요즘 홈오토메이션 시스템에 대한 연구가 많이 진행되고 있다. 본 연구에서는 지능형 홈오토메이션 시스템을 설계하여 집안의 온도와 조도를 자동적으로 조절하는 시스템을 개발한다. 다른 연구와의 다른 점은 각 개인의 생활 습관과 취향에 따라 개별적으로 조절할 수 있으며, 축적된 생활 습관 데이터베이스를 통해 보다 더 안락한 주거 환경을 제공한다는 점이다. 또한, 모바일 앱을 통해 가정 내의 조명과 선풍기, 히터 등을 손쉽게 제어할 수 있으며, 자신의 생활 습관에 대한 주거 환경 통계 자료를 검색할 수 있도록 하는 지능형 홈오토메이션 시스템을 제안한다.
21세기, 스마트폰은 일상생활에서 없어서는 안 될 물건이 되었다. 사용자들은 스마트폰에서 다양한 정보를 얻고, 지도 등의 위치 정보 또한 그 중 하나이다. 어디를 가든지 항상 휴대하고 다니는 스마트폰에 사용자 주변의 정보에 대해서 상세하게 나타내주는 앱의 필요성이 높은 것은 당연한 것이나, 현재의 지도나 내비게이션은 원하는 정보군 만을 취사선택하기에는 적합하지 않은 경우가 많다. 이 프로젝트에서는 일상생활에서 편하고 빠르게 주변 위치정보를 얻을 수 있게 하고자 이를 안드로이드 스튜디오를 가지고 개발하려고 한다. 그리고 이를 라즈베리파이로 서버를 만들고 연동을 구현시켜 더욱 사용자들에게 편의를 줄 수 있도록 설계하였다.
본 논문에서는 오픈소스 플랫폼 라즈베리파이 3 모델을 기반으로 몽고DB 데이터베이스를 활용하여 풀 스택 플랫폼을 구현하였다. 가속도 센서를 사용하여 무선 통신으로 데이터를 로깅하는 도구로써 이벤트 구동 방식을 사용하였으며, 리눅스 라즈비안 Jessie 버전으로 초당 28 프레임으로 USB 카메라(MS LifeCam 시네마) 이미지를 획득하며, 안드로이드 모바일 기기와 인터페이스를 구축하기 위하여 블루투스 통신 기술을 확장하였다. 따라서 본 논문에서는 가속도 센서 동작을 검출하여 이벤트 트리거링을 감지하는 풀 스택 플랫폼 기능을 구현하고, IoT 환경에서 온도와 습도 센서 데이터를 수집한다. 특히 몽고 DB가 MEAN 스택과 가장 좋은 데이터 연결성을 갖고 있기 때문에 풀 스택 플랫폼 성능을 개발 향상시키는데 MEAN 스택을 사용하였다. 향후 IoT 클라우드 환경에서 풀 스택 성능을 향상시키고, 몽고 DB를 활용하여 보다 쉽게 웹 설계 성능을 향상시키도록 기술을 개발하겠다.
최근에, 효율적인 상호작용을 지원하는 시스템 인 휴먼 머신 인터페이스(HMI)가 인기를 끌고있다. 본 논문에서는 차량 상호작용방법 중 하나로 새로운 실시간 저비용 손동작 제어 시스템을 제안한다. 계산 시간을 줄이기 위해 RGB 카메라를 사용하여 손 영역을 감지할 때 많은 계산이 필요하므로 TOF (Time-of-Flight) 카메라를 사용하여 깊이 정보를 취득한다. 또한, 푸리에 기술자를 사용하여 학습 모델을 줄였다. 푸리에 디스크립터는 전체 이미지에서 적은 수의 포인트만 사용하므로 학습 모델을 소형화 할 수 있다. 제안 된 기법의 성능을 평가하기 위해 데스크탑과 라즈베리 pi 2의 속도를 비교했다. 실험 결과에 따르면 소형 임베디드와 데스크탑의 성능 차이는 크지 않다. 제스처 인식 실험에서 95.16 %의 인식률이 확인되었다.
많은 수의 다양한 기기로 구성된 사물인터넷(Internet of Things, IoT)의 기기 관리를 위해서 안전하고 자동으로 강화하는 방법을 강구하고 있다. 블록체인은 자율 실행 방식의 '스마트 컨트랙트' 요소로 중재자 없이 빠르게 데이터를 교환하고 IoT 디바이스 간 프로세스를 안전하고 자동으로 관리할 수 있는 방안으로 대두되고 있다. 본 논문에서는 선행연구로서 제안한 DPoS(Distributed Proof of Stake) 체계인 EOSIO 기반 블록체인 구조를 바탕으로 블록체인 플랫폼과 상호작용 하는 사용자 응용 DApp(Decentralized Application)과 실제 IoT 기기(라즈베리파이 기반 기기, 스마트 램프)를 포함하여 전체 시스템의 프로토타입을 구현한다. 시스템의 이점을 분석하고, 시간적 측면의 오버헤드를 측정하여 본 시스템의 실현 가능성 보이고자 한다.
Kim, Seung Kyun;Mariappan, Vinayagam;Cha, Jae Sang
International journal of advanced smart convergence
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제9권1호
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pp.63-69
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2020
The rapid development in modern industrialization pollutant the water and atmospheric air across the globe that have a major impact on the human and livings health. In worldwide, every country government increasing the importance to improve the outdoor air pollution monitoring and control to provide quality of life and prevent the citizens and livings life from hazard disease. We proposed the environmental dust level detection method for outdoor facilities using sensor fusion technology to measure precise micro-dust level and monitor in realtime. In this proposed approach use the camera sensor and commercial dust level sensor data to predict the micro-dust level with data fusion method. The camera sensor based dust level detection uses the optical flow based machine learning method to detect the dust level and then fused with commercial dust level sensor data to predict the precise micro-dust level of the outdoor facilities and send the dust level informations to the outdoor air pollution monitoring system. The proposed method implemented on raspberry pi based open-source hardware with Internet-of-Things (IoT) framework and evaluated the performance of the system in realtime. The experimental results confirm that the proposed micro-dust level detection is precise and reliable in sensing the air dust and pollution, which helps to indicate the change in the air pollution more precisely than the commercial sensor based method in some extent.
국제적 환경의 변화와 ICT 소양 위주의 교육에서 벗어나 Computational thinking을 학교 교육과정에 반영하려는 노력이 전개되고 있다. 실제로 교육이 이루어지게 되면 교육용 컴퓨터의 정비가 이루어져야 한다. 국민권익위 자료에 의하면 기존의 방법대로 컴퓨터를 보급한다면 많은 비용이 든다. 본 연구의 목적은 Computational Thinking이 학교 현장 적용에 필요한 도구로서 저비용과 저 전력의 원보드컴퓨터의 가능성과 제한점을 연구 하였다. 연구방법으로 기본 성능비교, Physical Computing에 적용, 프로그래밍 교육에 적용, 컴퓨터 관리, 전력 소모, 실제 학생들에게 적용평가 등으로 나누어 연구했다. 연구결과 대용량의 데이터의 저장과 처리를 요구하지 않는 컴퓨팅이 아니라면 데스크탑 컴퓨터를 충분히 대체할 수 있으며, 전력소모 역시 기존 컴퓨터에 비해 최소 1/5 정도라는 결과를 얻었다. 세 개의 보드 중 Computational Thinking 지원, 사용상의 편의성, 속도 등을 고려하여 가장 적합한 것은 피시듀이노라는 결과를 얻었다.
Objectives : This study has been done to know which herbs and herbal formulae are frequently used for the treatment of obesity in Korea and overseas since 2000. Methods : We conducted a computerized literature search in KISS (Korean studies Information Service System), Pubmed, Journal of Oriental Association for Study of Obesity ,and Journal of Oriental Rehabilitation Medicine(2000 -Apr. 2006) using search key words obesity, obese, weight loss, weight control combined with herb, herbal formula. Result and conclusion : Seventy-two studies have been identified(50 Korean papers and 22 pubmed papers) and 81 herbs have been found. In USA it was mainly used as single herb for food, but in Korea it was mainly used as herbal formula. For single herb, ephedra(麻黃) was the most studied single herb both in Korea and the USA. For herbal formulae, Sasang Constitutional Medicine(SCM, 19times) was the most frequently used herbal formula, in which the herbs for Tae-eum type person like Taeyeumjowui-tang(太陰調胃湯, 7times) and Choweseungcheng-tang(調胃升淸湯, 5times) were mainly prescribed. The next was Chegameuiin-tang(體減薏苡仁湯, 11times) and Bangpungtongsungsan( 防風通聖散, 3times). Calculating each herb consisted in each herbal formula, Coicis Semen(薏苡仁), Angelicae gigantis Radix(當歸), and Glycyrrhizae Radix(甘草), Raspberry Ketone, Cnidii Rhizoma(川芎), and Ephedra Herba(麻黃) turned out to be the most frequently used herb.
김에 존재하는 M. roseus는 비병원성 세균이나 사람이 면역력이 떨어지게되면 질병을 일으킬 수 있는 균주로서 열처리를 통해서도 쉽게 사멸되지 않고 특히 10 kGy의 감마선 조사에서도 1 log, 40 kGy의 조사선량에서 1 log CFU/mL 이상의 생존율을 나타내는 방사선 저항 세균이다. 이러한 방사선 저항 세균인 M. roseus를 광펄스 살균을 통해 살균 가능성을 알아보았다. M. roseus는 빛의 세기가 증가함에 따라 사멸율이 증가하는 경향을 나타냈으며, 1,000 V의 빛의 세기에서 3분 처리 후에 6.4 log의 감소효과를 보였고 tailing 현상을 보이지 않았다. 빛의 세기와 처리시간을 같이 한 조건에서는 단위 시간동안 펄스 수가 높을수록 살균율이 높아졌으며, 10 pps에서는 2분의 처리로 모든 균이 사멸하였다. 또한 광원과 시료사이의 거리는 가까울수록 사멸율이 증가하는 경향을 보였다. 이러한 연구 결과로 볼 때 광펄스 살균이 향후 김의 위생적 처리의 방법의 하나로 가능성이 있을 것으로 예측된다.
본 논문에서는 안드로이드 기반 스마트 LED 푸시 알람 시스템을 제안한다. 제안된 시스템의 특징 및 기여도는 다음과 같다. 첫째, LED전구를 통해 메시지를 확인하기 때문에 스마트폰을 휴대 하지 않아도 집안 어디서든 확인이 가능하다. 둘째, Web2py를 통한 외부 제어는 단순 LED 제어뿐만 아니라 동작 감지 센서, 온도 센서 등을 통해 집 내부의 상황을 알려주는 알림기능을 추가 할 수 있다. 제안된 시스템의 성능평가는 본 시스템이 실용성이 있는지 확인하기 위해 다음과 같은 두 가지 실험에 초점을 두었다. 첫째, 네트워크 환경에 따른 LED 제어, 알림 기능의 반응 속도를 통해 들어오는 신호에 대해 얼마나 즉각적인 대응이 가능한가. 둘째, LED 전구의 빛이 바뀔 때 이를 인지할 수 있는가. 실험결과 제안된 시스템은 사용자 관점에서 효율성과 편의성이 입증되었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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