In this paper, we implemented the HearCAM platform with Raspberry PI B+ model which is an open source platform. Raspberry PI B+ model consists of dual step-down (buck) power supply with polarity protection circuit and hot-swap protection, Broadcom SoC BCM2835 running at 700MHz, 512MB RAM solered on top of the Broadcom chip, and PI camera serial connector. In this paper, we used the Google speech recognition engine for recognizing the voice characteristics, and implemented the pattern matching with OpenCV software, and extended the functionality of speech ability with SVOX TTS(Text-to-speech) as the matching result talking to the microphone of users. And therefore we implemented the functions of the HearCAM for identifying the voice and pattern characteristics of target image scanning with PI camera with gathering the temperature sensor data under IoT environment. we implemented the speech recognition, pattern matching, and temperature sensor data logging with Wi-Fi wireless communication. And then we directly designed and made the shape of HearCAM with 3D printing technology.
Due to the unavailability of global positioning system (GPS) indoors, various indoor pedestrian positioning methods have been designed to estimate the position of the user using received signal strength (RSS) measurements from radio beacons, such as wireless fidelity (WiFi) access points and Bluetooth low energy (BLE) beacons. In indoor environments, radio-frequency (RF) signals are unpredictable and change over space and time because of multipath associated with reflection and refraction, shadow fading caused by obstacles, and interference among different devices using the same frequencies. Therefore, the outliers in the positional information obtained from the indoor positioning method based on RSS measurements occur often. For this reason, the performance of the positioning method can be degraded by the characteristics of the RF signal. To resolve this issue, a map-matching (MM) algorithm based on maximum probability (MP) estimation is applied to the indoor positioning method in this study. The MM algorithm locates the aberrant position of the user estimated by the positioning method within the limits of the adjacent pedestrian passages. Empirical experiments show that the positioning method can achieve higher positioning accuracy by leveraging the MM algorithm.
글로벌 포지셔닝 시스템(GPS)의 기술이 점점 발전하고 있으나, 그 정확성은 건물의 내부나 지하도로에서의 위치인식이 아닌, 실외에서의 위치인식에서만 적합하다. 건물의 내부나 지하도로에 대한 위치 인식의 응용분야에 대하여, 글로벌 포지셔닝 시스템은 빌딩의 내부나 지하도로에서 정확한 위치인식을 요구 받을 경우, 건축구조물들로 인하여 정확성을 달성할 수 없다. 왜냐하면 사람이 필요로 하는 공간은 건물의 내부나 지하도로에서 수 평방미터에 불과한 매우 작은 공간이기 때문이다. 위치추정에 기반을 둔 수신신호강도(RSS)는 거의 모든 건물과 지하도로에서 수신이 가능한 무선 근거리통신망, IEEE 802.11, WiFi 전파신호 위치추정을 이용한 방안으로서, 특별히, 매우 좋은 선택이 될 수 있다. 이와 같은 위치추정시스템들의 근본적인 필요성은 특정 위치에서 수신신호 강도를 이용하여 통신기지국으로부터 모바일장치에 이르는 위치의 평가를 가능하도록 하는 것이다. 이와 같은 과정에서 발생하는 다중 경로 페이딩 현상들은 위치추정에서 불확실성의 원인으로서, 수신신호강도를 예측하기 어렵게 만든다. 이와 같은 문제들을 해결하기 위하여, 신경망과 푸시-풀 평가 방법의 결합은 건물의 내부나 지하도로에서 모바일장치들을 이용하여 위치의 결정을 학습하고, 결정할 수 있도록 적용된다.
일반적으로 UAV를 이용한 항공촬영은 약 430 MHz 대역폭의 radio frequency (RF) 모뎀을 이용하여 UAV와 지상관제시스템간의 연결을 통해 UAV의 통제 및 원격 조종을 한다. 기존의 방법을 이용한 경우 1~2 km 정도의 통신 범위를 가지고 있으며 잦은 혼선이 일어나고, 무선통신은 전파를 매개로 정보를 전달하기 때문에 신호세기를 10 mW로 제한을 두고 있어 장거리 통신을 하는데 제약이 있었다. 본 연구에서는 스마트 카메라의 long-term evolution (LTE), 블루투스, WiFi와 같은 무선 데이터 통신 기술을 이용하여 데이터 송수신이 가능한 통신 모듈 시스템과 카메라를 이용하여 영상 획득이 필요한 지역에서 UAV에 영상을 획득하는 자동촬영 시스템을 설계하고 개발하는데 그 목적은 둔다. 본 연구에서 제안한 안드로이드 기반의 UAV 촬영 및 통신모듈시스템은 스마트 카메라 하나로 영상 획득뿐만 아니라 UAV 시스템과 지상관제 시스템을 연결해주며, UAV 시스템의 GPS와 자이로스코프, 가속도계, 자기 계측 센서 등의 센서로 부터 획득된 3차원 위치정보와 3차원 자세정보를 실시간으로 제공받을 수 있어서 항공삼각측량을 통한 UAV의 위치 및 보정 작업에 실시간으로 이용될 수 있을 것으로 판단된다.
모바일 인터넷 디바이스(Mobile Internet Device, MID)는 장소에 구애를 받지 않고 다양한 무선 인터넷(Wi-Fi, GSM, CDMA, 3G등)을 이용하여 어플리케이션 서비스를 이용하는 장치이다. MID는 휴대성, 인터넷 접속성 등 편리함으로 널리 사용될 것으로 예상되나, 크기가 작은 장치로서 낮은 성능의 CPU, 작은 용량의 메모리, 낮은 전력, 작은 액정의 화면 등 자원의 제약성을 가지고 있다. 따라서, 높은 사양을 요구하는 어플리케이션을 MID에 설치하거나 많은 양의 데이터를 메모리에 저장하고 처리하는데 제약을 가지고 있다. 이런 한계를 극복하기 위한 효과적인 방법은 필요한 기능을 서버 측의 클라우드 서비스 형태로 설치 운영하고, MID 단말기에서 필요한 기능은 인터넷을 이용하여 호출 형태로 사용한다. 기능이 MID 클라이언트와 서버에 분산되어 있고, 원격의 서비스를 사용하며, 제3의 개발자가 개발한 서비스 등을 이용하기 때문에 서비스의 이질성(Heterogeneity)과 독립성(Independability)등으로 서비스의 품질 (Quality of Service, QoS)이 떨어질 수 있다. 클라우드 서비스의 고유한 속성인 이질성과 독립성으로 인해 품질측정이 전통적 소프트웨어 품질측정보다 기술적으로 어렵다. 본 논문에서는 MID와 클라우드 서비스의 특징을 규명하고, 이를 근간으로 모바일 서비스의 품질을 측정하기 위한 품질모델을 유도 제시한다. 품질모델은 품질속성과 각 속성별로 적용할 수 있는 메트릭으로 구성된다. 제시된 품질모델은 사례연구를 통하여 본 연구의 실효성과 적용 가능성을 보여준다.
본 논문에서는 안드로이드 앱과 TI 320F28335 MCU를 활용한 마이크로그리드용 저가형 원격 전원품질이상 감시 시스템(Remote Power-quality-failure Monitoring System : RPMS)을 제안한다. 설계한 RPMS 테스트 베드는 스마트 노드와 서버 그리고 안드로이드 앱으로 구성된다. 특별히 RPMS 스마트 노드는 기존 감시 시스템과는 달리 C2000 계열 MCU를 이용한 저가형으로 설계되며 전력신호처리를 위한 신호처리 기능과 함께 전원품질 모니터링 정보 전송을 위한 데이터 전송 기능을 포함한다. 전력신호처리 기능은 순시전압강하, 순시전압상승 혹은 순시정전에 대한 웨이브렛 기반 검출 알고리즘과 고조파에 대한 FFT 기반 검출 알고리즘을 구현하며, 이를 이용 신뢰성 있는 실시간 전원품질 감시를 가능하게 한다. 데이터 전송 기능은 전원품질 원격 감시를 위한 저 복잡도의 전용 전송 프로토콜 알고리즘을 구현하며, 품질이상 검출 메시지 전송을 위한 간단한 데이터 포맷 (msg_Diag)을 정의 사용한다. 스마트 노드 측정 결과는 서버는 물론 WiFi (혹은 WAN) 망에 연동되는 안드로이드 폰으로 전송되어 실시간 원격 모니터링을 가능하게 한다. RPMS 테스트 베드의 서버와 노드 간 통신에는 RS-232 혹은 블루투스의 유 무선통신을 이용하며, 노드에 구현된 전원품질이상 검출 알고리즘은 CCS (Code Composer Studio) 3.3 환경하에 C 언어로 구현한다.
본 논문에서는 안드로이드 운영체제를 기반으로 하는 스마트 캠 방식의 저가형 자동차 번호판 인식 시스템을 제안한다. 제안하는 시스템은 휴대용 단말기와 서버로 구성된다. 단말기 하드웨어부는 ARM Cortex-A9(S5PV210) 프로세서로 이루어진 제어부, 전원부, 유무선통신부, 입출력부 등으로 구성된다. 단말기에 사용되는 카메라와 WiFi 모듈을 위한 리눅스 커널을 포팅하고 전용 디바이스 드라이버를 개발하였다. 번호판 인식 알고리즘은 캐니 에지검출기를 사용한 번호판 후보영역 설정, 레이블링을 이용한 번호판 번호 추출, 템플릿 매칭을 이용한 번호인식 등으로 구현된다. 단말기에 의하여 인식된 번호는 사용자가 소지한 휴대폰을 통하여 원격지의 서버에 전송되어 차량상태를 데이터베이스에서 검색하여 다시 단말기로 전송 해주게 된다. 본 논문에서 제안하는 시스템을 효용성을 입증하기 위하여 자연환경에서 사용자가 직접 단말기를 휴대하고 임의의 차량 번호판을 촬영하여 인식률을 확인한 결과, 95%의 인식률을 보였다. 제안된 시스템은 저가형의 휴대용 번호판 인식기에 적합하며, 안드로이드 운영체제를 사용함으로써 장기간 사용 시에도 시스템의 안정성을 가능케 하였다.
본 논문에서는 2.4 GHz ISM대역에서 사용가능한 0차 공진 안테나를 새롭게 제안하였다. 2.4 GHz ISM대역을 사용하는 Wi-fi, Bluetooth 및 Zigbee와 같은 무선통신 시스템의 경우, 방향에 따른 수신 전계강도의 변화가 없는 전방향 방사패턴을 가진 안테나의 사용을 필요로 한다. 0차 공진 안테나의 경우 안테나의 공진길이에 무관하게 소형화에 유리할 뿐만 아니라 전방향성의 방사패턴을 가지는 장점이 있다. 제안된 안테나는 단위 요소셀의 크기를 모노폴 안테나의 공진길이인 ${\lambda}/4$이하로 정하고 이를 2소자로 배열한 형태이다. 설계에 이용된 PCB의 크기는 $50{\times}50mm^2$이고 제안된 안테나는 PCB의 중상부에 $8{\times}5mm^2$의 제한된 크기로 설계 및 제작되었다. 제작된 안테나의 특성측정결과, 임피던스 대역폭($S_{11}{\leq}-10dB$)이 100 MHz (2.4~2.5 GHz)로 크기에 비해 꽤 넓은 대역폭을 얻을 수 있었으며, 해당 대역에서 3 dBi 이상의 높은 이득을 얻을 수 있었다.
최근 위치 기반 서비스의 지속적인 발전이 이루어지면서 측위 기술에 대한 관심이 고조되고 있다. 측위 기술 중 무선 AP의 RSSI를 이용한 WPS(Wireless Positioning System)는 GPS의 단점인 실내 측위의 한계를 보완할 수 있는 대표적인 실내 측위 기술로 각광받고 있다. 본 논문에서는 이러한 WPS 기술을 기반으로 무선 AP의 RSSI 신호를 이용하여 실내에 위치한 모바일 노드들의 위치 정보를 파악한 후, 위치 정보를 기반으로 사용자들의 실내 위치를 모니터링하는 시스템을 제안한다. 제안하는 방식을 사용할 경우 실내에 위치한 모바일 노드 사용자의 위치 분포를 실시간으로 추정할 수 있어, WPS를 적용할 수 있는 다양한 서비스에 응용할 수 있을 것으로 기대된다.
유동 IP와 모바일 IP를 사용하는 무선 네트워크 기술은 사용자에게 접속과 이동의 편의성을 세공한다. 그러나, 이러한 IP 기술들은 악의적인 사용자에게 정상 사용자를 위장하여 네트워크 및 서비스에 접속할 수 있는 기회를 제공하기도 한다. 이에 본 논문은 네트워크 관리자와 서비스 제공자가 악의적인 사용자의 네트워크 및 서비스에 대한 접근 의도를 빠르게 인지하고, 악의적인 사용자의 위치를 특정하여 적절한 대응을 할 수 있도록 wifi, LTE 네트워크의 사용자 정보를 통합 관리하는 개체(W_L_M)와 위치 특정과 알람을 위한 메시지를 정의하고 그 절차를 제안하였다. 본 논문의 성능 평가는 정성적 분석을 통해 이루어졌으며 제안기법의 적용으로 인해 일부 새로운 비용이 발생하나 전체 네트워크 운용비용 대비 적은 수준으로 분석 되었다. 본 논문의 제안은 기존의 유, 무선네트워크 정보와 구조를 활용한 관리적인 방법으로 네트워크의 보안성을 높이고자 할 때, 참고 자료로 활용 될 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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