3G 이후의 통신 시스템은 무선 접속을 위하여 100 Mbps 이상을 제공해야 한다. 스마트 안테나 외에도 무선 멀티 홉 네트워크는 셀 크기와 처리율을 증가시키는 방식이다. 예를 들어 지그비 기술은 기기 사이의 저 가격과 저 전력 연결을 제공하며 블루투스에서 제공하는 네트워크 구성보다 큰 메쉬 네트워크를 구축할 수 있다. 무선 메쉬 네트워크를 이용한 홈 임베디드 시스템은 지그비 응용을 위한 큰 시장중의 하나이다. 만약 LOS 경로가 보장되지 않고 높은 주파수를 사용하면 AP와 마지막 노드사이에 직접 연결은 불가능하다. 따라서 멀티 홉 릴레이 기법을 사용하게 되면 AP와 마지막 노드사이의 연결은 가능하게 된다. 본 논문은 AP와 마지막 노드사이의 데이터 릴레이 방식을 연구하였으며 멀티 홉 무선 메쉬 네트워크에서 DSSS/BPSK 시스템의 처리율과 PER 성능을 분석하였다.
본 논문에서는 음성통화를 위해 CDMA 네트워크와 데이터 통신을 위해 와이브로 네트워크를 동시에 사용하는 최초의 임베디드 리눅스 기반 듀얼모드 응용 서비스인 모바일 이야기꾼의 구현에 대해서 기술한다. 현재 와이브로 상용 서비스와 함께 두 개의 이종 네트워크를 지원하는 단말이 출시되었지만, 이들 네트워크를 효과적으로 사용하여 사용자에게 보다 나은 서비스를 제공할 수 있는 응용 서비스의 개발은 미비한 실정이다. 모바일 이야기꾼은 사용자가 듀얼모드 지원 단말에서 텍스트를 입력하면, 와이브로 네트워크를 통해 인터넷 상의 TTS 서버로 전달한다. TTS 서버는 전달된 텍스트를 음성으로 변환하고, 변환된 음성 데이터를 듀얼모드 지원 단말로 다시 전달한다. 듀얼모드 지원 단말은 수신된 음성 데이터를 CDMA 네트워크를 통해 수신자에게 전송하게 된다. 구현된 모바일 이야기꾼은 주위가 시끄러운 환경이나 언어 장애가 있는 사람도 CDMA를 통한 음성 통화를 가능하게 한다.
무선 링크의 불확실성과 임베디드 장치의 결함으로 인하여 무선 네트워크 기반 제어 시스템의 안정성을 보장하는 것은 여전한 도전과제이다. 본 논문에서는 시간, 채널 및 공간 자원의 다양성을 조합하여 계층적 클러스터 기반 고강건 무선 센서 액추에이터 네트워크(R-WSAN; Robust Wireless Sensor and Actuator Network )를 제시한다. R-WSAN은 무선 네트워크 자원 할당을 위한 스케줄링 알고리즘과 다중 플랜트의 제어 안정성을 보장하기 위한 제어 업무 공유 알고리즘을 포함한다. 또한, 제시된 프로토콜은 Zolertia RE-Mote 임베디드 하드웨어와 Contiki-NG를 기반으로 구현되고, 실험을 통하여 성능을 분석 하였다. 실험 결과를 통해 R-WSAN이 무선 링크 및 노드의 결함에도 고강건성을 보장하는 것을 보여 주었다. 또한, 제시된 스케줄링 알고리즘과 제어 공유 알고리즘을 통해, 제어 노드의 결함에도 제어 시스템의 안정성을 보장할 수 있음을 보여주었다.
TOE(TCP/IP Offload Engine)은 호스트 CPU가 아닌 네트워크 어댑터 상에서 TCP/IP 프로토콜을 처리하여 호스트 CPU의 부하를 줄이는 기술이다. TOE의 구현 방안으로는 임베디드 프로세서를 사용하여 TCP/IP를 처리하는 소프트웨어적인 구현 방법과 TCP/IP의 모든 기능을 하드웨어로 구현하는 접근 방법이 제안되어왔다. 본 논문에서는 하드웨어적인 접근 방법과 소프트웨어적인 접근 방법을 결합한 Hybrid TOE 구조를 개발하기 위해 FPGA와 ARM 프로세서에 기반한 프로토타입을 개발하였다. Hybrid TOE는 많은 작업 부하로 인하여 임베디드 프로세서 상에서 성능을 확보하기 어려운 기능들은 하드웨어로 구현하고, 연결 설정과 같이 통신의 성능에 큰 영향을 끼치지 않는 기능들은 임베디드 프로세서 상에서 소프트웨어로 처리한다. 또한 본 논문에서는 실험을 통해 Hybrid TOE 프로토타입이 호스트 CPU 상에 발생하는 부하를 줄임을 입증하고, 하드웨어 구현을 통해 통신의 성능을 향상시킬 수 있음을 보였다.
This paper presents a IEEE1588 based clock synchronization technique for a sRIO (Serial RapidIO) network which is applied to a submarine system. Clock synchronization plays a key role in the success of a networked embedded system. Recently, the IEEE1588 algorithm making use of dedicated chipset has been widely used for the synchronization of various industrial applications. However, there is no chipset available for the sRIO network that can offer many advantages, such as low latency and jitter. In this paper, the IEEE1588 algorithm for a sRIO network is implemented using only software without any dedicated chipset. The proposed approach is verified with experimental setup.
딥러닝의 대표적 개발 환경 중 하나인 Caffe를 임베디드 시스템의 메모리 구조를 고려하여 최적화하고 실제 측정 실험으로 기존의 방식보다 처리시간과 소비 전력량의 이득이 있다는 것을 확인하였다. 구체적으로 통합 메모리를 사용하는 임베디드 시스템 환경의 특성에 적합한 zero-copy기법을 적용하여 CPU와 GPU 모두 접근이 가능하도록 메모리 영역을 맵핑하는 방식으로 메모리 복제에 따른 오버헤드를 줄였으며, GoogLeNet 네트워크 모델에 대하여 10%의 처리 속도 향상과, 36% 소비 전력 감소를 확인하였다.
인터넷을 이용한 원격 제어에 있어서는 통신 프로토콜은 TCP/IP를 기반으로 이루어지고 있는데 대개의 경우는 소켓을 이용한 PC기반에서 해석되어 지고 처리되어 진다. 본 논문에서는 PC기반의 원격제어 시스템을 임베디드화함으로써 시스템의 안정성과 속도면에서 우수한 시스템을 구현하려고 한다. 이를 위하여 임베디드 시스템은 HD860-R3보드를 이용하였고 실시간 운영체제로 리눅스를 사용하였다 실질적인 제어물의 제어를 위해서 제어기를 설계 HD860-R3보드와 시리얼을 통하여 통신하였다. 나아가 이 시스템을 PC기반의 시스템에서 탈피한 시스템을 홈 오토메이션의 제어 시스템에 적용시켜 보려 한다.
오늘날 임베디드 시스템은 우리들의 생활에 커다란 변화를 가져왔으며, 많은 적용분야와 다양한 기능을 갖추고 있어서 직장 생활 및 여가 생활 등에서 널리 사용되고 있다. 임베디드 시스템에 적용되는 운영체제는 높은 신뢰성과 빠른 수행속도, 적은 메모리를 특징으로 하는 실시간 운영체제(RTOS)이며, 임베디드 환경에서 저장장치를 관리하기 위한 파일 시스템은 필수 요구 조건이 되고 있다. 파일 시스템은 프로그래머가 시스템 내부의 저장장치나 네트워크상의 저장장치에 효율적인 접근을 할 수 있도록 해주며, 이러한 저장장치들로는 CD-ROM, 플로피 디스크, 하드디스크, 플래시 메모리 등이 있는데, 이러한 현존하는 많은 파일 시스템을 통할 관리할 수 있는 가상 파일 시스템(Virtual File System . VFS)을 필요로 하게 되었다 본 논문에서는 실시간 운영체제와 함께 동작하는 가상 파일 시스템을 설계하고 구현하는 방법을 제시한다.
본 논문은 임베디드 GPU에서 실시간 동작하는 딥 컨볼루션 뉴럴 네트워크(CNN) 기반의 보행자 탐지 기법을 제안한다. 제안하는 기법에서는 먼저 영상 내 보행자 크기에 대한 통계적 분석을 통해서 최적의 컨볼루션 층의 개수를 결정한다. 또한, 본 논문에서는 다중 스케일 CNN 학습 기법을 적용하여 영상 내의 보행자 크기 변화에 강인한 탐지 기법을 개발한다. 컴퓨터 모의실험을 통해 제안하는 알고리즘이 임베디드 GPU에서 실시간 동작하면서도 기존의 기법과 비교하여 평균적으로 높은 정확도를 보임을 확인한다.
딥러닝을 활용한 영상 분석 기술은 GPU 하드웨어의 발전으로 인하여 소프트웨어 기반 처리 기술이 급격히 발전하였고 기존 패턴 분석 기술 대비 높은 정확도를 보여주고 있다. PC나 특정 하드웨어에서 동작하는 소프트웨어 기반 영상분석기술은 적용분야의 한계가 발생하였다. 신경망 기술을 하드웨어로 구현한 NPU(Network processing unit)의 개발로 고가의 플랫폼이 아닌 임베디드 플랫폼에서의 딥러닝 구현이 가능해졌다. 반면에 하드웨어에서 활용 가능한 네트워크가 제한적임으로 인하여 구현 가능한 딥러닝 모델의 크기, 메모리 등의 한계가 있으며 시시각각 변하는 딥러닝 기술에 기반한 최신모델 또는 고성능 모델을 구동하기에는 한계가 발생하였다. 이를 해결하기 위하여 본 연구에서는 Distillation 기법을 적용한 임베디드 시스템을 개발하고 이에 기반한 딥러닝 모델의 구현 및 상황에 따른 가변적 딥러닝 모델의 적용이 가능한 시스템을 구현하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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