• 대한임베디드공학회논문지
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• 제18권4호
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• pp.165-172
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• 2023

Heterogeneous computing is a technology that utilizes different types of processors to perform parallel processing. It maximizes task processing and energy efficiency by leveraging various computing resources such as CPUs, GPUs, and FPGAs. On the other hand, edge computing has developed with IoT and 5G technologies. It is a distributed computing that utilizes computing resources close to clients, thereby offloading the central server. It has evolved to intelligent edge computing combined with artificial intelligence. Intelligent edge computing enables total data processing, such as context awareness, prediction, control, and simple processing for the data collected on the edge. If heterogeneous computing can be successfully applied in the edge, it is expected to maximize job processing efficiency while minimizing dependence on the central server. In this paper, experiments were conducted to verify the feasibility of various parallel programming models on high-end and low-end edge devices by using benchmark applications. We analyzed the performance of five parallel programming models on the Raspberry Pi 4 and Jetson Orin Nano as low-end and high-end devices, respectively. In the experiment, OpenACC showed the best performance on the low-end edge device and OpenSYCL on the high-end device due to the stability and optimization of system libraries.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2023년도 학술발표회
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• pp.209-209
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• 2023

본 연구에서는 강우 시 발생하는 음향 및 진동 신호를 기반으로 강우강도를 산정하기 위한 방법론을 제안하였다. 먼저, Raspberry Pi, 콘덴서 마이크 및 가속도 센서로 구성된 관측 기기로부터 실제 비가 내리는 환경에서의 음향 및 진동 신호를 수집하였다. 가속도 센서로부터 계측된 진동 신호를 활용하여 강우 유무에 대한 이진 분류를 수행하고, 강우가 발생한 것으로 판단된 기간에 해당하는 음향 신호에 Short-Time Fourier Transform 기술을 적용하여 주파수 영역에서 나타나는 magnitude의 평균과 표준 편차, 최고 주파수 등의 특징을 기반으로 강우강도를 산정하였다. 이를 위해 앙상블 기반의 머신러닝 학습 모델인 XGBoost 알고리즘을 사용하였으며, 광학 우적계를 통해 관측한 강우강도와 산정 결과를 비교·평가하였다. 강우강도 산정 과정에서 사용된 음향 신호의 길이를 1초, 10초, 1분으로 구분하였으며, 무강우 기간 내 음향 정보로부터 배경 음향에 의한 노이즈를 제거하고자 하였다. 최종적으로 강우 유무 이진 분류 과정의 선행 여부, 음향 신호의 길이 및 노이즈 제거 방법에 따른 강우강도 산정 결과들에 대한 성능 비교를 통해 본 연구에서 제안하고자 하는 방법론의 실효성을 평가하였다.

• The Plant Pathology Journal
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• 제17권2호
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• pp.77-82
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• 2001

Erwinia amylovora causes a devastating disease called fire blight in rosaceous trees and shrubs such as apple, pear, and raspberry. To successfully infect its hosts, the pathogen requires a set of clustered genes termed hrp. Studies on the hrp system of E. amylovora indicated that it consists of three functional classes of genes. Regulation genes including hrpS, hrpS, hrpXY, and hrpL produce proteins that control the expression of other genes in the cluster. Secretion genes, many of which named hrc, encode proteins that may form a transmembrane complex, which is devoted to type III protein secretion. Finally, several genes encode the proteins that are delivered by the protein secretion apparatus. They include harpins, DspE, and other potential effector proteins that may contribute to proliferation of E. amylovora inside the hosts. Harpins are glycine-rich heat-stable elicitors of the hypersensitive response, and induce systemic acquired resistance. The pathogenicity protein DseE is homologous and functionally similar to an avirulence protein of Pseudomonas syringae. The region encompassing the hrpldsp gene cluster of E. amylovora shows features characteristic of a genomic island : a cryptic recombinase/integrase gene and a tRNA gene are present at one end and genes corresponding to those of the Escherichia coli K-12 chromosome are found beyond the region. This island, designated the Hrp pathogenicity island, is more than 60 kilobases in size and carries as many as 60 genes.

• 디지털산업정보학회논문지
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• 제19권1호
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• pp.119-127
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• 2023

Recently, deep learning has been used in the development of various institutional devices and services to help the visually impaired people in their daily lives. This is because not only are there few products and facility guides written in braille, but less than 10% of the visually impaired can use braille. In this paper, we propose a system that recognizes beverage cans in real time and outputs the beverage can name with sound for the convenience of the visually impaired. Five commercially available beverage cans were selected, and a CNN model and a YOLO model were designed to recognize the beverage cans. After augmenting the image data, model training was performed. The accuracy of the proposed CNN model and YOLO model is 91.2% and 90.8%, respectively. For practical verification, a system was built by attaching a camera and speaker to a Raspberry Pi. In the system, the YOLO model was applied. It was confirmed that beverage cans were recognized and output as sound in real time in various environments.

• Nuclear Engineering and Technology
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• 제55권2호
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• pp.493-505
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• 2023

Comprehensive condition monitoring of large industry systems such as nuclear power plants (NPPs) is essential for safety and maintenance. In this study, we developed novel system-scale diagnostic technology based on deep-learning and IR thermography that can efficiently and cost-effectively classify system conditions using compact Raspberry Pi and IR sensors. This diagnostic technology can identify the presence of an abnormality or accident in whole system, and when an accident occurs, the type of accident and the location of the abnormality can be identified in real-time. For technology development, the experiment for the thermal image measurement and performance validation of major components at each accident condition of NPPs was conducted using a thermal-hydraulic integral effect test facility with compact infrared sensor modules. These thermal images were used for training of deep-learning model, convolutional neural networks (CNN), which is effective for image processing. As a result, a proposed novel diagnostic was developed that can perform diagnosis of components, whole system and accident classification using thermal images. The optimal model was derived based on the modern CNN model and performed prompt and accurate condition monitoring of component and whole system diagnosis, and accident classification. This diagnostic technology is expected to be applied to comprehensive condition monitoring of nuclear power plants for safety.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송∙미디어공학회 2020년도 추계학술대회
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• pp.277-279
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• 2020

최근 무선통신기술의 발달로 텍스트나 이미지 등 적은 양의 데이터를 송출하는 것을 넘어 동영상과 같은 많은 양의 데이터 전송이 가능해졌다. 이에 본 논문은 실시간으로 사고의 상황을 효과적으로 구조기관에 전달하기 위해 GPS와 각종 센서를 활용한 GPS 데이터 및 비디오를 실시간으로 전송하는 무선 네트워크 상황 전파 시스템을 제안한다. Raspberry pi module의 카메라와 GPS 데이터는 ffmpeg와 ffserver를 사용하여 서버와 구조기관으로 실시간 송출 및 전송된다. 제안된 시스템은 실제 프로토타입으로 구현되었으며, 실험 결과 제안한 시스템은 즉각적으로 구조기관에 영상 및 GPS 좌표를 송출함으로써 조기에 사고상황을 파악하고 빠른 구조에 이바지함을 보여준다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2021년도 춘계학술대회
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• pp.603-604
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• 2021

주차장에서 일어날 수 있는 비매너 주차로 인한 충돌을 사전에 예방하기 위한 단속시스템이다. 주차장에서 일어날 수 있는 장애인, 전기차 전용 주차구역에 일반차량 주차, 2개 차선을 물고 주차하는 차량이 있다. 위와 같은 차량을 딥러닝 객체인식 기능을 통해 비매너 주차를 감지하여 알려준다. 비매너 주차 상황이 찍힌 사진이나 영상을 학습데이터로 사용하여 상황을 인식할 수 있도록 학습데이터를 제작하고 그 상황을 인식하여 비매너 주차 유무를 판단한다. 주차장의 환경을 좀 더 쾌적하게 함으로써 주차장 이용자간 충돌을 줄이는데 목적이 있다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2021년도 춘계학술대회
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• pp.200-203
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• 2021

본 논문은 여러 인공지능 기술 중 이미지 분류를 통한 사람의 얼굴 표정을 인식하는 프로그램을 통해 사람의 표정을 인식하여 거울에 나타내는 스마트미러 기술을 소개한다. 여러 사람의 5가지 표정이미지를 통하여 인공지능으로 학습하였고, 사람이 거울을 볼 때 거울이 그 표정을 인식하여 인식한 결과를 거울에 나타내는 방식이다. 여러 사람의 얼굴을 표정별로 구분되어있는 dataset을 kaggle에서 제공하는 fer2013을 이용하여 사용하였고, 이미지 데이터 분류를 위해 네트워크 구조는 컨볼루션 신경망 구조를 이용하여 학습하였다. 최종적으로 학습된 모델을 임베디드 보드인 라즈베리파이4를 통해서 얼굴을 인식하여 거울을 통해 디스플레이에 나타내는 구조이다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2021년도 제63차 동계학술대회논문집 29권1호
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• pp.183-184
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• 2021

기존의 스타일러는 옷 건조, 살균 기능을 가지고 있으나, 비용이 비싸며 공간을 차지하는 단점을 가지고 있다. 알림 기능을 가지는 스마트 옷장은 옷장위에 설치된 라즈베리파이 디스플레이에 간단한 날씨정보를 출력하여 그 날의 날씨정보를 시간소비 없이 간편하게 습득할 수 있으며, 한줄 뉴스를 통하여 그 날의 소식을 간편하게 알 수 있다. 또한 옷장 내부에 설치된 아두이노가 온습도 센서와 미세먼지 센서를 통제하여 옷장 내부의 온도, 습도, 미세먼지 농도를 디스플레이를 통해 알 수 있으며, 습도가 높거나, 미세먼지 농도가 높을 경우에 옷장 내부에 부착된 쿨링팬이 자동으로 작동하여 옷장 내부를 환기시킴으로써 습도를 낮추고 먼지, 냄새 등을 제거해주는 효과가 있다. 그리고 습도나 미세먼지 수치가 낮아지면 자동으로 쿨링팬의 작동은 멈춰진다. 또한 미세먼지, 온습도 값에 따라 3색 LED가 색이 변화한다. 이런 스마트옷장으로 바쁜 현대 사회에서 사용자들의 시간을 절약해주고 옷의 관리해줌으로써 편리함을 제공한다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2020년도 제62차 하계학술대회논문집 28권2호
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• pp.261-262
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• 2020

현대에 흔히 쓰이는 도어락은 안전과 보안등의 목적과 편리함을 목적에 두고 있다. 실제로 그전에 쓰던 열쇠보다 더 편리하고 분실염려도 없고 복제키 등으로 인한 사건, 사고로 인한 범죄율이 줄어들었다. 도어락은 사용자가 손으로 직접 비밀번호를 입력하여 잠금을 해제하는 방식이고 이 과정에서 도어락에 지문이나 표시가 남으며 비밀번호가 주위에 쉽게 노출될 수 있다. 본 논문은 위의 문제를 해결하기 위해 아두이노로 라즈베리파이와 앱을 무선 통신하여 '원격 제어가 가능한 스마트 도어락'을 고안했다. 아두이노 와이파이 모듈을 통해 스마트폰으로 도어락을 원격으로 제어할 수 있으며 라즈베리파이 카메라 모듈과 초음파 센서를 통해 도어락에 접근하는 사람을 감지하고 확인할 수 있다. 이 기능으로 범죄를 예방할 수 있으며 자녀들의 귀가 여부도 확인할 수 있고 문을 열어줘야 할 상황에 비밀번호 노출없이 문을 열어줄 수 있다.