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지능정보융합과 미래교육 Intelligent Information Convergence and Future Education eISSN: 2951-4762

Acronym : IICFE
Frequency : Continuous Publication
Doi Prefix : 10.59482/iicfe.
Year of Launching : 2022
Publisher : Intelligent Software Education Research Institute

As a research center for artificial intelligence education in Korea, Jeju National University's Institute of Intelligent Software Education is committed to building an educational foundation for fostering artificial intelligence (AI) convergence talents in the intelligent information society.The institute is building a foundation for AI education to cultivate computational thinking skills as a digital competency required in the intelligent information society, researching AI education for computer non-majors and majors at the lifelong education level from infants to middle-aged adults, researching AI education for the information-deprived class to bridge the digital divide, along with AI ethics research that emphasizes the positive functions of AI and minimizes its negative functions, researching AI convergence technology to solve creative and new problems by looking at trends in the field of AI.In order to systematically study the major research areas listed above and to specifically realize the purpose of the institute, we are publishing a journal under the theme of 「Intelligent Information Convergence and Future Education」.We aim to publish research that seeks to pursue more effective problem-solving methods by integrating intelligent information technology centered on computer science and intelligent information in various fields, and research on information·computer education and convergence education for future education, including artificial intelligence, to foster future human resources to lead the intelligent information society, and we aim to improve the quality of educational research.We look forward to receiving submissions from all researchers in related fields..우리나라 인공지능교육의 연구거점, 제주대학교 지능소프트웨어교육연구소는 지능정보사회의 인공지능(AI) 융합 인재 양성을 위한 교육 기반 구축에 힘을 쏟고 있습니다.본 연구소는 지능정보사회에서 갖춰야 할 디지털 소양으로써의 컴퓨팅 사고력을 함양하기 위한 인공지능교육 기반 구축, 유아부터 중장년층까지 평생교육 차원의 컴퓨터 비전공자 및 전공자를 위한 인공지능교육에 대한 연구, 디지털 격차 해소를 위한 정보배려계층 대상 인공지능교육 연구, 지능정보기술의 순기능을 강조함과 동시에 역기능을 최소화할 수 있는 인공지능윤리 연구 등과 함께, 인공지능 분야의 동향을 살펴 창의적이고 새로운 문제해결을 위해 인공지능 융합 기술을 연구하고 있습니다.이에 본 연구소는 앞서 제시한 주요 연구 분야를 체계적으로 연구함과 동시에 연구소의 목적을 구체적으로 실현하고자 「지능정보융합과 미래교육」을 주제로 학술지를 발간합니다.컴퓨터과학을 중심으로 하는 지능정보기술과 다양한 분야에 지능정보를 융합하여보다 효과적인 문제해결 방법을 추구하고자 하는 연구, 지능정보사회를 이끌어갈 미래 인재양성을 위해 인공지능을 포함한 정보·컴퓨터교육과 미래교육을 위한 융·복합 교육 관련 연구를 게재하고 교육 연구의 질적인 향상을 이루고자 합니다.관련 분야에 계신 모든 연구자 분들의 많은 투고를 부탁드립니다.

KCI 후보
2024년 1월 등재후보학술지 선정
KCI IF
KCI Impact Factor
Intelligent Information Convergence and Future Education Vol.1 No.2 pp.1-6
라즈베리파이를 이용한 객체검출방안에 관한 연구
A study on Object Detection Method using Raspberry Pi
최신형 강원대학교 전기제어계측공학부 교수
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Abstract

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.
키워드 : 라즈베리파이,비정형 데이터,카메라 센서,인체감지 센서,컨볼루션 신경망 네트워크,YOLO 알고리즘
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.
Key Words : Raspberry Pi,Unstructured data,Camera sensor,Passive infrared sensor,CNN,YOLO algorithm
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