정확한 SOC 추정은 배터리 운영 전략을 제시하는 중요한 지표로 많은 연구가 진행되었다. 기존 연구에서 검증을 위해 주로 사용되던 시뮬레이션 방식은 실제 BMS 환경처럼 실시간 SOC를 추정하기 어렵다. 따라서 본 논문에서는 실시간 배터리 SOC 추정이 가능한 임베디드 시스템을 구현하고 검증 과정에서 발생 가능한 문제 분석을 목표로 한다. 2개의 라즈베리파이 보드로 구성된 환경은 Simscape 배터리에서 측정된 데이터로 EKF 기반 SOC 추정을 진행한다. 검증 단계에서는 온도에 따라 달라지는 배터리 특성을 고려하여, 다양한 주변 온도에서 결과를 확인하였다. 또 임베디드 환경에서 발생하는 오프셋 오류와 패킷 손실에 대비하여, 문제 상황에서 SOC 추정 성능을 검증하였다. 이를 통해 안정범위의 5%내의 오차를 갖는 실시간 SOC 추정이 가능한 임베디드 시스템 구현을 위한 전략을 제시한다.
최근 임베디드 시스템의 급격한 발전으로 인해, 임베디드 시스템의 활용 범 위와 복잡도는 증가하고 있지만 임베디드 시스템의 개발생산성과 품질은 그러한 현실에 부합하지 못하고 있다. 이것은 임베디드 시스템 개발 특히 소프트웨어의 개발에 있어서는 특정 하드웨어 환경에 종속적인 개발방식에 비롯된 것이며 임베디드 시스템의 개발생산성 및 품질을 향상시키기 위해서는 이러한 개발방식에 대한 개선이 시급하다. 이러한 개발방식의 개선을 위한 기존 연구들에서는 별도의 인터페이스 명세언어나 복잡한 템플릿을 이용하여 디바이스 드라이버를 자동으로 생성하도록 하고 있지만 명세기법의 높은 복잡도나 부족한 유연성으로 인해 실제로 적용하기에는 많은 노력이 필요하다. 이에 따라 본 논문에서는 재사용 가능한 디바이스 드라이버 개발을 위해 가벼운 템플릿을 정의하고 모델링 측면을 감안하여 XML로 표현되는 하드웨어 정보를 결합하여 디바이스 드라이버를 생성하는 방안을 제시한다. 이것은 개발자가 손쉽고 적용 가능한 템플릿으로 디바이스 드라이버를 정의하고, XML로 명세된 특정 하드웨어 정보를 결합하여 실제 드라이버를 생성함으로써 높은 개발생산성을 보장하며 발전적으로 설계 단계에서의 검증을 통한 품질향상도 기대할 수 있다.
교통신호 평가시스템 HILS는 교통신호 시스템을 평가하기 위해 만들어진 시스템으로, 실제의 교통신호 환경을 모사하는 시뮬레이터와 교통신호 제어기를 모사하는 LCS를 이용하여, 실제 환경을 모사하는 시뮬레이션을 구동하는 기능을 갖는다. 본 연구는 교통신호 제어기의 기능을 모사하며 센터시스템과 교통시뮬레이터(VISSIM)에 연결되어 동작하는 LCS의 설계에 대한 것이다. LCS의 프로그램 설계는 이식성이 좋은 파이썬 언어를 이용하였으며, 약간의 코드 수정을 통해 PC 환경의 윈도우에서 동작하는 버전과 임베디드 환경의 리눅스에서 동작하는 두 가지 버전으로 설계하여 두 가지 에서의 동작을 비교 분석하였다. 본 연구에서 PC환경의 윈도우에서 LCS 사용시의 한계점을 분석하였으며, 규모가 큰 용량에서 임베디드 환경의 리눅스를 통한 시뮬레이션의 용이함을 확인하였다.
한국전자통신연구원(ETRI)에서 개발한 임베디드 리눅스인 Qplus(1)의 개발환경은 타겟 설정 도구인 타겟 빌더(2)와 통합개발환경인 Esto(3)를 포함한다. 타겟 빌더는 타겟에 설치될 응용, 라이브러리 등에 대해서 패키지 형태로 관리하고 있다. 개발자가 Esto를 사용하여 개발된 응용 프로그램을 타겟 빌더의 패키지로 추가하기 위해서는 패키지 명세 구문을 익혀서 수작업으로 패키지를 작성해야 한다. 이와 같은 과정은 개발자에게 프로그램 개발 이외의 오버헤드를 제공하기 때문에 전체적인 개발 시간이 길어질 수 있다. 본 연구에서는 이와 같은 문제를 해결하기 위하여 타겟 빌더의 패키지를 자동으로 생성하는 도구를 개발하였다. 본 도구는 Eclipse(4) 기반으로 개발되었으며, 개발중인 Eclipse 기반의 Esto와 타겟 빌더와 연동되어 개발자에게 사용하기 편리한 통합 Qplus 개발환경을 제공하여, Qplus 기반의 임베디드 시스템 개발 시간을 단축시킬 수 있을 것으로 기대한다.
USN은 인간의 생활공간, 생활기기, 기계 등 모든 사물에 컴퓨팅 및 네트워킹 기능을 부여하여 환경과 상황의 자동인지를 통해 사용자에게 최적의 서비스를 가능하게 함으로써 인간생활의 편리성과 안정성을 고도화 하는 기술이라 할 수 있다. 본 논문에서는 이와 같은 USN기술을 이용하여 학습자의 학습환경을 실시간으로 파악하여 이를 기초로 최적의 학습환경으로 만들어주기 위한 학습지원시스템을 임베디드 시스템 기반으로 개발한다.
현재 선박에서는 선상정보체계의 디지털화 추세가 가속화되어 고성능의 통합형 선방용 컴퓨터를 필요로 하며, 현재도 그 납품 실적이 꾸준히 증가하는 추세이다. 하지만 실제 선박 내의 운용환경을 충분히 고려한 선박용 컴퓨터의 개발은 그 실적이 부진한 실태로, 잦은 고장과 합리적이지 못한 인터페이스 장치들의 적재로 원활한 운용환경을 제공하지 못하고 있다. 그리하여 기초설계부터 특수한 해양환경에 적합하도록 고안되고, 선박의 통신체계(NMEA 0183)를 완벽히 지원하여 항해보조장치로서의 임무를 충실히 소화해 낼 수 있는 선박용 컴퓨터 개발을 필요로 하게 되었다.
본 논문에서는 복잡한 환경에서 휴머노이드 로봇의 영상기반 운동계획을 제안하였다. 먼저 영상전처리 과정을 통해 작업환경에서 경로 계획으로 최적 경로를 탐색하고, 탐색된 경로의 거리와 방향각에 따라 퍼지규칙을 적용하여 보행 프리미티브를 선택하는 운동계획방법을 제안하였다. 다양한 장애물을 갖는 복잡한 환경에서 로봇의 보행 프리미티브를 사용하여 영상기반의 운동계획이 실시간으로 수행 가능하도록 설계하였다. 제안한 운동계획방법은 임베디드 비전 시스템을 사용한 휴머노이드 로봇을 실제 제작하여 실험을 통해 성능을 검증하였다.
사물 인터넷(loT)의 확산에 따라 기계가 사용자의 정보를 인식하는 일이 매우 중요해졌다. 그 중에서도 성별은 사용자의 특징을 판단하는 결정적인 요소 중 하나이다. 하지만 아직 성별 인식에 관련된 연구는 여전히 도전적이며 향상시킬 부분이 많이 남아있다. 본 논문에서는 deep-convolutional neural network (DCNN)를 이용하여 높은 성능을 갖는 성별 인식 네트워크를 제안하며, 이를 모바일 GPU 보드에 임베디드 포팅(porting)하여 실시간 성별인식 시스템을 구성한 뒤, PC 환경과 모바일 GPU 환경에서 제안하는 시스템의 성능을 비교, 분석한다.
생활 속 사물들을 유 무선 네트워크를 이용하여 상호 연결하고 정보를 공유하는 환경을 사물인터넷이라고 한다. 즉, 인터넷을 기반으로 모든 사물을 연결하여 사람과 사물, 사물과 사물 간의 정보를 상호 소통하는 지능형 기술 및 서비스로서 기존의 유선 통신 기반 인터넷 및 모바일 인터넷보다 진화된 다음 단계의 인터넷을 의미한다고 볼 수 있다. 이러한 사물인터넷은 가전제품을 비롯한 전자기기뿐만 아니라 원격검침, 헬스케어, 스마트홈, 스마트카, 스마트팩토리 등의 다양한 분야에서 가정 및 산업용으로 응용되고 있다. 본 논문에서는 임베디드 디바이스를 사용하여 가정의 전자기기를 사용환경을 구성하고 이러한 장치들과 소통하고 제어할 수 있는 웹 기반의 플랫폼 환경에 대하여 제안한다.
윈도우즈, 리눅스 등 시장 점유율이 높은 운영체제의 경우에는 다양한 디버깅 도구들로 인해 개발 효율성이 향상된다. 반면 VxWorks 운영체제의 경우에는 실시간성이 요구되는 임베디드 환경에서 제한적으로 사용되어 디버깅 도구 부족 등 개발 효율성 측면에서 여러 제약사항들이 존재한다. 다양한 소프트웨어 오류 가운데 임베디드 환경의 제약으로 인한 대표적인 하드웨어 리소스인 CPU, 메모리와 관련된 디버깅 방안에 관해 소개하고 디버깅 효율성을 개선하고자 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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