최근의 내장형 시스템은 유연성을 유지하고 시간 제약사항을 만족하기 위해서 일반적인 프로세서와 FPGA와 같은 재구성 가능한 부품을 결합하는 Hybrid 시스템을 사용하는 추세이다. 이러한 내장형 시스템은 구축하는 설계 시간을 단축하여 짧은 시간 안에 시장에 진입하는 것이 아주 중요하다. 새로이 주목받고 있는 연구분야인 설계공간탐색은 실제 시스템을 제작하지 않고도 시스템 수준에서 어플리케이션의 성능을 분석하여 최소의 비용으로 시스템에서 요구하는 제약사항을 만족하는 구조를 예측하는 것을 가능하게 한다. 본 논문에서는 Hybrid 내장형 시스템의 설계공간탐색을 위한 시간분석 시뮬레이터를 선계하고 구현하였다. 시스템 설계변수를 변화하면서 정량적인 성능 데이타를 이용하여 설계공간 탐색을 가능하게 하는 Y-Chart 방법을 Hybrid 시스템의 경우에 적용하여 시뮬레이터를 확장 구현하였으며, 기존의 소프트웨어 시간 분석 도구 및 하드웨어 시간분석도구를 활용한다. 본 논문에서 제시하는 시간분석 시뮬레이터는 Hybrid 내장형 시스템의 설계 비용과 시간을 현저하게 줄이면서, 최적의 하드웨어 구성을 찾는 설계공간탐색의 핵심 모듈로 활용될 것으로 기대된다.
본 논문은 LZSS 압축 알고리즘을 변형하여 임베디드 리눅스 운영체제 파일 시스템으로 사용할 수 있도록 설계한다. 본 논문에서는 PDA 임베디드 리눅스 파일 시스템에 변형된 LZSS 압축 알고리즘을 적용하여 저장 공간의 효율적인 관리를 할수 있도록 하였다. 임베디드 리눅스 기반의 PDA 시스템에 대한 압축 파일 시스템 설계는 메모리 사용을 극대화시킬 수 있다. 이와같이 임베디드 시스템에 압축 파일 시스템을 제공함으로써 임베디드 시스템의 한계였던 소량의 저장 공간 문제를 해결하도록 해준다. 본 논문에서 제안하는 압축 파일 시스템을 사용할 경우 저장 공간을 늘리지 않고 저장 공간을 늘리는 효과를 낼 수 있도록 해준다.
A large portion of the embedded system development process involves the integration of hardware and software. Unfortunately, communication across the hardware/software boundary is tedious and error-prone to create. This paper presents an automatic hardware/software interface generation system. As the front-end of hardware/software co-design frameworks, a system designer defines XML specifications for hardware functions. Our system generates hardware/software interfaces including Device Driver, Driver API, and Device Controller from these specifications. Embedded software designers can easily use hardware just like system libraries. Our system reduces the mistakes and errors that can be occurred when a software programmer directly connects software to hardware, and supports balancing labors between hardware developers and software programmers. Moreover, this system can be used as the back-end for a hardware/software co-design framework.
In this paper, we applied a PC interface and an embedded system in order to design a non-linear system and implement the PID algorithm as our control one. We used the inverted pendulum, one of the most generally used non-linear system models, to control uncertain factors in the environment. This paper showed how to use this non-linear system model to control the factors completely as well as to understand the PID algorithm. Furthermore, this paper applied and understood the embedded system.
Recently, an embedded flash memory has been widely used for the Internet of Things(IoT). Due to its nonvolatility, economical feasibility, stability, low power usage, and fast speed. With respect to power consumption, the embedded memory system must consider the most significant design factor. The objective of this research is to design high performance and low power NAND flash memory architecture including a dual buffer as a replacement for NOR flash. Simulation shows that the proposed NAND flash system can achieve better performance than a conventional NOR flash memory. Furthermore, the average memory access time of the proposed system is better that of other buffer systems with three times more space. The use of a small buffer results in a significant reduction in power consumption.
In this paper, the Embedded MEMS system to the power apparatus used Edge Impulse machine learning tools and therefore an improved predictive system design is implemented. The proposed MEMS embedded system is developed based on nRF52840 system and the sensor with 3-Axis Digital Magnetometer, I2C interface and magnetic measurable range ±120 uT, BM1422AGMV which incorporates magneto impedance elements to detect magnetic field and the ARM M4 32-bit processor controller circuit in a small package. The MEMS embedded platform is consisted with Edge Impulse Machine Learning and system driver implementation between hardware and software drivers using SensorQ which is special queue including user application temporary sensor data. In this paper by experimenting, TensorFlow machine learning training output is applied to the power apparatus for analyzing the status such as "Normal, Warning, Hazard" and predicting the performance at level of 99.6% accuracy and 0.01 loss.
임베디드 시스템 시장이 확대되면서 최근 들어 자동차, 선박, 로봇 등과 같은 다양한 분야에서 임베디드 소프트웨어에 대한 관심이 증가되고 있다. 이와 관련하여 임베디드 운영체제, 임베디드 소프트웨어 모델링 기법, 임베디드 소프트웨어 테스팅 등 다양한 연구들이 이루어지고 있다. 그러나 지금까지 임베디드 분야가 하드웨어 분야에 치중되어 왔기 때문에 임베디드 시스템 개발에 있어서 체계적인 공학적 접근 방식이 미약한 상태이다. 이 뿐만 아니라 임베디드 시스템 개발에 있어서 재사용성을 고려한 프레임워크 기반의 설계 기법 등은 반영되지 못한 실정이다. 이렇게 개발됨으로써 시스템 내에 죽은 코드(Dead Code)들이 산재해 있을 뿐만 아니라 시스템의 재사용성이 매우 저조한 결과를 보이고 있다. 본 논문에서는 이러한 재사용성 향상을 위한 임베디드 시스템의 프레임워크를 제시하고, 이 프레임워크에 대한 정적 메타 모델을 제시한다. 이러한 메타 모델을 통해 임베디드 시스템의 재사용 프레임워크의 구조를 표현 할 뿐만 아니라, 이를 기반으로 다양한 임베디드 시스템 형태에 따라 모델을 쉽게 확장하여 설계할 수 있도록 한다.
A large part of the embedded system, compared with the PC, have low performance CPU and small memory. So the embedded operating system fits the condition of that hardware system. A Single Address Space (SAS) OS has the operating system and all applications in the single address space. The SAS architecture enhances sharing and co-operation, because addresses have a unique interpretation. Thus, pointer-based date structures can be directly communicated and shared between programs at any time, and can be stored directly on storage. The key point of the SAS OS on the embedded system is the low overhead inter-action between programs in process and usage. So SAS OS can be ported on the low performance CPU. In this paper, we design the SAS OS (named emNOS, Embedded Network Operating System) on the ARMTTDMI processor. Finally we show the benefits of the SAS OS on the embedded system.
임베디드 시스템은 하드웨어와 소프트웨어 요소들이 서로 결합된 시스템이기 때문에 설계 시 실시간성(Real-time), 반응성(Reactive), 소규모(Small Size), 경량화(Low Weight), 안전성(Safe), 신뢰성(Reliable), 견고성(Harsh Environment), 저비용(Low Cost) 등의 요소들을 고려하여 설계해야 한다. 그러나 현재 임베디드 시스템 개발에 이러한 요소들을 반영한 설계 기법들이 미비하게 제시되어 있다. 특히 임베디드 시스템 개발에 있어서 프레임워크를 기반으로 임베디드 시스템을 개발하는 형태가 거의 이뤄지고 있지 않다. 이로 인해 현재 개발되어 있는 임베디드 시스템들의 내부 코드들을 살펴보면 시스템 작동과 전혀 상관이 없는 코드들이 무수하게 잔재하고 있으며, 임베디드 시스템 개발에 있어서 재사용성이나 가변성에 대한 고려가 미흡한 실정이다. 따라서 본 연구에서는 임베디드 시스템의 재사용성을 향상시키기 위해 제안했던 재사용 프레임워크 설계에 대한 완전성이나 일관성을 보장하기 위해 Z를 이용하여 프레임워크 설계에 대한 정형 명세 기법을 제시하고자 한다. 또한 Z 언어를 통해 명세한 결과를 Z-Eves Tool을 통해 Z 모델 체킹을 수행하여 프레임워크 설계의 명확성을 보이고자 한다.
It is the approach of embedded system design that finds 3D scanning technology to analyze a real object or environment to collect data on its shape and appearance. 3D laser scanning developed during the last half of 20th century in an attempt to accurately recreate the surfaces of various objects. 1960s, early scanners used lights, cameras, and projectors to carry out the scanning in the lacks of performance which encountered many difficulties with shiny, mirroring, or transparent objects. The 3D scanning technology has leveled-up with helpful of embedded software platform research and design. In this paper, First we designed the hardware of laser/camera setup and turntable moving part which is the base of object. Second, we introduced the process of scanning 3D data with software and analyzed the resulting scanned image on the web server. Last, we made the 3D scanning embedded device with 3D printing model and experimented the 3D scanning performance with Raspberry Pi.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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