This paper describes an experiment on the embedded network agent. The embedded network agent is the device that will enable other devices to communicate over the Internet. Many devices have no way to communicate with other devices over the Internet The embedded network agent extends the stand-alone devices that have no TCP/IP protocol suite to the Internet, the global networks, without any hardware and software. To support the better efficiency, this parer proffers new TCP state diagram of the embedded network agent. This TCP state on the embedded network agent considers the status of the common devices behind the embedded network agent. Because of this consideration, the embedded network agent tenders an improved result to user.
It is highly requested that the more complicated embedded software is used for high performance and multiple functions of the systems. This is inevitably increasing the errors. Therefore the embedded software testing is getting important recently. There are not general testing methods which are able to be applied for any embedded systems, but via this research, we introduce a testing method which is based on TTCN-3, a testing standard, for embedded systems. A testing environment for network-based embedded software is implemented with considering the features of TTCN-3 testing which is based on message exchange. The testing environment has two additional parts with TTCN-3 test system, the network analyzer to access the network-based systems and the communication interface which is suggested for embedded systems in previous work, and we have implemented the whole testing environment with interacting these two parts. In addition to the normal testing domain, called single node testing as a unit testing of V-model, we suggest another concept to test multiple nodes in network. It could be achieved by adding keywords such as supervisor and object which are describing the feature of TTCN-3 testing component and generating the TTCN-3 Executable code which contains new keywords. The testing has done for embedded software which is based on CAN network and the demonstration of the testing environment has been shown in this paper.
Embedded industry has emerged as one of the important industry for u-IT based application service. Technology development related to embedded hardware and software provides the base for the development of U-IT convergence industry. This study intends to suggest a research model to investigate the influence of industry, organization, technology factors on technology performance in the embedded companies. This study adopted research variables such as global network, local network, industry intensity, and technology capability as independent variables, with technology performance as a dependent variable from the existing literatures. The purpose of this study is to analyze the influence of industrial and organizational factors on technology performance of embedded companies SCM systems, including the moderating effect of government support. 94 companies data were collected by survey. The result of this empirical study is summarized as follows. First, local network and technology capability are the important determinants to influence technology performance of embedded companies in direct effect model. Second, global network and industry intensity has more positive influence on technology performance of embedded companies through a moderating variable of government support.
The home network system of ubiquitous computing concept is changing present our home life as more comfortable and safe. Also, it permits that we can connect the home network system and control the appliance which is linked to the home network system without limitation in time and place. But, as other systems that use the public network like the Internet, remote control/monitoring of the home network system that use the Internet includes problems such as user's access which is not admitted and information changing. This paper presents the efficient solution about the security problem that is recognized to important problem of the home network system. Also this paper implements the security of the home network system based on the UPnP (Universal Plug and Play), adding VPN (Virtual Private Network) router that uses the IPsec to the home network system which is consisted of the ARM9 and the Embedded Linux.
Statistical Process Control (SPC) is recognized as one of the most important tool of quality control (QC), and is one research focus in order to implement SPC quickly and effectively using computer technology and network environments. This paper proposes the principle and topology of embedded SPC based on the Internet/lntranet, emphatically discusses the embedded data sampling block, embedded network interface and SPC strategy. An example of application is given.
최근 multimedia와 network 분야의 발달로 embedded system에서도 multimedia 정보를 처리하거나 network를 접속하는 기능들이 포함되고 있다. 따라서 system이 더욱 복잡해지고 기존의 방법과는 다른 새로운 접근 방법이 필요하게 되었다 일반 computer system에서 쓰이는 것과는 달리 대부분의 embedded system은 real-time이라는 특성을 만족시켜야 했기 때문에 나오게 된 것이 바로 real-time system이다. 본 논문에서는 real-time embedded web-server system을 구현하기 위해 strong-arm board에 Linux로 web-server를 구축하고 kernel을 재구성하였다.
In this paper, we developed a network camera for CMOS camera module inspection. The design, implementation details including embedded linux porting and CPLD logics, and performance of network camera are described. The network camera consists of SoC(S3C4530A), CPLD and CMOS image sensor. In order to image data of CMOS image sensor we designed capture logics on CPLD by using VHDL program. Embedded Linux such as uClinux is performed on the network camera to utilize development environment and TCP/IP protocol specification. The application is based on socket communication between GUI on PC and Embedded Linux based network camera. When JPEG compression is applied, the transmission speed was improved enough for this system to be used for an alternative of expensive CCTV or remote monitoring system in a power plant and uninhabited places.
Middleware enables different networking devices and protocols to inter-operate in ubiquitous home network environments. The UPnP(Universal Plug and Play) middleware, which runs on a PC and is based on the IPv4 protocol, has attracted much interest in the field of home network research since it has versatility The UPnP, however, cannot be easily accessed via the public Internet since the UPnP devices that provide services and the Control Points that control the devices are configured with non-routable local private or Auto IP networks. The critical question is how to access UPnP network via the public Internet. The purpose of this paper is to deal with the non-routability problem in local private and Auto IP networks by improving the conventional Control Point used in UPnP middleware-based home networks. For this purpose, this paper proposes an improved Control Point for accessing and controlling the home network from remote sites via the public Internet, by adding a web server to the conventional Control Point. The improved Control Point is implemented in an embedded GNU/Linux system running on an ARM9 platform. Also this paper implements the security of the home network system based on the UPnP (Universal Plug and Play), adding VPN (Virtual Private Network) router that uses the IPsec to the home network system which is consisted of the ARM9 and the Embedded Linux.
기존 사무 환경에서 개인 PC를 이용하여 네트워크를 통해 프린터를 공유하는 경우 프린터와 직접 연결된 PC에 상당한 과부하가 발생한다. 프린터에 직접 연결된 PC 사용자는 개인 작업 시 이러한 과부하로 인해 불편함이 발생하게 된다. 본 논문에서는 이와 같은 문제점을 해결하고, 사무실 구성원들이 네트워크를 통해 원할 한 프린터 작업을 수행할 수 있도록 프린터 서버 역할을 수행 하는 Embedded Linux 기반의 Embedded Printer System을 구현 하였으며, 실제 환경에서 실험을 거쳐 성능을 검증하였다.
This paper introduces model compression algorithms which make a deep neural network smaller and faster for embedded systems. The model compression algorithms can be largely categorized into pruning, quantization and knowledge distillation. In this study, gradual pruning, quantization aware training, and knowledge distillation which learns the activation boundary in the hidden layer of the teacher neural network are integrated. As a large deep neural network is compressed and accelerated by these algorithms, embedded computing boards can run the deep neural network much faster with less memory usage while preserving the reasonable accuracy. To evaluate the performance of the compressed neural networks, we evaluate the size, latency and accuracy of the deep neural network, DenseNet201, for image classification with CIFAR-10 dataset on the NVIDIA Jetson Xavier.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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