유비쿼터스 컴퓨팅을 구현하기 위한 임베디드 시스템적 요소, 즉 각종 전자기기, 가전제품, 제어장치 들은 단순히 회로로만 구성되어 있는 것이 아니라 특정한 기능을 수행하도록 프로그램이 내장되어 있는데 이러한 시스템 제어역할을 수행하는 다양한 프로그램을 임베디드 소프트웨어라고 정의할 수 있다. 임베디드 소프트웨어는 시스템의 기능을 제어하는 핵심 요소이므로 내용이나 제어 구조가 공개되는 경우에는 심각한 영향을 받을 수 있다. 임베디드 소프트웨어의 보안은 크게 두 부분으로 나뉘어 고려될 수 있다. 첫 번째는 외부의 위협원이 내부로 침투하여 관련 정보를 유출하는 것이고, 두 번째는 내부 혹은 외부의 위협원이 임베디드 소프트웨어에 악성 코드를 삽입하는 등 불법적인 행동을 하는 것이다. 본 논문에서는 첫 번째 관점에서, 임베디드 소프트웨어를 개발하고 있는 개발 현장에 대한 보안 점검 요소들을 도출하고 제안하였다. 개발 현장에 대한 보안 점검을 통해 외부 위협원의 접근을 원천적으로 차단하는 동시에, 임베디드 소프트웨어의 비인가된 변형을 간접적으로 예방할 수 있을 것으로 기대된다.
항공 임베디드 시스템은 고신뢰성 설계가 매우 중요하다. 본 논문에서는 고신뢰성 항공 임베디드 시스템 연구를 위하여 Triple Modular Redundancy(TMR) 구조의 하드웨어를 설계하였다. TMR 구조의 하드웨어가 단일 프로세서 구조의 하드웨어보다 얼마나 신뢰성이 향상 되었는지를 연구하기 위하여, ARM 프로세서와 TMR ARM 프로세서의 축소된 형태의 시뮬레이션 모델을 개발하였고 각각의 신뢰성을 평가하는 연구를 수행하였다. 신뢰성 평가는 RTL을 이용한 시뮬레이션 기반 오류 주입 시뮬레이션 기법을 이용하였다. 주입된 오류별로 타겟 시스템의 상태변화를 분석하여, 오류 복구비율을 계산하였다. 실험결과 TMR ARM의 오류복구 능력은 ARM에 비해 최대 10배 이상 향상되었으며, 특히 permanent fault에서 더 강인함을 확인 하였다.
주행중인 차량내의 컴퓨터 시스템과 통신을 효과적으로 연계해서 언제, 어디서나 각종 데이터의 검색이나 수정 등이 가능하고, 제한적인 플랫폼에서 원활한 동작을 하기 위해 장비를 적절히 제어할 수 있도록 주행차량에 맞게 시스템이 구축되어야 한다. 또한 시스템 엔진 정보 추출을 위해 차량 CAN 통신을 이용하고, 이러한 정보 전송을 위해 ZigBee을 이용하여 데이터를 전송한다. 따라서 차량 CAN을 위해 차량에서 자체 제공되는 OBD-II 프로토콜을 사용하여 차량의 각종 센서 정보 및 O2 센서 값을 이용하여 차량 상태 정보와 배기 가스양을 구하고 ZigBee 메인 컨트롤 시스템에 전송한다. 본 연구는 저전력 차량용 임베디드 시스템으로 전력 사용량을 최대로 줄여서 배터리 부하의 데미지를 최대한으로 감소시키고, ZigBee 통신을 통한 차량의 내부 상태 모니터링을 할 수 있는 시스템을 구현하였다.
In this paper, we propose an embedded robot system based on "ROS2 on Yocto" that can support various robots. We developed a lightweight OS based on the Yocto Project as a next-generation robot platform targeting cloud robotics. Yocto Project was adopted for portability and scalability in both software and hardware, and ROS2 was adopted and optimized considering a low specification embedded hardware system. We developed SLAM, navigation, path planning, and motion for the proposed robot system validation. For verification of software packages, we applied it to home cleaning robot and indoor delivery robot that were already commercialized by LG Electronics and verified they can do autonomous driving, obstacle recognition, and avoidance driving. Memory usage and network I/O have been improved by applying the binary launch method based on shell and mmap application as opposed to the conventional Python method. Finally, we verified the possibility of mass production and commercialization of the proposed system through performance evaluation from CPU and memory perspective.
The development of an unmanned vehicle basically requires the robust and reliable performance of major functions which include global localization, lane detection, obstacle avoidance, path planning, etc. The implementation of major functional subsystems are possible by integrating and fusing data acquired from various sensory systems such as GPS, vision, ultrasonic sensor, encoder, and electric compass. This paper focuses on implementing the functional subsystems, which are designed and developed by a graphical programming tool, NI LabVIEW, and also verifying the autonomous navigation and remote control of the unmanned vehicle.
위성 항법 시스템 (GPS : Global Positioning System)은 3차원 위치는 물론 정확한 시각정보를 제공할 수 있는 항법시스템으로 항해에 있어 필수적인 요소이다. 최근 무인선박에 대한 연구가 활발히 진행되며, GPS에 대한 중요성이 증대되고 있다. 무인선박은 자율 항해를 위하여 GPS와 관성센서, 라이다, 카메라 등의 기타 보조 센서를 결합한 데이터를 활용한다. 복합 센서를 활용한 자율 항해에 있어 각 센서들간의 시각동기 또한 중요한 요소이다. 본 논문은 GPS를 활용하여 소프트웨어/하드웨어적인 시각동기화 기법을 제안한다. 제안된 기법은 embedded Linux platform을 활용하여 GPS로부터 획득한 시각동기화 신호를 기준으로 시각동기화된 복합 센서 데이터를 취득하는 방안이다. 제안된 기법의 성능 평가를 위하여, GPS 가용/불가용 구간을 모사한 환경에서 GPS, 관성센서, 고도계를 결합한 실제 데이터를 활용하였다.
This paper presents how to create a 3D map and solve problems related to generating a global path planning for navigation. Map creation and localization were performed using the RTAB-Map package to create a 3D map of the environment. In addition, when the target point is within the obstacle space, the problem of not generating a global path was solved using the asr_navfn package. The performance of the proposed system is validated through experiments with a wheelchair-type robot.
본 논문에서는 미사일, 비행체, 잠수함이나 그 외 특수한 환경에서 사용될 실험용 항체에서 사용 가능하도록 실시간 데이터 처리와 장시간 데이터 저장이 가능한 복합 항법 컴퓨터의 구조를 제안한다. 개발된 복합 항법 컴퓨터는 24시간 이상의 오랜 시간동안 운항하면서 항법 센서와 GPS, 속도계나 고도계, 심도계, 경사계 등과 같이 다양한 보조 센서 데이터들을 처리할 수 있으며 외부 충격이나 사고 등에 의하여 저장된 데이터의 손실을 없애기 위하여 기계적인 충격에 강한 테입 저장 장치를 주 저장 장치로 사용하여 시스템의 안정성을 확보한다. 실시간 처리 능력을 위해서 센서 처리를 위한 보조 마이크로 프로세서와 데이터 저장 또는 항법 알고리즘 계산을 위한 주 마이크로 프로세서를 분리하여 400Hz 이상의 샘플링 주기에서도 실시간으로 모든 계산이나 저장 과정을 수행할 수 있다. 또한 주 알고리즘은 임베디드 리눅스(Embedded Linux)에서 동작하도록 구현되었으며 센서 데이터 처리는 IMU 데이터를 기준으로 하여 시각동기를 이루도록 구성한다.
본 논문은 특정목적의 수행을 위해 설계될 임베디드 플랫폼의 효율적인 선택에 관하여 다룬다. 특히, 영상 및 음향 신호 처리를 통해 실시간 상황인지를 목적으로 하는 차량 시스템을 예로 들어 설명한다. 실험을 위하여 검증된 성능평가 프로그램들 중에서 응용목적에 맞는 프로그램을 선택한 후 시뮬레이터를 사용하여 ARM7, ARM9, ARM10 프로세서 코어를 기준으로 코드 및 데이터 메모리 크기, 명령어 수, 실행 사이클을 측정하였다. 이 연구에서 제안된 방법으로 특정목적을 수행하기 위한 하드웨어 최소사양이 측정 가능하였으며, 이 결과는 설계 및 구현에 많은 시간이 소요되는 임베디드 시스템의 설계단계에서 시스템의 목적 수행에 필요한 플랫폼 사양을 도출하여 효율적인 플랫폼선택의 기준을 제시하는 것이 가능함을 보였다.
수직위치 정확도를 개선하기 위해 GPS와 기압고도계의 장점을 융합하여 사용하지만, 두 센서를 융합하기 위해서는 지오이드 고도를 보상해 주어야 한다. 본 논문에서는 드론이나 자율주행 차량에 적용되는 저가의 내장형 시스템에서도 실시간으로 지오이드 고도를 계산할 수 있는 기법을 제안하였다. 기준이 되는 EGM08은 2160차의 다항식으로 결정되기 때문에 내장형 시스템에서 실시간 계산이 불가능하다. 때문에 선형 보간 기법을 도입하여 계산량을 줄이고, 정수형 지오이드 고도를 격자점으로 사용하여 저장공간을 75%절감하였다. 시뮬레이션을 통해 제안된 기법의 정확도를 평가하였으며, 지오이드 변화가 급격한 지역에서도 최대 오차 -1.215 m의 정확도를 갖는 것을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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