• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제21권12호
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• pp.1396-1406
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• 2018

Lane detection is a key function in developing autonomous vehicle technology. In this paper, we propose a lane marker detection algorithm robust to environmental variation targeting low cost embedded computing devices. The proposed algorithm consists of two phases: initialization phase which is slow but has relatively higher accuracy; and the tracking phase which is fast and has the reliable performance in a limited condition. The initialization phase detects lane markers using a set of filters utilizing the various features of lane markers. The tracking phase uses Kalman filter to accelerate the lane marker detection processing. In a tracking phase, we measure the reliability of the detection results and switch it to initialization phase if the confidence level becomes below a threshold. By combining the initialization and tracking phases we achieved high accuracy and acceptable computing speed even under a low cost computing resources in which we cannot use the computing intensive algorithm such as deep learning approach. Experimental results show that the detection accuracy is about 95% on average and the processing speed is about 20 frames per second with Raspberry Pi 3 which is low cost device.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제24권6호
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• pp.109-115
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• 2019

Smart Factory is a part of and a key point of the 4th industrial revolution. It performs optimization from the whole viewpoint, using comprehensive data of the post-process data by utilizing various sensors, controllers, and mobile devices beyond the existing factory automation level. In this paper, we design and implement an IoT platform that can detect the safety factors of the workers, the environmental factors of the factory, and real time monitoring at the control center, among the fields to implement smart factory. To accomplish this, we construct a monitoring device that provides sensor information control, server transmission of sensor information, and visualization of collected information. By using this system, it is possible to maintain the temperature and humidity for the optimum working environment in the factory. and also, By using the beacon, it is possible to measure the working time of the worker and trace the position.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2019년도 제59차 동계학술대회논문집 27권1호
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• pp.235-236
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• 2019

IOT 산업이 발전하면서, 인간 생활의 3대 요소 중 주거환경 개선을 위한 많은 종류의 스마트 가전제품이 출시되었지만, 기상현상과 대기오염 등에 의한 피해를 예방하기 위한 제품은 아직 미비하다. 여러 피해 사례들을 조사해본 결과, 중국발 황사로 인한 초미세먼지, 공장의 화학 기체, 자동차 매연 등에 의해 대기가 오염되면서 사람들은 호흡기 질환에 쉽게 걸리거나, 집 내부에 미세먼지가 뿌옇게 쌓이기도 한다. 또한, 창문을 열어놓은 채 장시간 외출 시, 미세먼지나 폭우 등으로 인해 실내가 엉망이 되기도 한다. 그 외에도 거동이 불편한 노약자나 장애인만이 집에 있는 경우, 창문을 직접 개폐하는 것에 어려움이 있기에 보호자가 돌아올 때까지 견뎌야만 한다. 이러한 주거환경의 피해를 예방하기 위한 연구 과정에서 실내외의 교차점을 창문으로 설정하였고, 자동화와 편의성을 추가하고자 하였다. 창문 개폐의 자동화 구현을 위해 아두이노 개발환경에 5가지 센서를 적용하였고, 편의성을 높이기 위해 라즈베리 파이 개발환경에 OK구글 오픈소스를 활용하여 음성인식 기능을 적용하였다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2016년도 추계학술대회
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• pp.593-595
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• 2016

현대에는 카페 문화가 사람들에게 아주 가깝고 친근하게 다가와 있다. 하지만 카페 편중 현상으로 자리가 부족하여 발길을 돌리는 사용자들이 늘어나고 있어 이러한 문제를 해결할 수 있도록 사물인터넷 기반 Cafe Seat Confirmation System을 제안하였다. 제안된 시스템은 아두이노와 라즈베리 파이, 어플리케이션으로 구성되며, 스마트 기기 등을 이용하여 실시간으로 카페 좌석 예약 및 관리 등의 효율적인 서비스 제공이 가능하다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2019년도 제60차 하계학술대회논문집 27권2호
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• pp.443-444
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• 2019

본 논문에서는 라즈베리파이(Raspberry Pi)와 실시간 객체 감지 기술인 YOLO를 이용한 전기차충전기앞불법주차 경고 영상인식 시스템을 제안한다. 최근 전기 자동차의 사용과 더불어 충전 인프라는 점점 늘어나는 중이지만, 여전히 전기차 충전기는 많지 않은 것이 현실이다. 전국 1,000여 곳이 넘는 전기차 충전소에 대해 법령으로 인한 규제를 시행 중임에도 불구하고 불법주차를 하는 일반차 오너들은 여전히 많다. 이로 인해 전기차 오너들은 충전에 많은 불편함이 있다. 이 시스템은 전기 자동차의 번호판을 인식하여 실시간 객체 감지 딥러닝 기법인 YOLO를 이용해 전기 자동차의 번호판에 특정 부분을 인식하고 특정 부분이 없는 일반 자동차가 전기차 충전기 앞 불법 주차를 하게 되면 부저와 LED경고를 통해 주차된 일반 차량에게 경고를 하여, 불법 주차자와 더불어 주변을 지나가는 행인들에게도 전기차 앞 불법 주차에 대해 각인을 시켜줄 수 있는 시스템이다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2019년도 제60차 하계학술대회논문집 27권2호
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• pp.241-242
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• 2019

4차 산업 혁명에 맞춰 빠르게 발전하고 1990년대부터 등장하기 시작했던 '인텔리전트 빌딩'이 다시 주목을 받고 있다. 센서와 컴퓨터가 내장된 사물들이 인터넷으로 연결되어 각종 서비스를 제공하여 환경을 변화시키고 삶이 편해지고 있다. 그럼에도 불구하고 편리함을 추구하는 기존 기술 들은 대기업들이 주를 이루어 관리를 하게 되고 있고 유지 보수비용이 많이 들어 스마트 기기에 능숙하지 않은 부분도 있어 본 논문은 보다 기존의 IOT 기술보다 유지 보수비용의 절감과 손쉬운 접근방식을 제공한다. 본 논문인 '구글 어시스턴트를 이용한 스마트 홈 제어'는 집 전체를 제어하여 조명, 냉난방, 환기 등을 조절하고 무단 침입자를 감지하며 경고음을 알려주는 것이다. 예를 들어 집 주인이 외출을 하였는데 가스렌지의 불을 안 끄고 나왔거나 조명을 안 끄고 나왔는데 집을 다시 들어가기 어려운 상황일 때 핸드폰으로 버튼 하나만 누르면 제어가 된다. 본 논문의 목적은 집안의 화재나 전기 요금절감을 위하고 편리한 삶을 추구하고자 개발 되었다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2019년도 제60차 하계학술대회논문집 27권2호
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• pp.231-232
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• 2019

IoT 산업이 발전하면서, 인간 생활의 3대 요소 중 주거환경 개선을 위한 많은 종류의 스마트 가전제품이 출시되었다. 그 중 스마트 냉장고는 소비자에게 많은 편리함을 제공한다. 하지만 기존에 출시되어져 있는 스마트 냉장고는 아직 스마트폰과 연동되어 다양한 제어를 하는 것이 개발 초기단계에 그쳐있다. 또한 비용적인 부분에서도 소비자가 부담을 느끼게 되므로 이미 출시는 되어있지만 소비자가 사용하기에 대중화되어 있지 않다. 그리고 사용자가 수동적인 제어가 상당부분 필요함으로 판단하여 일반 냉장고와 다를 것이 없다고 판단하였다. 또한 사용자가 장을 볼 때, 이미 구비되어 있는 물품인데도 불구하고 그것을 인식하지 못하여 같은 종류의 식품을 중복되어 구매하는 것이 다반사이다. 또한 음식의 유통기한도 기록하지 않아서 유통기한이 지난 음식을 섭취하고 식중독에 걸리는 일이 종종 발생한다. 이러한 식자재 관리에 대한 피해를 예방하기 위한 연구 과정에서 현대인이 대부분 스마트폰을 사용하고 있다는 사실을 고려하여 터치스크린을 통해 냉장고 안의 식자재를 관리함과 동시에 저장 및 기록할 수 있는 프로그램을 개발하고 추가로 스마트폰에도 동일한 어플리케이션을 개발하여 동시 제어가 가능하도록 설계하였다.

• 식품보건융합연구
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• 제5권3호
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• pp.21-33
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• 2019

The incidence of both obesity and Type 2 Diabetes Mellitus( DM) is increasing proportionately so that causes of deaths from these has overtaken from that of malnourishment. Hence it has been recommended to treat the 2 in parallel considering the role of diabesity on health. Important causes of T2DM are insulin resistance (IR) and /or inadequate insulin secretion. Protein tyrosine phosphatase 1B(PTPIB) has a negative impact in insulin signaling pathways and hence plays crucial role inT2DM,since its overexpression might induce IR. Thus PTPIB is considered a therapeutic target for both obesity and T2DM, there has been a search for novel ,promising natural inhibitors. We conducted a pubmed search for articles related to PTPIB inhibitors from natural causes be it marine sources or other natural sources. Out of 988 articles we selected 100 articles for review. Thus various bioactive molecules isolated from marine organisms that can acts as PTPIB Inhibitors and thus possess antidiabetic activity both in vitro/ in vivo studies ,besides products from fruits like Chinese raspberry or curcumin used as routine spices are described with their chemical classes, structure-activity relationships and potency as assessed by IC 50 values are discussed. More work is required to make this a reality.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제24권2호
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• pp.233-244
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• 2021

Recently, several ICT-based cat studies have produced some successful results, according to academic and industry sources. However, research on the level of simply identifying the cat's condition, such as the behavior and sound classification of cats based on images and sound signals, has yet to be found. In this paper, based on the veterinary scientific knowledge of cats, a practical and academic cat monitoring and disease diagnosis system is proposed to monitor the health status of the cat 24 hours a day by automatically categorizing and analyzing the behavior of the cat with location information using LSTM with a beacon sensor and a raspberry pie that can be built at low cost. Validity of the proposed system is verified through experimentation with cats in actual custody (the accuracy of the cat behavior classification and location identification was 96.3% and 92.7% on average, respectively). Furthermore, a rule-based disease analysis system based on the veterinary knowledge was designed and implemented so that owners can check whether or not the cats have diseases at home (or can be used as an auxiliary tool for diagnosis by a pet veterinarian).

• International Journal of Computer Science & Network Security
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• 제21권3호
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• pp.37-40
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• 2021

This paper presents a design of a speech to sign language converter for deaf and hard of hearing people. The device is low-cost, low-power consumption, and it can be able to work entirely offline. The speech recognition is implemented using an open-source API, Pocketsphinx library. In this work, we proposed a context-oriented language model, which measures the similarity between the recognized speech and the predefined speech to decide the output. The output speech is selected from the recommended speech stored in the database, which is the best match to the recognized speech. The proposed context-oriented language model can improve the speech recognition rate by 21% for working entirely offline. A decision module based on determining the similarity between the two texts using Levenshtein distance decides the output sign language. The output sign language corresponding to the recognized speech is generated as a set of sequential images. The speech to sign language converter is deployed on a Raspberry Pi Zero board for low-cost deaf assistive devices.