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스마트폰과 아두이노를 이용한 원격제어 객체인식 이동형 홈 CCTV 개발
Development of Remote-Controlled Object-Recognizing Mobile Home CCTV Using Smartphone and Arduino 원문보기

한국정보통신학회논문지 = Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering, v.24 no.11, 2020년, pp.1546 - 1549  

Kim, Dong-Ju (Department of Electrical and Electronic Control Engineering, Hankyong National University) ,  Lim, Chae-Won (Department of Electrical and Electronic Control Engineering, Hankyong National University) ,  Choi, Hyun-Ho (School of ICT, Robotics & Mechanical Engineering, Hankyong National University)

Abstract ▼ AI-Helper 아이콘AI-Helper

This paper introduces the development process of mobile home CCTV that enables remote control and object recognition using unused smartphones and Arduino. Clients can control motors connected to Arduino through button, enable bidirectional voice communication between client-server and receive video ...

주제어

#Mobile home CCTV   #Remote-Control   #Object-Recognizing   #Server-Client Communication  

표/그림 (7)

AI 본문요약
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문제 정의

  • 본 논문에서는 먼저 개발한 이동형 홈 CCTV 시스템의 구성도를 제시하고 서버와 클라이언트 간의 통신 구조 및 방식에 대해서 설명한다. 개발 시스템은 서버와클라이언트용 스마트폰 2대와 아두이노 우노, DC 모터 6개, 서보 모터 1개, 블루투스 모듈로 구성된다.
  • 본 논문에서는 스마트폰과 아두이노를 활용하여 기존의 고정형 홈 CCTV 의 문제점을 개선하고 저비용으로 구현할 수 있는 가정용 홈 CCTV의 개발 과정을 소개하였다. 구현한 이동형 홈 CCTV는 클라이언트 사용자의 원격제어에 따라 좌우, 정면, 후면으로 움직이며 집안 내부의 상황을 확인할 수 있었다.
  • 예를 들어 차량용 블랙박스, 간단한 네비게이션, CCTV 등으로 활용될 수 있다. 본 논문에서는 스마트폰과 아두이노를 활용하여 기존의 고정형 홈 CCTV 의 문제점을 개선하고 저비용으로 구현할 수 있는 가정용 홈 CCTV의 개발 과정을 소개한다.
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참고문헌 (7)

  1. 12 Uses for Your Old Smartphone. [Internet]. Available: https://www.pcmag.com/news/11-uses-for-your-old-smartphone/. 

  2. M. J. Donahoo, TCP/IP socket programming Java version, SciTech Media, 2002. 

  3. D.-H. Cho, Smartphone, Bluetooth, Ethernet, WiFi, and Arduino, Bogdoo Publisher, 2016. 

  4. S. Lawrence, C. L. Giles, A. C. Tsoi, and A. D. Back, "Face recognition: A convolutional neural-network approach," IEEE Transactions on Neural Networks, vol. 8, no. 1, pp. 98-113, Jan. 1997. 

    상세보기 crossref

  5. N. Buduma, Fundamentals of Deep Learning, O'Reilly Media, 2017. 

  6. A. Singh and R. Bhadani, Mobile Deep Learning with TensorFlow Lite, ML Kit and Flutter, Packt(GCO Science), 2020 

  7. Smart Appbot video demonstration link. [Internet]. Available: https://youtu.be/jbGygU_3E5Y 

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