In this paper, we propose a machine learning-based method for supporting resource management of IoT software platforms in a multi-modal sensing scenario. We assume that an IoT device installed with a oneM2M-compatible software platform is connected with various sensors such as PIR, sound, dust, ambient light, ultrasonic, accelerometer, through different embedded system interfaces such as general purpose input output (GPIO), I2C, SPI, USB. Based on a collected dataset including CPU usage and user-defined priority, a machine learning model is trained to estimate the level of nice value required to adjust according to the resource usage patterns. The proposed method is validated by comparing with a rule-based control strategy, showing its practical capability in a multi-modal sensing scenario of IoT devices.
This paper addresses the problem of real-time tracking a high-speed ballistic target. Particle filters can be considered to overcome the nonlinearity in motion and measurement models in the ballistic target. However, it is difficult to apply particle filters to real-time systems because particle filters generally require much computation time. This paper proposes an accelerated particle filter using graphics processing unit (GPU) for real-time ballistic target tracking. The real-time performance of the proposed method was tested and analyzed on a widely-used embedded system. The comparison results with the conventional particle filter on CPU (central processing unit) showed that the proposed method improved the real-time performance by reducing computation time significantly.
Semiconductor industry demands decrease in line/space dimensions of IC substrates. Particularly for IC substrates for CPU, line/space dimensions below $10{\mu}m/10{\mu}m$ are expected to be used in production since 2014. Conventional production technologies (SAP, etc.) based on photolithography are widely agreed to be reaching capability limits. To address this limitation, the embedded circuit fabrication technology using laser ablation has been recently developed. In this paper, we used a nanosecond UV laser and a picosecond UV laser to fabricate embedded circuit patterns into a buildup film with $SiO_2$ powders for IC substrate. We conducted SEM and EDS analysis to investigate surface quality of the embedded circuit patterns. Experimental results showed that due to higher recoil pressure, picosecond UV laser ablation of the buildup film generated a better surface roughness.
비터비 디코더(Viterbi decoder)용 임베디드 SRAM은 범용(General purpose) CPU에 쓰이는 SRAM과 달리 읽기, 쓰기 동작이 비터비 복호 알고리즘에 따라 일정한 액세스 패턴을 갖고 동작한다. 이 연구를 통하여 제안된 임베디드 SRAM의 구조는 이러한 메모리 동작의 패턴에 최적화되어 워드라인과 비트라인에서 발생하는 불필요한 전력소모를 제거함으로써 쓰기 동작의 소모 전력을 크게 줄일 수 있다. 65nm CMOS 공정으로 설계된 비터비 디코더는 본 논문에서 제안된 SRAM 구조를 이용하여 기존의 임베디드 SRAM 대비 8.92%만큼 면적증가로 30.84% 소모 전력 감소를 이룩할 수 있었다.
효율적인 전력관리는 모바일 휴대용 제품 시장에서 중요한 경쟁력 중의 하나이다. 본 논문은 전력을 미리 예측하는 방법으로 실행중인 응용프로그램의 sleep 상태를 이용하는 Energy-Aware Scheduling policy(EASY)를 제안한다. 기존 대기 모드에서 전력소모를 줄이는 방법과의 차이점은 응용프로그램들이 얼마나 오랫동안 스케쥴러에서 sleep 상태에 있었는지를 검사하여 각 응용프로그램들의 동작 상태를 결정한다. EASY 기법은 측정된 sleep 시간을 기준으로 현재의 작업량에 맞는 적정한 CPU 클럭 주파수를 정하고, 다음 작업량의 적정한 CPU 클럭 주파수를 예측함으로서 동작 상태에서 전력 소모를 줄일 수 있다. 실험 결과 기존의 대기모드를 이용한 전력관리 기법과 비교하여 평균적으로 10-30%의 전력소모를 줄임으로써 제안된 기법의 우수성을 입증한다.
핸드헬드 디바이스의 경우, 반복 작업에 대한 CPU 연산 최소화가 성능에 중요한 요소이다. 본 논문에서는 주식 데이터, 네트워크 트래픽, 센서 데이터 등의 시계열 스트림 데이터 상에서 유사 시퀀스를 효율적으로 찾아내는 핸드헬드 디바이스용 알고리즘을 제시한다. 이를 위하여, 우선 시계열 스트림 데이터 상에서 유사 시퀀스를 찾아내는 문제를 스트림 시퀀스 매칭(stream sequence matching)으로 정형적으로 정의한다. 다음으로, 기존의 서브시퀀스 매칭에서 사용했던 윈도우 구성법을 적용하여, 스트림 시퀀스 매칭을 효율적으로 처리하는 윈도우 기반 접근법을 제안한다. 그리고 이러한 윈도우 기반 접근법을 가능하게 하는 윈도우 MBR(window MBR) 개념을 제시하고, 이 개념을 사용하면 스트림 시퀀스 매칭을 정확하게 수행할 수 있음을 증명한다. 또한, 윈도우 기반 접근법에 기반한 두 가지 스트림 시퀀스 매칭 알고리즘을 제안한다. 마지막으로, 분석과 실험을 통해 제안한 알고리즘이 단순 접근법에 비해 CPU 연산을 크게 줄이고 성능을 향상시킴을 보인다. 이 같은 결과를 볼 때, 제안한 방법은 CPU 연산 능력이 부족한 핸드헬드 디바이스의 내장형 알고리즘으로 매우 적합하다고 사료된다.
임베디드 시스템에서 프로그램 성능을 향상시키기 위해서는 시스템의 하드웨어를 이해하고 활용하는 것이 중요하다. 특히 메모리 서브시스템에 대한 이해는 프로그램을 주어진 하드웨어에 최적화하여 성능을 향상시키는 데 큰 역할을 한다. 본 논문에서는 cache, TLB, DRAM과 같은 메모리 서브시스템의 파라미터를 자동적으로 검출하는 기존의 알고리즘을 임베디드 시스템에 적용해 보고, 새롭게 메모리 뱅크 개수 검출 알고리즘을 제안한다. 제안한 알고리즘은 실제 여러 가지 임베디드 시스템 환경에서 실험을 통해 검증하였고, 실험 결과 메모리 서브시스템의 파라미터를 정확히 검출해 낼 수 있는 것을 확인하였다.
NAND flash memory has advantages of non-volatility, little power consumption and fast access time. However, it suffers from inability that does not provide to update-in-place and the erase cycle is limited. Moreover, the unit of read/write operation is a page and the unit of erase operation is a block. Therefore, erase operation is slower than other operations. The AGC, the proposed garbage collection policy focuses on not only garbage collection time reduction for real-time guarantee but also wear-leveling for a flash memory lifetime. In order to achieve above goals, we define three garbage collection operating modes: Fast Mode, Smart Mode, and Wear-leveling Mode. The proposed policy decides the garbage collection mode depending on system CPU usage rate. Fast Mode selects the dirtiest block as victim block to minimize the erase operation time. However, Smart Mode selects the victim block by reflecting the invalid page number and block erase count to minimizing the erase operation time and deviation of block erase count. Wear-leveling Mode operates similar to Smart Mode and it makes groups and relocates the pages which has the similar update time. We implemented the proposed policy and measured the performance compare with the existing policies. Simulation results show that the proposed policy performs better than Cost-benefit policy with the 55% reduction in the operation time. Also, it performs better than Greedy policy with the 87% reduction in the deviation of erase count. Most of all, the proposed policy works adaptively according to the CPU usage rate, and guarantees the real-time performance of the system.
고성능 프로세서와 같은 하드웨어의 발전이 계속됨에 따라 임베디드 환경에서 전력관리는 여전히 중요한 문제이다. DVFS와 같은 전력관리방식은 네트워크 통신과 같은 폴링 기반의 입출력 프로그램에서 효율적인 전력관리를 위해 적응형 방식으로 CPU 주파수를 조절한다. 본 논문에서는 기존 전력관리방식에서의 문제점을 제시하고 새로운 전력관리 방식을 제안한다. 이를 통해 데이터 수신의 빈도가 낮은 상황에서는 폴링 주기를 늘려 전력소모를 줄일 수 있고, 반대로 데이터 수신이 빈번한 상황에서는 최대주파수로 동작하여 성능저하없이 동작 할 수 있다. 이를 임베디드 보드상에 코드계층으로 구현하고 Atmel사의 Power Debugger를 통해 실험 관찰한 결과 제안한 방식은 기존의 전력관리방식과 비교하여 전력소모에서 최대 30%의 성능향상을 보였다.
IEIE Transactions on Smart Processing and Computing
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제4권2호
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pp.65-70
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2015
In this paper, we describe the world's first real-time ray-tracing chip architecture. Ray-tracing technology generates high-quality 3D graphics images better than current rasterization technology by providing four essential light effects: shadow, reflection, refraction and transmission. The real-time ray-tracing chip named RayChip includes a real-time ray-tracing graphics processing unit and an accelerating tree-building unit. An ARM Ltd. central processing unit (CPU) and other peripherals are also included to support all processes of 3D graphics applications. Using the accelerating tree-building unit named RayTree to minimize the CPU load, the chip uses a low-end CPU and decreases both silicon area and power consumption. The evaluation results with RayChip show appropriate performance to support real-time ray tracing in high-definition (HD) resolution, while the rendered images are scaled to full HD resolution. The chip also integrates the Linux operating system and the familiar OpenGL for Embedded Systems application programming interface for easy application development.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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