Many computer vision algorithms are computationally expensive and require a lot of computing resources. Recently, owing to machine learning technology and high-performance embedded systems, vision processing applications, such as object detection, face recognition, and visual inspection, are widely used. However, on-devices need to use their resources to handle powerful vision works with low power consumption in heterogeneous environments. Consequently, global manufacturers are trying to lock many developers into their ecosystem, providing integrated low-power chips and dedicated vision libraries. Khronos Group-an international standard organization-has released the OpenVX standard for high-performance/low-power vision processing in heterogeneous on-device systems. This paper describes vision libraries for the embedded systems and presents the OpenVX standard along with related trends for on-device vision system.
최근 스마트 온디바이스 및 정보 통신 기술의 발전으로 인하여, 중단 없는 서비스에 대한 요구가 점차 증가하고 있다. 이에 따라 시스템의 장애 발생 시에도 지속적으로 서비스를 제공할 수 있는 고가용성이 주목받고 있다. 한편, 대부분의 인터넷 서비스는 TCP를 기반으로 제공되기 때문에, 스마트 온디바이스의 고가용성을 위해서는 효율적인 TCP 세션 복구 기술이 필수적이다. 그러나 기존 TCP 세션 복구 기술은 높은 세션 복구비용이 요구되거나 페일오버를 지원하지 않는 문제점이 존재한다. 이러한 문제점을 해결하기 위해, 본 논문에서는 스마트 온디바이스의 고가용성을 위한 TCP 세션 복구 기술을 제안한다. 이를 위해 첫째, 순서 번호와 확인 응답 번호의 보정을 통해 TCP 세션의 재연결 과정 없이 TCP 세션을 복원한다. 둘째, 마스터 서버와 백업 서버 간에 TCP 세션 복구 데이터를 동기화하고, 마스터 서버의 장애 발생 시 페일오버를 수행한다. 마지막으로, 가상 IP 주소와 GARP (Gratuitous ARP) 패킷의 전송을 통해 피어에게 무중단 서비스를 제공한다.
본 논문에서는 MICROTEC〔3,4〕시뮬레이터를 이용하여 소트키 다이오드를 형성하고 금속-반도체 쇼트키 접촉에서 턴 온 전압과 항복 전압을 관찰하였다. 또한 여러 가지 쇼트키 장벽 높이를 가지는 금속을 사용하여 동일한 디바이스에서 이들 금속-반도체 접촉에 전압을 인가했을 때, 순 방향에서 턴 온 특성을 관찰하여 턴 온 전압과 역 방향에서의 항복 현상을 관찰하여 항복 전압을 확인하였다. 사용된 금속은 Au(0.8V), Mo(0.68V), Pt(0.9V), Ti(0.5V) 이며 반도체는 실리콘 n/n 구조가 형성되었다. 쇼트키 다이오드는 대 전력용 보다는 높은 속도의 스위칭 디바이스에 주로 응용되고 있으며 장벽의 높이가 높을수록 뚜렷한 정류 특성을 나타내어 순 방향 바이어스에서 빠른 턴 온 특성이 예상되는데 시뮬레이션 결과 또한 잘 일치하였다. 그리고 다이오드의 I-V 특성을 관찰하기 위해 역 방향 바이어스에서의 항복 전압을 관찰하였는데 쇼트키 장벽이 높을수록 낮은 항복 전압이 나타났다. 또한 디바이스 공정에서 epitaxial과 열처리 공정 후의 2차원적인 농도 분포를 나타내었다.
무선 통신 프로토콜에서 하위 계층을 담당하는 부분은 네트워크 디바이스이다. 네트워크 디바이스는 하드웨어/소프트웨어로 구성되기 때문에 시스템-온-칩 시뮬레이터를 이용하여 설계할 수 있다. 하지만 네트워크 디바이스는 다양한 상위 계층 통신 프로토콜과 상호 동작하기 때문에 시스템-온-칩 시뮬레이터뿐 아니라 네트워크 시뮬레이터의 지원이 필요하다. 그러므로 이 두개의 시뮬레이터를 결합하면, 이러한 요구를 만족하는 네트워크 디바이스의 개 발 환경이 될 수 있다. 본 논문에서는 이러한 환경을 제공하는 통합 시뮬레이터를 제안한다. 제안하는 통합 시뮬레이터는, 통합으로 인한 성능 저하가 발생하지 않는다. 또한, 각 시뮬레이터의 커널 구현에 독립적이므로 통합이 용이하다.
본 논문은 온디바이스 환경에서 다중 시점 영상을 입력 받아 객체를 증강하고, 현실 공간에 의한 가려짐을 구현하는 딥러닝 기반의 증강현실 시스템을 제안한다. 이는 세부적으로 카메라 자세 추정, 깊이 추정, 객체 증강 구현의 세 기술적 단계로 나눠지며 각 기법은 온디바이스 환경에서의 최적화를 위해 다양한 모바일 프레임워크를 사용한다. 카메라 자세 추정 단계에서는 많은 계산량을 필요로 하는 특징 추출 알고리즘을 GPU 병렬처리 프레임워크인 OpenCL을 통해 가속하여 사용하며, 깊이 영상 추론 단계에서는 모바일 심층신경망 프레임워크 TensorFlow Lite를 사용하여 가속화된 단안, 다중 영상 기반의 깊이 영상 추론을 수행한다. 마지막으로 모바일 그래픽스 프레임워크 OpenGL ES를 활용해 객체 증강 및 가려짐을 구현한다. 제시하는 증강현실 시스템은 안드로이드 환경에서 GUI를 갖춘 애플리케이션으로 구현되며 모바일과 PC 환경에서의 동작 정확도 및 처리 시간을 평가한다.
실시간 처리 및 프라이버시 강화를 위해 인공지능 모델을 엣지에서 동작시킬 수 있는 온디바이스 AI 기술이 각광받고 있다. 지능형 사물인터넷 기술이 다양한 산업에 적용되면서 온디바이스 AI 기술을 활용한 서비스가 크게 증가하고 있다. 그러나 일반적인 딥러닝 모델은 추론 및 학습을 위해 많은 연산 자원을 요구하고 있다. 따라서 엣지에 적용되는 경량 기기에서 딥러닝 모델을 동작시키기 위해 양자화나 가지치기와 같은 다양한 경량화 기법들이 적용되어야 한다. 본 논문에서는 다양한 경량화 기법 중 가지치기 기술을 중심으로 엣지 컴퓨팅 기기에서 딥러닝 모델을 경량화하여 적용할 수 있는 방안을 분석한다. 특히, 동적 및 정적 가지치기 기법을 적용하여 경량화된 비전 모델의 추론 속도, 정확도 그리고 메모리 사용량을 시험한다. 논문에서 분석된 내용은 실시간 특성이 중요한 지능형 영상 관제 시스템이나 자율 이동체의 영상 보안 시스템에 적용될 수 있다. 또한 사물인터넷 기술이 적용되는 다양한 서비스와 산업에 더욱 효과적으로 활용될 수 있을 것으로 기대된다.
IoT 디바이스에서 on-device AI를 수행할 때, 타겟 서비스나 디바이스의 환경에 따라 필요한 AI 모델이 달라질 수 있다. 또한, 기존 AI 모델도 federated learning과 같이 추가적인 데이터를 이용해 트레이닝을 하거나 보다 향상된 새로운 기법을 사용하는 등 업데이트가 일어날 수 있다. 이에 따라 IoT 디바이스에서 양질의 AI 서비스를 수행하기 위해서는 상황에 따라 필요한 AI 모델을 선택적으로 사용하거나 최적화된 최신 버전의 AI 모델로 업데이트 할 수 있어야 한다. 본 논문에서는 이를 지원하기 위한 AI 모델 레포지토리를 제안한다. 레포지토리는 AI 모델의 등록, 검색, 관리 및 배포를 지원하며 실사용을 위한 웹 포털을 포함한다. 제안하는 시스템의 실효성 확인을 위해 Node.js와 Vue.js로 구현하여 동작을 확인하였다.
임베디드 시스템을 이용하여 TCP/IP 상의 인터넷 제어시스템을 구현하였다. AT90S8535 마이크로 컨트롤러 구조 및 각종명령 레지스터 동작 원리, avr-gcc 하드웨어 프로그래밍 및 명령 레지스터의 구현원리, JAVA 애플릿 프로그래밍, 전반적인 하드웨어 기초 이론을 바탕으로 Mellow Device 1300 임베디드 시스템과 AVR90S853S 마이크로 컨트롤러 상호간의 시리얼 통신을 이용하여 원격지의 온/습도 검침 및 각종 하드웨어 디바이스의 on/off를 구현하도록 설계하였고 실시간으로 검출된 온/습도 데이터를 JAVA 애플릿을 이용하여 그래픽 챠트로 보기 쉽게 표현하였으며 A/D 변환된 온도 및 습도 데이터와 각종 H/W 디바이스 on/off 상태 데이터를 RS232 인터페이스를 이용하여 Mellow Device 1300로 송/수신하도록 구현하였다.
본 논문에서는 홈네트워크 서비스 환경에서의 사용자 맞춤형 디바이스 제어 솔루션을 제공하기 위해 디바이스 제어와 관련된 사용자 선호도 스키마를 정의하고, 이를 기반으로 한 프로파일 관리 기법을 제시하였다. 나이, 성별, 직업 등과 같은 사용자 개인정보에 대한 스키마와 향기, 온도, 조명, 바람 등에 대한 선호도 스키마를 포함하는 가전 디바이스 제어와 관련된 다양한 요소들에 대한 스키마를 XML로 정의하였으며, 사용자의 인터랙션이나 프로파일 정보 입력을 통해 사용자 선호도 정보를 획득하여, 단방향의 수동적인 단일 디바이스 제어가 아닌 여러 개의 디바이스를 최적으로 제어할 수 있는 사용자 맞춤형 홈서비스 환경을 제시하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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