본 논문은 모바일 상에서 GPS와 전자지도를 이용하여 차량 및 이동물체의 위치를 실시간 및 시뮬레이션 동작 모드로 전자지도상에 보여주는 시스템을 구현하였다 또한, 모바일 단말기 일종의 하나인 PDA에 부착되어 있는 카메라를 통하여 입력되는 차량을 자동으로 인식, 검증하는 모바일 영상처리 기술을 이용하여 차량 번호를 검출하고 무선 통신망을 통해 원격 서버에 차량의 위치와 모바일 단말기의 위치 정보를 함께 전송함으로써 GPS에 의하여 지형 및 위치 정보를 측정하고 PDA와 무선 통신을 이용하여 실시간으로 전송함으로써 차량의 정보를 효과적으로 획득할 수 있다. 이는 위치 정보의 획득과 차량의 위치를 실시간으로 중앙관제소에 전송하고 이를 도면화한다. GPS에 의한 위치정보획득과 PDA에 의한 영상처리를 활용하여 정확한 차량의 위치 및 위치정보를 측정하고 중앙관제소로 전송하여 관제소에서 차량의 유형, 이상여부 및 위치 정보를 실시간으로 획득하여 각종 정보에 이용하며, 이러한 특성 정보를 통해 적합한 위치를 추적이 가능한 임베디드형 시스템을 구현한다.
모바일 단말과 같은 임베디드 환경은 범용 컴퓨터에 비하여 연산 성능이 현저히 낮다. 따라서 기존 얼굴 및 추적 알고리즘은 모바일 환경에서 적용하기에는 복잡도가 높아 검출 시간이 오래 걸리기 때문에 모바일 단말에서의 실시간 적용에는 적합하지 않다. 모바일 단말에서 실시간 시선 추적은 사용자와 단말 간의 양방향 멀티미디어 서비스를 가능하게 함으로써 단방향 서비스에 비해 고품질의 서비스를 제공할 수 있게 된다. 따라서 모바일 환경에 최적화된 실시간 시선 추적 기법의 개발이 필요하다. 이에 본 논문에서는 지상파 3D DMB 컨텐츠의 품질 향상을 위하여 단말에서 사용자 얼굴의 수평 위치를 실시간으로 추적할 수 있는 기법을 제안한다. 본 논문에서 제안하는 방법은 에지의 방향성을 이용하여 얼굴의 좌/우 경계 지점을 추정하며 컬러 에지 정보에 의하여 얼굴의 수평 위치 및 크기를 최종적으로 판단한다. 소벨 연산 과정에서의 경사도 벡터를 수직 방향으로 크기 투영한 데이터에서 얼굴의 경계 후보 지점들이 선택되며 정확한 판단을 위하여 평활화 방법 및 탐색 방법을 제안하였다. 일반적인 얼굴 검출 알고리즘은 멀티스케일의 특징 벡터를 사용하기 때문에 모바일 환경에서는 검출 시간이 오래 걸리지만 본 알고리즘은 수평 위치 검출이라는 제약 조건 하에서의 단일 스케일에서의 검출 방법이므로 기존 얼굴 검출 방법에 비하여 빠른 검출이 가능하다.
농업 분야에서 여러 가지 센서들과 임베디드 시스템을 활용하여 한 무선 센서 네트워크 기술이 적용되고 있는 추세이다. 특히, 센서 네트워크를 활용하여 작물의 질병을 조기에 진단할 수 있는 많은 연구가 진행되고 있다. 기존 병충해 진단 연구들은 실제 농가에 적용하기 어려운 부분이 존재한다. 본 논문은 이를 개선하고자 하였으며, 화상카메라를 통해 받아온 작물의 잎사귀 이미지를 분석하여 병충해를 초기에 감지 가능한 알고리즘을 제안한다. 실제 시설원예 및 노지 환경 농가의 캡쳐한 이미지 내에서 감염 의심 영역을 개선된 K 평균 클러스터링 기법을 통해 분류하였다. 그 후 엣지 검출, 엣지 추적 기법을 활용하여 해당 영역의 잎사귀 내부 존재 여부를 확인하였다. 인근 농가에서 촬영한 토마토 잎사귀 이미지를 이용하여 성능 평가를 수행하였다. 기존 논문의 방법 보다 제안 알고리즘의 감영 영역 분류 능력이 우수한 것으로 나타났다.
최근 IoT와 연계된 서비스들이 다양한 환경에서 활용되면서 IoT와 인공지능 기술이 융합되고 있다. 그러나, IoT 데이터를 안정적으로 처리하는 기술들이 완벽하게 지원되고 있지 않아 이를 위한 연구가 필요한 상황이다. 본 논문에서는 IoT 데이터를 머신러닝 기반으로 임베디드 벡터를 생성한 후 IoT 데이터를 최적화 할 수 있는 처리 기법을 제안한다. 제안 기법에서는 처리 효율을 위해서 IoT 데이터의 인덱스, 수집 위치(X와 Y축 좌표의 이진값), 그룹 인덱스, 타입, 종류 등을 QR 기반으로 임베디드 벡터화를 수행한다. 또한, IoT 데이터를 비대칭적으로 연계하도록 IoT 데이터 수집 과정에서 로드밸런싱을 수행할 수 있도록 다양한 IoT 장치에서 생성한 데이터를 통합 관리한다. 제안 기법은 비대칭적으로 IoT 데이터를 그룹화할 수 있도록 IoT 데이터를 해쉬기반으로 서로 직교화하도록 처리한다. 또한, IoT 데이터 종류 및 특성에 따라 주기적으로 생성 및 그룹화하기 때문에 IoT 데이터 간 간섭은 최소화할 수 있다. 향후 연구에서는 IoT 서비스를 제공하는 여러 환경에서 제안 기법을 비교 평가할 계획이다.
본 논문은 대기오염의 주범인 자동차 배기 가스량을 체크하고 차량내의 고장 유 무 진단 시스템 개발이다. 시스템 엔진 정보 추출을 위해 차량 CAN 통신을 이용하고 정보 전송을 위해 ZigBee를 통해 데이터 전송을 한다. 차량 CAN을 위해 차량에서 자체 제공되는 OBD-II 프로토콜을 사용하여 차량의 각종 센서 정보 및 O2 센서 값을 통해 차량 상태 정보 및 배기 가스양을 계산한다. 주행 중인 자동차 엔진 및 내부 고장에 잘 알지 못하는 일반 사용자를 위해 운행 중 실시간 차량의 자가진단 시스템 구축을 목적으로 하고 고장진단 프로토콜 전송을 위한 무선통신 인터페이스로 저 전력 저비용 ZigBee 통신 인터페이스를 구축한다. 자동차 그리고 진단 시스템의 통신을 위해 ZigBee 시스템을 통하여 효율적 저비용 통신 인터페이스를 구성하여 차량내의 엔진 및 각종 센서 정보 네트워크를 지원한다. 차량에서 전송되어 온 각종 센서정보는 ZigBee 기반을 통해 ZigBee 메인 컨트를 시스템에 전송된다. 차량에 이상이 생겼을 때 트러블 코드를 저장하고 자동차가 정비소에 갔을 때 정확한 판단을 하여 신속하게 처리 할 수 있게 해 주며 자동차에 대해서 잘 알지 못하는 운전자에게 정확한 정보를 제공한다. 또한 멀티미디어 시스템 기능을 추가하고 주행 중 무선 인터넷이 가능하도록 시스템을 확장한다. 마지막으로 주행 중 차량 자가진단을 위해 저 전력 임베디드 리눅스 시스템을 구축하고 실 실험을 통하여 구현하고 검증한다.
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.
내장형 시스템과 범용 시스템의 가장 큰 차이는 유한한 전력인 배터리를 사용한다는 것과 대용량의 디스크를 사용하지 않고 메모리에 의존한다는 것이다. 특히 멀티미디어 데이타를 처리하는 응용프로그램이 늘어감에 따라 메모리 사용량이 기하급수적으로 증가하고 있어서 메모리가 성능과 에너지 소비의 병목지점으로 작용하게 되었다. 따라서 데이타 접근 비용을 줄이고자 하는 시도가 많이 이루어지고 있다. 대부분의 프로그램은 지역성을 갖는다. 지역성은 한번 참조된 데이타가 조만간 다시 참조된다는 시간적 지역성(temporal locality)과 근접한 곳에 할당된 데이타끼리 함께 참조된다는 공간적 지역성(spatial locality)으로 나눌 수 있다. 최근의 많은 임베디드시스템은 이 두 가지 지역성을 이용한 캐시 메모리를 사용함으로써 메모리 접근 시간을 대폭 줄이고 있다. 우리는 이 논문에서 낭비되는 메모리 공간을 줄이고, 캐시 실패율(cache miss rate)과 프로그램 수행시간을 줄일 수 있도록 구조체 형식의 데이타를 항목(field)별로 재배치시키는 알고리즘을 제안하고자 한다. 이 알고리즘은 동적으로 할당되는 구조체의 각 필드를 압축된 형태로 모아서 재배치함으로써, 실험에서 사용한 Olden 벤치마크의 Ll캐시 실패는 평균 $13.9\%$를, L2 캐시 실패는 평균 $15.9\%$를 이전 연구들보다 줄일 수 있었다. 수행시간 또한 이전의 방법보다 평균 $10.9\%$ 줄인 결과를 얻을 수 있었다.
전자공학교육에서 C 프로그래밍 언어 학습은 컴퓨터 프로그래밍을 이해하고, 임베디드 시스템에서 마이크로프로세서 활용 능력을 습득하기 위한 중요한 기초 교육 과정이다. 기초적 문법과 알고리즘 이해에 중점을 두기 위해, 콘솔 창에서 C 표준 라이브러리 함수에 기반한 프로그램을 작성하며 이론과 실습을 병행해 학습하는 것이 일반적인 교육방법이다. 그렇지만, C 언어의 기본 지식을 어느 정도 습득한 후 프로젝트 활동을 하거나 더 심화된 단계로 나아가고자 한다면, 콘솔창에서 C 표준 라이브러리 함수만을 사용하는 것은 C 프로그램으로 표현하거나 제어할 수 있는 대상을 한정시키게 된다. 학습자가 그래픽 또는 멀티미디어 리소스를 쉽게 활용해 교육적 가치를 높이기 위한 목적으로, 본 논문에서는 공개 소스 소프트웨어인 Simple DirectMedia Layer (SDL)을 활용하는 방안을 C 프로그래밍 언어 학습 과정에 적용한 사례를 연구한다. 콘솔 창에서 수행하는 기초적 프로그래밍 교육과정을 마친 후에 적용된 SDL활용 프로그래밍 교육 과정을 소개하고, 설문 조사를 통해 교육적 가치를 평가한다. 그 결과, 응답자의 56% 이상이 응용능력개선, 흥미유발, 전반적 유용성 측면에서 긍정적 의견을 표명했으며, 부정적 의견은 4% 이하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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