본 논문에서는 현재의 IT 분야의 핵심 기술 중에 하나인 임베디드시스템을 하드웨어/소프트웨어 통합설계 방법론에 기초를 두고 구성하는 방법의 한 가지를 제안하였다. 제안한 방법에 기초하여 각 종 진보된 멀티미디어시스템을 구현할 수 있으리라 사료되며, 또한 이를 기반으로 좀 더 진보된 각종 디지털컨텐츠를 구현할 수 있으리라 전망되며, 특히 최근 대두되고 있는 모바일 컨텐츠 구현에 적용이 기대된다.
본 연구에서는 모바일 단말기를 활용할 수 있는 얼굴 영역을 추출 하는 시스템을 구현을 제안한다. 임베디드 프로세서에 커넥티드 콤포넌트 라베링을 이용하여 PDA와 핸드폰, 스마트폰에서 얼굴 영역 추출이 가능한 시스템을 설계 하였다. 얼굴 영역을 추출한 결과 빠른 처리 속도와 높은 추출율을 보였다.
본 논문에서는 현재의 IT 분야의 핵심 기술 중에 하나인 임베디드시스템을 하드웨어/소프트웨어 통합설계 방법론에 기초를 두고 구성하는 방법의 한 가지를 제안하였다. 제안한 방법에 기초하여 각 종 진보된 멀티미디어시스템을 구현할 수 있으리라 사료되며, 또한 이를 기반으로 좀 더 진보된 각종 디지털컨텐츠를 구현할 수 있으리라 전망되며, 특히 최근 대두되고 있는 모바일 컨텐츠 구현에 적용이 기대된다.
최근들어 IT 산업이 급속도로 발전하면서, 리소스가 제한된 작은 기기들의 사용이 비약적으로 증가하는 추세에 있다. 이들 기기들에 플랫폼 독립성(Platform Independency), 보안성(Security), 이동성(Mobility) 등의 장점을 포함하고 있는 자바 환경을 적용하려는 연구가 계속되고 있는데, 자바 환경의 핵심인 자바가상머신(Java Virtual Machine: JVM) 임베디드 시스템이나 모바일 시스템과 같이 작고, 자원이 제한적인 장치에 탑재하기에 너무 큰 용량(footprint)을 차지한다. 이를 해결하기 위해 좀더 경량화한 가상머신이 필요하였다. 본 논문에서는 네트워크 연결 능력이 있고 적은 리소스를 가진 다양한 기기들에 적합한 최소 크기의 표준 자바 플랫폼에 대한 Configuration 인 CLDC(Connected, Limited Device Configuration)에서 정의하고 있는 K가상머신(K Virtual Machine: KVM)에 대해 분석하고 설계한 내용을 기술하고 있다.
지난 수 년 동안 계속해서 일반 실상 카메라를 이용한 영상분석기술에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 최근에는 딥러닝 기술을 적용한 지능형 영상분석기술로 발전해 왔으며 국방기지방호, CCTV, 사용자 얼굴인식, 머신비전, 자동차, 드론 산업이 활성화되면서 많은 시너지를 효과를 일으키고 있다. 그러나 어두운 밤과 안개, 날씨, 연기 등 다양한 여건에서 따라서 카메라의 영상분석 정확성 감소와 오류가 수반될 수 있으며 일반적으로 딥러닝 기술을 활용하기 위해서는 고사양의 GPU를 필요로 하기 때문에 다른 추가적인 시스템이 요구된다. 이에 본 연구에서는 열적외선 영상의 객체 검출에 적용하기 위해 SSD(Single Shot MultiBox Detector) 기반의 경량적인 MobilNet 네트워크로 재구성하여, 모바일 기기 등 낮은 사양의 낮은 임베디드 시스템에서도 활용 할 수 있는 방법을 제안한다. 모의 실험결과 제안된 방식의 모델은 적외선 열화상 카메라에서 객체검출과 학습시간이 줄어든 것을 확인 할 수 있었다.
본 논문에서는 비젼 시스템과 후각 센서를 이용하여 모바일 로봇의 냄새 발생지 탐색 기능을 구현 하였다. 모바일 로봇에서의 비젼 시스템은 많은 연구가 진행되어진 센싱 방식이지만, 후각 기능은 새롭게 지능 시스템의 센싱 방식으로 주목 받고 있는 추세이다. 이에 본 논문은 이전까지의 연구에서 보여준 임베디드 시스템에서의 가스 센싱 기능 구현을 벗어나 신경망 알고리즘을 이용하여 냄새를 구별 할 수 있는 후각 기능을 구현 하였으며, 비젼 시스템과 후각 센서의 복합적인 알고리즘을 통하여 냄새 발생지를 탐색하는 방법을 제시하였다. 또한 이를 실험하기 위해 AMOR(Autonomous Mobile Olfactory Robot)을 구현하여 남새 발생지 탐색 알고리즘의 효용성을 입증 하였다.
최근 모바일 단말기 제조사들이 자료동기화를 위한 솔루션을 제공하고 있지만 각 업체들은 특화된 자료동기화 방법을 사용하기 때문에 이기종간 데이터의 호환성을 보장할 수 없다. 이를 위하여 상호 다른 자료동기화 데이터 형식을 통일된 데이터 형식으로 변환해주는 게이트웨이가 필요하다. 기존의 고정식 자료동기화 게이트웨이는 다수의 단말기들이 동시에 자료동기화를 요청할 경우 병목현상과 수신한 메시지를 변환하는 과정에서 보안상 취약점이라는 문제점이 존재한다. 이를 해결하기 위해 본 연구에서는 모바일 단말기에 탑재되는 임베디드 방식의 자료 동기화 게이트웨이를 제안한다. 임베디드 자료동기화 게이트웨이는 각 단말기에서 데이터를 변환하고 동기화 요청을 처리하므로 게이트웨이의 병목 현상 및 보안 문제를 해결할 수 있다. 개발한 시스템에 의하면 게이트웨이가 정상적으로 동작하며 동기화에 따른 병목현상이 심하지 않았다.
급속도로 IT 산업이 발전하면서, 리소스가 제한된 소형 기기들의 사용이 비약적으로 증가하는 추세이다. 자바는 플랫폼 독립성(Platform Independency), 보안성(Security), 이동성(Mobility) 등의 장점을 가지고 있기 때문에 성능을 극대화하고 안정된 서비스를 제공해야 하는 소형기기들에게 핵심 소프트웨어 플랫폼으로 많이 사용되고 있다. 임베디드 장치나 모바일 시스템과 같은 제한된 리소스를 사용하는 기기들은 자바 어플리케이션 수행을 위해 자바의 소프트웨어 플랫폼중의 하나인 K 가상 머신(K Virtual Machine: KVM)을 탑재하여 사용한다. 본 논문에서는 KVM 가비지 컬랙션의 지연 시간(Pause-Time)과 Tracing 의 수행 빈도수를 줄여 임베디드 환경에서 성능 향상을 위한 가비지 컬랙션을 설계하고 구현한 내용을 기술한다.
급속도로 IT 산업이 발전하면서, 리소스가 제한된 소형 기기들의 사용이 비약적으로 증가하는 추세이다. 자바는 플랫폼 독립성(Platform Independency), 보안성(Security), 이동성(Mobility) 등의 장점을 가지고 있기 때문에 성능을 극대화하고 안정된 서비스를 제공해야 하는 소형기기들에게 중요한 핵심 소프트웨어 플랫폼이 되어가고 있다. 임베디드 장치나 모바일 시스템과 같은 제한된 리소스를 사용하는 기기들은 자바 어플리케이션 수행을 위해 자바의 소프트웨어 플랫폼중의 하나인 K 가상 머신(K Virtual Machine: KVM)을 탑재하여 사용한다. 본 논문에서는 K 가상 머신의 가비지 컬렉션이 임베디드 환경에서 핵심 리소스인 에너지와 메모리를 좀 더 효율적으로 소비하면서 동작하는 방법에 대하여 분석하고 설계한 내용을 기술한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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