투척형 카메라는 사람이 진입하기 어려운 지역에 먼저 투입되어 해당 지역의 정보를 수집할 수 있다. 본 논문에서는 이러한 투척형 카메라에 IoT기술을 적용시켜 당해 연구소에서 개발된 캡슐 모양의 감시/모니터링 장치에 대해서 설명한다. 이를 위해 디바이스는 Edison 보드에 장착된 카메라를 통해 촬영되는 실시간 비디오 데이터와 GPS데이터를 서버에 전송할 수 있는 프로그램이 내장되어 있다. 전송되는 데이터는 PC상의 서버 프로그램과 스마트 폰/태블릿에 설치된 안드로이드 어플리케이션에서 확인할 수 있다. 기존의 투척형 카메라가 영상 정보만을 지원하는 것에 대비하여 영상정보뿐만 아니라 각 장치의 위치를 확인할 수 있으며 센서를 통해 온/습도 데이터도 확인할 수 있다. 또한 다 수의 카메라 화면을 서버프로그램에서 확인 할 수 있어 여러 장소에 카메라를 설치하고 데이터를 얻을 수 있다. 접속 방식도 기존의 투척형 카메라는 단거리 무선 통신을 활용하여 스마트폰 또는 전용단말장치와의 연동만을 고려한 것에 대비하여 원격지 서버와의 통신 연동을 추가적으로 고려하여 설계하고 구현하였다.
본 논문에서는 기존의 정진폭 다중 부호 이진 직교 (CAMB: Constant-Amplitude Multi-code Biorthogonal) 변조 이론을 적용한 변복조기를 프로그래밍 가능한 게이트 배열 (FPGA: Field-Programmable Gate Array)을 사용하여 설계하고 시스템 온 칩 (SoC: System on Chip)으로 구현하였다. 이 변복조기는 FPGA을 이용하여 타겟팅 한 후 보드실험을 통해 설계에 대한 충분한 검증을 거쳐 주문형 반도체 (ASIC: Application Specific Integrated Circuit) 칩으로 제작되었다. 이러한 12Mbps급 모뎀의 SoC를 위하여 ARM (Advanced RISC Machine)7TDMI를 사용하였으며 64K바이트 정적 램 (SRAM: Static Random Access Memory)을 내장하였다. 16-비트 PCMCIA (Personal Computer Memory Card International Association), USB (Universal Serial Bus) 1.1, 16C550 Compatible UART (Universal Asynchronous Receiver/Transmitter) 등 다양한 통신 인터페이스를 지원할 뿐 아니라 ADC (Analog to Digital Converter)/DAC (Digital to Analog Converter)를 포함하고 있어 실제 현장에서 쉽게 활용될 수 있을 것으로 기대된다.
능동형 RFID가 많은 응용 분야에서 활용되기 위해서 대용량의 태그 데이터를 보다 빠르고 효율적으로 보낼 필요성이 대두되고 있다. ISO/IEC 18000-7 표준은 433MHz대역을 사용하고 있으며 전송 속도는 27.8kbps에 불과하다. 이러한 전송속도는 대용량 데이터를 전송하기에 무리가 있다. 우리는 빠른 대용량 태그 데이터 전송을 위하여 2.4GHz대역을 사용하였고, 보다 효율적인 데이터 전송을 위하여 데이터 전송 프로토콜을 설계하였다. 우리가 설계한 프로토콜은 Burst Read UDB라는 새로운 명령어를 사용하여 255bytes이상의 메시지 데이터를 생성하고, 이를 효과적으로 전송할 수 있도록 이루어져 있다. 프로토콜을 구현하기 위하여 Texas Instruments사에서 개발한 Smart RF04 개발보드를 사용하였으며, 통신모듈로는 CC2500트랜시버를 이용하였다. 구현을 통한 비교실험에서 63.75kbytes의 데이터를 전송할 경우, 기존 표준의 Read UDB보다 Burst Read UDB가 17.95%의 데이터 전송시간이 향상되었음을 확인하였다.
본 논문은 3[Cm] 이내의 Tag-to-Reader 잡음 공간에서도 기계 ID 인식을 정확하게 보장하는 초소형($1.4{\times}2.8[Cm^2]$) 13.56[MHz] RFID Reader를 구현하였다. 그 RFID 시스템의 작동을 위하여, 먼저, 본 논문은 13.56[MHz] RFID Air Interface ISO/IEC 규격을 따르는 전파 전파에서 후방 산란의 페이딩 모델과 Loop Antenna를 설계하였고, 다음으로 초소형 RFID RF 이슈들을 측정하고 분석하여 자동으로 경로 선택된 RF 스위칭 회로와 펌웨어의 작동 관계를 제안하였으며, 끝으로, 초소형 Reader의 본체로서 국제표준규격 ISO/IEC 18000-3이 정의한 13.56[MHz] RFID 신호의 반송과 동시에 $1{\sim}2$개 기계 ID 정보의 추출과 오류 예방을 위하여 제작된 DSP(Digital Signal Processor) 보드와 소프트웨어 기능을 제시하였다.
기계학습 방법의 하나인 SVM은 뛰어난 일반화 성능으로 영상처리 분야에서 많이 사용하고 있다. 하지만 SVM을 이용한 시스템에서 미리 학습된 데이터가 아닌 다른 데이터를 이용하려하면 새로 학습을 시켜야 하는 경우가 생긴다. 특히, 임베디드 환경에서는 이러한 상황에서 학습 시간이 오래 걸려 SVM을 적절히 이용하지 못하는 경우가 있다. 본 논문에서는 이러한 문제점을 해결하기 위하여 SVM의 학습 및 분류를 모두 수행할 수 있도록 하나의 FPGA로 구현하였다. SVM 연산의 복잡성으로 인해 생기는 반복연산을 병렬처리를 통하여 해결하고 커널 사용으로 생기는 지수 연산을 변형하여 고정 소수점 연산이 가능하도록 하였다. 제안하는 하드웨어는 Xilinx사의 ZC 706보드에 구현하였고, 구현한 FPGA의 검증을 위하여 TSR 알고리즘을 이용하였다. 구현한 하드웨어는 100 MHz의 주파수로 동작하며, 2천개의 데이터를 이용한 학습 시 약 5sec가 소요되고 $1360{\times}800$ 해상도에서 분류 시 약 16.54msec가 소요됨을 확인했다.
최근 딥 러닝을 중심으로 빠르게 발전하고 있는 기계학습 분류 알고리즘은 기존의 방법들보다 뛰어난 성능으로 인하여 주목받고 있다. 딥 러닝 중에서도 Convolutional Neural Network(CNN)는 영상처리에 뛰어나 첨단 운전자 보조 시스템(Advanced Driver Assistance System : ADAS)에서 많이 사용되고 있는 추세이다. 하지만 차량용 임베디드 환경에서 CNN을 소프트웨어로 동작시켰을 때는 각 Layer마다 연산이 반복되는 알고리즘의 특성으로 인해 수행시간이 길어져 실시간 처리가 어렵다. 본 논문에서는 임베디드 환경에서 CNN의 실시간 처리를 위하여 Convolution 연산 및 기타 연산들을 병렬로 처리하여 CNN의 속도를 향상시키는 하드웨어 구조를 제안한다. 제안하는 하드웨어의 성능을 검증하기 위하여 Xilinx ZC706 FPGA 보드를 이용하였다. 입력 영상은 $36{\times}36$ 크기이며, 동작주파수 100MHz에서 하드웨어 수행시간은 약 2.812ms로 실시간 처리가 가능함을 확인했다.
본 논문은 얼굴을 관심 영역(ROI)으로 사용하는 자동 초점(AF, Auto Focusing) 시스템을 위 한 얼굴 검출 기능(Face Detection)의 얼굴 추적 향상 방법에 관한 것이다. 피부색을 바탕으로 얼굴을 검출하는 기존의 얼굴 검출 기능에서는 얼굴을 추적하기 위하여 이전 프레임에 검출된 얼굴 영역에 대하여 현재 프레임의 스킨 픽셀 비율을 사용한다. 이 방법은 동영상에서 얼굴 영역의 안정성은 뛰어나지만, 얼굴 추적 성능은 다소 떨어진다. 따라서 얼굴 추적 성능을 향상 시키기 위하여, 이전 프레임에 검출된 얼굴 영역과 현재 프레임에 검출된 얼굴 영역의 겹침을 조사하여 겹치는 영역의 면적을 이용하여 얼굴을 추적하는 방법을 제안하였다. 검증을 위하여 FPGA 보드와 모바일 폰 카메라용 CIS를 이용하여 실시간으로 얼굴 검출을 촬영하였고, 검출된 얼굴의 이동 궤적을 이용하여 성능을 검증하였다.
ATM PON (Passive Optical Network) 시스템은 OLT (Optical Line Termination)와 다수의 ONU (Optical Network Unit), 그리고 스플리터와 함께 PON을 구성하는 광케이블로 구성된다. 상향 전송에서 셀 충돌을 피하기 위하여, 새로운 ONU가 설치될 때 ranging이라는 정교한 절차를 필요로 한다. 이 절차가 종료된 후에 ONU는 OLT가 제공하는 승인에 따라 상향 셀을 전송할 수 있다. 여러 가지 요인의 변화에 의해 발생할 수 있는 셀 충돌을 예방하기 위하여, OLT는 지속적으로 셀 위상 감시를 수행해야 한다. 이는 OLT가 모든 상향 셀에 대하여 기대되는 도착 시점을 예측하고, 실제 도착하는 시점을 감시하여, 두 시점 간의 오차를 계산하는 것을 의미한다. 따라서, OLT의 TC (Transmission Convergence) 칩에는 현재 제공하는 승인에 대한 셀의 도착할 시점을 계산할 수 있는 예측기가 필요하다. 본 논문에서는 이러한 예측기를 등화 왕복지연에 해당하는 길이를 갖는 이동 레지스터를 이용하여 구현한다. 하나의 레지스터는 8 비트로 구성되어, OLT는 어떤 ONU가 어떤 종류의 셀을 보내는지 확인 할 수 있다. 또한 TC 칩은 예측기의 기능을 이용하여 ONU의 유효 대역폭을 계산할 수 있다. 타임 시뮬레이션과 구현된 광 보드를 측정하여, 예측기의 동작을 확인한다.
암호시스템에서 난수발생기는 필수적인 요소이다. 최근에 IoT, Sensor Network, SmartHome와 같은 소형 디바이스를 사용하는 환경이 등장하면서, 이에 적합한 다양한 경량 암호들이 개발되고 있다. 하지만 리소스 제한, 엔트로피 수집의 어려움 등의 문제로 인하여, 기존의 데스크 탑에 초점을 두고 만들어진 난수발생기가 제대로 동작하는 것이 어려워지고 있다. 본 논문에서 경량 환경에서 안전한 난수를 생성하는 방법으로 경량 난수발생기 설계를 소개한다. 구조는 헨켈 매트릭스와 블록암호를 사용하고 잡음원으로 센서를 사용한다. 또한 소형 디바이스 중에서 가장 대표적인 Arduino보드에 설계한 경량 난수발생기를 구현하고, 구현 결과로 센서 데이터와 최종 출력 난수의 엔트로피 값을 측정하고 평가함으로써 효율성과 안전성을 확인한다.
관광 분야에서 가상현실을 이용한 다양한 서비스가 진행되고 있지만, 가상현실 체험은 한정된 장소에서 고가의 장비를 통해 지속적인 유지관리가 필요하면서 활용에 한계가 발생한다. 대부분 관광 유적지가 실외에 있고 관광과 체험이 동시에 이루어지는 것이 필요하기 때문에 본 연구에서는 쉽고 간편한 구글 카드보드와 사용자의 스마트폰을 활용하는 모바일 가상현실 관광 체험을 제안한다. 이를 위해서 사물 인터넷과 결합한 관광 정보를 실시간으로 제공하는 시스템을 구성하고, 유네스코(UNESCO) 세계유산으로 지정된 백제 유적지 공산성과 송산리 고분을 중심으로 다양한 가상현실 기법을 적용하여 콘텐츠를 개발하였다. 또한, 공산성의 왕궁터를 가상으로 복원하여 역사 체험의 활용 가능성을 확인하였고 실제로 공산성에서 체험을 진행하여 긍정적인 호응을 얻었다, 이를 통해서 관광콘텐츠 활성화와 가상현실 대중화에 기여할 것으로 기대한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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