2018 ICT 융합 프로젝트 공모전 최우수상  

실시간 영상처리 방식 졸음운전 방지 블랙박스

글 | 성결대학교 오태식, 여규성, 김성중, 이정희

1. 심사평
칩센 보고서가 아주 훌륭합니다. 실제 동일한 기대효과를 가지는 개발이 많이 진행되고 있지만, 블랙박스와 같이 별도 구매 제품에 적용하려고 한 시도가 좋습니다.

뉴티씨 자율 주행이나 ADAS와 같은 시스템처럼, 여기에 필요한 기반기술인 차선인식이나 눈 깜빡임 인식으로, 안전을 보장하는 기능도 최근 블랙박스 등에 많이 탑재되고 있는 핫한 기술입니다. 이를 학생이 직접 세부적인 기술 구현을 통하여, 가능하게 하였다는 점에서 높은 점수를 주었으며, 조금 더 안정성있게 시간을 가지고 개발한다면, 실제 제품으로까지 개발이 가능할 것으로 생각됩니다. 문서작성도 매우 잘하여서, 엔지니어들의 부족한 점인 문서작성 부분에서도 높은 점수를 주었습니다. 최근 졸음운전으로 인한 교통사고가 급증하고 있는 바, 매우 실용적인 작품으로 생각됩니다.

위드로봇 목표, 연구 진행 및 결과에 대한 분석 등이 잘 작성된 프로젝트입니다. 눈 깜박임의 판별의 경우는 편광 필터 사용 및 추가 카메라(적외선) 적용을 추천하며, 차량의 주행 방향은 GPS 정보가 추가로 필요할 것으로 보입니다.

2. 작품 개요
최근 고속도로 교통사고 사망률 조사에 따르면 졸음운전에 의한 사고가 1위를 향하고 있다. 졸음운전에 의한 사고는 내 주변 가족, 친척, 친구 등 얼마든지 일어날 수 있는 사고이다. 사람들은 졸음운전에 대한 위험성과 그에 따른 피해가 얼마나 심각한지 너무나 잘 알고 있기 때문에 기업과 국가에서는 졸음운전에 의한 사고를 예방하고자 하는 여러 제품들과 정책을 세우고 홍보를 하고 있다. 그럼에도 불구하고 졸음운전에 의한 사고는 좀처럼 나아지지 않고 있다.
졸음운전에 의한 사고는 우리나라에서 뿐만 아니라 전 세계 곳곳에서도 일어나고 있다. 졸음은 생물학적인 생리현상이기 때문에 정신을 붙잡는다고 해서 이길 수 있는 것은 아니다. 미국의 도로교통안전국(NHTSA)에 따르면 2005~2009년 사이 전체 사망사고 중 2.2%~2.6%가 졸음운전과 관리되어 있다고 한다. 졸음운전은 운전자의 주의력을 낮추고, 반응시간을 느리게 하며, 운전자의 판단능력에 영향을 주어 심각한 사고를 유발할 가능성이 높기 때문에 미국에서도 다양한 대책이 적용되어왔다.

3. 작품 목표
1. 졸음운전 사망사고율을 1%미만으로 낮춘다.
졸음운전에 의한 사고를 1%미만으로 줄임으로서 많은 사람들이 졸음운전을 예방할 수 있도록 한다.

2. 고급승용차 뿐만 아니라 택시, 버스, 대형 화물차, 지하철 등과 같은 차량에도 설치하여 대중화를 목표로 한다.
현재 시중에 나와 있는 졸음운전시스템은 고급차량의 옵션으로 붙어있거나 33~55만원 사이의 비싼 가격에 팔리고 있다. 그렇기 때문에 하드웨어의 성능을 조금 낮추고 졸음운전을 판단하는 기술력을 상승시킴으로써 싼 가격에 많은 사람들이 이용할 수 있도록 구현한다.

3. 스마트폰과 라즈베리파이를 연동하여 사용함으로서 단일 제품가격을 저렴하게 한다.
한 기기에서만 처리하던 기존 제품들과는 달리 누구나 가지고 있는 스마트폰과 연동하여 처리함으로서 하드웨어적 성능을 낮추고 제품 가격을 저렴하게 한다.
4. OpenCV 방식 영상처리 기술을 통해 정확도 향상시킨다.
영상처리 기술을 통해 차선과 눈 깜빡임을 처리, 정확도를 높이고 하드웨어적인 성능 한계를 소프트웨어 기술을 통해 향상시킨다.

4. 작품 설명
1. 블랙박스의 차선검출 시스템 제작
라즈베리파이의 카메라 센서를 활용하여 차선을 검출한다. 운전자의 차량이 차선을 벗어나게 되면 졸음운전을 하고 있음을 판단한다. 다음의 차선검출을 통한 졸음운전 판단은 1차적인 판단기준에 속한다.

2. 스마트폰을 이용한 눈 깜빡임 검출
최근 스마트폰의 네비게이션 어플리케이션을 활용하는 사람들이 많아지고 있다. 그래서 스마트폰의 카메라를 이용하여 카메라에 사용자의 눈을 인식하도록 하고 만약 사용자가 눈을 감고 있으면 졸음운전을 하고 있음을 판단한다. 다음의 눈 깜빡임을 통한 졸음운전 판단은 2차적인 판단기준에 속한다.

3. 2, 3차사고 방지를 위한 GPS센서 활용과 서버제작
2, 3차 사고를 방지하기 위해 사용자간의 운전 상태에 대한 정보를 공유한다. 하지만 다음의 기능은 졸음운전 방지시스템을 사용하는 사용자가 많아지면 서버를 개방하여 사용할 수 있도록 한다.

4. 사용자의 Application사용 편의성을 위한 NFC(Near Field Communication)기능 제공
매번 차에 앉아서 사람들은 네비게이션을 켜고 또 졸음운전방지 어플리케이션을 켜서 사용해야한다는 불편함을 가지고 있다. 그래서 이러한 불편함을 해소하고자 NFC기능을 추가하여 거치대에 스마트폰을 거치하면 자동으로 어플리케이션이 실행되도록 한다.

5. 주요 동작 및 특징
5.1. 스마트폰 운전자 얼굴 감지
5.1.1. 눈깜빡임 검출 연구 (얼굴 검출)
준비사항
· 사용 기기 : 스마트폰 (SM-G930S 삼성 갤럭시S7)
· 프로그래밍 언어 : 자바
· 영상처리 api : OpenCV 3.0.0_android

개요

· 얼굴로서의 특징을 모두 가지고 있다.
· 처음부터 종료시까지 계속 눈을 감고 있지 않는다.
설계 과정

눈깜빡임 검출 구현 알고리즘

1. 흑백 변환
CvCameraViewFrame 객체의 프레임을 흑백으로 저장하는 gray 메소드 사용
2. lbp cascade를 이용하여 얼굴 검출
detectMultiScale 메소드를 이용하여 검출 감지된 얼굴 좌표는 MatOfRect형 변수로 저장된다.
3. 눈 영역 추출
얼굴 좌표에서 ( 얼굴의 위 좌표 + 얼굴 높이 / 4.5 ) ~ ( 얼굴 위 좌표 + 얼굴 높이 / 3.0 ) 에 눈이 있다고 가정
4. harrcascade를 이용 하여 눈 검출
detectMultiScale 메소드를 검출 신뢰성을 향상시키기 위해 여러번 검출 후 정렬하여 가장 크고 작은 값들(오검출이라 예상되는 값)을 제외하고 평균을 내서 눈의 위치를 확정 얼굴의 위치와 각도등의 변경을 대처하기 위해 옵티컬 플로우(루카스 카나데)를 사용하여 눈의 위치 추적 사용하는 메소드 calcOpticalFlowPyrLK()
5. 눈주변을 canny 변환
canny 메소드를 이용하여 canny 변환 Mat형 변수로 저장된다.
6. 허프 변환으로 기울기 계산
HoughLines 메소드를 이용하여 허프 변환 얼굴의 너비에 따라서 최소 선분 길이 지정 기울기에 따라 다른 값 저장

5.1.2. 처리 이미지 크기 조정
개요
처리 이미지를 960 X 비율에 맞는 세로로 resize해 사용함으로서 초당 프레임 상승을 기대한다.

설계 과정
얼굴 검출을 제외한(얼굴 검출 시에는 480 X (비율에 맞는 세로 크기) 사용) 얼굴 추적, 눈 검출, 눈 깜빡임 검출에 쓰이는 이미지를 960 X (비율에 맞는 세로 크기)로 맞춘다.

구현

결과

초당 프레임이 2~3 프레임에서 5~6 프레임 증가하였다

5.1.3. 얼굴 크기 및 회전 보정
개요
처리할 얼굴 이미지를 (480 X 비율에 맞는 세로)로 resize하고 회전을 보정받음으로서 눈 검출 및 템플릿 매칭, 개폐판단을 보완한다.

설계 과정
얼굴 이미지를 새로 만들어 (480 X (비율에 맞는 세로 크기) )로 resize 후 회전 보정한다.

구현
1. 랜드마크의 각도를 정렬하고 오차라 판단하는 앞뒤 각각 3개씩을 제외한 값을 평균을 내어 저장한다.

2. getRotationMatrix2D를 통해 2D 변환식을 저장한 후 warpAffine을 통해 회전 변환을 적용한다.

3. 크기를 보정한다.

결과
·크기 고정 및 회전 보정을 하였다.

5.1.4. 얼굴 배경 제거
개요
히스토그램 평활화를 할 때 외부 배경의 밝기에 영향을 받지 않고 외부가 밝든 어둡든 얼굴 밝기를 항상 비슷하게 유지하기 위하여 배경을 제거한다. 또한 눈 검출 및 매칭, 기울기 판단 시에도 좋은 영향을 준다.

설계과정
얼굴 윤곽 안쪽만 투명한 이미지와 원본 이미지를 배열곱하여 배경을 제거한다.

구현
1. 얼굴 윤곽을 잡아낸다.

2. fillConexPoly 함수로 얼굴 영역만 투명한 8비트 4채널 이미지와 원본을 8비트 4채널로 변환한 이미지를 준비한다.

3. 배열곱을 한 후 1채널 gray로 변환한다.

4. 얼굴 영역만 깊은복사를 하고 평활화를 한다.

결과
얼굴 이미지의 배경을 제거 히스토그램 평활화

5.1.5. 눈 검출 후 템플릿 수집
개요
눈 템플릿을 만든 후 각도와 좌표를 저장한다.

설계 과정
Harr 검출로 눈을 검출한 후 템플릿을 수집하고 템플릿들을 히스토그램 비교를 이용하여 오류를 배제, 템플릿들의 좌표와 각도를 수집하여 템플릿 매칭에 쓰일 템플릿, 템플릿 매칭 오류를 보정해줄 눈 좌표, 눈 깜빡임 판별을 위해 눈을 떴을 경우 각도를 정한다.

구현
1. 눈을 검출한다.

2. 템플릿을 20개 정도 수집한다. 이때 정규화한 히스토그램 값과 중심 좌표 값을 같이 저장한다.
3. 각 값들에 대한 히스토그램을 비교한다.

좌표값과 각도의 평균, 가장 유사도가 높은 템플릿을 저장한다.

결과
눈의 템플릿을 만들었다.

5.1.6. 눈의 각도 측정
개요
눈의 각도를 측정한다.

설계 과정
가우시안 블러로 잡음을 제거한 후 케니엣지를 통해 엣지를 구한다. 허프라인을 통해 선을 찾은 후 각도를 측정한다.

구현
1. 잡음 제거 후 케니엣지로 엣지를 구하고 허프라인으로 선 반환을 받는다. 그 후 각도를 저장한다.

2. 저장한 각도를 0 ~ 90도 사이로 변환하고 각도를 정렬 후 앞 10% 뒤 10%를 제외한 값을 평균을 내어 저장한다.

결과
각도를 측정, 저장하였다.

5.1.7. 템플릿 매칭
개요
템플릿 매칭을 이용하여 눈을 찾는다.

설계 과정
템플릿 매칭은 회전과 크기, 조명 변화에 민감하지만 회전과 크기 보정, 배경 제거 후 히스토그램 평활화를 하였기 때문에 검출률을 상당히 높일 수 있었다. 나머지 잔 오검출을 제외하기 위하여 템플릿 선정에서 얻은 좌표값을 이용하여 보정하여 눈의 검출을 완벽히 한다.

구현
1. TM_SQDIFF 방식으로 유사 템플릿을 찾는다.

2. 좌표값의 차이가 너무 클 경우 (눈을 감을 경우 템플릿 유사도가 크게 달라지기 때문에 오검출이 일어날 경우가 있음) 기존 템플릿의 위치에 의존하여 눈을 찾는다.

결과
템플릿 매칭을 이용해 눈을 찾았다.

5.2. 블랙박스 “도로 차선 감지”
5.2.1. 차선 이탈 감지 시스템 구현
1. 차선 인식

5.2.2. 차선 검출 구현
준비 사항
· 사용 기기 : RaspberryPi 3, Logitech Webcam C270
· 프로그래밍 언어 : C++
· 영상처리 api : OpenCV 3.1.0

개요

위와 같은 풍경이 펼쳐지고 있을 때, 차선만을 검출하는 방법에 대하여 설명한다.
· 일반적인 도로의 모습에서 차선의 특징을 정의 한다.
· 차선의 색은 흰색, 노란색이고, 도로의 색(아스팔트)과 큰 차이가 난다.
· 차선은 일정한 두께가 있다.
· 차선들은 하나의 소실점에서 만난다.

설계 과정

차선 검출 구현 알고리즘

1. Gray Scale 변환
·cv::cvtColor 사용 Gray Scale 변환
·0~1(float)scale cv::Mat.convertTo 사용

2. edge 크기 검출
· cv::Sobel 함수로 x축, y축으로 미분
·cv::cartToPolar 함수에 x/y축으로 미분한 값을 넣어 edge의 크기(magnitude)와 방향(orientation)을 구한다.

3. 객체 최대치 검출
·magnitude의 정보가 담긴 값 중에left < middle > right 가 되는 middle 값만 추출

4. 차선 후보 검출
·영상의 아래쪽으로 갈수록 커지고 위로 갈수록 작아지는 최저 차선폭을 지정
· 같은 y값을 가지는 인접한 두 지점간 거리와 해당되는 y축의 최저 차선폭을 비교.
· 두 지점의 magnitude값이 유사 검사.
· 위 조건을 만족 시 두 지점의 orientation값이 160~200도 차이가 나는지 비교한다.
· 모든 조건을 만족하면 두 지점의 중심점을 차선 후보 점으로 지정한다.

5. 선 검출
· cv::HoughLinesP 함수에 이전 연산의 결과로 나온 객체를 입력하여 직선 좌표값을 뽑아낸다.

6. 소실점 계산
· RANSAC 알고리즘으로 소실점을 찾는다.
· 소실점으로 향하는 직선만 차선으로 인정.

5.2.3. 차선 검출 속도 향상을 위한 관심영역 지정

개요
차선 검출 시에 연산하는 영역을 촬영 영상 중 실제 도로가 속해 있는 영역으로만 강제 하여(관심 영역 지정) 연산 속도를 향상시킨다.

설계 과정

영상의 상단 30%는 지평선의 윗부분으로 간주한다.
영상의 하단 10%는 차량의 본넷 부분으로 간주한다.
나머지 중간 영역을 관심 영역으로 지정하여 연산한다.

구현
관심 영역의 사각형 객체를 이용하여 일부분만 다룬다. 차선 검출 속도 향상을 위한 관심 영역 지정

결과

상단 : 원본, 하단 : 관심 영역
원본에서 관심 영역을 설정한 것을 알 수 있다.
차선 검출 속도 향상을 위한 관심 영역 지정

좌측 : 영역을 연산 시 소비클록, 우측 : 관심 영역을 연산 시 소비클록(약 1/3의 연산 시간의 절약이 있었다.)

문제점

좌측 : 정상 각도, 우측 : 비정상 각도
관심 영역 도로가 들어올 수 있게 카메라의 각도를 조정

5.2.4. 차량의 차선 이탈 감지

개요
올바른 주행이 아닌 상태는 두 가지로 볼 수 있다.
① 좌측 상황 : 차량이 차선 내부에 있지만 차량의 주행 방향과 차선의 방향이 일치하지 않다.
② 우측 상황 : 차량이 차선을 밟고 있다.

설계 과정
① 상황을 감지하기 위해서 필요한 요소는 아래와 같다.
1. 차량의 주행 방향 2. 차선의 방향
나머지 요소인 차량의 주행 방향을 알기 위해서 다양한 방식을 적용할 수 있다.
· 차량 전륜의 방향을 알아낸다.
· 자이로스코프 센서를 부착하여 데이터를 분석한다.
· 영상처리로 알아낸다.
이 중 2가지 방법은 추가 하드웨어 요소를 필요로 한다,

② 상황을 감지하기 위해서 필요한 요소는 아래와 같다.
1. 차선의 위치 2. 차량의 위치
사전에 영상에서 차선을 검출하였기 때문에 차선의 위치는 쉽게 알 수 있다.
· 차량의 위치를 촬영하고 있는 블랙박스의 위치이다.
· 우리는 상대적으로 어렵다고 예상되는 ②번 상황을 우선적으로 구현하기로 하였다.

②번 영역의 중앙에 특별한 영역(노란색 영역)을 만든다.

영상에서 차선객체의 중점(파란색 점)을 가져온다.
· 노이즈 객체들을 분별하기 위하여 길이를 정의한다.
· 관심 영역의 절반의 대각선 길이(노란선의 길이)를 100%로 잡고 비교하여 20% 이상의 길이를 가지는 객체를 차선으로 인정한다.

· 지정한 특별 영역에 있는 객체들의 길이를 알아 낸 뒤,
합이 20% 이상이 되면 차량이 경고를 판별한다.
(예시 : 노란색 영역에 중점이 있는 차선 객체 길이의 합이 28%(20% 이상) 차량이 차선을 밟았다고 판별함)

구현
관심영역에 특별영역을 만들고 100%의 기준이 되는 선의 길이를 구한다.

특별영역에 들어온 차선을 판별한다.

길이의 총합이 20%가 넘는 경우가 연속해서 5번 생기면, BlueTooth가 연결된 기기에 detect 신호를 송신한다.

결과
관심 영역의 차선이 중앙에 있을 시에 감지를 한다.

5.3. 스마트폰 거치(NFC)

5.3.1. 네트워크 통신 구현
준비 사항
· 사용 기기 : 스마트폰
· 프로그래밍 언어 : 자바
· 통신 방식 : FCM (FireBase Cloud Message)

개요
라즈베리파이와 안드로이드 간의 통신 연구로 새로운 통신 방식을 조사하여 데이터를 주고 받아본다. FCM이라는 클라우드 메시지 방식을 테스트해본다.

FCM 설명
메시지를 무료로 안정적으로 전송해줄 수 있는 하나의 메시지 전송 시스템의 장점으로는 1. 서버를 따로 만들 필요 없이 클라이언트만 제작하여 메시지를 주고받을 수 있는 시스템, 2. 쉽고 빠르게 구현, 3. 앱의 사용자가 많아진다면 서버코드를 확장하지 않고도 알아서 처리가 있다.

특징
· 저장된 양의 데이터를 통계적으로 볼 수 있다.
· 테스트 메시지를 보낼 수 있어 테스트가 편리하다.

설계과정
1. 안드로이드 app에 firebase를 추가한다. (패키지 이름, 앱 닉네임, 빈칸)
2.자동적으로 google-services.json이 다운로드되면 프로젝트의 메니페스트가 있는 경로에 복사한다.
3.서버에 프로젝트를 등록하고 sener ID와 server KEY를 얻는다. (Project > Settings > Cloud Messaging에서 체크)
4. 프로젝트 수준과 앱 수준의 gradle을 전부 설정해준다.

5. 각 기기가 서버에 접속할 수 있게 토큰을 생성해준다.

6. 메시지 수신 시 이벤트로 노티피케이션과 진동을 준다.
7. 메시지 송신 시 서버로 메시지를 전송한다.

5.3.2. FCM 구현 알고리즘
1. 토큰 생성
· 서버에서 해당 프로젝트의 어플 사용자임을 인증하고 토큰을 받는다.
· FirebaseInstanceId.getInstance().getToken() 메소드 이용 해당 기기의 토큰을 생성한다.
· okhttp3의 Request 메소드를 이용하여 토큰을 서버에 전송한다.
2. msg수신
· notificationManager.메소드를 이용하여 받은 메시지를 띄운다
· Vibrator로 진동을 준다.
3. msg송신
· databaseReference.메소드를 이용하여 서버의 데이터베이스에 메시지를 쓴다.

5.3.3. 라즈베리파이(블랙박스)와 안드로이드간의 블루투스 통신
구현
· 라즈베리파이의 라이언트를 accept, 정보를 상시 수신한다.

· 차선 이탈을 감지시, 클라이언트에 detect 신호 송신한다.

· 안드로이드 어플리케이션에서 사전에 페어링된 기기 리스트를 받아서, Spinner에 배치한다. Spinner에서 선택된 블루투스 기기(라즈베리파이)에 접속을 준비한다.

· 서버(라즈베리파이)에 접속, I/OStream을 열고 통신한다.

· 스레드를 생성 후 서버에서 보내는 값을 항상 체크한다.
· 서버에서 detect 신호를 보내주면 알람(진동)을 울린다.

결과

라즈베리파이(서버)에서 소켓을 만들고 listen, accept하는 것을 볼 수 있다.

안드로이드 어플리케이션(클라이언트)에서 1. 접속할 기기를 선택 2. 서버(라즈베리파이)에 접속 3. detect 신호를 수신하여 텍스트로 출력한다.

5.3.4. 서버와 통신 – 알림
개요
졸음운전 판단 시 알림을 준다.

설계과정
1. 사용자가 졸음운전을 하고 있다고 판단이 되는 경우 알림을 재생한다.

2. 사용자가 알람을 들을 경우 버튼을 눌러서 알람을 중지한다.

구현
이벤트가 발생할 때마다 알람이 울려야 되기 때문에 이벤트 발생 지점으로부터 Media Player를 생성한다.
GPS가 동작하지 않거나 GPS 신호를 받을 수 없더라도 졸음운전이라는 판단이 날 경우 알람을 울리도록 구현한다.
1. 사용자가 졸음운전을 하고 있다고 판단이 되는 경우 알림 재생한다.
2. 사용자가 알람을 들을 경우 버튼을 눌러서 알람을 중지한다.

5.3.5. FCM 서버등록
개요
졸음운전의 2, 3차 사고방지를 위하여 FCM을 이용하여 서버를 구축하고 졸음운전자가 있다는 메시지를 실시간으로 알려주기 위해 사용한다.

구현
[1] Firebase홈페이지에서 프로젝트를 생성

(4) project수준의 build.gradle에 다음과 같이 추가

Firebase를 사용하기 위한 서버를 구축하였다.

5.3.6. FCM DataBase sating & GPS, Date
개요
FCM서버와 클라이언트가 서로 통신하기 위해서 Database가 필요하다 이곳의 Database에는 졸음운전자의 위치와 시간정보를 받아 다른 사용자들에게 실시간으로 메시지를 전송해 준다.

구현
[1] Database를 사용하기 위해 규칙을 설정한다.

(3) 날짜와 시간정보를 받아오기 위한 소스코드

(4) 위치정보와 시간정보를 데이터베이스에 전송하기 위한 소스코드

문제점
위도와 경도의 정보를 그대로 사용할 수 없다. 또한 GPS를 켜지 않은 상태에서 메시지를 전송할 경우 Database에 잘못된 정보가 올라가게 되어 앱이 설치되어있는 모든 앱이 다운되는 현상이 발생한다.

결과
스마트폰의 상단 바에 졸음운전자가 있음을 알리는 메시지를 전송한다.

6. 전체 시스템 구성

6.1. 눈 깜빡임 검출 연구 결과
6.1.1. 문제점 분석 및 해결방안

6.1.2. 차선 검출 연구 결과
실제 Webcam을 사용한 실험 결과

6.2. 스마트폰 어플리케이션 연구 결과
6.2.1. 오버레이 뷰 구현
개요
운전중에 스마트폰 네비게이션앱을 사용자하는 운전자가 많다.
타사 앱 위 오버레이 창을 올려 앱의 유연성을 높인다.

설명

· 좌측 영역 : 전면카메라의 프리뷰
· 경고 수치 : 경고 정보 스택. 오버플로우시 경고가 울린다.
· 차선이탈 : 블랙박스에서 받은 차선이탈 정보 알림
· 눈 감음 : 전면카메라를 영상 처리한 결과 눈 감음 알림
· BT 연결 : 블랙박스와의 연결 상태
· 차선인식 : 블랙박스의 차선인식 원활상태
· 카메라 : 전면카메라의 사용자 얼굴 인식 상태
· 연결된 기기 : 블루투스로 연결된 기기의 이름

구현
· 서비스 매니저를 불러서 뷰의 권한을 가지고 온다.

결과
다른 어플리케이션 위에 오버레이 뷰가 실행된다.
오버레이 뷰를 터치시 여러 기능이 실행된다.

· 더블클릭 : 앱으로 복귀한다.
· 롱 크릭 & 드래그 : 오버레이 뷰를 이동한다.

6.2.2. 오버레이 뷰를 통한 전면 카메라 영상처리 백그라운드 화
개요
안드로이드에서 카메라를 사용하려면 카메라 프리뷰가 활성화 되어 있어야 하는데, 액티비티가 백그라운드화 되면 프리뷰가 활성화 되지 않아 카메라를 사용할 수가 없다. 이에 백그라운드에서 돌아가는 기존의 오버레이 뷰 서비스에 카메라 기능을 추가하여 카메라를 언제나 사용할수 있게 한다.

설계 과정
오버레이 뷰 서비스에 카메라 사용, 영상처리 기능을 추가하여 프리뷰를 오버레이 뷰 또는 프리뷰를 감추어 놓고 카메라를 이용하게 한다.

구현

카메라 초기 설정을 마친 뒤 프리뷰를 뿌려줄 뷰 클래스를 지정하여 프리뷰를 시작한다.
프리뷰가 갱신될 때 실행되는 PreviewCallback 클래스를 생성한다. 받아온 영상정보를 영상처리를 위한 Mat 객체로 만든다. 이후에 영상처리 과정을 시작한다.

결과
카메라를 서비스에서 실행하여 액티비티와 무관하게 실행한다. 설정을 주어 카메라 프리뷰를 보이지 않아도 카메라를 사용할 수 있다.

6.2.3. 차선이탈 감지 / 눈 감음 감지 정보의 융합
개요
블랙박스에서 받은 차선이탈 감지 정보, 전면카메라 영상처리에서 얻은 눈 감음 감지 정보를 적절히 융합하여 졸음운전을 판단하여야 한다.

설계 과정
두 가지의 정보가 생길 때 마다 변수의 값을 더한다.
주기적으로 변수를 확인하여 일정 수치를 넘으면 졸음운전이라고 판단한다. 주기적으로 변수를 확인할 때 일정 수치를 깎아서 시간이 지나면 경고를 멈추게 한다.

구현
차선 이탈 감지 정보, 눈 감음 정보가 생길 때 count_계열 변수를 증가시킨다.

일정 시간마다 count_total을 체크하여 5가 넘을 시 경고를 준다. 그 후 일정 수치만큼 count_total을 감소시킨다.

6.2.4. 안전운전 수치 그래프 만들기
개요
사용자가 어플리케이션을 사용하여 운전을 할 때 감지되는 졸음운전 횟수를 저장하여 이를 바탕으로 운전자의 안전운전 수치 기록 그래프를 만든다.
이를 통하여 사용자는 자신의 운전습관을 간접적으로 알 수 있으며 보다 안전한 운전을 할 수 있다.

설계과정
졸음이 감지될 때마다 그 횟수를 파일에 저장, 횟수는 일별로 저장, 저장된 내용을 사용하여 그래프를 만든다.

구현
해당 일자의 졸음운전 감지 횟수를 텍스트 파일에 “년 월 일 – 감지횟수”로 저장한다.

파일에 기록된 정보를 불러와서 label : 날짜, entry : 감지 횟수를 저장한다.

lineDataSet에 정보를 저장한 뒤에 lineChart객체(그래프 객체)의 설정값을 변경한 뒤에 그래프를 그려준다.

결과
사용자의 안전운전 수치 그래프가 만들어졌다.
그래프의 수치는 사용자의 졸음운전 횟수이다.
졸음운전 횟수가 많을수록 안전하지 않은 운전을 했기에 그래프가 낮아진다.

7. 개발 환경

· 차선 검출 : Visual studio 2010 c++, OpenCV, Raspberry Pi
· 운전자 얼굴 검출 : Android Studio
· 네트워크 환경 : Firebase
· 사용시스템 및 S/W크기(Mbyte)

8. 단계별 제작 과정

9. 참고문헌
· 눈 깜빡임 관련 알고리즘
· 안드로이드 눈깜빡임 감지
· 옵티컬플로우 예제
· 옵티컬플로우 함수 설명
· opencv에서 옵티컬플로우
· 옵티컬플로우 사용예제
· canny edge 기초설명
· 자바에서 canny edge 사용
· 허프변환 기초설명
· 허프변환 사용예제
· 허프변환 사용예제
· 차선 이탈 시스템 이론
· 설계/구현 과정
· 환경 구축
· 언어간 함수변환
· 구글 firebase
· 파이썬 채팅 앱 to firebase
· 안드로이드 UDP이용 메시지 전송예제 
· FCM으로 메시지 전송 구현
· 안드로이드 FCM 샘플
· FireBase DataBase 기초
· 스케치업 위키백과
· Creator K 사용자 가이드
· 3ds 맥스 위키백과

  RobotDyn  

더 강력하고 다양한

아두이노 호환 보드 시리즈 출시

전자, 로봇 DIY 메이커를 위한 브랜드 RobotDyn은 기능별로 다양한 아두이노 호환 보드가 가격이 저렴한 반면 품질도 좋아 국내뿐만 아니라 해외에서도 호평받고 있다.
대표적으로 “아두이노 메가 호환보드 Mega 2560 CH340G”는 정품 Atmel ATmega2560 마이크로 컨트롤러와 저렴한 CH340G USB-UART 인터페이스를 사용하는 보드로 Arduino Mega 2560와 완벽하게 호환된다. 보드는 동일한 Micro USB 포트나 DC 잭 커넥터로 전원을 공급받을 수 있다. 온보드 저전압 레귤레이터 (LDO)는 6V~12V의 입력 전압을 안정적으로 조정할 수 있다.

“아두이노 우노 호환보드 UNO+WiFi R3 ATmega328P+ESP8266”는 ARDUINO UNO R3을 커스터마이징한 보드로, 32MB 플래시 메모리가 장착된 마이크로 컨트롤러 Atmel ATmega328 및 IC Wi-Fi ESP8266와 USB-TTL 컨버터 CH340G을 하나의 보드에 통합하였다. 이외에도 디바이스마트에서 RobotDyn의 다양한 아두이노 호환 보드 외에도 아두이노 호환 모듈, 교육용 키트 등을 구입할 수 있다.

www.robotdyn.com

다양한 RobotDyn 제품군 보러가기

  ELECFREAKS  

일렉프릭스, 마이크로비트 확장 보드 신제품 출시

아두이노, 마이크로비트 관련 보드 및 교육용 키트를 전문으로 제조하는 ELECFREAKS에서는 마이크로비트 확장 보드 신제품 Sensor:bit와 Edge:bit를 출시했다.

마이크로비트 기반의 브레이크 아웃 보드인 Sensor:bit(센서:비트)는 마이크로비트 보드에서 사용 가능한 모든 입출력 포트를 확장하고 GVS 형식으로 연결하는 확장 보드이다. GVS 핀의 형식으로 확장된 마이크로비트에서는 IO 포트를 충분히 사용 가능하다. 사용자는 이 보드를 사용해 LED 조명, 광전지 등과 같은 다양한 3V 모듈을 확장할 수 있어 각각 다른 모듈로 다양한 프로젝트에 아이디어를 낼 수 있다. 보드에는 또한 부저 및 오디오잭도 있어 부저나 헤드폰으로 음악을 들을 수도 있는 장점이 있다.
마이크로비트의 작은 크기와 완벽하게 맞는 Edge:bit(엣지:비트)로 보다 쉽게 마이크로비트에 액세서리를 연결할 수 있다. 엣지:비트를 사용하면 마이크로비트 보드의 입·출력부(엣지)를 완벽하

게 보호할 수 있으며, 부드러운 소재의 디자인으로 터치할 때 감각도 좋아서 손을 보호한다. 핀헤더를 납땜하면 더 많은 확장도 가능하다.
제품에 대한 더욱 자세한 정보는 디바이스마트(http://www.devicemart.co.kr)에서 확인 가능하다.

마이크로비트 커넥터 확장보드 edge:bit [EF03414] 제품특징

마이크로비트 센서 확장보드 Elecfreaks sensor:bit for micro:bit (sensorbit) [EF03415] 제품특징

마이크로비트 커넥터 확장보드 edge:bit [EF03414] 구매하러 가기

마이크로비트 센서 확장보드 Elecfreaks sensor:bit for micro:bit (sensorbit) [EF03415] 구매하러 가기

  DFROBOT  

STEM교육 맞춤형 코딩블럭 보슨 키트

DFROBOT이 출시한 보슨 (Boson) 사이언스 키트는 어린이들부터 발명가, STEM 교육자에 이르기까지 많은 DIY 메이커들에게 실용적이고 디지털화된 과학 탐사 도구 세트이다. 일련의 코딩이 필요 없는 전자 블록으로 복잡한 회로를 이해하기 쉬운 단순하고 기능적인 모듈로 구성되어 있다.

Boson 모듈에는 자석이 내장되어 있으며 나사, 벨크로 및 심지어 LEGO와 함께 사용할 수 있으며 종이, 나무, 패브릭, 화이트보드 등 자신만의 다양한 소재로 고정할 수 있다.
보슨 사이언스 키트는 장치 설정이 매우 쉽고 모든 센서를 반복적으로 사용할 수 있다는 장점이 있으며, 대화식 프로젝트를 구축하는 방법을 알려주는 튜토리얼과 코스 자료(영문)가 함께 들어있어 학습자와 교육자 모두 다양하게 활용이 가능하다.

또한 전통적인 사이언스 키트와 달리 보슨 과학 센서는 전기 신호의 형태로 즉각적이고 정확한 결과를 산출한다. 또한 다른 Boson 모듈을 연결하여 자동 장치를 만들거나 마이크로비트나 아두이노를 사용하여 데이터를 기록하고 클라우드 서버에 업로드도 가능하다. 복잡한 회로를 이해하기 쉬운 단순하고 기능적인 모듈로 구성된 보슨 키트는 과학교육의 미래를 선도하며 신나고 재미있는 STEM 교육의 일환으로 활용이 가능할 것으로 보인다. DFROBOT의 보슨키트는 보슨 사이언스 키트, 인벤터 키트, 스타터 키트 3가지이며, 현재 디바이스마트 홈페이지(www.devicemart.co.kr)에서 구매 가능하다.

STEM교육용 코딩블럭 보슨 사이언스 키트 BOSON Science Kit [TOY0084] 제품 구매하러 가기

STEM교육용 코딩블럭 보슨 인벤터 키트 BOSON Inventor Kit [TOY0083] 제품 구매하러 가기

APPSKIT

아두이노 기반 전자 모듈 조합형

스탠딩-킷(Standing Kit) 시리즈 출시

모바일 기기(스마트-폰)와 연동하는 전자 모듈 제조업체인 (주)디벨롭테인먼트는 아두이노 기반 소형 허브-모듈에 이어 이를 장착 활용할 수 있는 스탠딩-킷 제품 2종과 사물 센서, 통신 및 입/출력장치가 내장된 노드-모듈 7종을 출시했다.

APPSKIT의 제품은 아두이노 기반 오픈-소스를 모바일 기기와 사물 센서 간 서로 다른 신호를 연결하기 위해 전자 모듈로 규격화한다. 특허기술(등록)과 스탠딩-디자인(등록)은 아두이노를 사용하는 개발자와 기술 학습자에게 기존 개발 키트에서 느낄 수 없는 새로운 개발 경험을 제공한다.
특히 APPSKIT이 제공하는 개별 노드-모듈에 허브-모듈을 장착하면 특정 기능의 아두이노 코어 모듈로 변환되며, 이를 사용자 임베디드 시스템의 코어 모듈로 사용할 수 있다.
APPSKIT은 기술 접근성을 높여 빠르고 쉽게 오픈-소스 기술을 사용하는 것을 돕는다.

아두이노 오픈-소스에 관심을 가진 학생, 개발자라면 새로운 시도를 하는 APPSKIT을 눈여겨보자.

www.appskit.co.kr

APPSKIT 노드 – 모듈 7종 자세히 보러 가기 

  YwRobot  

아두이노 UNO R3 학습 키트

당장 내년으로 다가온 코딩(프로그래밍) 교육 정규 교과 과정 의무화로 인해 구청, 지자체 등 여러 기관에서 프로그래밍을 접해 보지 않은 학부모들과 아이들이 직접 체험해 볼 수 있는 기회를 제공하기 위해 다양한 콘텐츠로 구성한 코딩 교육을 실시하고 있다. 가정에서도 개별적으로 아두이노를 활용해 직접 제품을 만들어보는 등 조기 코딩교육에 이목이 집중되고 있다. 이에 따라 전자제품 관련 업계에서는 소프트웨어만으로 배우는 프로그래밍이 다소 생소하고 지루할 수 있기 때문에, 아두이노와 같은 간단한 하드웨어를 활용하여 직접 조립하고, 작동시킬 수 있는 키트류들을 대량 생산하고 있다.

오픈소스 하드웨어 전문 업체인 YwRobot은 아두이노 입문 교육에 적합한 부품 키트를 단계별로 제작해 출시하고 있다.
위제품은 메이커들을 위한 아두이노 부품 키트로 Level 1의 초급 단계 제품이다. 코딩 교육을 시작하는 12세 이상 어린이부터 성인까지 부담 없이 실습을 해볼 수 있는 제품으로 전자 회로 구성 및 설계와 필요한 부품에 대해 익힐 수 있으며, 키트 내 구성품을 활용해 서보모터와 터치센서를 이용해 도어록 제작이 가능하고 LED로 조명을 만들어 IoT 모델하우스 등을 만들 수 있다.
구성품으로는 Arduino UNO R3, IO 확장 보드, LED 모듈 등 19가지의 부품이 포함되어있으며, 예제 코드와 학습 매뉴얼(중문)도 함께 제공한다. 코딩 관련 아두이노 입문 단계의 제품을 고민중이라면 YwRobot의 학습 키트로 실습해보자.

www.ywrobot.net

아두이노 UNO R3 레벨1 학습 키트 [KIT080111] 제품 구매하러가기

  Sparkfun  

나만의 블루투스 앱 개발,

스파크펀 Qwiic Bluetooth – HM-13 [SPX-14840]

블루투스는 다양한 프로젝트에 큰 도움이 되지만, 대부분의 블루투스 모듈에 대한 인터페이스는 시리얼 UART를 통해 이루어지며 직렬포트 가용성은 상당히 제한적이다. 스파크펀이 출시한 Qwiic Bluetooth는 HM-13 Bluetooth 모듈에 I2C 인터페이스를 제공하여 이와 같은 문제를 해결했다.

이 보드의 HM-13 Bluetooth 모듈은 Bluetooth 4.0을 통해 SPP (직렬 포트 프로파일) 및 BLE (블루투스 저에너지) 모두 지원한다. BLE에 대한 HM-13 지원은 스마트폰과 호환된다는 것을 의미한다. 이전 표준인 SPP를 통해 컴퓨터에 연결하여 Bluetooth 데이터 게이트웨이로 활용 가능하며, 동시에 한 쌍의 장치에 연결된 듀얼 모드에서도 사용할 수 있다.

이 보드는 I2C와 시리얼 사이에서 변환하는 맞춤 펌웨어가 있는 ATtiny85를 특징으로 한다. 한 쌍의 Qwiic 커넥터가 있어 하나의 I2C 버스까지 다양한 센서를 연결할 수 있다. 마지막으로 녹색의 ‘CON’ LED는 연결 상태를 표시하는데, 연결이 끊어지면 깜박이고 연결되면 계속 켜져 있다.

나만의 블루투스 앱을 개발할 수 있도록 HM-13 Arduino 라이브러리를 확인해보자. Qwiic 예제를 활용하여 나만의 블루투스 앱을 개발할 수 있을 것이다. 제품에 대한 자세한 정보는 디바이스마트(http://www.devicemart.co.kr)에서 확인 가능하다.

스파크펀 Qwiic Bluetooth – HM-13 [SPX-14840] 구매하러가기

LED & OLED EXPO 2018

글 | 심혜린 기자 linda@ntrex.co.kr

산업통상자원부, 한국광산업진흥회, (사)LED산업포럼, KOTRA가 주최하고 (주)엑스포앤유가 주관하는 국내 최대 규모의 LED, OLED 전시회인 국제 LED&OLED EXPO 2018와 PHOTONICS KOREA이 통합된 국제광융합엑스포가 올해 16회째 6월 26일(화) 킨텍스에서 개최되었다. 올해는 LED, OLED, 광통신, 광학기기, LASER 관련 조명, 장비, 부품, 소재, 융합 등의 광산업 분야 총 14개국 260여개사 600여 부스 규모로 열렸다. 해외 바이어 수출상담회, 광융합산업발전포럼, LED 산업포럼, LED 보급 활성화 설명회 등 다채로운 부대행사도 함께 열렸다.

제일 먼저 둘러본 부스는 (주)지엘비젼에서 선보인 퀀텀닷 필름을 활용한 조명이다. (주)지엘비젼은 LED 조명 제품을 제조하고 판매하는 기업으로 퀀텀닷 소재를 합성한 후 안정화 과정을 거쳐 필름화해 조명에 적용했다. (주)지엘비젼의 퀀텀닷 기술을 적용한 LED 조명은 일반 LED 조명에 비해 연색지수가 높아 사물 고유의 색을 온전하게 재현해 자연의 색을 그대로 재현해 넓은 범위를 밝게 비춰준다. 퀀텀닷 소재는 LED 청색파장의 강도를 줄여줘 눈의 건강을 지켜주는 실내 환경에 더욱 적합하다. 프리미엄 조명으로 양자점 (Quantum dot) 광여기 필름을 적용해 은은하고 우아한 빛을 구현한다. 주로 퀀텀닷 필름을 활용해 일반 가정에 쓰이는 조명, 식물 조명, 병원 치료용 조명을 판매한다. 이 기업은 2010년 2월 기업부설연구소 및 벤처기업 인증을 취득했으며 12개의 특허를 보유해 기술력을 인정받고 있다. 차후 스마트팜용 퀀텀닷 식물등과 디스플레이용 퀀텀닷 필름 시장으로 진출할 계획을 가지고 있다.

작년에 이어 올해도 참가한 (주)유양디앤유는 고효율 LED 조명 제품을 개발하고 생산하는 에너지 절약 전문 기업으로 작년보다 더 큰 부스로 다양한 제품을 선보였다. 대표적으로 Y스마트팜 (Y Smart Farm)은 식물을 통제된 시설 내에서 온도, 습도, CO2, 광, PH 농도, 배양액 등을 인위적으로 조절해 계절이나 장소에 상관없이 공산품처럼 계획, 생산할 수 있는 수경재배시스템을 LED 조명, 풍력, 태양광, 지열, 바이오, 제어시스템과 IT가 융복합화한 첨단 기술의 미래농업방식이다. 이 제품은 쉽고 편리하게 언제 어디서나 제어가 가능하며 스마트한 LED 조명으로 작물 성장을 촉진한다. 환경 모니터링 시스템으로 최적 재배환경을 제공하며 자연환경에 영향 없이 연중 생산이 가능하다. 친환경 재배 시스템으로 고품질의 웰빙 먹거리를 생산하며 에너지 절감도 극대화할 수 있다는 장점이 있다.

(주)동양전기산업은 국내 최초로 유해 블루라이트(Blue Light)를 차단한 LED 조명인 ‘아이케어(I Care)’ 제품을 선보였다. 블루라이트는 망막 손상의 주범으로, 망막이 손상될 경우 시력이 저하되어 심할 경우 실명에 이르게 되며 사물이 뭉개져 보이거나 크게 보이는 등 정상적으로 보이지 않을 수 있다. ‘아이케어(I Care)’ 는 업계 최초로 시력보호 조명등 특허출원을 완료한 제품으로 빛의 유해한 파장대를 차단해 시력보호를 해준다. 최고 수준의 광효율과 회로효율을 자랑하여 전기사용량 절감에 도움을 준다. 높은 광속으로 실내가 매우 밝아 시야가 넓고 연색성이 우수해 일반 가정 뿐만 아니라 사무실 등 다양한 곳에서 적용이 가능한 제품이다. 모던하면서 안정감을 주는 디자인으로 제품 측면에 LED를 배치해 빛을 산란하는 방식으로 눈이 부시지 않아 인테리어에도 활용하기가 좋다.

(주)엔지피에서는 LED 모듈, LED 직관등, LED 램프등, LED 매입등, LED 평판조명등 등의 다양한 고효율 LED 조명을 선보였다. (주)엔지피는 신재생에너지 전문 기업으로 LED 조명, 태양광발전시스템 및 수배전반 사업을 진행하고 있는 기업이다. 직접 제조하고 생산하고 있는 LED 조명의 모듈은 독자적 방열기술이 적용된 25W LED 표준모델로서 미국 Cree LED을 이용하여 방열 및 신뢰성이 우수해 가로등, 보안등, 터널 등의 OUT DOOR 제품군에 다양하게 활용할 수 있다. LED 형광등은 기존 형광등 기구에 비해 교체가 용이하며 기존 형광등 대비 1/3의 낮은 소비전력으로 눈부심이 없는 부드러운 고효율 조명으로 떨림 현상이 없는 밝은 조명이다. 주로 일반주택, 아파트, 도서관, 사무실 등 실내조명으로 활용한다. LED 램프등은 기존 백열전구 대비 75% 이상의 에너지 절감 E26 베이스로 기존 백열전구와 100% 호환하며 발열이 적고 눈이 부시지 않으며 부드러운 색감을 연출해 일반 가정뿐만 아니라 박물관, 매장 등에서도 사용하기에 적합하다.

ACT에서 선보인 ADS (Advanced Digital Signage) 투명필름 LED 디스플레이는 광학 박막 투명 필름 위에 회로 패턴을 형성하고 LED 칩을 실장 하여, 70% 이상의 투과율을 유지해 텍스트, 이미지, 비디오 등을 자유롭게 구현한다. 광고에 사용하기에 좋아 쇼윈도의 랜드마크 효과를 내며, 창의적으로 공간을 활용할 수 있는 장점이 있다. 초경량 설계로 무게 또한 가볍고, 기존 건축물에 손상이 없게 설치할 수 있다. 원하는 광고에 알맞게 필요한 사이즈로 맞춤 재단이 가능하고 설치비와 유지비가 저렴해 가성비가 좋다.

천년의빛 림스는 수년간에 걸친 연구기술 개발과 분야별 임상 실험 등을 통해 의료용 특수 조명부터 생활 안전 조명까지 다양한 특수 조명을 개발한 기업이다. 정보통신기술(ICT)와 빅데이터 등이 가미된 인간 맞춤형 조명을 선보였다. 이 제품은 계절이나 시간에 따라 실시간으로 태양의 색온도와 일치시키는 제어기술을 구현하고, 인간의 생체리듬을 왜곡시키지 않는 조명이다. 탄소 배출을 감소하고 유해물질을 미 방출하는 등 기존 조명과는 차원이 다른 친환경적인 특성을 자랑해 요즘 전 세계의 주요 정책과도 부합한다. 실시간 자연광을 실내에서 느낄 수 있는 조명으로 실시간으로 태양의 색온도와 일치시켜 실외에 있는 것과 동일한 효과가 있다. 학습 분위기, 영화 감상, 독서, 음악 감상 등의 각 환경에 알맞은 색온도 모드를 선택해 분위기를 연출할 수 있으며, 리모컨의 해당 키를 조작하여 조도를 10%씩 감소해 절전시킬 수도 있다.

국내 아웃도어 LED 조명 전문 제조업체인 지오라이팅은 투광기, 가로등, 터널등기구 등 자사의 주력 제품을 선보였다. 지오라이팅은 지속적인 설비 투자와 끊임없는 연구개발로 절전형 고압 램프, 고압 방전등용 자기식 안정기 보호회로, 고압 절전형 안정기 등 특허 기술도 상당수 보유했다. LED 보안등 기구 및 LED 가로등 기구는 일체형이나 내장형 LED 모듈 및 LED 소자를 광원으로 사용하였고 광 효율, 균조도가 기존 제품보다 30% 상승효과가 있다. 아웃도어 조명 전문 기업인만큼, 디자인과 방수 성능에 많은 노력을 기울이고 있다.

글라스 전광판 전문 기업 (주)리카홀딩스는 전시장에 크게 글라스 LED 디스플레이를 선보였다. 사진으로 그 실물을 못 담아냈지만 다채로운 색상이 그대로 표현되어 그 화려함에 많은 관람객의 눈을 사로잡았다. 스마트 글라스 LED는 LED 시장에서 가장 높은 85% 투과율로, 유리면에 LED를 설치하는 방식으로 매우 작은 공간을 활용하여 화려한 영상이나 패턴 등 다양한 미디어의 구현이 가능하다. LED 디스플레이는 주로 매장이나 빌딩 등에서 많이 사용하는데 초기 설치 비용을 제외하고 유지비용이 적어 장기적인 홍보 효과를 바라봤을 때 일반 디스플레이보다 경제적이다. 또한 다른 광고 매체보다 사람들의 시선을 집중시켜 더욱더 높은 광고 효과를 낼 수 있다.

이번 전시회는 PHOTONICS KOREA와 통합해 LED, OLED, 광통신, LASER 등 광산업을 모두 다뤘지만, 겉으로 볼 때 작년과는 다르게 전시관의 규모가 줄어든 분위기였으며 규모가 큰 LED 전문 기업은 참가를 많이 하지 않은 것으로 판단이 되었다. 그럼에도 불구하고 코트라 무역관을 통해 실질적인 해외 바이어를 초청해 수출상담회를 진행하는 등 제 11회 신기술개발 우수업체 정부시상, 공공기관 및 지자체 대상 LED 조명 보급 활성화 방안 설명회 등 다채로운 부대행사가 마련돼 산업 전반에서는 실무자와 관계자들의 호응을 얻었다고 전해진다. 국내 최대 규모의 LED, OLED 전문 전시회로써 내년에 더욱 품질 좋은 신제품들을 많이 만나볼 수 있기를 기대한다.

SunFounder

썬파운더, 내가 만드는 아두이노 IR 리모컨 도마뱀

STEM 교육에 기반을 둔 융합 코딩 교육 전문 브랜드 썬파운더(SunFounder)는 아두이노와 라즈베리파이를 활용한 오픈소스 로봇, 스마트카 제품 제조업체로 초등학생, 중학생 뿐만 아니라 코딩 학습을 시작하는 초보자들을 위해 프로그래밍에 흥미를 높이고자 다양한 디자인의 DIY KIT를 제작해 전 세계에 배포하고 있다.

아두이노 IR 리모컨 도마뱀 로봇 키트는 도마뱀의 외형과 닮은 바이오닉 로봇 도마뱀이다. 3개의 서보가 주행을 제어하고, 도마뱀의 보행 메커니즘을 모방하여 4개의 다리로 걸어가도록 프로그래밍이 가능해 보폭이 유연하고 생동감 있는 움직임으로 흥미를 더한다.

본 제품은 IR 리모컨을 통해 로봇을 무선으로 원격제어할 수 있다.

특히, 썬파운더(SunFounder) 자사 웹사이트에서 제공하는 Arduino 코드와 Visual 프로그래밍 언어를 이용해 모션과 기타 세부사항을 사용자가 직접 프로그래밍도 가능하다.
썬파운더(SunFounder) 제품은 전체적으로 조립이 쉽고 간편해 코딩하는 방법을 빠르게 배울 수 있으며, 코드의 기본 개념을 이해하는데 도움을 준다. 로봇, 전자 및 프로그램을 배우기 시작한 입문자들에게 썬파운더(SunFounder)의 재미있는 DIY KIT로 학습하길 추천한다.

아두이노 IR 리모컨 도마뱀 로봇 키트 [TS0175] 구매하러가기

  Arduino  

고성능의 Arduino Yun Rev 2 & 

Arduino MKR WAN 1300 출시

Arduino.cc에서는 IoT에 최적화된 ‘Arduino Yun Rev 2’와 ‘Arduino MKR WAN 1300’를 출시하였다.
Arduino Yun Rev 2는 고급 네트워크 연결 및 응용 프로그램을 지원하는 Linux 기반 시스템의 강력한 기능을 제공한다. Yun Web Panel과 전용 YunFirstConfig 스케치 덕분에 Wi-Fi 또는 유선 네트워크 연결이 간단하다. 웹 패널을 사용하면 Shield 환경 설정을 관리하고 스케치를 업로드할 뿐만 아니라 Linux 프로세서를 사용해 보드의 기능을 확장시킬 수 있도록 Bridge library를 사용한다. 이전 모델과 비교해서 크게 바뀐 점들은 하드웨어 측면에서 우발적인 단락 위험을 피할 수 있는 새로운 이더넷 커넥터, 수직 공간을 절약할 수 있는 수평 커넥터, 개선된 USB 허브이다. 소프트웨어 측면에서는 Arduino / Linux에서 최신 버전의 OpenWRT (임베디드 장치에서 네트워크 트래픽 라우팅 방법) 및 Arduino / SSL (Secure Sockets Layer) 지원을 사용하도록 업데이트되어 네트워크를 통해 통신을 보호한다는 점이다.

Arduino MKR WAN 1300은 기존의 MKR Zero 보드에 LoRa 기능을 하나로 결합한 강력한 보드로서 저전력 디바이스를 사용하는 네트워킹 경험이 거의 없는 IoT 프로젝트를 설계하고자 하는 제조업체에게 이상적인 솔루션이다. MKR WAN 1300은 Atmel SAMD21와 Murata의 CMWX1ZZABZ LoRa 모듈을 통해 LoRa 연결을 추가할 수 있어 실용적이고 효율적이다. 1.5V AA 또는 AAA 배터리 2개를 사용하거나 외부 5V 전원을 사용하여 전원을 공급할 수 있으며 3.3V의 작동 전압, 8 개의 디지털 I / O, 12 개의 PWM 출력, UART, SPI 및 I2C 인터페이스가 있다.
현재 Arduino Yun Rev 2 & Arduino MKR WAN 1300은 디바이스마트에서 판매하고 있으며 자세한 정보를 확인해볼 수 있다.

Arduino Yun Rev 2

Arduino MKR WAN 1300

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