임베디드 시스템은 특별한 목적을 수행하기 위해 컴퓨터 하드웨어와 소프트웨어를 결합시킨 것이다. 임베디드 시스템은 일반 데스크탑보다 작은 규모의 하드웨어에서 운영된다. 임베디드 시스템은 파워, 공간, 메모리 등의 여러 가지 환경적 요소에 제약을 받는다. 그리고 임베디드 시스템은 실시간으로 동작하기 때문에 임베디드 시스템에서 소프트웨어의 실패는 일반 데스크탑에서보다 훨씬 심각한 문제를 발생시킨다. 따라서 임베디드 시스템은 주어진 자원을 효율적으로 사용하여야 하고 임베디드 시스템의 실패율을 낮춰야만 한다. 치명적인 문제를 발생시킬 수 있는 임베디드 시스템의 실패의 원인 중 하나가 메모리에 관련한 문제이다. 임베디드 시스템 특정상 메모리 문제는 크게 하드웨어 기반의 메모리 문제와 소프트웨어 기반의 메모리 문제로 분류된다. 소프트웨어 기반의 메모리에 관련한 문제는 Memory Leak, Freeing Free Memory, Freeing Unallocated Memory, Memory Allocation Failed, Late Detect Array Bounds Write, Late Detect Freed Memory Write 등과 같은 것들이 있다. 본 논문에서는 임베디드 시스템의 메모리 관련에 대한 문제점을 파악하고 관련 툴을 연구하여 그 문제점들을 효율적으로 해결할 수 있는 기법을 점증적으로 연구하고자 한다.
SW 자산 가치에 현저한 증가와 환경적 변화에 좌우되는 임베디드 SW의 재사용을 통한 생산성 강화의 필요성이 급격히 증가하는데 반해, 임베디드 SW의 자산화를 위한 구체적인 지침이나 사례연구의 제공이 전무하여 임베디드 SW의 생산은 항상 비용 소모적인 오류를 만들어 내고 있는 실정이다. 본 논문에서는 임베디드 SW 재사용 사례 구축을 통해 임베디드 SW의 자산화를 위한 임베디드 SW 지침을 검증하고, 실용적 지침으로 보급한다.
초고속인터넷, 무선통신의 보급과 유비쿼터스 환경으로 발전하면서 기반기술인 임베디드 시스템의 중요성이 커지고 있다. 임베디드 SW는 휴대폰, 디지털 TV, 셋톱박스, 홈네트워크는 물론 스마트카드, RFID, 센서노드 등 광범위한 분야에서 활용된다. 향후 임베디드 SW의 개발 경쟁력은 국가 경쟁력의 지표가 될 전망이어서 중요성이 더욱 커질 것으로 보인다.
최근 몇 년 동안 딥러닝 기법을 이용한 객체 검출이 뛰어난 성능을 보여주었다. 얼굴 검출은 도전적인 문제로 많은 연구가 되고 있다. 본 논문에서는 임베디드 환경에서 적용할 수 있는 객체 검출을 위한 딥러닝 방법을 살펴보고, 얼굴 데이터 셋을 이용하여 훈련시켜 얼굴 검출에 적용한다. 훈련된 모델의 크기는 임베디드 환경에 적합한 메모리 요구량을 보여준다.
최근 무선 통신의 발달과 함께 임베디드 시스템의 성능 향상 및 보급률 증가로 기존의 분산 시스템 환경에 무선 임베디드 시스템들이 포함되기 시작하였다. 분산 시스템을 구성하늘 요소들 간의 동기화, 순서화, 그리고 일관성 유지를 위하여 시간 동기화는 반드시 필요하고, 지난 20여 년간 분산 시스템에서의 시간 동기화에 관한 많은 연구가 이루어져 왔다. 하지만 무선 임베디드 시스템에서의 시간 동기화는 메시지 지연과 손실이 많다는 점과 풍부하지 않은 시스템 자원을 고려해야 하므로, 기존 유선 환경에서 사용되었던 시간 동기화 알고리즘을 그대로 적용하기에는 어려운 점이 많다. 이에 본 논문에서는 IEEE 802.11 표준을 확장하여 무선 임베디드 환경에 적합한 시간 동기화 방법을 제안한다. 제안된 방법은 브로드캐스트 통신의 특성을 활용하여 무선 임베디드 환경에서의 제약 조건을 완화함으로써 높은 정확성을 제공하면서 메시지 손실을 감내하여 연속적인 시간 동기화를 제공할 수 있다. 이를 위해 마스터/슬레이브 방식의 구조에서 마스터는 시간 동기화를 위한 시간 정보를 브로드캐스트하고, 슬레이브는 편차와 편차율을 계산하여 마스터의 시간을 추정하고 동기화된 시간인 가상 시간을 계산하였다. 실험을 통해 제안된 시간 동기화 알고리즘을 사용하는 경우 200${\mu}s$ 정도의 표준 편차 범위로 동기화할 수 있음을 보였다.
테스팅이 오류의 존재를 증명할 수 있는데 반해서, 정형 검증 기술은 시스템에 오류가 존재하지 않음을 증명할 수 있다. 모델 체킹은 이런 정형 검증 기술 중의 하나이다. 최근에 모델 체킹을 이용하여 코드를 자동으로 검증하려는 연구들이 많다. 하지만 이런 연구는 일반적인 환경에서의 검사만을 할 수 있다. 반면에 임베디드 소프트웨어는 실시간성, 외부 환경, 다중 스레드 등의 다양한 특성이 존재한다. 따라서 임베디드 소프트웨어와 같이 안전한 소프트웨어 시스템을 필요로 하는 환경을 위한 모델 체킹을 수행하기는 힘들다. 본 논문에서는 임베디드 소프트웨어에 대한 모델체킹 도구가 검증할 수 있어야 하는 실시간 시스템의 검증, 외부 환경에 대한 고려, 다중 스레드 시스템의 검증 등을 설명하고, 기존 도구들이 얼마나 만족하고 있는지 조사해본다.
본 논문에서는 유비쿼터스 환경상에서 임베디드 디바이스 간의 서비스 연계 및 통합에 대한 문제를 해결하기 위하여 ESB를 기반으로 다양한 프로토콜을 가진 디바이스의 서비스들을 통합하고 관리하는 동적 서비스 통합 프레임워크를 제안하고 있다. 동적 서비스 통합 프레임워크는 ESB를 기반으로 다양한 디바이스의 서비스를 통합하고, 동적 서비스 구성 및 관리를 지원하여 새로운 서비스를 구성하며, 동적 프로토콜 디텍팅을 지원하고, 웹 서비스를 통하여 주어진 임베디드 디바이스 이외의 환경에 존재하는 다른 시스템과의 연동을 지원한다. 이 프레임워크를 통하여 유비쿼터스 환경 상의 임베디드 디바이스를 통합하여 편리하게 관리할 수 있을 뿐만 아니라 디바이스 간의 서비스 조합을 통해 새로운 서비스를 구성함으로 다양한 서비스를 사용할 수 있을 것이다.
본 논문에서 핵심적으로 연구할 내용은 기존 논문에서 소개된 BERT-base 모델의 경량화 버전인 DistilBERT 모델을 임베디드 시스템(Raspberry PI 5) 환경에 탑재 및 구현하는 것이다. 또한, 본 논문에서는 임베디드 시스템(Raspberry PI 5) 환경에 탑재한 DistilBERT 모델과 BERT-base 모델 간의 성능 비교를 수행하였다. 성능 평가에 사용한 데이터셋은 SQuAD(Standford Question Answering Dataset)로 질의응답 태스크에 대한 데이터셋이며, 성능 검증 지표로는 EM(Exact Match) Score와 F1 Score 그리고 추론시간을 사용하였다. 실험 결과를 통해 DistilBERT와 같은 경량화 모델이 임베디드 시스템(Raspberry PI 5)과 같은 환경에서 온 디바이스 AI(On-Device AI)로 잘 작동함을 증명하였다.
다양한 방면에서 사용되는 임베디드 시스템의 메모리 취약성에 대한 관심이 많아짐에 따라 임베디드 시스템의 메모리 보호와 관련하여 많은 연구가 진행 중이다. 스택 카나리는 효율적인 메모리 보호 기법으로써 널리 사용되지만 물리 메모리가 제한적이고 사용자 권한 분리를 지원하지 않는 임베디드 시스템에서는 기존 방식을 활용한 스택 카나리를 적용하는 것에 한계가 있다. ARM의 TrustZone은 일반 실행 환경과 신뢰 실행 환경으로 분리하여 일반 실행 환경에서 신뢰 실행 환경의 데이터나 코드에 접근하지 못 하도록 막는다. 그렇기 때문에 ARM의 TrustZone에 암호화 키를 저장하거나 보안이 중요한 동작을 TrustZone에서 실행하는 연구가 많다. 본 논문에서는 ARM의 TrustZone을 활용하여 임베디드 시스템에서 스택 카나리 기법의 한계를 보완 할 수 있는 방법을 제안한다.
리눅스 환경의 임베디드 시스템에 탑재된 파일 시스템은 미니 하드 디스크 또는 플래시 메모리를 미디어로 채택하고 있다. 이러한 장치에 구현되는 파일 시스템의 종류는 임베디드 운영체제에 따라 다양하게 존재한다. 그런데 임베디드 시스템이 파일 시스템 의존도가 커질수록 이 파일 시스템 종류의 선택이 전체 시스템의 성능에 큰 영향을 미치게 된다. 이 논문에서는 임베디드 시스템의 FAT과 Ext2 파일 시스템에서 성능을 비교 분석한다. 그래서 어떤 경우에 어느 파일 시스템이 우수한지에 대하여 고찰한다. 이 결과는 리눅스 환경의 임베디드 시스템에서 플래시 파일 시스템의 선택에 도움이 될 것이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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