International journal of advanced smart convergence
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제8권4호
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pp.194-199
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2019
As the performance of the system increases, more parallelized data is being processed than single processing of data. Today's cpu structure has been developed to leverage multicore, and hence data processing methods are being developed to enable parallel processing. In recent years desktop cpu has increased multicore, data is growing exponentially, and there is also a growing need for data processing as artificial intelligence develops. This neural network of artificial intelligence consists of a matrix, making it advantageous for parallel processing. This paper aims to speed up the processing of the system by using raspberrypi to implement the cluster building and parallel processing system against the backdrop of the foregoing discussion. Raspberrypi is a credit card-sized single computer made by the raspberrypi Foundation in England, developed for education in schools and developing countries. It is cheap and easy to get the information you need because many people use it. Distributed processing systems should be supported by programs that connected multiple computers in parallel and operate on a built-in system. RaspberryPi is connected to switchhub, each connected raspberrypi communicates using the internal network, and internally implements parallel processing using the Message Passing Interface (MPI). Parallel processing programs can be programmed in python and can also use C or Fortran. The system was tested for parallel processing as a result of multiplying the two-dimensional arrangement of 10000 size by 0.1. Tests have shown a reduction in computational time and that parallelism can be reduced to the maximum number of cores in the system. The systems in this paper are manufactured on a Linux-based single computer and are thought to require testing on systems in different environments.
코로나 19로 인하여 다중이용시설에 출입 시 정부 지침에 따라 QR코드 스캔, 출입 명부 작성, 체온 측정 등 방역절차를 지켜야한다. 본 연구에서는 방역 절차를 간편화하고 동합한 방역 시스템을 제안한다. QR코드 스캐너를 통하여 출입자의 신상 정보를 확인하며 체온 측정 모듈을 통하여 출입자의 체온을 측정한다. 추가적으로 워터펌프를 통하여 소독제를 분사하며 서보모터를 통하여 출입문을 열고 닫는다. 또한, 산업 현장에서는 알코올 측정 센서를 통하여 작업자의 알코올 수치를 측정하여 음주로 인한 산업사고도 예방한다.
사물들에 네트워크를 연결하여 사람과 사물, 사물과 사물의 상호 소통을 돕는 지능형 시스템인 사물인터넷이 발달하고 있다. 사물인터넷과 네트워크 기술, 스마트 기기의 발달에 따라 홈 네트워크 시스템에 관한 관심이 증가하고 있다. 본 논문에서는 압력 센서와, 적외선 센서, 초음파 센서, 스위치, 아두이노, 라즈베리파이, 안드로이드 어플리케이션을 이용하여 홈 네트워크를 기숙사에 적용한 사물인터넷 기반의 스마트 기숙사 시스템을 제안한다. 사물인터넷 기반의 스마트 기숙사 시스템은 기숙사의 대표적인 공동물품인 세탁기, 컴퓨터, 러닝머신의 사용여부와 택배의 도착여부를 안드로이드 어플리케이션을 통하여 파악할 수 있도록 하였다.
최근 많이 활용되고 있는 라즈베리파이 기반 임베디드 시스템 구축에 있어 사용자는 회로에 대한 이해, 하드웨어 비용 측면에서 어려움을 갖는다. 본 논문은 이러한 시스템을 가상으로 테스트하는 솔루션을 제안한다. 솔루션은 사용자가 실제 회로를 구성하듯이 가상의 공간에 모듈을 배치하고 선을 연결하는 등, 회로를 구성하고 동작을 테스트할 수 있으며 회로편집기, 인터프리터, 시뮬레이터의 세 가지 요소로 구성되어 있고 전체 9개의 모듈을 제공한다. 각 모듈은 제조사에서 제공하는 데이터시트와 제원을 바탕으로 실제 회로 테스트를 거쳐 추상화하였다. 솔루션은 프로토 타입이지만 품질수준을 높인다면 비용절감과 학습, 교육 측면에서 유용할 것이며 이를 위해서, 전기 물리엔진의 구현, 실제 보드로 포팅이 가능한 수준의 인터프리터, 시뮬레이션 로직의 일반화가 필요하다.
이 논문은 IOT 기기인 라즈베리파이와 인공지능 기술을 이용하여 지능형 CCTV를 설계하고 시제품을 실험적으로 개발하였다. CCTV 화면에 있는 사람 수를 탐지하기 위하여 Object Detection 기술을 사용하였으며, 긴급 상황 탐지를 위하여 OpenPose에서 제공하는 Action Detection 기술을 사용하였다. 제안된 시스템은 CCTV, 서버 그리고 클라이언트 구조이고 CCTV는 라즈베리파이와 USB 카메라를 사용하였고, 서버는 리눅스를 사용하였고, 클라이언트는 아이폰을 사용하여 구현하였다. 각 서브 시스템간에 통신은 MQTT 프로토콜을 사용하여 구현하였다. 프로토타입으로 개발된 시스템은 초당 2.7프레임의 이미지를 전송할 수 있었고 초당 0.2 프레임에 대하여 이미지로부터 긴급 상황을 탐지할 수 있었다.
최근 기계학습 방법을 도입하여 센서 노드에 대한 위치를 파악하는 방법이 관심을 받고 있다. 많은 기계학습 알고리즘 중, 지지벡터머신은 프로그래밍 언어로 구현하기 간편하고, 병렬로 수행이 가능하다. 라즈베리파이는 작고 기능이 많아 센서 노드로 사용 시 인터넷 프로토콜을 사용하는 하둡 네트워크 클러스터 구성이 가능하다. 본 논문에서는 파이썬 프로그래밍 언어로 지지벡터머신을 구현하고, 5대의 라즈베리파이를 사용하여 실험적인 하둡 센서 네트워크와 5개의 노드를 가진 맵리듀스 하둡 소프트웨어 프레임워크를 구성하였다. 실험에서 우리는 다양한 파라미터를 변경해가면서 센서 네트워크를 구성하여 효율성, 자원분배, 처리속도를 비교하였다. 라즈베리파이의 컴퓨팅 파워와 메모리 용량은 부족했지만, 센서 클러스터의 노드 멤버의 역할을 충분히 수행하였고, 지지벡터머신 기계학습을 사용하여 센서 노드의 위치측정을 성공적으로 수행하였다.
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.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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