자바 언어는 그 객체지향성, 안전성, 유연성으로 인하여 현재 가장 널리 쓰이는 프로그래밍 언어의 하나가 되었으며, 자바 가상머신이 제공해주는 가비지 컬렉터로 인하여 프로그래머는 메모리 관리에 관한 많은 고민이 줄어들었다. 임베디드 환경에서 역시 자바는 강세를 나타내고 있으며 임베디드 환경의 특성을 반영한 가상 머신과 가비지 컬렉션 기법이 요구되고 있다. 본 논문에서는 힙이라고 불리는 메모리 영역을 크게 젊은 세대와 늙은 세대의 두 부분으로 나누어서 관리하며 각 세대는 그 특성과 요구사항에 적합하도록 각기 다른 기법을 적용한 가비지 컬렉터를 제안한다. 더불어 효과적인 가비지의 식별을 위한 쓰기 장벽과 2중 필터링 기법을 제안하고 있으며, 일반적인 방법으로 회수가 불가능한 순환적 구조의 가비지를 검출하여 회수하기 위한 이중 검사 기법을 제안한다. 제안하는 기법은 임베디드 환경의 요구사항인 객체의 빠른 할당, 동작의 실시간성, 모든 가비지의 회수, 단편화 제거, 높은 지역성 등을 모두 만족한다.
본 논문은 지능형 Gadget 시스템의 개발환경 구현에 관한 논문이다. 지능형 Gadget 시스템에서 사용된 임베디드시스템 응용 프로그램과 리눅스 커널의 구조 및 동작에 대해 논하고 지능형 Gadget 시스템에 필요한 기능 및 구성 요소에 대해 조사 및 분석을 통한 리눅스 커널과의 동작 및 기능 검증 구현을 보인다. 새로운 지능형 임베디드 시스템의 하나인 Gadget 시스템에 적용 가능하도록 요구되는 기능과 동작을 구현하고 새로운 소형 운영 체제를 위한 개발에 적용 가능하다. 그러한 소형 운영체제는 지능형 개인정보서비스를 위한 임베디드 Gadget 시스템으로써 지능형 정보화 기능을 지원하고 새로운 소형 운영 체제를 탑재한 시스템의 개발에 적용 가능하다. 본 논문에서는 그러한 지능형 임베디드 Gadget 시스템과 응용 개발을 위한 개발환경 구현에 대하여 기술한다.
소프트웨어 아키텍처 (Architecture)를 설계하는데 있어서 소프트웨어의 품질속성(비기능)을 반영하는 것은 중요한 일이다. 하지만 품질속성은 정성적으로 분석되기 때문에 아키텍처 설계에 명확히 반영하고 구조화하는 것은 어려운 일이다. 따라서, 본 논문에서는 QAW(Quality Attribute workshop) 방법론을 통하여 도출된 품질속성들을 기반으로, 아키텍처를 설계하는 ADD(Attribute Driven Design) 방법론을 임베디드 소프트웨어 환경에 맞게 재구성하였다. 임베디드 소프트웨어 환경에 적합하게 수정된 프로세스(Process)와 적용된 실제 사례를 소개하였다. 또한 적용 결과를 바탕으로 향후 개선 방향을 도출하였다.
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.
최근 종단 호스트에서 나타나는 데이터 전송의 병목현상이 두드러지면서 종단 호스트에 관한 많은 연구가 진행되고 있다. 기존의 연구를 통해 종단 호스트의 병목현상의 원인으로 TCP의 비효율적인 버퍼관리가 제기되었다. 특히 임베디드 환경에서는 시스템 자원이 제한적일 수밖에 없기 때문에 TCP의 버퍼관리의 효율성이 매우 중요하다. 본 논문에서는 새로운 TCP 버퍼할당 기법인 RTBA(Rate-Based TCP Buffer Allocation) 기법을 제안하였다. RTBA는 플로우의 RTT(Round Trip Time), RTO(Retransmit Time Out), 패킷 손실율 둥을 고려한 TCP의 기대전송율을 기반으로 버퍼를 동적으로 할당함으로써 상대적으로 적은 버퍼를 사용하는 임베디드 환경에서도 다수의 TCP 플로우들이 높은 전송성능을 얻게 한다. 실험을 통해 제안한 RTBA 기법이 기존의 고정적인 버퍼할당 기법에 비해 우수한 성능을 보임을 확인할 수 있었다.
임베디드 시스템은 정해진 하드웨어 환경에서 특정 어플리케이션이 돌아가는 형태로 존재한다. 코드 압축은 이러한 임베디드 시스템환경에서 메모리와 프로세서간의 소모되는 전력을 줄이는 가장 효과적인 방법으로 잘 알려져 있다. 본 논문에서는 기존과는 다른 접근방법을 통해 이 문제를 정의하고, 압축되는 명령어들의 이진코드를 결정하는 방법을 제시하고자 한다. 압축될 명령어들에 적절한 이진코드를 할당한다면 상당한 에너지를 절약할 수 있다. 이는 명령어 접근 때 발생하는 스위칭 활동이 이진코드할당에 큰 영향을 받기 때문이다. 전력 절감을 위해 이 문제를 그래프 최적화 문제로 전환을 하고, 점진적인 노드 커버링 테크닉(incremental node covering technique)을 사용하여 부분적으로는 효율적이면서도 전체적으로는 효과적인 방법으로 해결하고자 한다.
최근에는 우수한 성능의 딥러닝 기술을 활용한 장비와 프로그램이 개발되고 있으나 기술의 특성상 모든 환경에서 우수한 성능을 보여주지 못하고 고 사양의 서버와 같은 환경에서의 성능만을 보장하고 있다. 따라서 이에 대한 개선으로 엣지 디바이스 독립적으로 혹은 클라우드 의존과 인터넷 연결을 최소화 할 수 있는 엣지 컴퓨팅 기술이 제안되고 있으며 경량 내장형 시스템에 적합한 인공지능 기술의 개발이 필요하다. 본 논문에서는 객체검출 모델을 적은 연산과 효율적인 구조로 설계하고 생성된 모델을 임베디드 보드에서 원활하게 실행할 수 있도록 중립 모델로 변환하고 경량화 하는 방법에 대해 소개한다. Qualcomm snapdragon 프로세서가 갖춰진 임베디드 보드를 목표로 하였고 편의를 위해 SNPE(snapdragon neural processing engine) SDK를 이용하여 실험을 진행하였다. 실험 결과 변환된 중립모델이 기존 모델과 비교하여 압축된 모델 크기 대비 미미한 성능 저하가 발생함을 확인할 수 있었다.
프로토타이핑이란 개발자들과 사용자들의 의사소통상의 효과를 증진시키기 위하여 취하는 시스템개발상의 기법이며, 이러한 프로토타이핑에는 가상 프로토타이핑과 실물 프로토타이핑이 있다. 본 논문에서는 기존의 실물/가상 프로토타이핑 연동 기법을 개선해서 오브젝트 기반의 임베디드 시스템 통합 프로토타이핑 개발 환경을 구축하였다. 이러한 새로운 임베디드 시스템 개발 환경을 구축함으로써, 재사용성, 유연성, 확장성 그리고 편리성을 가질 수 있다.
본 논문에서는 실험 내용의 개념 및 원리의 이해를 돕는 가상교육 컨텐츠를 제공하는 동시에 학습자가 원격지에 위치하지만, 직접 하드웨어를 다루면서 실습을 진행하는 것과 같은 효과를 주는 원격실험실 환경을 제공하는 임베디드 시스템 교육용의 진보된 교육시스템을 설계 구현하였다. 기본적으로 Java 기술을 이용한 원격실습환경을 구현하여 학습자가 서버 측의 원격실험환경을 제어함으로써 임베디드 시스템 교육용 장비를 원격 제어할 수 있도록 하였다. 본 논문의 교육시스템은 학습자들이 언제, 어디서나 인터넷을 사용할 수 만 있으면 원격실험을 통해 임베디드 시스템에 대한 실감적인 교육을 수행할 수 있는 효과적이며 편리한 시스템인 동시에 고가의 실험 장비를 원격 공유할 수 있는 경제적인 교육시스템으로 활용될 수 있다.
단순한 기능만을 갖고 있던 조명 시장에 전원과 밝기, 색상 외에도 다양한 기능들이 추가된 스마트 전구 제품들이 출시되어 사용자들에게 편리함과 새로운 경험을 제공해주고 있지만, 여전히 사용자의 수동 제어를 필요로 하고 있는 상황이다. 스마트 상황 센서 LightMe는 이에 AI 기술을 접목해 사용자의 조작을 최소한으로 하면서도 쉽게 접근할 수 있는 환경을 제공한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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