대부분의 임베디드 시스템들은 유선 및 무선 네트워크에 연결되어 있으며 이들이 생성하는 데이터는 개인, 기관, 또는 국가에 상당히 중요한 정보일 수 있다. 따라서 통신 시 보안에 대한 요구는 향후 더욱 크게 증가할 것으로 전망된다. 임베디드 시스템에서의 또 다른 중요한 요구사항 중의 하나는 저전력 특성이다. 따라서 중요 데이터의 안전한 전송을 위한 암호화 및 복호화 그리고 네트워크 프로토콜 스택의 수행에 따른 전력 사용량 정보는 차세대 저전력 임베디드 시스템을 설계 및 개발하기 위해서 필수적으로 요구될 것이다. 하지만 기존 연구들은 단편적인 전력 사용량만을 분석하고 있다. 본 논문은 보안 데이터를 위한 암호화, 복호화, 그리고 데이터 송수신을 위한 네트워크 프로토콜 스택의 수행에 걸리는 전력 사용량과 오버헤드를 함께 측정하고 분석한다. 측정 결과 3DES 기반의 암호화 및 복호화 작업 동안의 전력 사용량이 TCP/IP 통신을 위한 전력 사용량 보다 데이터 크기가 증가함에 따라 더욱 크게 측정되었다. 해당 작업의 수행 오버헤드 역시 유사한 성향을 보였다. 그리고 프로세서 코어의 전력 사용량은 시스템 전체 사용량의 $10{\sim}22%$ 정도를 차지하는 것으로 측정되었다. 이러한 연구 결과는 임베디드 시스템에서 저전력 보안 데이터 전송을 위해 고려할 사항들을 정량적으로 제시하여 해당 연구 분야에 기여할 수 있다.
최근 배터리로 동작하는 임베디드 시스템의 사용이 급격히 증가하고 있지만, 현재 배터리 기술의 발전 속도는 임베디드 시스템의 전력 사용량의 증가를 따라가지 못하여, 장시간 사용을 위해서는 배터리의 크기가 커져야 하는 단점이 있다. 내장형 시스템에서 소모하는 전력량은 시스템을 구성하는 하드웨어와 시스템을 구동하는 소프트웨어에 의해 결정된다. 그러나 하드웨어적으로 저전력을 지원하더라도 운영체제 등 소프트웨어 수준에서 이를 활용하지 못하면 절전 효과를 극대화할 수 없다. 따라서 본 논문에서는 모바일 임베디드 시스템 환경에서 멀티미디어 애플리케이션 구동시 BET(Break Even Time)기반 태스크 분할을 이용하여 소비 전력을 감소시키는 스케줄링 기법을 제안한다.
임베디드 시스템에서는 기능적 요구사항 뿐만 아니라 전력량, 응답시간, 견고성 등의 여러 가지 비기능적 요구사항들도 중요하다. 그중에서 전력량에 대한 비기능적 요구사항은 휴대형 임베디드 시스템의 운영에 있어서 핵심적인 요소이다. 임베디드 소프트웨어의 복잡도 및 크기 증가로 전력 소모량이 증가하고 있는 추세이며, 그로인해 소프트웨어 기반의 저전력 소모를 위한 임베디드 시스템 개발 기술이 활발히 연구되고 있다. 본 논문에서는 임베디드 소프트웨어 개발의 선행단계에 설계모델 기반으로 소프트웨어 전력소모량을 예측하기 위하여 요구되는 에너지 라이브러리를 구축한다.
모바일 통신, 센서 네트워크, 웨어러블 컴퓨터 등 IT 응용기술 분야의 급속한 발전으로 인하여 매우 다양한 영역에서 임베디드 소프트웨어의 요구가 증가하고 있다. 이러한 다양한 응용영역에서 저전력을 소모하는 임베디드 소프트웨어의 개발은 배터리를 이용한 전원공급 시스템으로 인하여 매우 중요하게 여겨지고 있다. 따라서 본 논문에서는 임베디드 소프트웨어의 개발 과정에서 소모전력 특성을 고려하는 소프트웨어 개발 기법에 대하여 제안한다. 일반적으로 소프트웨어의 소모전력은 코드 기반 분석을 통해 절감할 수 있지만, 이 경우는 소프트웨어를 다시 개발할 수도 있는 문제점을 가지고 있다. 따라서 저전력 소모에 대한 요구사항을 기반으로 소프트웨어 개발 과정에서 소모전력을 감소시켜야 하는 방법이 필요하다. 제안하는 소모전력 절감을 위한 임베디드 소프트웨어 개발 프로세스는 다양한 응용분야에서 활용되는 모바일 시스템의 개발에 활용하여 소모전력 측면에서의 경쟁력있는 소프트웨어의 개발이 가능하게 할 것으로 판단된다.
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.
본 논문은 실시간 임베디드 OS인 TMO-eCos의 데드라인 기반 CPU 저전력 관리 기법을 다루고 있다. 해당 저전력 관리 기법은 경성 실시간 시스템인 TMO 시스템을 위한 태스크 순차화 기법에서 도출된 스케줄링 시나리오를 사용한다. 본 연구팀에서 개발한 스케줄링 사전 분석기는 주기적으로 동작하는 태스크의 주기, 데드라인, WCET를 기반으로 오프라인 분석을 실시한다. 최종적으로 TMO-eCos 커널은 CPU의 전력 소모를 줄이기 위하여 주기적인 태스크의 데드라인을 위반하지 않는 범위에서 CPU의 속도를 조절하여 시스템에서 사용하는 소비전력은 줄이게 된다. 본 논문은 이와 같은 과정과 실제 실험결과를 기술한다.
최근, 딥러닝을 사용 가능한 임베디드 디바이스가 상용화됨에 따라 임베디드 시스템 영역에서도 딥러닝 활용에 대한 다양한 연구가 진행되고 있다. 그러나 임베디드 시스템을 고성능 PC 환경과 비교하면 상대적으로 저사양의 CPU/GPU 프로세서와 메모리를 탑재하고 있으므로 딥러닝 기술의 적용에 있어서 많은 제약이 있다. 본 논문에서는 다양한 최신 딥러닝 네트워크들을 임베디드 디바이스에 적용했을때의 성능을 시간과 전력이라는 관점에서 실험적으로 평가한다. 또한, 호스트 CPU와 GPU 디바이스간의 메모리를 공유하는 임베디드 시스템들의 아키텍처적인 특성을 이용하여 메모리 복사를 줄임으로써 실시간 성능과 저전력성을 높이는 방법을 제시한다. 제안된 방법은 대표적인 공개 딥러닝 프레임워크인 Caffe를 수정하여 구현되었으며, 임베디드 GPU를 탑재한 NVIDIA Jetson TK1에서 성능평가 되었다. 실험결과, 대부분의 딥러닝 네트워크에서 뚜렷한 성능향상을 관찰할 수 있었다. 특히, 메모리 사용량이 높은 AlexNet에서 약 33%의 이미지 인식 속도 단축과 50%의 소비 전력량 감소를 관찰할 수 있었다.
저전력을 소모하는 임베디드 시스템 개발의 중요성이 증대되고 있다. 저전력 소모의 시스템 개발은 하드웨어 측면에서 많이 연구되어 왔지만, 소프트웨어의 동작이 하드웨어 전력 소모를 유발하기 때문에 소프트웨어의 소모 전력을 분석하는 것 또한 중요한 이슈중의 하나이다. 본 논문에서는 임베디드 소프트웨어 개발 과정에서 작성되는 설계 모델을 이용하여 에너지 효율적인 태스크 도출 방법을 제시한다. 이를 위하여 먼저 태스크 분할 기준을 제시하고, 이를 이용한 UML 설계 모델의 분할 과정을 설명한다. 제안된 태스크 도출 방법은 성능과 함께 전력 소모에 많은 영향을 미치는 임베디드 소프트웨어 개발에 활용하여 선행적으로 에너지 소모량을 절감할 기회를 제공할 수 있다.
최근 휴대용 임베디드(Embedded) 시스템들은 크기는 작아지나 사용자들의 요구를 만족시키기 위해서 여러 가지 복합적인 기능을 내장하고 있다. 복합적인 기능 수행을 하기 위해서는 처리 능력이 뛰어난 프로세서들을 사용해야만 하고 시스템의 크기를 줄이기 위해서 적은 용량의 배터리를 사용하는 것이 일반적이다. 그러므로 시스템을 한번 충전한 후에 사용할 수 있는 배터리 사용 시간(Battery Life Time)은 중요한 문제로 대두되고 있다. 시스템의 배터리 사용 시간을 늘리기 위해서는 효율적인 전원 설계, 기능 수행에 따른 전력 관리 그리고 프로세서의 전압과 프로세서 클럭(Clock)의 주파수를 최적화하는 것이 가장 중요하다. 이를 위해서 본 논문에서는 전력 효율을 예측하여 시스템의 전체적인 전력 효율을 최적화하는 전원 구성을 하였으며 각 기능에 따른 전력 관리를 위해서 음악 파일 재생과 동영상 파일 재생을 위한 마이크로 프로세서를 사용하고 디지털 멀티미디어 방송(Digital Multimedia Broadcasting) 시청을 위한 별도의 마이크로 프로세서를 사용함으로써 음악 재생과 동영상 재생 시에는 디지털 멀티미디어 방송시청을 위한 마이크로 프로세서에 전원 공급을 차단함으로써 전력 관리를 최적화한다. 마지막으로 시스템에서 사용되는 프로세서들의 전력 관리를 위해 가변 전압 주파수 스케일링(Dynamic Voltage and Frequency Scaling)을 적용하여 프로세서들 또한 최적화하고 실제 구현된 시스템에 실험 결과들을 통하여 감소된 소비 전력의 결과를 보여준다.
사물 인터넷(IoT) 산업이 확산되면서 사용자의 정보를 특별한 조작 없이 물체가 스스로 인식하는 일이 매우 중요해졌다. 그중에서도 성별(남, 여)은 생물학적인 구조가 달라 성향이 다르고 사회적으로도 기대하는 바가 다르기 때문에 매우 중요한 요소이다. 하지만 얼굴 이미지를 기반으로 한 성별 인식과 관련된 연구는 동일한 성별이라도 다양한 생김새를 가지고 있어서 여전히 도전적인 분야이다. 그리고 성별인식 시스템을 사물 인터넷에 적용하기 위해서는 디바이스 크기를 소형화 시켜야 하며 저전력으로 구동이 가능해야 한다. 따라서 본 논문에서는 저전력으로 실제 사물에서 성별을 인식할 수 있는 기능을 탑재하기 위해 딥 러닝 기반의 성별 인식 알고리즘을 제안하고 이를 모바일 GPU 임베디드 보드에 포팅하여 최종적으로 실시간 성별인식 시스템을 구현하였다. 실험에서는 소비전력과 초당 처리 가능한 프레임 수를 PC환경과 모바일 GPU 임베디드 환경에서 측정하여 저전력 환경에서도 성별 인식이 가능함을 증명하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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