• Proceedings of the KIEE Conference
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• 2006.07d
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• pp.2037-2038
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• 2006

전동차의 안전성 확보를 위해서 차량 내 각종 기기의 상태를 모니터 하여 정보를 수집하는 기기가 필요하다. 수집된 정보는 저장장치에 보존되고 필요한 시기에 자유롭게 이용할 수 있어야 한다. 본 논문에서는 전동차의 상태 점검과 차량 간 통신이 가능한 임베디드 시스템 보드를 설계 및 구현하였다. 임베디드 시스템 보드는 독립적으로 동작하며 중앙에서 고속의 데이터 통신 방식을 이용하여 각 임베디드 시스템 보드로부터의 정보를 수집하여 전체적인 전동차의 운행을 관리할 수 있다. 또한 각 임베디드 시스템 보드의 측정 정확도를 향상시켜 보다 정확한 판단이 가능하다.

• Proceedings of the KIEE Conference
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• 2007.10a
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• pp.367-368
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• 2007

본 논문은 홈 네트워크 시스템에서 사용자의 편의를 고려한 홈 서버 구현 방안에 대해 제안한다. 홈 서버는 리눅스 기반의 임베디드 보드 또는 PC를 사용할 수 있고 시스템은 인터넷 망을 기반으로 하고 있으며 클라이언트, 서버, 시뮬레이터로 구성되어 있다. 사용자는 웹 브라우저를 내장한 모든 기기에서 서버에 접속할 수 있다. 클라이언트 프로그램은 모든 종류의 CPU와 OS를 지원하기 위하여 자바 애플릿을 사용하였다. 사용자는 별도의 프로그램 설치 없이 원격에서 서버의 웹 페이지를 통해 접속하고 각종 기기들을 제어할 수 있으며 손쉽게 데이터를 공유할 수 있다. 서버는 리눅스 기반으로 웹 서비스를 할 수 있도록 서버가 구축되어있고 클라이언트 프로그램과 동일한 이유로 자바언어를 사용하여 서버 프로그램을 작성하였다. PC 대신 사용할 수 있는 임베디드 리눅스 보드는 내장형 시스템을 구성하는데 유용하며 홈 네트워크 시스템뿐만 아니라 각종 분야 등에도 널리 이용되어 질 수 있다. 임베디드 보드는 많은 자원을 필요로 하지 않는 국한된 목적의 시스템에 적용하기에 적합하며 널리 사용되고 있다. 시스템 구성을 위해 임베디드 보드에 리눅스를 포팅하고, 웹서버를 사용 가능하게 만들어 준 후, 자바 프로그램을 실행하기 위한 JVM(Java Virtual Machine)과 서블릿 및 JSP등의 자바 코드를 이해할 수 있는 엔진을 포팅하였다. 이로써 웹 서버로서의 역할과 홈 네트워킹 서버로서의 역할을 동시에 수행하게 된다. 시뮬레이션 프로그램은 자바 어플리케이션 프로그램을 사용하였고 데이터의 정상적인 전달여부와 기기들의 상태를 모니터링 할 수 있다.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2020.07a
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• pp.327-328
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• 2020

본 논문에서는 저전력 저비용 임베디드 환경에서 PCB 검사 기법을 제안한다. 특히, IC 미삽에 대한 검출 알고리즘을 제안하고 실험한다. 고사양의 컴퓨팅 시스템에서는 CNN과 같은 딥러닝 뉴럴 네트워크를 사용하여 특별한 알고리즘을 고려하지 않아도 대규모의 데이터를 입력함으로써 모델을 완성하고 이를 통해 PCB 검사를 수행할 수 있다. 그러나 데이터의 양이 충분하지 않거나 충분한 전력과 비용을 투입하지 못하는 임베디드 환경에서는 각 부품에 따른 컴퓨터 비전 알고리즘이 필요하다. IC의 경우 타부품에 비하여 형태가 직사각으로 정형화 되있으며 색상도 균일한 특징을 가지고 있기에 미삽에 대한 검출이 가능하다. 베어보드(Bare Board)의 색상과 IC 부품의 색상이 확연히 다를 경우에는 RGB 픽셀을 카운트 하는 히스토그램 카운팅 알고리즘만으로 검출이 가능하다. 베어보드의 색삭과 IC의 색상이 유사할 경우에는 베어보드의 핀 혹은 홀의 형태를 감지하여 검출이 가능하다. 본 논문에서는 베어보드의 색상와 IC의 색상이 같을 경우에 다를 경우를 나누어 미삽 검사를 수행하고 그 정확도를 확인한다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2023.11a
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• pp.986-987
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• 2023

본 논문은 신경근육질환 환자의 이동 문제를 해결하고, 기존 전동킥보드 시스템의 한계와 문제점도 해결하는 '신경근육질환 환자를 위한 전동킥보드 안전 환경 시스템'을 제안한다. 주요 특징은 다음과 같다. 첫째, 헬멧 착용 검사를 통과해야만전동킥보드를 이용할 수 있다. 휴대폰 전면 카메라를 통해 사용자의 모습을 촬영하면 딥러닝 모델을 통해 헬멧 착용 여부를 판단한다. 둘째, 주행 금지구역에서는 이용자 추적 모드를 활성화하여 OpenCV를 통해 이용자를 검출및 추적하고이에 따라 모터 PWM을 조절해서 방향 및 속력을 조절함으로써 이용자를 추적한다. 셋째, 헬멧 내 자이로 센서와 쇼크 센서를 통해 주행 사고를 감지하고 SMS를 이용해 해당 보호자에게 자동으로 사고 정보를 전달한다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2009.11a
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• pp.25-26
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• 2009

아두이노 보드는 Atmel 8 비트 RISC 마이크로프로세서를 이용해서 제작된 임베디드 보드이다. 마이크로프로세서 내부에 프로그램을 쓸 수 있다는 기능과 하드웨어 설계도가 오픈소스로 제작된다는 점, 일반 사용자들을 위해서 제공되는 쉬운 개발 언어 및 개발 환경을 제공한다. 본 논문에서는 아두이노 보드 위에서 동작하는 임베디드 소프트웨어에 대해 테스트하는 방법과 앞으로의 테스트 방법에 대한 개발방향에 대하여 논한다.

• Journal of IKEEE
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• v.23 no.3
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• pp.1092-1095
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• 2019

In this paper, we propose the development of an embedded board for construction of smart factory. The proposed embedded board for construction of smart factory consists of main module, ADC module, I/O module. Main module is a main calculating device which includes communication pard that allows interface with external device with using industrial protocol and is ported operating system makes board operating into. ADC module takes part in transferring digital signal has converted from electrical signal to the main module from the external sensor which is installed on the field. I/O module is an input and output module which transfers to the main module about a status, alarm, command signal of field device and it has a function that blocks external noises from field device with isolation circuit into it. In order to evaluate the performance of the proposed embedded board for construction of smart factory, it has been tested by an authorized testing institute. As a result, quantity of interacting protocol was 5, speed of hardware clock synchronization was under 10us and operating time of battery without source power was over 8 hours. It produced the same result as the world's highest level.

• The Journal of the Korea Contents Association
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• v.3 no.3
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• pp.47-54
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• 2003

In this paper, we implemented embedded LNUX-based UI(User Interface) board which can be applied to Human Iris recognition product. for this purpose, we also analyzed and designed LNUX operating system and adapted boot loader, kernel, control program modules according to the developed H/W architectures. As the experimental results shows that Iris recognition system is operable and embedded LNUX-based UI board which is connected to heterogeneous system by TCP/IP protocol can both successfully send and receive data this UI board has been able to obtain high performance.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2006.06c
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• pp.289-291
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• 2006

나날이 발전하는 임베디드 시스템의 기술은 임베디드 시스템 간의 정보통신 시 보다 안전하고 효율적인 데이터 통신을 필요로 하고 있다. 이를 위해 최근 임베디드 간의 통신 시 암호화 된 데이터 통신으로 보다 안전한 통신보안 시스템을 구축하고 있다. 하기만 임베디드 상에서 충분히 안전한 보안 시스템을 구축하기에는 다소 부하가 큰 것으로 알려져 있다. 따라서 임베디드 시스템에 알맞은 암호화 시스템을 구축하는 것이 필요하다. 본 논문에서는 PXA255 기반의 임베디드 보드에서 RSA/SHA1 암호화 시스템과 DH/RC4 암호화 시스템을 구현하고 그 성능을 평가하였다.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2017.07a
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• pp.275-278
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• 2017

기존의 임베디드 기기의 하드웨어는 리눅스의 장점에도 불구하고 임베디드 기기들의 프로세서나 메모리 등의 하드웨어 자원이 Built-in 형태로 제공되어 시스템 운용 환경 변화에 맞춘 대응이 어렵다. 이러한 문제를 해결하기 위해 본 논문에서는 i.MX6Q SABRE Board for Smart Devices를 참조하여 메모리를 교체할 수 있도록 SO-DIMM을 장착하고 PCIe 이더넷을 추가한 개발보드를 만들었다. 그리고 개발보드에 추가 및 변경 된 하드웨어 디바이스를 활성화한 새로운 임베디드 시스템을 이식하는 방법을 제시한다. 구현 및 성능 분석 결과 새로운 임베디드 시스템에서 운용자는 시스템 운용 시 환경 변화에 대응하여 메모리를 바꾸어 장착할 수 있게 되었고 이로 인해 시스템의 요구사항에 따라 자원의 확정성 및 유연성이 높아짐을 확인하였다.

• The Journal of the Convergence on Culture Technology
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• v.7 no.1
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• pp.668-673
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• 2021

As the fourth industrial revolution begins in earnest, related technologies are becoming a hot topic. Hardware development is accelerating to make the most of technologies such as high-speed wireless communication, and related companies are growing rapidly. Artificial intelligence often uses desktops in general for related research, but it is mainly used for the learning process of deep learning and often transplants the generated models into devices to be used by including them in programs, etc. However, it is difficult to produce results for devices that do not have sufficient power or performance due to excessive learning or lack of power due to the use of models built to the desktop's performance. In this paper, we analyze efficiency using boards with several Neural Process Units on sale before developing the performance of deep learning to match embedded boards, and deep learning accelerators that can increase deep learning performance with USB, and present a simple development direction possible using embedded boards.