본 논문은 전동 휠체어 시스템에서 반 자율주행 및 안전 주행, 장애물 회피를 위한 퍼지 신경망 제어 주행 시스템을 제안, 디자인 및 임베디드 리눅스 시스템을 통해 구현하고 검증한다. 자율주행 장애물 검출 알고리즘을 위해 거리측정 센서를 통해 장애물의 크기를 파악하고 회피할 수 있는 폭과 각도, 거리 및 속도를 계산하여 계획된 경로대로 이동할 수 있는 알고리즘을 구현한다. 또한 거리측정 센서를 최소화하기 위해 휠체어 앞쪽에 2개의 스텝모터를 통해 거리측정 센서를 좌우로 움직이면서 패닝 스캔을 한다. 퍼지 신경망 제어 주행 시스템은 센서 스캐닝을 통한 맵 데이터를 분석하고 주행 알고리즘에 따른 자율 주행 경로를 설정한다. 정해진 자율 주행 경로는 퍼지 신경망 제어 주행시스템을 통해 전동 휠체어 컨트롤 주행을 제어 운용한다. 그리고 보호자를 위한 전동 휠체어 보호자 트래킹 알고리즘을 구현한다. 본 시스템은 장애인 및 움직임이 불편한 노인을 위한 반 자동 전동휠체어 시스템을 구축하여 안전하게 사용자가 운용할 수 있게 한다. 그리고 휴대용 생체 신호 측정센서를 부착하여 실시간 몸이 불편한 장애인의 생체신호를 모니터링 하여 이상 시 알람 경보를 보호자 및 관계자에게 전달한다.
본 논문에서는 환자와 같은 특정 객체의 움직임을 감지하고 추적하기 위한 효율적인 영상처리 시스템을 제안한다. 이진화된 차 영상에서 객체의 윤곽선추출을 위하여 기존 알고리즘대비 대비 정밀한 감지가 가능하고 혼성모드설계에 용이한 세선화 알고리즘을 적용하여 영역을 추출한다. 연산량이 많은 이진화와 세선화 단계를 RTL(Register Transfer Level) 기반으로 설계하여 논리회로 합성을 거쳐 최적화된 하드웨어 블록으로 대체된다. 설계된 이진화 및 세선화 블록은 표준 180n CMOS 라이브러리를 이용하여 논리회로로 합성한 후 시뮬레이션을 통하여 동작을 검증하였다. 소프트웨어기반의 성능비교를 위해 32bit FPGA 임베디드시스템 환경에서 640 × 360 해상도의 샘플 영상을 적용하여 이진 및 세선화 연산에 대한 성능분석도 실시하였다. 검증결과 혼성모드 설계가 이전의 소프트웨어로만 이루어지는 처리속도에서 이진 및 세선화 단계에서 93.8% 향상될 수 있음을 확인하였다. 제안된 객체인식을 위한 혼성모드 시스템은 인공지능 네트워크가 적용되지 않는 엣지 컴퓨팅 환경에서도 환자의 움직임을 효율적으로 감시할 수 있을 것으로 기대된다.
줄넘기 운동은 간단하면서도 매우 효과적인 운동 효과를 갖고 있지만, 높은 강도의 단조로운 운동 패턴으로 인해 지속적으로 운동을 시행하기 어려운 단점이 있다. 한편 줄넘기를 할 때 수반되는 운동에너지로부터 전기에너지를 생성하는 자가발전이 가능하며, 이전 연구에서 자가발전이 가능한 에너지 자립형 줄넘기로써 그 가능성을 확인한 바 있다. 본 연구에서는 에너지 자립형 줄넘기의 내부에 자체 생산된 전력으로 구동되는 초소형 임베디드 시스템을 내장하여, 줄넘기 운동 중의 가속도를 측정하고 스마트폰으로 무선 전송하도록 하였다. 스마트폰에서는 전용 앱을 통해 전송받은 가속도 데이터로부터 사용자의 점프를 감지하여 음악 줄넘기를 접목한 게임 콘텐츠와 실시간 연동할 수 있도록 하였다. 개발된 스마트 줄넘기 프로토타입은 사용자 테스트를 통해 줄넘기 운동의 지속적인 동기부여 방법으로써 유용함을 확인 할 수 있었으며, 축적된 운동 데이터를 기반으로 사용자에게 체계적인 피드백을 제공함으로써 줄넘기 운동의 효과를 보다 높일 수 있을 것으로 기대한다. 아울러 건전지 교체가 불필요한 에너지 자립 특성은 비용 절감과 더불어 사용성과 지속가능성 향상에도 크게 기여할 수 있을 것이다.
High availability is of utmost importance in real-time embedded systems. Temporary failures due to software or hardware faults should not result in a system crash. To achieve high availability, embedded systems typically use a combination of hardware and software techniques. A watchdog timer is a hardware component in embedded microprocessors that can be used to automatically reset the processor if software anomalies are detected. The embedded system relies on a single watchdog timer, however, can be permanently disabled if the timer is not properly configured, e.g. falling into an indefinite loop. STM32F4 provides two different types of watchdog timer in terms of timing accuracy and robustness. In this paper, we propose a hybrid approach, called long-tail watchdog timer, to utilize both timers to achieve self-reliance in embedded systems even though one of timers fails. Experimental results confirm that the proposed approach successfully handles various failure scenarios and present performance comparisons between single watchdog timer and hybrid approach in terms of configuration parameters of watchdog timers in STM32F4, counter value and window size.
차량용 블랙박스는 차량의 운행기록 및 상태를 실시간으로 기록하는 장치이다. 일상생활에서 많이 사용되면서 다양한 장소, 시간, 다방면에서 촬영된 영상 데이터는 수사 과정에서 그 활용도가 높아지고 있다. 블랙박스는 제조사에 따라 데이터를 저장하는 방식이 상이하여 데이터를 확인하기 위해서는 제조사가 제공하는 전용분석도구를 사용해야 한다. 하지만 전용분석도구는 특정 모델에 대해 의존적이며 기능이 상이하다는 단점과 제조사가 폐업할 경우 전용분석도구를 구할 수 없다는 문제로 인하여 디지털 포렌식 수사 과정에서 어려움이 발생 할 수 있다. 본 논문에서는 현재 판매되고 있는 블랙박스를 선정하여 모델별 데이터 저장 구조를 분석하고 제조사에서 제공하는 전용분석 도구의 기능과 한계점을 확인하였으며 연구 결과를 바탕으로 포렌식 분석도구에 요구되는 기능을 도출하고 포렌식 분석도구를 설계 및 구현하였다.
유비쿼터스 컴퓨팅 기술에 대한 관심이 하드웨어, 통신, 데이터베이스 등의 다양한 분야에서 매우 높게 나타나고 있음에 따라 무선 센서 네트워크에 대한 연구가 활기를 띠고 있다. 특히 최근에 새로 보급되는 스마트 센서들은 각 센서 노드들이 정보를 실시간으로 수집하고 분석할 수 있어, 이에 따른 데이터 처리 역시 중요한 이슈로 부각되고 있다. 본 논문에서는 이동 경로를 주행할 수 있는 라인트레이서를 설계 및 구현하여 쿼리 프로세싱 시스템인 TinyDB를 활용해서 라인트레이서에 센서 노드를 탑재하여 이동 경로 주변의 데이터를 수집하였고, 정지해 있는 특정한 위치에서의 데이터와 비교하였으며, 수집된 데이터를 저장하여 웹 서버에서 나타내었다. 또한 사용자의 편의를 위해 임베디드 보드에서 웹 서버로의 접근을 통해서 터치 식으로 쉽게 데이터를 볼 수 있도록 구현하였다.
본 연구에서는 AVR 마이크로 컨트롤러를 사용하여 임베디드 태양추적장치를 개발하였다. 본 시스템은 Atmega128 마이크로 컨트롤러, 스텝 모터, 스텝 드라이브 모듈, CdS 센서 그리고 GPS 모듈 및 기타 부품들로 구성되어 있다. 태양추적장치는 광학적 방법과 천문학적인 방법에 의해 작동된다. 최초 태양추적은 천문학적인 계산방법에 의해 얻어진 결과에 따라 이루어지고 CdS에 의해 미세 조정이 이루어진다. 태양추적장치가 설치된 지점에서 GPS는 UTC(Universal Time Coordinated)와 위도 및 경도 데이터를 마이크로 컨트롤러에 전송한다. 전송되어진 데이터에 의해 실시간으로 태양위치, 일출 및 일몰시간이 계산되어 진다. 태양 추적에 필요한 데이터들은 범용 비동기화 송수신기(UART)를 통하여 컴퓨터로 전송 받을 수 있다.
본 논문에서는 이동 금속 물체 탐지 목적의 무선 센서네트워크 응용 시스템에 이용 가능한 저연산, 저전력 소모를 목적으로 하는 간결한 신호처리 알고리즘을 제안한다. 일반적 센서노드에 주로 사용되는 자기센서의 물리적 특성을 분석하고 Exponential Average method(EA)를 사용하여 시간 영역에서 실시간으로 센서 신호를 처리한다. EA를 사용하여 잡음, 시간, 온도에 따른 자기장 변화, 외부 간섭에 강인하면서 임베디드 프로세서에 적합한 적은 메모리소모와 연산량을 가진다. 또한 통계적 분석을 통해 제안하는 알고리즘의 최적화된 파라미터 값을 도출하고 적용하였다. 보편적으로 사용되는 자기 센서 모델의 시뮬레이션 결과 5%의 오경보 확률에서 90%이상의 이동 물체를 탐지할 수 있었다. 그리고 직접 제작한 센서 노드의 모델링 및 이를 이용한 시뮬레이션과 외부 실험의 결과 60~70% 이상의 탐지 확률을 확인하였다.
LM 알고리즘은 비선형 시스템의 least square problem을 풀기위해 사용되는 것으로, 다양한 분야에서 활용되고 있는 중요한 알고리즘이다. 하지만 응용 분야의 목적 함수가 복잡하고 고차원인 경우, 목적 함수의 연산 횟수가 많아지고, 내부에서 연산되는 행렬 및 벡터 연산에 시간이 많이 소요되어, 임베디드 환경에서의 실시간 동작을 위해서는 하드웨어 가속기 설계가 불가피하다. 본 논문에서는 LM 알고리즘을 하드웨어로 설계하였으며, 반복되는 목적 함수 연산을 파이프라인 처리 하고, 행렬 및 벡터 연산은 데이터 입력 주기를 줄여 속도를 향상시켰다. 설계한 LM 알고리즘의 하드웨어 성능을 측정하기 위해, 응용분야로 3D reconstruction의 한 부분인 refining fundamental matrix(RFM)를 적용하였다. 실험 결과 소프트웨어와 비슷한 정확도를 가지면서, 최대 74.3배의 속도 향상을 볼 수 있었다.
본 연구를 통해 임베디드 시스템(Embedded System)에서 뉴럴 네트워크(Neural Network) 인풋의 차원 감소 방식으로 복잡한 연산량을 줄여 초분광 대용량 데이터 특징 정보의 활용률을 개선하기 위해, 전체 밴드를 밴드별 최댓값과 최솟값 차이로 부분집합으로 군집화하여, 각 부분집합에서 밴드 선택 알고리즘을 적용한다. 특징 추출과 특징 선택 기법 중에, 특징 선택 기법을 통해, 파장 범위와 관계없이 데이터세트에 맞는 최적의 밴드 수와 기존 알고리즘 적용 소요 시간과 성능을 향상하고자 한다. 이 실험을 통해 기존 밴드 선택 기법보다 1/3~ 1/9배 소요 시간을 단축했음에도 불구하고 K-최근접 이웃 분류기를 통한 성능 면에서는 약 4% 이상 향상된 의미 있는 결과를 도출하였다. 실시간 초분광 데이터 분석 활용에는 어렵지만, 개선된 가능성을 확인했다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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