를 구축하고 성능을 확인하였다. 그 성능을 측정하여 라즈베리파이가 컴퓨터 클러스터로 활용할 수 있음을 보였다.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2018.07a
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• pp.327-328
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• 2018

모스 부호는 1844년에 완성한 전신 기호로 짧은 발신 전류와 긴 발신 전류만을 가지고 전신 부호를 구성, 문장을 구성하여 전송할 수 있게한 부호이다. 오늘날 일반인에게 모스 부호는 생소하기도 하며 쉽게 접근하기 어려운 언어이다. 특히 영어가 아닌 한국어 모스 부호 체계에서 그 현상은 더욱 두드러진다. 본 시스템은 라즈베리 파이를 이용하여 모스 부호를 한국어로 변환시키는 어플리케이션을 구현하고, 비전문가인 사용자들이 한국어 모스 부호에 익숙해질 수 있도록 도와주는 것을 목적으로 한다. 또한, 라즈베리 파이 기반으로 한글 모스 부호 해석기를 구현함으로써 한글 모스 부호 교육의 편의성, 휴대성과 접근성을 향상시켰다.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2018.07a
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• pp.287-288
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• 2018

본 과제는 자율주행의 이론적 개념을 이해하고 다양한 기술적 내용을 구현해 보기 위한 프로토타입형의 과제이다. 전방의 감지기를 통해 장애물을 감지, 예기치 못한 상황에서의 긴급정지도 가능하게 하였고 차선검출을 위한 openCV를 적용하여 영상처리를 하였다. 이를 통하여 차량의 회로 설계와 방향을 제어하고 차량의 속도, 정지능력을 구현하였다. 향후, 영상처리를 통한 신경망 학습 및 고성능 감지기를 적용하여 사실성 있는 운송 장치를 개발하고자 한다.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2017.07a
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• pp.247-248
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• 2017

본 논문은 라즈베리 파이(Raspberry Pi)를 이용한 스마트 원격 제어 멀티탭 시스템(Smart Remote Control Multitap System)을 사용자 지향적인 목표를 두고 개발하여 단순화, 간편화 하였다. 오늘날 사물 인터넷(IoT)을 통한 가정 자동화(Home Automation)을 통해 편리한 일상생활이 가능해졌으며, 과거에 비해 많은 이점을 누리게 됐다. 이에 따라 본 논문은 일상생활 중 접할 수 있는 가전제품 중 멀티탭을 중심으로 개발하였다. 또한 가정이나 사무실에서 사용함에 따라 편의성과 휴대성, 접근성에 수익성까지를 고려하여 시스템을 구현하였다.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2018.07a
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• pp.507-508
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• 2018

본 논문에서는 라즈베리파이를 활용하여 야생조류의 행동에 반응하는 비전기반 야생조류 퇴치 장치를 구현하였다. 저가형 라즈베리파이 보드를 기반으로 카메라센서와 OpenCV 모션탐지기법을 활용하여 야생조류의 침입을 탐지하고, 그리고 야생조류가 소리별로 반응하는 데이터를 누적시키는 방법을 활용하여 효율적으로 퇴치하도록 개발하였다. 성능평가는 야생 직박구리와 박새를 포획하여 야외 실험장에서 진행하였고 실제 환경에서도 야생조류를 퇴치할 수 있다는 결과를 보여준다.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 2018.10a
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• pp.336-337
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• 2018

This paper presents an implementation of a scent collector to collect various scent using a multi-gas sensor. The proposed scent collector is implemented with a solenoid valve, a vacuum pump, a chamber containing four gas sensors, and a Raspberry Pi. To verify the functionality of the proposed scent collector, experiments were conducted to collect five scent sources.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2014.01a
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• pp.477-478
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• 2014

일반적으로 컴퓨터 클러스터는 제공하는 기능에 따라 구축 비용이 고가이며 공간 확보, 냉난방, 전원 등을 위한 유지 비용을 무시할 수 없다. 그러므로, 일반 개발자들이 컴퓨터 클러스터를 보유하는 것은 쉬운 일이 아니다. 이러한 상황에서 교육용 및 연구용으로 가격대비 성능이 만족스러운 라즈베리 파이를 기반으로 한 컴퓨터 클러스터를 구축하여 분산 컴퓨팅 및 클라우드 컴퓨팅 시스템 개발을 위한 테스트 베드로 활용하고자 한다. 본 논문의 실험 결과는 라즈베리 파이 클러스터가 병렬 프로그래밍을 위한 효과적인 테스트 베드가 될 수 있음을 보인다.