라즈베리 파이를 이용한 녹조 모니터링 프로그램 설계에 관한 연구

김경민; 김태현

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자료유형: 학술저널

저자정보: 김경민 (신라대학교) 김태현 (신라대학교)

저널정보: 한국수산해양교육학회 수산해양교육연구 수산해양교육연구 제28권 제2호 (통권 제80호)

발행연도: 2016.4

수록면: 376 - 383 (8page)

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In this paper, the blue-green algae monitoring program of applying IoT(Internet of things) technologies is designed and implemented that can check out the status of the river"s water quality in real time. The proposed system is to extract the image data from the camera of raspberry pi by an wireless network, and it is analyzed through the HSV color model. We measure the temperature using a DS18B20 1-wire temperature sensor. The extracted information of image data and temperature is then analyzed in C and Python programs for use with Raspberry Pi. The XML data in PHP program is made from the analyzed information and provides Web services. It also allows to refer the XML data using mobile devices.

#Raspberry Pi #Internet of things (IoT) #PhoneGap #Blue-green algae

참고문헌 (14)

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Adafruit's Raspberry Pi: https://learn.adafruit.com/downloads/pdf/adafruits-rasp berry-pi-lesson-11-ds18b20-temperature-sensing.pdf. Altir Christian D. Bonganay Josef C. Magno, Adrian G. Marcellna John Marvin E. Morante & Noel G. Perez(2014). Automated Electric Meter Reading and Monitoring System using ZigBee-Integrated Raspberry Pi Single Board Computer via Modbus, Electrical, Electronics and Computer Science (SCEECS), 1~6.

Han, Sanghoon & Cho, Hyungje(2002). HSV Color Model Based Front Vehicle Extraction and Lane Detection using Shadow Information,Journal of Korea Multimedia Society, 5(2), 176~190.

Ju, daeyoung & Kim, jonggi(2014). “Creative convergence activation plan for Internet ofthings(IoT) in ultra-connection period", KIET ISSUE Paper 2014~342.

Jung, Woojin Oh, Janghoon & Yoon, Dongweon (2012). Design and Implementation of Hybrid Mobile App Framework,KIICE, 16(9), 1990~1996.

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