소개 라즈베리 파이 3 모델 B+는 파이 3 모델 B와 파이 2 모델 B와 동일한 폼 팩터를 공유합니다. 이 가이드는 파이 3 모델 B 이미지를 사용하지만, 모든 단계는 B+에도 그대로 적용됩니다. 최신 파이 3 하드웨어로 디바이스를 실행하는 과정은 파이 2와 동일하며, 최신 소프트웨어와 하드웨어 기능만 추가되었습니다. 아래 단계를 따라 키트를 조립하고, 운영체제를 설치하고, 데스크톱 또는 헤드리스용으로 파이를 구성하세요. 다룰 내용 키트 조립 운영체제 설치 파이 작업하기 (HDMI, 시리얼, SSH) 시스템 구성 GPIO 리소스

손글씨 숫자를 인식하는 딥 컨볼루션 신경망을 훈련하고, 파이 카메라, OpenCV, 텐서플로를 사용하여 라즈베리 파이에 배포하는 방법을 알아보세요. 개요 이 프로젝트에서는 데이터 준비와 모델 훈련(노트북)에서부터 파이 카메라를 이용한 실시간 숫자 인식까지 전체 AI 파이프라인을 다룹니다. 이 솔루션은 이미지 조작을 위해 Scikit-Learn과 OpenCV 3.3을, 딥러닝 구성 요소로는 Keras(텐서플로 백엔드)를 사용합니다. MNIST 데이터셋(28×28 픽셀 그레이스케일 숫자 이미지 6만 장 훈련용, 1만 장 테스트용)을 사

라즈베리 파이, 레고 기반 플랫폼, AWS 서비스를 사용하여 트레이딩 카드와 수집용 카드의 디지털 카탈로그를 구축하세요. 시작하며 매직 더 개더링(Magic: The Gathering) 카드가 든 상자를 발견했을 때, 내가 몇 장을 가지고 있고 가치가 얼마인지 궁금했습니다. 수동으로 각 카드를 기록하는 것은 지루한 작업이었기에, 이 과정을 자동화하기로 결정했습니다. 이 솔루션은 라즈베리 파이, 맞춤형 레고 플랫폼, AWS S3와 Rekognition을 결합했습니다. 작업 프로세스 레고 플랫폼에 장착된 라즈베리 파이 카메라로 카드

스마트 폐기물 수거함은 여러 센서를 사용해 수거함 상태를 실시간으로 모니터링함으로써 넘침을 방지하고 환경 영향을 줄이는 IoT 지원 솔루션입니다. 스토리 콘텐츠 가이드라인 배경 효과적인 폐기물 관리는 지구 보호에 필수적입니다. 공공장소와 자연 보호구역에서 많은 사람들이 자신이 생성하는 폐기물을 간과하고, 적시 수거가 없으면 쓰레기가 쌓여 생태계를 해칩니다. 보호 구역조차 방치된 쓰레기로 위험에 처할 수 있습니다. 오염된 폐기물 자연 환경을 보존하기 위해 잘 관리된 폐기물 수거 지점이 필수적입니다. 수거함은 넘치기 전에 비워야 하

컴퓨터 비전을 사용해 색상 객체를 자동으로 추적하는 팬/틸트 서보 시스템입니다. 스토리 소개 이전 튜토리얼에서 라즈베리파이 카메라를 위치시키기 위해 팬/틸트 서보를 제어하는 방법을 배웠습니다. 오늘은 카메라가 색상 객체를 자율적으로 추적할 수 있도록 설정을 확장하겠습니다. 이것은 OpenCV와의 첫 실습 경험이며, 이 오픈소스 컴퓨터 비전 라이브러리에 이미 매료되었습니다. OpenCV는 학술 및 상업용으로 무료이며, C++, C, 파이썬, 자바 인터페이스를 제공하고 Windows, Linux, macOS, iOS, 안드로이드에서

착용자의 심박수를 실시간으로 포착하고, 읽기 값이 미리 정의된 안전 범위를 벗어나면 보호자에게 알림을 보내는 견고한 솔루션입니다. 배경 이 프로젝트의 목적은 환자의 심박수를 지속적으로 모니터링하고 값이 임상적으로 허용 가능한 범위를 벗어나면 알림을 트리거하는 것입니다. 기술 스택 ANT+ 심박수 센서 + USB ANT+ 스틱 아마존 웹 서비스(AWS) IoT Core & 디바이스 섀도우 알림 처리를 위한 라즈베리파이 2의 윈도우 10 IoT 1부 – 심박수 데이터 수집 ANT+ 라이브러리를 사용해 센서가 분당 박동 수 값

거실에서 온도, 기압, 습도, 고도를 정확하게 측정하는 콤팩트한 기상 관측소를 만드세요. 스토리 라즈베리파이 2용 윈도우 10 IoT Core 아다프루트 스타터 팩을 사용해 BME280 센서(또는 BMP280)와 인터페이스해 환경 데이터를 읽고 클라우드 서비스에 발행하는 방법을 시연합니다. BMP280을 소유한 경우 대신 Weather Station v1 가이드 참조: Weather Station v1. 하드웨어 라즈베리파이 2를 브레드보드에 연결하고 Schematics 섹션의 프리칭 다이어그램에 따라 BME280 센서를 배선하

이 튜토리얼은 아다프루트 10DOF IMU(L3GD20H, LSM303, BMP180)를 윈도우 10 IoT Core가 실행되는 라즈베리파이 2에 연결하고, 윈도우 유니버설 앱으로 센서 데이터를 Azure Event Hubs와 Stream Analytics로 스트리밍하는 과정을 안내합니다. 사전 요구사항 하드웨어: 윈도우 10 IoT Core가 설치된 라즈베리파이 2. 설정 세부사항은 Windows on Devices 참조. 센서: 아다프루트 10DOF IMU (L3GD20H + LSM303 + BMP180). 개발 환경

이 모션 제어 IoT 버튼을 원격 스위치, 도난 방지 비콘, 카운터, 또는 움직임 감지기로 사용하세요. 라즈베리파이의 단순함, PIR 센서의 민감도, AWS IoT의 확장성을 결합했습니다. 3주간의 실험 끝에 아마존의 IoT 버튼을 모방한 프로젝트를 성공적으로 배포했습니다. 시스템은 PIR 센서로 모션을 감지하고, MQTT를 사용해 AWS IoT에 이벤트를 발행하며, 구독자 파이에서 사전 정의된 작업(조명 켜기, 카메라 활성화, 아마존 SNS를 통한 알림 전송 등)을 트리거합니다. 핵심 구성 요소 라즈베리파이 (게이트웨이) –

센서 값을 구글 시트에 직접 기록하는 강력한 시스템입니다. 마이크로컨트롤러를 가벼운 서버와 간단한 HTTP 요청으로 연결하고, gspread 라이브러리로 데이터를 씁니다. 시작 전 gspread 문서의 OAuth2 설정 지침을 따라 대상 스프레드시트 접근 권한을 스크립트에 부여하세요. 하드웨어 연결 D0 to RST: 딥슬립에서 보드 깨우기 위해 필수. + to 3.3V on the Wemos. – to GND on the Wemos. Signal to A0 on the Wemos. 문제 발생 시 댓글로 알려주시면 문제 해결을

윈도우 10 IoT Core, 라즈베리파이 2, XBee 무선 모듈의 힘을 활용해 신뢰할 수 있는 데이터 기반 잔디 관개 시스템을 구축하세요. 이 솔루션은 토양 수분을 실시간으로 측정하고 필요할 때만 스프링클러를 작동시켜 물 낭비를 줄이고 스마트폰에서 접근 가능한 웹 인터페이스로 관리를 단순화합니다. 배경 미국 광범위한 지역의 최근 가뭄은 효율적인 물 사용의 필요성을 높였습니다. 주택 소유자는 관개 프로세스를 자동화해 물 소비를 줄일 수 있지만, 기존 주거용 컨트롤러는 차고에 묻혀 있고 불투명한 다이얼을 가지며 실제 식물 수분 요

라즈베리파이 3와 Pi Camera에서 텐서플로의 SSD MobileNetV2를 사용해 쓰레기를 감지하고 수거하는 자율 주행 RC카를 만드세요. 프로젝트 개요 이 가이드는 표준 RC카(라즈베리파이 + Pi Camera)를 자율 쓰레기 수거기로 변환하는 방법을 보여줍니다. 솔루션은 두 개의 경량 신경망에 의존합니다: 하나는 실시간 객체 감지용, 다른 하나는 조향 및 스로틀 제어용. 파이 3의 제한된 RAM과 CPU로는 한 번에 하나의 모델만 실행할 수 있어 감지와 주행을 타임 슬라이스 방식으로 번갈아 수행합니다. 핵심 아이디어는 쓰

이 윈도우 10 IoT Core 프로젝트는 디지털 조도 센서의 읽기 값을 기반으로 실시간으로 LED를 구동하는 방법을 보여줍니다. 센서에 연결된 GPIO 핀을 모니터링하기만 하면 빛이 감지되거나 없을 때마다 LED를 토글합니다. 전체 로직이 UI 없는 단일 C# 파일에 들어있어 코드가 가볍고 빠른 프로토타이핑에 이상적입니다. 프로젝트 개요 목표는 간단합니다: 주변광이 있으면 LED가 켜지고, 빛이 사라지면 LED가 꺼집니다. 모든 로직이 단일 C# 파일에 UI 없이 처리되어 코드가 가볍고 빠른 프로토타이핑에 이상적입니다. 프로젝트

스토리 소개 차선 표시는 모든 자율주행 시스템의 중추로, 차량이 교통 상황을 안전하게 통과하도록 안내합니다. 이전 직선 차선 감지 프로젝트를 바탕으로 그림자, 폐색, 고르지 않은 노면 같은 복잡한 환경에서도 안정적으로 작동하는 견고한 커브 차선 감지 파이프라인을 개발했습니다. 완전한 이미지 처리 워크플로는 파이썬과 OpenCV로 구현되었습니다: 왜곡 보정 원근 변환 소벨 필터링 히스토그램 피크 감지 슬라이딩 윈도우 검색 다항식 곡선 피팅 감지된 차선 오버레이 실시간 비디오 처리 이전 시스템의 한계 이전 모델은 직선 차선에 국한

환경 데이터를 수집해 드롭박스에 안전하게 업로드합니다. Sense HAT 조이스틱으로 기기를 제어해 완전 자율적인 설정이 가능합니다. 스토리 참고: 내 코드를 자유롭게 사용하되 크레딧을 남겨주세요. ([email protected]) 기상 관측소에 대해 많은 시간을 연구한 끝에 나만의 관측소를 만들게 되었습니다. 다음 가이드는 신뢰할 수 있는 데이터 수집이 필수적인 원격 위치 배포를 위해 제작되었습니다. 이 솔루션은 Python 2.7에서 실행되며 설정 및 작동 중 지속적인 인터넷 연결이 필요합니다. 라즈비안(라즈베리파이 OS)을

SIGHT: 시각장애인을 돕는 스마트 안경 라즈베리파이 기반 스마트 안경으로, 안드로이드 씽즈에서 텐서플로를 사용해 주변 환경을 식별하고 시각장애인 사용자에게 음성으로 설명해줍니다. 스토리 시각장애인들은 종종 일상에서 안전하지 않다고 느낄 수 있는 도전에 직면합니다. 최소한의 도움으로 물체를 찾을 수 있지만, 세상의 아름다움을 접하기는 어렵습니다. SIGHT는 가볍고 착용 가능한 기기를 통해 실시간 시각적 맥락을 제공함으로써 그 간극을 메웁니다. SIGHT 작동 방식 사용자가 버튼을 누르면 내장 카메라가 이미지를 캡처하고,

감정 센서 & EEG: 실시간 감정 감지를 위한 저비용 하드웨어 이 프로젝트는 EEG 신호를 분석해 스트레스, 분노, 행복, 공포를 감지할 수 있는 콤팩트한 감정 센서를 제시합니다. 시스템은 저렴한 구성 요소로 구성되어 취미가와 연구자 모두에게 접근 가능합니다. 프로젝트 개요 작성자: xdeyyan – 프로젝트 업로드일: 20.04.2018 CET (유럽 시간, 발칸 반도). 전체 설계는 곧 공개될 예정이며, 현재 설정의 개요는 다음과 같습니다. 주요 구성 요소 Quod 4 프로세서 – €14 Quod Z6 컨트롤러 – €3

이 가이드에서는 팬텀 요요 고감도 수위 센서를 MCP3008 8채널 10비트 ADC에 연결한 뒤, 윈도우 10 IoT Core가 실행되는 라즈베리파이 2와 C#으로 데이터를 읽는 과정을 안내합니다. MCP3008은 아날로그 신호를 10비트 디지털 값(0~1023)으로 변환하며 이를 임의의 기준 전압으로 스케일링할 수 있습니다. MCP3008을 사용하는 이유? MCP3008은 SPI 인터페이스를 가진 소형 저가 ADC입니다. 10비트 해상도로 1024개의 이산 레벨을 제공해 미세한 전압 구분이 가능합니다. 3.3V 기준 전압으로 센

이 프로젝트는 고장 난 수영장 시스템을 완전히 자동화된 센서 구동 솔루션으로 교체한 DIY 엔지니어의 여정을 설명합니다. 라즈베리파이, 저전력 아두이노, 오픈소스 소프트웨어를 사용해 수위, 온도, pH, ORP, 필터 압력, 전기 사용량, 펌프 작동을 지속적으로 모니터링하고 필요할 때만 수영장에 물을 채웁니다. 스토리 2015년 여름, 아들과 저는 가정용 수영장의 연쇄적인 문제들(고장 난 급수관, 새는 밸브, 불량 필터, 무능한 수영장 업체)을 해결했습니다. 전체 시스템을 재구축하는 것이 임무가 되었습니다: 수영장 청소, 새 구성

호텔이나 스마트 홈의 모든 중요 구성 요소를 모니터링하고 자동화하는 안전하고 클라우드 연결된 솔루션을 경험하세요. 안드로이드 기기에서 어디서든 기기를 제어하고, 실시간 알림을 받으며, 구성 가능한 규칙에 기반해 작업을 자동화하세요. 개요 이 시스템은 아두이노와 라즈베리파이를 통해 센서와 액추에이터를 클라우드에 연결하고, 네이티브 안드로이드 앱을 통해 접근 가능한 통합 대시보드를 제공합니다. 주요 기능: 주차, 온도, 수위 실시간 모니터링 모터 및 게이트 자동 제어 중요 이벤트 발생 시 구성 가능한 이메일 알림 크로스 플랫폼 호환