• Journal of the Institute of Convergence Signal Processing
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• v.21 no.4
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• pp.154-161
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• 2020

This paper presented the basics of using a sorting system to reduce human effort and increase accuracy. The proposed system has consisted of a camera, motors, and a Raspberry Pi. This system can classify the apples as immature, mature, ripe condtion, and etc. In this experiment, 100 apples were randomly selected by purchasing various apples from a local market. The accuracy percentage was 95% and processing time was about 8 seconds per each apple. The proposed system could be useful to reduce labor.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2021.06a
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• pp.283-285
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• 2021

본 논문에서는 수중에서 선박 하부에 붙은 오손생물(fouling organism)을 탐지하고 격자지도(grid map)로 나타내는 시스템을 제안한다. 제안하는 시스템은 소나(sound navigation and ranging: SONAR) 센서와 오손생물사이의 시간 데이터를 수집한 후, 라즈베리 파이 4(raspberry pi 4)에서 수집된 데이터를 이용해 격자지도에 맵핑(mapping)함으로써, 선저하부의 상태를 파악하는데 도움을 줄 수 있다. 본 논문에서는 제안된 지도 시스템을 이용하여 선박 하부에 붙은 오손생물의 분포를 확인할 수 있다.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2021.01a
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• pp.237-239
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• 2021

본 논문에서는 YOLO 시스템을 사용하여 보조 보행 기구를 인식 한 후 자동문 속도 조절에 대한 방법을 제안한다. Visual studio, OpenCV, CUDA를 활용하여 보조 보행 기구를 인식이 가능하게 신경망 훈련 및 학습 한 데이터를 기반으로 Raspberry Pi, 카메라 모듈을 활용하여 실시간 모니터링을 통해 보조 보행 기구를 인식하여 자동문의 속도를 조절을 구현했다. 이로써 거동이 불편한 장애인은 원활하게 건물 출입이 가능하다.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2020.07a
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• pp.283-284
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• 2020

라즈베리파이는 교육용 프로젝트의 일환으로 개발된 임베디드 보드로서 모듈 확장성이 용이하여 사용자가 원하는대로 용도를 변경하거나 기능을 확장할 수 있다. 현재 한국 소프트웨어 교육은 프로그래밍 언어와 이론 위주의 경향이 짙은데, 이는 초기 학생들의 프로그래밍에 대한 흥미를 저하시키는 데 가장 큰 걸림돌이 되고 있다. 본 논문에서는 라즈베리파이를 활용하여 사물인터넷의 대표적 입력수단으로 활용되고 있는 음성인식을 구현하는 방법에 대해 논한다. 또한 향후에는 TPU(Tensor Processing Unit)의 전용 소프트웨어를 사용하여 대용량의 실시간 음성인식을 GPU를 이용하여 구현함으로써 실제 물리적인 장치들을 프로그래밍으로 제어함으로써 소프트웨어의 현실 통제 가능성을 직접 체험하여 음성인식뿐만 아니라 동작 원리 및 기저 기술들에 대한 관심을 불러일으키는 하나의 좋은 교육 방법이 될 수 있다.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2022.07a
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• pp.407-408
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• 2022

본 논문에서는 AIoT를 위한 비주얼 블록 코딩 도구를 설계하였다. AI 블록 코딩이 가능한 EduB 플랫폼에 피지컬 컴퓨팅을 가능하게 하는 모듈을 추가함으로써 블록을 사용한 쉬운 피지컬컴퓨팅 코딩과 AIoT 코딩이 가능하다. 도구는 WebSocket과 Wifi를 사용해 EduB와 타겟보드인 RaspberryPi의 무선 통신을 하며, 블록으로 생성된 코드를 RaspberryPi 내부에서 실행하여 GPIO와 SenseHAT을 제어할 수 있게 하였다. 따라서, 코딩 결과를 콘솔 출력이나 그래프로만 확인할 수 있어 정적이던 AI 교육을 LED나 모터를 제어해 동적으로 결과를 확인할 수 있게 하여 흥미와 관심을 유발할 수 있도록 한다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2022.11a
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• pp.6-8
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• 2022

병렬처리시스템이 설계와 구축에서 가장 중요한 관점 중의 하나는 비용 대비 성능이다. 본 연구에서는 라즈베리파이 4를 클러스터 방식으로 연결하여 병렬처리 시스템을 구축하였을 때, 클러스터의 병렬처리 성능이 다른 병렬처리 시스템과 유사한 확장성과 병렬처리 성능을 보여주는지를 HPL 벤치마크를 통하여 검증하였다. 실험 결과 라즈베리파이 기반의 병렬처리 시스템이 클러스터의 크기에 따른 병렬 확장성이 있고, 다른 병렬처리 시스템들과 유사한 처리 성능을 가질 수 있음을 확인하였으며, 이를 통하여 라즈베리파이와 같은 저가의 처리장치로도 충분한 크기의 클러스터를 구성할 경우 높은 성능을 기대할 수 있음을 알 수 있다.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2023.07a
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• pp.245-248
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• 2023

본 논문은 스마트 옷장의 시장성과 기능에 대해 연구하고, 사용자에게 편의성과 개인화된 서비스(실시간 정보 제공, 온습도 제어, UV 살균 기능) 등 다양한 기능을 통해 사용자의 요구를 충족시키며, 스마트 기기와의 연동, 맞춤형 스타일 추천, 얼굴 인식 기술 등의 추가 기능을 통해 지속적인 개선과 혁신을 제안한다.

• International journal of advanced smart convergence
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• v.8 no.4
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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.

• Journal of Crop Science and Biotechnology
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• v.11 no.1
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• pp.39-44
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• 2008

Korean cultivated bramble, which is known as Bokbunja-ddal-gi is regarded to be originated from Korea native Rubus coreanus. However, little scientific evidence and significant morphological differences between Korean cultivated bramble(KCB) and R. coreanus throw doubt on the ancestry of KCB. This study was carried out to obtain phylogenetic information on KCB by comparing its nuclear genomic background with those of R. coreanus, black(R. occidentalis) and red(R. idaeus) raspberry, blackberry(R. lanciniatus) and R. crataegifolius. A total of 99 random amplified polymorphic DNA(RAPD) markers were generated and used for phylogenetic analysis of 76 Rubus accessions. Accessions of each species were grouped into each distinct subclade by the RAPD markers at a similarity coefficient of about 0.59. The KCB subclade formed a clade with R. occidentalis and R. crataegifolius subclades at a similarity coefficient of 0.47. The R. coreanus subclade formed a clade with R. idaeus, R. lanciniatus and R. crataegifolius subclades at a similar similarity coefficient. Only one KCB accession from Hoengsung was included in R. coreanus subclade. The accession shows leaf and flower characteristics different from the rest of the KCB accessions. The phylogenetic relationship inferred from the RAPD markers suggests that the nuclear genomic background of KCB accessions which show morphological similarity to black raspberry is more closely related to black raspberry than to R. coreanus. This brings about the need for close scientific evaluations on the ancestry of KCB at both morphological and molecular levels.

• Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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• v.18 no.1
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• pp.709-714
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• 2017

Structures like bridges or buildings need to be checked continuously to diagnose their safety. However, it is extremely difficult for the people who access such structures to check all areas directly. To overcome this problem, there is a lot of active research into structural health monitoring (SHM) with wireless sensor nodes (WSNs). In this paper, for more accurate checking of SHM with WSNs, we experimentally compare and evaluate the performance of Xenomai, which provides real-time processing under the traditional Linux kernel. For this purpose, we patch Xenomai into the traditional Linux kernel of a commercial embedded board, Raspberry Pi, and implement a task that periodically reads vibration data of the z-axis from an accelerometer in order to analyze the natural frequency of cantilever beams. Reading the data from the traditional Linux kernel with the same method, we analyze the natural frequency of the cantilever beams using Smart Office Analyzer. Finally, to review the validity of Xenomai for WSNs, we obtain vibration data on the z-axis from the accelerometer via wired network and compared and analyzed them the same way.