Embedded device that can support mobile computing environment has been popular recently. In this study, we propose a new robot application based on embedded device to control a mobile robot using a touch-based remote interface with information display of robot trajectory and sensors. We developed the robot application using Microsoft's.Net Compact Framework and Zigbee data communication with Windows CE kernel based embedded device. In experiment, we evaluated the feasibility and the effectiveness of the proposed system by showing a remote robot control using touch interface and a information display of the robot.
In order to supply emotion service depending on user's emotional change in a mobile environment, various researches have been carried. This paper discusses a protocol for wireless charging and an embedded platform of the mobile emotional sensing device which supports that. Wireless charging process relieves user's vexatious task to charge the emotional sensing device. To support wireless charging, there are one basestation and several mobile devices. Basestation coordinates and controls the devices over wireless communication, as well as supplies energy. For 1:N communication we defines the network whose superframe is classified into four categories: a network join superframe, a charging request superframe, a charging superframe and an inactive superframe. Physical layer provides how to supply energy to the devices and communicate physically. Mobile device is equipped with energy charged circuits, which correspond with the defined energy supplying method, as well as bidirectional communication circuits. Mobile device monitors and analyzes its own battery status, and is able to send a request packet to basestation. Therefore, it can be charged before its battery is exhausted without user's perception.
We develop an embedded system to measure various sensor data, control multiple motors, and communicate with mobile devices for system managements. Choosing TI AM3359 microprocessor featuring high processing performance, low power consumption, and various I/O device support, we design and build the embedded system hardware so that it supports multiple global positioning system (GPS) and gyro sensor modules to measure precise position; multiple pulse width modulation (PWM) outputs to control multiple direct current (DC) motors; a Bluetooth module to communicate with mobile devices. Then, we port the boot loader and device drivers to the built circuit board and construct the firmware development environment for the application programming. The performance of the designed and implemented embedded system is demonstrated by real motor control test using GPS and gyro sensor data and control parameters configured by a mobile device.
Biomedical mobile devices for ubiquitous healthcare consist of biomedical sensors and communication terminal. They have two types of configuration. One is the sensor-network type device using wired or wireless communication with intelligent sensors to acquire biomedical data. The other is the sensor embedded type device, where the data can be acquired directly by itself. There are many examples of sensor network type, such as, fall detection sensor, blood glucose sensor, and ECG sensors networked with commercial PDA phone and commercial phone terminal for ubiquitous healthcare. On the other hand, sensor embedded type mounts blood glucose sensor, accelerometer, and etc. on commercial phone. However, to enable true ubiquitous healthcare, motion sensing is essential, because users go around anywhere and their signals should be measured and monitored, when they are affected by the motion. Therefore, in this paper, two biomedical mobile devices with motion monitoring function were addressed. One is sensor-network type with motion monitoring function, which uses Zigbee communication to measure the ECG, PPG and acceleration. The other is sensor-embedded type with motion monitoring function, which also can measure the data and uses the built-in cellular phone network modem for remote connection. These devices are expected to be useful for ubiquitous healthcare in coming aged society in Korea.
휴대용 임베디드 기기에서의 삼차원 엔진은 크게 바이트 코드를 실시간으로 해석하며 실행하는 자바 기반의 JSR184와 C언어 기반의 OpenGL/ES가 있다. 이들 두 표준에서 자바 객체를 지원하는 JSR184는 OpenGL/ES에 비하여 상대적으로 많은 프로세서의 자원을 사용하여 제한된 연산능력을 보유하고 있는 임베디드 기기에 적용할 경우 제약이 따를 수 밖에 없다. 반면에 기존 개인용 컴퓨팅 환경에서 사용되는 삼차원 컨텐츠는 자바의 장점을 이용하여 제작되었기 때문에 유럽에서 많은 사용자 층을 확보하고 있고, 또한 그 컨텐츠의 품질이 우수하여 상용 통신망인 GSM 망에서 많이 서비스 되고 있다. 따라서 GSM 망에서 사용되는 휴대용 임베디드 기기에 기존의 자바 기반 삼차원 컨텐츠를 별도의 변환 과정 없이 지원할 수 있는 JSR184의 지원이 필요하지만, 현재 개발되어 사용되는 자바 기반 삼차원 엔진은 휴대용 기기가 보유한 연산능력에 비하여 상대적으로 많은 연산량을 필요로 하기 때문에 상용제품에 적용하기에 많은 어려움이 따른다. 본 논문에서는 휴대용 임베디드 기기가 가지고 있는 충분하지 않은 연산능력을 바탕으로 자바 객체의 장점을 수용하면서 삼차원 컨텐츠의 처리속도를 향상 시킬 수 있는 바인딩 기법을 제안하였다. 제안된 바인딩 기법은 자바를 이용한 삼차원 컨텐츠를 지원하기 위하여, JSR184의 표준 인터페이스를 상위 계층에서 지원하고, OpenGL/ES와 JSR184를 서로 연결하기 위하여 이기종 코드 변환 언어인 KNI(Kilo Native Interface)를 중간 계층에서 사용하였고, 하위 계층에서 OpenGL/ES의 표준을 구현하였다. 제안하는 바인딩 기법은 모의실험을 통하여 기능을 검증하였고, ARM을 장착한 FPGA를 사용하여 그 성능을 평가하였다.
최근 모바일 장치에서의 멀티미디어 응용은 무선 인터넷의 급속한 발전으로 점점 증가하고 있다. 특히, 멀티미디어 컨텐츠의 대용량의 응용은 모바일 환경에서 점점 더 증가하고 있다. MPEG-7은 다양한 타입을 이용하여 멀티미디어 데이터를 검색할 수 있다. 그러나 멀티미디어의 제한된 용량으로 MPEG-7은 데스크 탑 컴퓨터시스템에서만 제한적으로 사용되고 있다. 따라서. 모바일 환경에서의 멀티미디어 데이터의 대용량 관리는 매우 중요한 연구 대상이 되고 있으며 이를 위한 클라이언트-서버 환경에서의 멀티미디어 데이터 관리를 위한 MPEG-7 기반의 내장형 데이터베이스 관리 시스템이 필요하게 되었다. 본 논문에서는 MPEG-7 데이터의 특성을 반영한 MPEG-7 데이터 클러스터링 방법을 제안한다. 또한 이를 바탕으로 PDA과 같은 모바일 장치에서 MPEG-7 스킴 기반의 내장형 멀티미디어 데이터베이스 관리 시스템을 개발한다.
오늘날 모바일 기기들의 발전과 통신망의 고속화, 광역화와 함께 사용자의 중요한 정보를 유출하거나 특정 기기의 사용을 방해하는 보안 위협도 점점 증가하고 있다. 모바일 기기에서 널리 사용될 것이라 예상되는 임베디드 리눅스 또한 이러한 보안 위협으로부터 안전하지 못하다. 본 논문에서는 임베디드 리눅스를 위협하는 악성 프로그램의 특징에 대해 알아보고 그에 대한 대응책으로 임베디드 시스템의 특성을 고려한 서명 검증 방식을 이용한 악성 프로그램 차단 시스템을 제안한다. 제안하는 시스템은 악성 프로그램 검사 엔진 서버와 LSM 기반의 커널 모듈로 구현된 시스템으로 구성되며, 메모리에 상주하여 악성 프로그램을 감시하는 일반적인 실시간 감시 프로그램과는 달리, 커널 레벨에서 프로그램이 실행되는 순간 파일의 변조 여부를 검사하여 악성 프로그램의 실행을 사전 차단한다. 실험을 통해 제안한 시스템이 적은 오버헤드로 악성 프로그램의 실행을 효과적으로 사전 차단하는 것을 확인하였다.
본 논문은 모바일 단말기를 위한 MPEG-7 기반의 비디오 관리 시스템 MVMS(MPEG-7 Based Video Management System for Mobile Device)를 제안한다. 기존의 MPEG-7 응용들은 대부분 데스크탑 환경에서 MPEG-7 문서를 파일 시스템 기반으로 관리한다. 이에 비해, MVMS는 모바일 단말기 환경에서 MPEG-7 문서를 내장형 데이터베이스 시스템을 이용하여 필요한 정보만 관리하기 때문에 리소스가 부족한 모바일 단말기 환경에서 효율적으로 활용할 수 있다. MVMS는 비디오 세그먼트별 키 이미지 추출과 MPEG-7 문서 편집 기능을 지원한다. 또한, 내장형 데이터베이스를 통해서 MPEG-7 데이터를 관리하기 때문에 다중 문서의 검색과 관리가 가능하다.
The existing remote control system have some inherent disadvantage of direct control in the limit range. In some special cases, for example, a power apparatus, an unmanned factory, a nuclear factory, a security management system, the tele-operation is needed to control remote robot without limit space. This field is based on the Internet communication. Because the Internet is constructed all over the world. And it is possible that we control remote mobile robot in the long distance. In this paper, we developed a remote control system. This system is divided into two primary parts. These are local site and remote site. There are the moving robot and web server in the remote site and there is the robot control device in local site. The moving robot is moved by two stepper motors and the robot control device consists of SA-1100 micro controller and embedded Linux. And this controller is an embedded system. Public personal computer which is connected the Internet is used for the web server. The web server provides the mobile robot control interface program to the remote controller and captures the image for feedback information. In the whole system, a robot control device is connected with moving robot and web server through the Internet. So the operator can control the moving robot in the distance through the Internet.
Recently, on-device artificial intelligence (AI) solutions using mobile devices and embedded edge devices have emerged in various fields, such as computer vision, to address network traffic burdens, low-energy operations, and security problems. Although vision transformer deep learning models have outperformed conventional convolutional neural network (CNN) models in computer vision, they require more computations and parameters than CNN models. Thus, they are not directly applicable to embedded edge devices with limited hardware resources. Many researchers have proposed various model compression methods or lightweight architectures for vision transformers; however, there are only a few studies evaluating the effects of model compression techniques of vision transformers on performance. Regarding this problem, this paper presents a performance evaluation of vision transformers on embedded platforms. We investigated the behaviors of three vision transformers: DeiT, LeViT, and MobileViT. Each model performance was evaluated by accuracy and inference time on edge devices using the ImageNet dataset. We assessed the effects of the quantization method applied to the models on latency enhancement and accuracy degradation by profiling the proportion of response time occupied by major operations. In addition, we evaluated the performance of each model on GPU and EdgeTPU-based edge devices. In our experimental results, LeViT showed the best performance in CPU-based edge devices, and DeiT-small showed the highest performance improvement in GPU-based edge devices. In addition, only MobileViT models showed performance improvement on EdgeTPU. Summarizing the analysis results through profiling, the degree of performance improvement of each vision transformer model was highly dependent on the proportion of parts that could be optimized in the target edge device. In summary, to apply vision transformers to on-device AI solutions, either proper operation composition and optimizations specific to target edge devices must be considered.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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