본 논문에서는 RFID 기반의 전자 팔찌를 이용한 전자 출석부 및 어린이 보호팔찌 시스템을 제안한다. 제안된 시스템에서는 임베디드시스템 기반의 RFID 기술을 응용한 전자 출석부가 필요하며, 위치 추적과 동시에 범인의 전자 팔찌와 반응할 수 있는 GPS 시스템이 있어야 한다. 또한 이동 통신 모듈을 이용한 RFID 전자 팔찌와 임베디드시스템 기반의 RFID 출입 통제 시스템이 필요하며 상황정보를 전송 받을 수 있는 스마트폰 등의 모바일 시스템이 있어야 한다. 이렇게 동시에 연동될 수 있는 장비와 시스템들을 융합하여 사용한다면 아이들이 안전하게 유치원이나 학교를 다닐 수 있을 것이다. 본 논문의 구성은 RFID 리더기와 임베디드시스템 기반의 전자 출석부(고정용 리더기) 및 출입 통제 시스템, RFID 태그와 리더기, GPS 및 이동 통신 모듈(CELL 방식)를 활용한 추적 시스템을 가진 전자 팔찌로 이루어져 있다.
시각 정보를 이용한 기계 학습 기술은 주변 상황 인지, 결함 감지, 보안 그리고 사용자 분석과 같이 산업, 서비스 분야에서 활용성이 높아졌다. 그 중 CCTV 영상 분석을 통한 사용자 분석은 시각 정보를 잘 활용하는 실용적인 부분이라고 할 수 있다. 또한 이러한 임베디드 환경에서의 실용성을 높이기 위한 신경 회로망 경량화에 대한 연구가 지속되고 있다. 본 논문에서는 디스플레이형 자판기인 키오스크에서 활용할 수 있는 사람 및 얼굴 검출과 사용자의 나이 및 성별 분류 시스템을 제안한다. 제안하는 모델은 MobileNet, YOLOv2, 생략 연결을 기반으로 설계되었으며, 검출과 분류 망을 개별적으로 학습한 뒤 결합한 2-stage 구조를 띈다. 또한 주의 집중 기법을 사용하여 시스템의 성능을 향상시키고자 하였다. 제안하는 시스템에 대한 구동과 성능 평가는 소형 그래픽 처리 유닛인 Nvidia Jetson Nano에서 진행하였다.
최근 여러 사물 인터넷 서비스가 사물 장치를 공유하는 다중 서비스 시스템을 구현하기 위해, 다양한 구조의 사물 추상화 프레임워크들이 제시되었다. 분산형 구조는 사물 인터넷 서비스 중복 문제가 있으며, 클라우드 서버 중심 구조는 실시간 인터랙션을 할 수 없다. 또한, 기존의 포그 서버 중심 구조에서는 불완전한 인터페이스가 사용되었다. 본 논문에서는 기존 구조의 문제를 해결한 사물 추상화 프레임워크인 Smart Fog를 제안하였다. Smart Fog는 스마트 게이트웨이와 3개의 IoT 인터페이스들로 구성된다. Smart Fog는 IoTivity와 OIC 표준을 기반으로 구현되었고, 이를 이용하여 실제 임베디드 장치인 Odroid-XU3에서 프로토타입을 구현하였다. 프로토타입 상에서 실험한 결과, Smart Fog가 실시간 인터랙션이 가능할 정도로 네트워크 지연 시간이 짧고, 분산형 구조에 비해 모바일 장치에서 발생하는 네트워크 트래픽이 74%, 전력 소모가 21% 감소함을 확인하였다.
플래시 메모리는 비휘발성, 저전력, 빠른 입출력, 충격에 강함 등과 같은 많은 장점을 가지고 있으며, 모바일 기기에서의 저장 매체로 자주 사용이 증가 되고 있다. 이에 따라 임베디드 디바이스에 널리 사용되는 NAND 플래시 전용 파일시스템인 YAFFS에 관한 연구가 활발히 이루어지고 있다. 하지만 기존의 YAFFS는 마운트 시 모든 페이지의 스페어 영역을 스캔함으로써 마운트 속도가 상당히 오래 걸리며, 기존의 지움 정책에서 플래시메모리의 특성인 마모도 제한을 고려하지 않은 지움 정책(Cartage-Collection)을 사용하는 문제점을 가지고 있다. 따라서 본 논문에서는 YAFFS의 마운트 과정에서의 문제점을 해결하기 위해 블록을 내용기반 리스트로 관리하고 마운트 할 때 일부 스페어 영역만을 읽어 기존의 마운트 시간을 감소시키는 기법을 제시한다. 또한 기존의 마모도 기법의 문제점을 해결하기 위해 내용기반 지움 정책을 사용하는 블록 스왑기법을 제안 한다. 실험에서는 파일의 크기를 다양하게 분류하여 기존의 파일시스템들과 비교하였다. 내용기반 YAFFS가 JFFS2보다는 82.2% 기존의 YAFFS보다는 42.9%의 마운트 평균시간이 감소하였으며, 기존의 지움 정책과 비교하여 추가적인 삭제나 지움 횟수가 없으며 제안한 블록 스왑기법은 마모도를 균일화하여 약 35%의 수명 증가를 보여준다.
임베디드 시스템의 저장매체 시장에서 플래시 메모리가 점유율을 높여나가고 시스템 내에서 대부분의 면적을 차지하게 되면서, 시스템 신뢰도에 무거운 영향을 미치고 있다. 플래시 메모 리는 셀 배열구조에 따라 NOR/NAND-형으로 나뉘어져 있고 플로팅 게이트 셀의 Reference 전압의 갯수 따라 SLC(Single Level Cell)와 MLC(Multi Level Cell)로 구분된다. NAND-형 플래시 메모리는 NOR-형에 비해 속도는 느린 편이지만 대용량화가 쉽고 가격이 저렴하다. 또한 MLC NAND-형 플래시 메모리는 대용량 메모리의 수요가 급격히 높아진 모바일 시장의 영향으로 멀티미디어 데이터 저장의 목적으로 널리 채용되고 있다. 이에 따라 MLC NAND-형 플래시 메모리의 신뢰성을 보장하기 위해 고장 검출 테스팅의 중요도 커지고 있다. 전통적인 RAM에서부터 SLC 플래시 메모리를 위한 테스팅 알고리즘은 많은 연구가 있었고 많은 고장을 검출해 내었다. 하지만 MLC 플래시 메모리의 경우 고장검출을 위한 테스팅 시도가 많지 않았기 때문에 본 논문은 SLC NAND-형 플래시 메모리에서 제안된 기법을 확장한 MLC NAND-형 플래시 메모리를 위한 고장검출 알고리즘을 제안하여 이러한 차이를 줄이려는 시도이다.
사물 인터넷(Internet-of-Things, IoT)은 무선 인터넷을 기반으로 다양한 디바이스를 연결하고 센서를 통해 환경 정보를 획득하고 이를 기반으로 제어하는 여러 기술이 융합된 컴퓨팅 패러다임이다. IoT 환경에서 애플리케이션은 네트워크에 연결된 여러 디바이스들을 이용하여 사용자에게 유용한 정보와 편의를 제공할 수 있다. IoT 디바이스들은 단순한 정보를 제공하기도 하고, 다수의 디바이스들의 협업에 의한 서비스를 제공하기도 한다. 즉, IoT 애플리케이션은 빠르게 보급되고 있는 IoT 디바이스와 같이 상호작용한다. 이런 이유로 IoT 애플리케이션의 개발은 소프트웨어 기능만으로 구성된 소프트웨어 시스템 개발에는 나타나지 않는 비전형적인 기술적 이슈를 가지고 있다. 나아가 임베디드 컴퓨팅, 모바일 컴퓨팅 등의 패러다임과도 구별되기 때문에, 기존 형태의 시스템 개발에서 볼 수 없었던 이슈를 가지고 있다. 본 논문은 IoT 애플리케이션 개발에서 발생하는 기술적 어려움을 분석하고, 이들을 효과적으로 해결할 수 있는 기법들을 제시한다. 제시된 이슈들과 기법들을 검증하기 위하여, IoT 애플리케이션을 개발한 사례연구 결과를 보여준다. 이를 통하여, IoT 애플리케이션 개발의 비전형적인 기술적 이슈들이 구체적으로 어떻게 발생하여, 제시된 솔루션들이 어떻게 효과적으로 적용되었는지 분석한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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