25 2020년 11월

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아두이노와 Processing 아두이노 ESP32 화분 수분 온습도 센싱 보드

HIGROW 사 ESP32 센싱 보드 사용법에 대해서 알아보자. 이미 제작사는 망한 듯 하나 하드웨어만 제작해서 판매 되고 있는 상황이다. ESP-WROOM-32 보드의 기본적인 사용법을 알고 있다면 사용에 드다지 문제가 없을 것이다. 보드 종류는 현재 확인해 본 바에 의하면 DOIT ESP32 DEVKIT V1 으로 설정하면 된다. 빌드 과정에서 주의해야 할 점은 USB 케이블 연결 ON/OFF 스위치가 반드시 ON 되어 있어야 한다. 마이크로 USB를 ㅇㄴ결하는 순간에 윈도우즈의 사운드를 들어 보면 인식 여부를 확인할 수 있다. 아울러 업로딩 시 반드시 BOOT 버튼을 누르고 있어야 한다. 한편 시리얼 모니터링 과정에서 모니터에 아무 것도 출력되지 않지만 EA 버튼을 눌러야 만 WiFi 검색이 이루어..

22 2020년 11월

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아두이노프로세싱 프로그래밍 아두이노 방수온도계 DS18B20 온도 측정

아두이노 온도 측정에는 DHT11 이 잘 알려져 있지만 그 용도가 대기의 기상 온습도 측정용인 반면에 냉각수 즉 액체 상태의 온도를 측정할 수는 없다. 이에 대한 대안으로서 Dallas Temperature Sensor 즉 DS18B20 센서 사용 방법을 알아보자. 다음 그림과 같이 3개의 배선 중 검정색과 빨간색 배선은 GND 와 5V 전원을 나타내며 노란색이 신호선이다. 실장된 형상체서처럼 방수 처리가 되어 있어 액체 속에서 온도 측정이 가능하며 화분 토양속의 온도 측정도 가능하다. 배선 구조만을 놓고 본다면 DHT11 과 그다지 다를 바 없이 주어진 라이브러리 OneWire.h 를 사용하여 온도 측정이 가능하다. 아두이노 인터페이스 측면에서 보면 아두이노 디지털 핀과 OneWire 방식으로 통신한다..

20 2020년 11월

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아두이노와 Processing 아두이노 WeMos ESP32 클라이언트로 ThingSpeak에 수분 및 온습도 측정값 전송

ESP-WROOM-32 보드를 사용하여 실내에서 화분 토양의 수분 및 화분 주위의 온습도를 측정하여 ThingSpeak 채널에 전송하도록 하자. ESP32 보드의 종류가 다양하므로 사용자는 자신의 보드 명을 자세히 알고 있어야 한다. 그림에서처럼 칩 위에 ESP-WROOM-32 를 확인하도록 하자. 아울러 동일한 칩을 사용하더라도 PCB PINOUT 다이아그램이 다를 경우 보드 명이 다를 수 있음에 유의하자. 확인은 아두이노 IDE에서 보드 명을 대상으로 빌드 작업을 통해 확인하도록 하자. ESP32 보드를 사용하기 위한 준비작업은 두 가지이다. 첫째는 환경 설정이며 둘째는 툴바의 보드 매니저에서 ESP32 보드를 설치하는 작업이다. 아두이노 IDE 의 파일>환경설정을 누르면 나타나는 팝업창의 추가적인 ..

22 2020년 10월

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공기정화 식물-인공지능-IOT 3D 프린팅 AI 화분 물 머금기 성능 측정 실험

2단으로 쌓은 벽걸이 화분에서 각 화분별로 어느 정도의 물을 머금을 수 있는지 저울로 측정해 보자. 개별 화분 실험에 의하면 50~70ml 사이의 물을 붓고 새는지 확인해 보도록 한다. 50ml 면 전혀 새지 않으며 70ml 이면 제법 샌다. ᄄᆞ라서 60ml 수준에서 실험하도록 한다. 2단 상태에서 총 무게를 측정하면 587 gram 으로 측정되었다. 계량컵에 120ml를 넣은 후 상단에서 골고루 물을 붓고 새는지 살펴보자. 실험 후 8ml 가량의 물이 샜음을 확인하였다. 아울러 2단화분을 분리하여 무게를 측정해 보자. 윗화분은 351 gram 아랫화분은 353 gram 이 나왔다. 물을 붓기 전 건조 상태의 각각의 화분 무게는 293 gram 이었다. 즉 물을 부은 후 각 화분이 60 gram 정도의..

11 2020년 10월

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머신러닝 머신 러닝 퍼셉트론의 선구자 Rosenblatt 전기

60년 전에 AI의 길을 연 Rosenblatt 박사 1958년 7월 미국 해군 연구실에서 놀라운 발명을 소개하게 되었다. 방을 가득 채우는 크기의 5톤 컴퓨터인 IBM 704에는 일련의 펀치 카드를 읽어 들였다. 50 번의 시행착오 연습 끝에 컴퓨터는 왼쪽과 오른쪽에 마크 표시한 펀치 카드들을 구별하는 방법을 스스로 학습했다. 1956년, 발명자인 Frank Rosenblatt 박사에 의하면 이것은 "스스로 고유한 아이디어를 가질 수 있는 즉 생각할 수 있는 최초의 기계"였던 "퍼셉트론"의 시연이었다. 당시 Rosenblatt 박사는 후에 그는 뉴욕 버팔로에 위치한 코넬대학의 신경 생물학과 연구 부교수로서 부임하였는데 코넬 항공 연구소의 연구 심리학자 겸 프로젝트 엔지니어 업무를 담당했다. Rosenb..

댓글 머신러닝 2020. 10. 11.

20 2020년 09월

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머신러닝 머신러닝에의 초대

머신 러닝과 인공지능은 최근에 활성화된 것은 사실이나 그 연원은 결국 2차 세계 대전이 끝날 무렵으로서 컴퓨터의 시작 시기인 튜링이나 폰노이만 시대까지 거슬러 올라간다. 아울러 50년대 중반 반도체 시대의 문을 열었던 노벨상에 빛나는 트랜지스터의 발명을 통해 컴퓨터 하드웨어 및 소프트웨어 발전의 포문을 열게 된다. 이어서 50년대 말 Rosenblatt의 퍼셉트론 하드웨어 및 소프트웨어 코드 개발 성공과 아울러 컴퓨터의 인공지능화에 대한 환상에 불을 당기게 된듯하다. 머신 러닝의 초창기는 1957년으로 거슬러 올라간다. 이미 1956년에 실리콘 밸리에서 활약했던 윌리암 쇼트키를 비롯한 3인의 과학자가트랜지스터 발명에 대한 업적으로 노벨상을 수상한 다음 해인데 이미 집적회로(IC:Integrated Cir..

댓글 머신러닝 2020. 9. 20.

07 2020년 08월

07

공기정화 식물-인공지능-IOT 파워포인트 영상 녹화 순서 요약

파워포인트 열고 삽입 버튼 클릭->오른쪽 끝 화면녹화 클릭(PC 화면에 영상 런 시작 준비되어 있어야 함) 다음과 같이 영상 영역을 설정하고 빨간 버튼을 눌러 녹화 시작 마치려면 사각형 정지 버튼을 누르면 영상이 캡춰된 상태에서 파워포인트 화면으로 돌아간다. 파워포인트 화면에서 캡춰된 영상을 볼 수 있음 화살표 누르면 실행됨. 물론 이상태 저장도 가능하지만 실행 전에 다음 스텝의 비데오 내보내기 작업을 하면 비데오 영상 파일이 얻어짐 내보내기에서 영상을 캡춰한 슬라이드의 시가 허용범위를 설정해주어야 함포맷 보시면 1시간도 가능할 듯. 단 비데오 포맷팅에 영상 스윕이 끝난 후에도 많은 시간이 소용됨에 유의바람

06 2020년 08월

06

머신러닝 자동차 번호판 문자열 인식을 위한 Tesseract_OCTR 라이브러리 설치

아나콘다 Envirinment를 열어 가상공간을 지정 후 콘다 창을 열어 “pip install ∙∙∙” 명령을 사용하여 설치하는 것이 통례이지만 Tesseract-OCR 의 경우에는 적용이 도지 않는다. 아나콘다 이전부터 사용되던 라이브러리로서 특수성이 있으므로 아래의 절차를 참고하자. 차량에서 번호판만을 OpenCV Contour 명령을 사용하여 추출하여 strings.png 로 저장 후 이 png 이미지 파일을 읽어서 Tesseract-OCR 코드를 사용하여 문자열 정보를 추출해보자. OpeCV 및 imutils 는 이미 설치되어 있으므로 Tesseract-OCR 폴더 및 이 폴더 내에 tesseract.exe 실행파일을 설치하도록 하자. Tesseract-OCR 라이브러리는 아래의 url 주소에서..

댓글 머신러닝 2020. 8. 6.