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사물인터넷의 활용은 4차산업혁명 시대의 핵심으로 다양한 데이터와 서비스를 축적, 융합, 분석하여 재활용하는 기본이 된다. 4차 산업혁명의 발전 속도와 사업 전환의 패러다임이 급격히 변화하고 예측하기 힘든 상황에서 사물인터넷을 연계하고 관리할 수 있는 시스템과 프레임워크가 요구된다. 본 논문에서는 국내 오픈소스이며 서비스인 OKMindmap에 사 물인터넷을 접합하고 Node-RED 서비스를 연계하여 사물인터넷 관리시스템으로 개발하였다. 개발된 시스템은 OKMindmap의 장점과 프로세스적 프로그래밍이 가능한 Node-RED의 장점이 결합되어 쉽게 설치할 수 있으며 웹 브라우저 기반으로 사물인터넷을 연결하고 다양한 데이터 및 서비스 변환 및 연계를 할 수 있다. 라스베리파이에 카메라 모듈, 온습도 센서 모듈, 전동기 제어 모듈을 개발하여 기본적인 기능을 구현하였으며, 점차 아두이노와 SOC 등의 사용으로 연계 소자들 을 확산해 나아갈 계획이다.

The use of the Internet of things plays a major role in the Fourth Industrial Revolution, and a series of tasks of accumulating, converging, analyzing and reusing various data and services becomes very important. Because the pace and scope if the paradigm shift in Fourth Industrial Revolution is so rapid and unpredictable, the development and utilization of a system to fulfill this role for IOT are urgently required. In this paper, we introduce the Web-based IOT management system, which connects the IOT with OKMindmap, which is a domestic open source software and service, and the Node-RED service. This system combines the advantages of OKMindmap with the advantages of Node-RED, which is capable of visual component based programming, so that it can easily and flexibly connect the IOT based on Web browsers, and various data and services can be integrated and linked. We developed a camera module, a temperature and humidity sensor module, and the motor control module in Raspberry PI basically, and tested the operation successfully. We plan to extend the IOT component gradually by using Arduino and System On Chip.

In this paper we present IoT compliant HD Digital Signage Controller design using Raspberry Pi. Nowadays, the digital signage system have gained increasing popularity and rapidly growing communications medium that offers a wide range of exciting ways with customers, enhance brand awareness, increase sales and margin uplift by replacing the traditional static signage system. This paper presents a cost-effective IoT based HD Digital Signage Controller (DSC) using R-Pi computer that can use various kinds of displays in order to make the system as efficient and affordable as possible to provide advertisement or other relevant information to people in public areas. The system is designed in such way the information about surrounding related place is taken through sensors and directly uploaded to the internet, and thus can be accessed anytime and displayed on screens by using Raspberry Pi that serves as controller in the system. The design and implementation of the system developed by using python programming language and its hardware consists of sensors, Arduino, Raspberry Pi 3 model B board and the displays. The main targets of this study are build a cost effective Digital Signage system as well as broadcasting information at display contents in public areas and control those digital signs.

Background/Objectives: Natural light is an essential strategy to reduce energy consumption. Methods/Statistical analysis: New living experiences acquire integration of technology in every aspect of life, and it seeks to help in saving energy which leads to a higher quality of life. Maximizing the use of natural light can reduce power consumption by up to 60% [1]. Findings: This study aims to propose a novel solution for smart rooms to conserve energy in the buildings by integrating the daylight with a curtain and light appliances MPU controller. The system integrates with a servo motor and LDR that control the window curtain to maximize the use of daylight. According to the change of sunshine intensity, this smart curtain controller system designed by adopting the photosensitive element and light-dependent resistor interfaced with Raspberry pi. Improvements/Applications: The proposed system can escalate the user in providing user-friendly operation and comfortable environment.

카메라 어레이와 사진측량(photogrammetry)을 이용한 3차원 스캐닝 기술은 인체 전신을 게임이나 시각효과 (VFX), 가상인간 등의 다양한 컴퓨터 그래픽스 응용 분야에 활용되고 있다. 특히 최근에는 메타버스 분야에 대한 구축이 활발해 지고 있는 추세여서 실제 인물에 대한 전신 스캔을 보다 저렴하게 수행할 수 있는 시 스템에 대한 요구가 증가하고 있다. 본 연구에서는 고가의 DSLR 카메라를 이용한 시스템보다 1/10정도의 가격으로 구축할 수 있는 시스템을 제작하는 사례를 제시하고자 한다. 인체 전신에 대해 동시촬영의 오차가 적은 시스템을 구축하는데 중점을 두었다. 최근의 컴퓨터 그래픽스 기술은 보다 사실적인 캐릭터를 보다 효 율적으로 생성하고 사용할 수 있는 방법으로 발전하고 있다. 따라서 본 시스템은 최근 다양한 연구와 개발 이 이루어지고 있는 메타버스의 캐릭터 구축이나 게임의 캐릭터의 모델링에 활용할 수 있는 장비로 활용될 수 있을 것으로 기대하며, 이러한 시스템을 좀 더 저비용으로 구축하고자 하는 연구자들이나 개발자들에게 도움이 될 수 있을 것으로 본다. 또한 최신의 실시간 렌더링 시스템의 추세와 삼각측량 관련 연구와 기술의 발전에도 기여할 수 있을 것으로 보인다.

3D scanning technology using a camera array and photogrammetry is being used in various computer graphics applications such as games, visual effects (VFX), and virtual humans. In particular, recently, as the construction of the metaverse field is becoming more active, the demand for a system that can perform full-body scans of real people at a lower cost is increasing. In this study, we would like to present a case of manufacturing a system that can be built at a price that is 1/10 of that of a system using an expensive DSLR camera. We focused on building a system with less error in simultaneous imaging of the human body. Recent computer graphics technology is developing as a way to create and use more realistic characters more efficiently. Therefore, it is expected that this system can be used as equipment that can be used for character building in the metaverse, where various studies and developments are taking place, or for character modeling in games. I think it can be helpful for developers. It is also expected to contribute to the trend of the latest real-time rendering systems and the development of photogrammetry-related research and technologies.

본 연구는 라즈베리파이 기반 자율주행 자동차를 활용하여 학생들이 객체 이미지 데이터를 어노테이션(Annotation)하고 컴퓨터 비 전 기반의 인공지능을 개발하는 인공지능 교육을 위한 캠프 프로그램을 제안하여 인공지능에 대한 올바른 인식과 함께 인공지능에 대 한 흥미와 이해도를 향상시키고자 한다. 본 교육 프로그램은 학생들이 직접 이미지 데이터를 생성하고 객체인식 모델을 활용해 자율자 동차에 적용해볼 수 있는 프로젝트 형태로 구성하였으며, 학생들의 수준을 고려하여 기계 학습 및 이미지 추론이 가능한 블록 코딩을 활용한다. 자율주행 자동차의 센서와 작동 원리를 개괄적으로 이해하고, 자율주행 자동차 제어에 필요한 기초적인 문법과 이미지 추론 방법을 익혀 자율주행 자동차를 주행하고자 한다.

This study proposes a camp program for artificial intelligence education, utilizing a Raspberry Pi-based autonomous driving car, to enhance students' interest and understanding of artificial intelligence along with a correct perception of AI. The program aims to involve students in annotating object image data and developing artificial intelligence based on computer vision. The educational camp program is designed in a project format, allowing students to directly generate image data and create object recognition models to be applied to autonomous vehicles. Block coding, capable of machine learning and image inference, is employed, taking into consideration the students' proficiency levels. The program covers a broad understanding of the sensors and operating principles of autonomous vehicles, and it aims to familiarize students with basic syntax and image inference methods necessary for controlling autonomous driving cars.

학교와 회사 건물의 복도 천장에는 보통 공용으로 사용할 수 있는 와이파이 엑세스 포인트(WiFi Access Point)가 설치되어 있다. 철문과 같이 신호 감쇠가 큰 재료로 구성된 출입문을 통해 와이파이 신호가 들어오는 건물 구조일 경우 문을 닫으면 인터넷 연결이 자주 끊기거나 실패하게 된다. 본 연구는 이를 해결하기 위해 라즈베리파이 (Raspberry Pi)와 보조 배터리를 이용하여 경제적이고 이동 가능한 와이파이 확장기를 구현한다. 시중에 판매되는 와이파이 확장기는 전원 플러그가 위치한 곳에만 설치해야 하는 장소의 제약이 있고 스마트폰 핫스팟 기능에 기반 한 와이파이 확장은 일부 고급형 기종에서만 가능하다는 단점이 있다. 그러나 제안 시스템은 출입문 안쪽에서 와이 파이 수신 신호가 가장 좋은 위치에서 설치 가능하므로 원신호의 손상 가능성을 최소화하면서 와이파이 범위를 확 장할 수 있다. 그 결과 출입문이 닫힌 환경에서 사무실내 전파 음영을 해소하고, 웹브라우징과 720p 해상도의 동영 상 스트리밍 시청이 가능함을 실험을 통해 확인한다.

In schools and corporate buildings, public WiFi Access Points are installed on the ceilings of hallways. In the case of an architectural structure in which a WiFi signal enters through a steel door made of a material with high signal attenuation, Internet connection is frequently cut off or fails when the door is closed. To solve this problem, our research implements an economical and portable WiFi extender using a Raspberry Pi and an auxiliary battery. Commercially available WiFi extenders have limitations in the location where the power plug is located, and WiFi extension using the WiFi hotspot function of an Android smartphone is possible only in some high-end models. However, because the proposed device can be installed at the position where the Wi-Fi reception signal is the best inside the door, the WiFi range can be extended while minimizing the possibility of damage to the original signal. Experimental results show that it is possible to eliminate the shadows of radio waves and to provide Internet services in the office when the door is closed, to the extent that web browsing and real-time video streaming for 720p are possible.

스마트폰의 보급과 이를 활용한 SNS의 사용자가 증가하면서, 기존의 데이터 타입인 텍스트와 같은 정형 데이터뿐만 아니라 이미지, 동영상과 같은 비정형 데이터가 실시간으로 엄청난 양으로 발생하고 있다. 이런 비정형 데이터를 활용한 서비스가 늘어나면서 다양한 솔루션들이 출시되고 있다. 기존의 정형 데이터는 텍스트 분석이나 간단한 질의를 통해 분석 및 원하는 결과를 쉽게 얻을 수 있지만, 동 영상과 같은 비정형 데이터는 더욱 복잡한 과정을 통해서 분석되어야만 한다. 본 연구에서는 라즈베리파이에 연결된 인체감지 센서와 카메라 센서를 통해 수집한 영상 데이터를 전송받아 특정한 객체를 검출하는 방안을 제시하고자 한다. 이를 위해 관련 연구로서 라즈베 리파이의 하드웨어적인 특성과 컨볼루션 신경망 이론에 대해서 조사하였고, 이를 바탕으로 라즈베리파이 보드에 인체감지 센서와 카 메라 센서로 구성된 카메라 모듈을 구성하여 주변을 촬영한 영상을 관리 서버에 전송한 다음에 이를 YOLO 알고리즘을 사용해서 특정 한 객체를 검출하는 방안을 기술한다. 이를 통해 보다 쉬운 방식으로 객체를 검출함으로써 보다 다양한 분야에 응용할 수 있다.

With the spread of smartphones and the increasing number of users of SNS using them, not only structured data such as text, which is an existing data type, but also unstructured data such as images and videos are generated in huge amounts in real time. As services using such unstructured data increase, various solutions are being released. Existing structured data can be easily analyzed and desired results obtained through text analysis or simple queries, but unstructured data such as video must be analyzed through a more complicated process. In this study, we propose a method of detecting a specific object by receiving image data collected through a human body sensor and camera sensor connected to Raspberry Pi. To this end, as a related study, the hardware characteristics of Raspberry Pi and the theory of convolutional neural networks were investigated. On that basis, a method of detecting a specific object using the YOLO algorithm is described. Through this, it can be applied to more diverse fields by detecting objects in an easier way.

본 논문에서는 아파트 관리사무소에서 게재하는 공고문이나 안내문 등을, 노안으로 인해 제대로 읽지 못하 는 노인들과 한글을 제대로 익히지 못하는 외국인들을 위해, 구글에서 제공한 TTS(Text-to-Speech)와 번역 API 를 이용하여 노인들에게는 음성으로 안내해주는 음성 안내 서비스를, 외국인들에게는 한글을 외국어로 번역해주는 번역 서비스를 제공해주는 시스템을 구현한다. 이 기능을 사용자들에게 제공하기 위해 아파트 안내문을 관리하는 관리자 페이지가 별도로 존재하며, 안내문을 데이터베이스에 저장함과 동시에 MP3 파일을 생성하고, 언어별로 다 른 MP3 파일을 생성하도록 기능을 구현하였다. 또한 이를 제대로 활용하기 위해 라즈베리파이를 서버 컴퓨터로 사 용하는 호스팅 기능을 구현했으며, 사용자가 게재물에 접근할 때 효율성을 약 228배 높일 수 있도록 설계했다.

In this paper, for the elderly who cannot read notices or notices published by the apartment management office properly due to presbyopia and foreigners who do not learn Korean properly, the elderly using TTS (Text-to-Speech) and translation API provided by Google We will implement a system that provides a voice guidance service that provides voice guidance to foreigners and a translation service that translates Korean into a foreign language for foreigners. In order to provide this function to users, there is a separate administrator page for managing apartment notices, and the function is implemented to store the notices in the database, create MP3 files, and create different MP3 files for each language. In addition, in order to utilize it properly, a hosting function using a Raspberry Pi as a server computer was implemented, and it was designed to be accessible from inside the apartment.

본 논문에서는 스마트 파밍을 할 수 있는 IoT 기반의 모니터링 시스템을 제안한다. 전 세계적으로 농업 은 경제의 아주 큰 부분을 차지한다. 이런 이유로 비용을 줄이면서 농업의 생산량을 증가시켜야 한다. 논문에서 개발된 시스템은 저렴하면서 성능이 우수한 IoT 임베디드 보드와 센서를 기반으로 구축하였다. 시스템 구축을 위 해 가격 대비 성능이 좋고 많은 연구에 활용되고 있는 라즈베리 파이를 이용하였다. 시스템의 비용적인 측면을 고 려하면 개발 도상국 및 후진국에서도 충분히 사용할 수 있을 것이다. 연구에서 제안하는 시스템은 다음과 같은 기 능을 수행한다. 첫 번째로, 다양한 센서를 사용하여 경작 환경의 데이터를 실시간으로 취득한다. 두 번째로, 취득 한 데이터는 로컬에 저장하지 않고 클라우드로 전송하여 실시간으로 모니터링 한다. 제안하는 시스템을 실제 구현 하였고 실험을 통하여 환경 정보를 실시간으로 모니터링이 가능함을 확인하였다.

In this paper, we propose an IoT-based monitoring system capable of smart farming. Agriculture is a large part of the economy worldwide. For this reason, it is necessary to increase agricultural production while reducing costs. We used to build the system. Raspberry Pi, which has good price/performance and has been used in many studies. Considering the cost aspect, it can be sufficiently used in developing countries and less developed countries. The system proposed in the study performs the following functions. First, the data on the cultivation environment are acquired in real time using various sensors. Second, the acquired data are transmitted to the cloud without being stored locally and then monitored in real time. We have implemented the proposed system and confirmed that it is possible to monitor environmental information in real time through experiments.

최근 국내 에너지 정책의 패러다임이 공급보다 수요관리를 중점으로 변화하는 추세이다. 기존 공급으로는 점점 증가하는 에너지 소비량을 따라가기 어렵기 때문이다. 이로 인해 소비자가 필요한 만큼만 에너지를 사용하게 하고 불필요하게 낭비되는 에너지를 없애는 등, 수요 관리를 효율적으로 하기 위한 방법들이 연구되고 있다. 이로 인해 FEMS, BEMS와 같은 에너지 관리 인프라들이 구축되면서 실제로 에너지 절약 및 비용을 절감할 수 있는 최적 제어를 가능하게 했다. 하지만 FEMS와 BEMS 인프라는 대규모 공장 설비를 사용하는 시설이나 적정 크기의 빌딩에 적합하기 때문에 소규모 시설에서는 운영하기 어렵다는 문제가 있다. 이러한 문제를 해결하기 위해 본 논문에서 는 라즈베리파이에 온도 센서와 IR 송/수신기를 사용해 소규모 에너지 관리 시스템(SEMS)을 구현한다.

빅 데이터 처리는 데이터의 크기나 복잡도가 커서 기존의 전통적인 데이터 처리 기법으로는 다루기 힘든 데이터의 처리를 의미한다. 싱글보드 컴퓨터를 포함하는 스마트 기기의 보급은 데이터를 처리하는 방법에 많은 영향을 미치고 있으며 이 들을 활용하여 데이터를 처리하는 기법에 대한 연구가 진행되고 있다. 본 연구에서는 빅 데이터 처리에 필요한 분산처리 시스템을 데스크톱 기기 환경이 아니라 라즈베리파이를 활용하여 하둡 분산처리 환경을 구축하는 방안을 제시한다. 또한 제안하는 시스템의 다양한 테스트를 통한 성능 분석과 스케일링의 용이성을 통해 구축한 학습 환경 구성의 효율성을 보인다.

Big data processing is a broad term for processing data sets so large or complex that traditional data processing applications are inadequate. Widespread use of smart devices results in a huge impact on the way we process data. Many organizations are contemplating how to incorporate or integrate those devices into their enterprise data systems. We have proposed a way to process big data by way of integrating Raspberry Pi into a Hadoop cluster as a computational grid. We have then shown the efficiency through several experiments and the ease of scaling of the proposed system.

사물인터넷(IoT)은 4차 산업혁명의 핵심적인 기술이다. 사물인터넷은 다양한 센서로부터 획득된 정보를 사용 자에게 의미 있는 정보로 재가공 및 정보 전달하는 것을 의미한다. 이러한 정보는 WIFI, 블루투스, 서버를 이용하여 센서의 정보를 획득한다. 근거리 네트워크로 구성된 사물인터넷 시스템은 외부의 사용자가 접근하기에는 어려움이 존재한다. 이러한 이유로 사물인터넷 시스템의 정보를 외부에 있는 사용자에게 알림을 전달하는 데 어려움이 있다. 본 논문에서는 라즈베리파이 기반의 사용자 알림 서비스를 구현하였다. 구글의 FCM을 이용하여 라즈베리파이에서 제어되는 온·습도 센서의 정보를 안드로이드 디바이스로 알림을 통해 전달한다.

The Internet of Things(IoT) is one of the key technologies in the Fourth Industrial Revolution. The IoT is a system that acquires information from various sensors and provides meaningful information to users. The method of obtaining information from sensor is using WIFI, Bluetooth and Server. is not accessible to external users because of different type of networks or local area communication. For this reason, there is a problem that external user cannot receive notification in regard to sensor information. In this paper, we want to establish a cloud message environment using Google's FCM(Firebase Cloud Messaging) and find out through experiments how users can receive notifications even if they are outside.

이 연구는 초등학생을 대상으로 한 창의적 문제 해결 중심 발명교육 프로그램과 라즈베리파이 기반 교구를 개발하고 그 효과를 분석하였다. 발명교육 프로그램은 아이디어 창출 기법, 퍼즐 활동, 피지컬 컴퓨팅 활동으로 구성하였으며, 라즈베리파이와 터치스크린을 결합한 휴대용 교구를 개발하여 학교 방 문형 발명교육의 환경적 제약을 극복하고자 하였다. 연구 결과, 학생들은 프로그램에 높은 만족도(평균 4.32/5점)를 보였으며, 특히 문제를 다양하게 생각하는 능력과 융합적 지식 적용 측면에서 긍정적인 반 응을 나타냈다. 학습 경험 분석을 통해 인지적, 정의적, 실천적 측면에서의 다양한 교육적 효과가 확인 되었다. 아이디어 창출 기법을 통해 문제 인식의 관점이 확장되고, 퍼즐 활동을 통해 성취감과 협력의 가치를 경험하며, 피지컬 컴퓨팅 활동을 통해 추상적 개념을 구체적 산출물로 구현하는 경험을 제공하 였다. 라즈베리파이 기반 교구는 학생들의 독립적인 작업 환경을 제공함으로써 학교 현장의 컴퓨터 환 경 제약을 극복하는 데 기여하였으며, 직관적인 인터페이스를 통해 프로그래밍에 대한 접근성을 높였다. 개발된 워크북과 교구는 발명교육이 단순 조작 활동에 그치지 않고 체계적인 과정을 통해 창의적 문제 해결력을 향상시킬 수 있는 가능성을 보여주었다. 본 연구의 한계점으로는 짧은 프로그램 운영 기간, 소규모 연구 대상, 표준화된 검사 도구 미활용, 교구의 기술적 개선 필요성 등이 있으며, 향후 연 구에서는 이러한 한계점을 보완하여 더욱 체계적이고 효과적인 발명교육 프로그램 개발이 필요하다.

This study developed and evaluated the effectiveness of a creative problem-solving-centered invention education program and Raspberry Pi-based teaching aids for elementary school students. The invention education program comprised idea generation techniques, puzzle activities, and physical computing activities. Additionally, a portable teaching aid combining Raspberry Pi and touchscreen was developed to overcome the environmental constraints of school-visit invention education. The results indicated that students showed high satisfaction with the program (averaging 4.32/5 points), particularly reporting positive responses regarding their ability to approach problems from various perspectives and apply interdisciplinary knowledge. Analysis of learning experiences confirmed diverse educational effects in cognitive, affective, and practical aspects. Notably , students expanded their perspectives on problem recognition through the idea generation techniques, they experienced a sense of achievement and the value of collaboration through the puzzle activities, and they implemented abstract concepts into concrete outputs through the physical computing activities. Furthermore, the Raspberry Pi-based teaching aid contributed to overcoming computer environment constraints in schools by providing students with an independent working environment and enhancing programming accessibility via an intuitive interface. The developed teaching materials and equipment demonstrated the potential for invention education to enhance creative problem-solving abilities through a systematic process rather than simple manipulation activities. This study’s limitations include the short program operation period, small research sample, non-utilization of standardized testing tools, and need for technical improvements to the teaching aids. Therefore, future research should develop more systematic and effective invention education programs.

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.

중대재해 처벌 등에 관한 법률의 등장으로 사업주와 경영책임자 및 법인 등은 산업현장에서 안전사고를 예방하기 위해 안전관리자를 대폭 늘리고, ISO 취득 등 많은 투자와 노력을 하고 있다. 또한 SSMS(Smart Safety Management System)을 도입하여, 인원의 관리 및 안전보호구의 관리 또한 진행되고 있다. 작업자의 생명을 보호하는 안전보호구에 서 안전모, 안전고리, 안전복에는 IoT 기반의 관리 시스템이 적용되고 있지만 안전화의 경우 현장 관리자와 개인에게 맡겨지고 있고 여전히 안전사고에 취약한 상황이다. 이에 따라 본 연구에서는 현장 출입 시 작업자의 안전화 또한 착용 여부를 사전에 파악할 수 있도록 Raspberry PI 기반의 Sensor 인식 장비를 구현해 착용 여부를 확인하고 안전화 미착 용으로 발생될 수 있는 사고를 예방하는 것을 목표로 한다.

With the introduction of the law regarding severe penalties for major accidents, employers, management executives, and corporations have significantly increased the number of safety managers and invested extensively in acquiring ISO certifications to prevent accidents in industrial sites. Moreover, the implementation of the Smart Safety Management System (SSMS) has facilitated the management of personnel and safety equipment. While IoT-based management systems have been applied to safety gear such as helmets, safety harnesses, and protective clothing, the responsibility for safety shoes still primarily lies with on-site managers and individuals, leaving a vulnerability to accidents. In this study, we aim to implement a Raspberry Pi-based sensor device to proactively detect workers' safety shoe usage upon entering the site. The goal is to confirm the usage of safety shoes and prevent accidents that may occur due to non-compliance with safety shoes regulations.

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.

In this paper, we propose an Android-based smart LED push notification system. The main feature and contribution of the proposed system are as follows. First, because it notifies messages using LED lights, it is possible to check anywhere in the house without carrying the smartphone. Second, the external control using Web2py can not only manages simple LED control but one can also add notification system indicating various conditions inside the house such as motion recognition sensor, temperature sensor. Performance evaluation of the proposed system is executed by two kinds of view point as: First, how to response instantly according to the incoming signal of LED control and notification in the given networks. Second, how to recognize the change of LED light. The results of experiment show that the efficiency and convenience of the proposed system is verified from the user's point of view.

This study presents a paper on the implementation of a Raspberry Pi-based educational smart farm system. It confirms that in a real smart farm environment, the control of temperature, humidity, soil moisture, and light intensity can be smoothly managed. It also includes remote monitoring and control of sensor information through a web service. Additionally, information about intruders collected by the Pi camera is transmitted to the administrator. Although the cost of existing smart farms varies depending on the location, material, and type of installation, it costs 400 million won for polytunnel and 1.5 billion won for glass greenhouses when constructing 0.5ha (1,500 pyeong) on average. Nevertheless, among the problems of smart farms, there are lax locks, malfunctions to automation, and errors in smart farm sensors (power problems, etc.). We believe that this study can protect crops at low cost if it is complementarily used to improve the security and reliability of expensive smart farms. The cost of using this study is about 100,000 won, so it can be used inexpensively even when applied to the area. In addition, in the case of plant cultivators, cultivators with remote control functions are sold for more than 1 million won, so they can be used as low-cost plant cultivators.

The use of smart devices worldwide has been increasing day by day and its applications based on IoT have been also extended. But the power control system requires complicated control and processing information from the various sensors in practice. One of the best ways to save the power consumption is to manage elec-trical equipment individually on the Internet. In this paper, remote power control system for managing the power through the relay switch module via Python server was implemented by using Raspberry Pi. The pro-posed power control system can be used anywhere over the Internet.

In this work, we are harnessing the benefits available in Raspberry pi in order to make a robot vehicle that is fully controlled by the raspberry pi. Every month there is a new technology launched in some or the other part of the world, by this statement we can estimate how fast the world is growing in field of science and technology. If we study the current era of technology, the upcoming trend we can see is that of the nanotechnology, robotics, artificial intelligence, internet of things, and automation. One of the technologies that we are studying is the coming up of mini CPUs, or we can say the Raspberry pi. The ARM architecture is what the raspberry pi is based on.

Recently, the various types of data are began to increase. In order to manage the data efficiently, a variety of cloud services are being made. However, while providing a cloud service, the problem is the cost and waste a lot of human power to manage the data that is generated and managed by the server. To solve this problem, it is build the cloud environment using a single board computer with Raspberry pi. In this paper, we used Raspberry pi as a cloud server to provide services for the users. And we construct a Total Server to manage the generated data. It can separate the processing of data and the provision of services. We ensure the efficient operation by building a cloud environment with Raspberry pi and by managing the data which generated in cloud environment with the total server.