최근 IoT 기기 및 플랫폼들의 발전 및 확장과 더불어 IoT 관련 기기 내 연산 성능도 지속해서 향상하고 있다. 그러나 기기 향상과는 별개로 IoT 기기, 특히 소형 단일 보드 컴퓨터의 제한적인 크기 및 연산 자원은 해당 기기 내 통신 시스템 구현 설계를 위한 중요 고려사항 중 하나이다. 현재 다양한 무선 통신 시스템을 활용할 수 있게끔 소프트웨어 정의 라디오 (SDR) 기술을 IoT 기기에 적용 시 소형 단일 보드 컴퓨터의 하드웨어 제한 사항으로 인한 열화 가능성으로 인하여 실제 시스템의 원활한 적용을 위해 해당 컴퓨터 성능에 대한 분석 및 조사가 필요하다. 본 논문에서는 소형 단일 보드 컴퓨터 내 SDR 적용 스펙트럼 센싱 시스템 디자인을 위한 시스템 연산 분석 및 실험을 진행한다. 먼저 단일 보드 컴퓨터를 위한 SDR 기반 스펙트럼 센싱 시스템을 설계하고 시스템 성능에 영향을 줄 수 있는 다양한 요소를 실험을 통해 조사하며. 이를 통한 중요 고려사항 및 디자인 가이드 절차를 도출한다.
뇌파 측정기는 의료용으로 주로 사용되는 유선 장비와 간편하게 사용되는 무선장비로 나뉜다. 이렇게 수집된 뇌파 신호는 신호 처리 시스템에서 목적에 맞게 특징 분석을 하게 된다. 무선 측정기의 경우 사용에 편리성을 제공하지만 실시간 신호 처리를 위한 계산력이 충분한 모바일 시스템이 필요하다. 본 논문에서는 싱글보드 시스템에서 BCI 시스템의 응용을 위한 뇌파신호 처리를 시도하였다. 불행하게도 싱글보드 시스템은 기존 신호 처리 시스템과는 달리 연산 성능이 제한이 되는데 여러 대의 싱글보드 시스템을 이용하여 병렬처리 함으로써 연산 성능의 향상을 시도하였다. 그 결과 뇌파 신호 처리 알고리즘의 연산성능이 초선형으로 증가하는 결과를 얻을 수 있었다.
Rapid advances in science and technology with exponential development of smart mobile devices, workstations, supercomputers, smart gadgets and network servers has been witnessed over the past few years. The sudden increase in the Internet population and manifold growth in internet speeds has occasioned the generation of an enormous amount of data, now termed 'big data'. Given this scenario, storage of data on local servers or a personal computer is an issue, which can be resolved by utilizing cloud computing. At present, there are several cloud computing service providers available to resolve the big data issues. This paper establishes a framework that builds Hadoop clusters on the new single-board computer (SBC) Mobile Raspberry Pi. Moreover, these clusters offer facilities for storage as well as computing. Besides the fact that the regular data centers require large amounts of energy for operation, they also need cooling equipment and occupy prime real estate. However, this energy consumption scenario and the physical space constraints can be solved by employing a Mobile Raspberry Pi with Hadoop clusters that provides a cost-effective, low-power, high-speed solution along with micro-data center support for big data. Hadoop provides the required modules for the distributed processing of big data by deploying map-reduce programming approaches. In this work, the performance of SBC clusters and a single computer were compared. It can be observed from the experimental data that the SBC clusters exemplify superior performance to a single computer, by around 20%. Furthermore, the cluster processing speed for large volumes of data can be enhanced by escalating the number of SBC nodes. Data storage is accomplished by using a Hadoop Distributed File System (HDFS), which offers more flexibility and greater scalability than a single computer system.
가죽제품 신발은 물 세척을 할 수 없기 때문에 물을 이용하지 않으면서 신발 내⋅외부의 이물질을 제거하고, 신발 내부를 살균할 수 있는 세척 방법이 필요하다. 이를 위해 이 논문에서는 물을 사용하지 않고 고압의 압축공기와 살균 약액 및 자외선 램프롤 이용하여 신발 내⋅외부를 신속하게 세척하는 신발세척기에서 신발 세척의 전 과정을 자동으로 제어하는 신발세척기 제어 시스템을 개발한다. 개발 시스템은 범용 단일보드 컴퓨터(SBC:single board computer)인 라즈베리파이(RaspberryPi)를 이용하여 신발 세척기의 각종 구동 장치들(actuators)을 제어한다. 개발 시스템에 의해 운영되는 신발 세척기는 1분 이내의 세척 시간에 99% 이상의 살균력과 86%이상의 악취제거 효율을 보여준다.
In this paper, an Embedded solution for fast navigation and precise positioning of mobile robots by floor features is introduced. Most of navigation systems tend to require high-performance computing unit and high quality sensor data. They can produce high accuracy navigation systems but have limited application due to their high cost. The introduced navigation system is designed to be a low cost solution for a wide range of applications such as toys, mobile service robots and education. The key design idea of the system is a simple localization approach using line features of the floor and delayed localization strategy using topological map. It differs from typical navigation approaches which usually use Simultaneous Localization and Mapping (SLAM) technique with high latency localization. This navigation system is implemented on single board Raspberry Pi B+ computer which has 1.4 GHz processor and Redone mobile robot which has maximum speed of 1.1 m/s.
본 연구에서는 항법정보 산출용 컴퓨터에 탑재되는 단일보드컴퓨터를 대상으로 야전 운용간 발생한 전기적 고장현상에 대하여 구조해석 관점에서 해소방안을 도출하고자 하였다. 특성요인도 분석을 통해 단일보드컴퓨터의 구조적인 문제로 중앙처리장치 기판에 크랙이 발생한 것을 확인할 수 있었고, 크랙발생 부위에 가해진 물리적인 영향으로 인해 통신기능 수행이 불가해지면서 동시에 부팅이 불가한 현상이 나타난 것으로 확인되었다. 이에 대하여 크랙현상을 유발시키는 과도응력의 위치를 찾고자 구조해석을 수행하였다. 구조해석을 통해 응력집중현상이 발생하는 부위를 확인할 수 있었고, 이를 해소시키기 위해 과도응력의 원인이 되는 부품과 구조물을 변경하는 개선방안을 수립하였다. 개선방안에 대한 검증은 구조해석을 통해 개선 전과 후의 구조물에 작용하는 응력분포를 비교하여 응력의 감소정도를 보였다. 추가적으로, 열 해석을 통해 부품 및 구조물 변경으로 인한 방열기능 유지여부를 확인하였고, 개선방안을 적용한 실 장비의 방열판 온도를 측정함으로써 실제 장비의 방열 영향성을 확인하였다.
West, Andrew;Knapp, Jordan;Lennox, Barry;Walters, Steve;Watts, Stephen
Nuclear Engineering and Technology
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제54권6호
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pp.2198-2203
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2022
As robotics become more sophisticated, there are a growing number of generic systems being used for routine tasks in nuclear environments to reduce risk to radiation workers. The nuclear sector has called for more commercial-off-the-shelf (COTS) devices and components to be used in preference to nuclear specific hardware, enabling robotic operations to become more affordable, reliable, and abundant. To ensure reliable operation in nuclear environments, particularly in high-gamma facilities, it is important to quantify the tolerance of electronic systems to ionizing radiation. To deliver their full potential to end-users, mobile robots require sophisticated autonomous behaviors and sensing, which requires significant computational power. A popular choice of computing system, used in low-cost mobile robots for nuclear environments, is the UP Core single board computer. This work presents estimates of the total ionizing dose that the UP Core running the Robot Operating System (ROS) can withstand, through gamma irradiation testing using a Co-60 source. The units were found to fail on average after 111.1 ± 5.5 Gy, due to faults in the on-board power management circuitry. Its small size and reasonable radiation tolerance make it a suitable candidate for robots in nuclear environments, with scope to use shielding to enhance operational lifetime.
빅 데이터 처리는 파일이나 이미지, 동영상 등 다양한 형태의 데이터를 처리하여 문제를 해결하고 통찰력 있는 유용한 정보를 제공한다. 현재 빅 데이터 처리를 위해 다양한 플랫폼이 사용되지만, 하둡이 가지는 단순성, 생산성, 확장성, 그리고 내고장성 때문에 많은 기관, 기업에서 빅 데이터 처리에 하둡을 사용하고 있다. 또한, 하둡은 다양한 하드웨어 플랫폼으로 클러스터를 구축할 수 있으며, 네임 노드(Master)와 데이터 노드(Slave)로 구분하여 빅 데이터를 처리한다. 본 논문에서는 실제 기관과 기업에서 사용하는 완전분산모드를 사용하였으며 원활한 테스트를 위해 저전력이고 저가인 싱글 보드를 사용하여 하둡 클러스터를 구축하였다. 네임 노드의 성능 영향 분석은 싱글 보드와 랩톱을 네임 노드로 사용하여 같은 데이터 처리를 통하여 비교하였으며 데이터 노드의 개수에 따른 영향 분석은 싱글 보드를 기존 클러스터의 개수에서 2배까지 늘려가며 데이터 노드가 미치는 영향을 분석하였다.
We have optimally designed and implemented by a monolithic microwave integrated circuit(MMIC) the low noise amplifier(LNA) of 5.8GHz band composed of receiver front-end(RFE) in a on-board equipment system for dedicated short range communication using a depletion-mode GaAs MESFET. The LNA is provided with two active devices, matching circuits, and two drain bias circuits. Operating at a single supply of 3V and a consumption current of 18㎃, The gain at center frequency 5.8GHz is 13.4dB, Noise figure(NF) is 1.94dB, Input 3rd order intercept point(lIPS) is 3dBm, and Input return loss(5$_{11}$) and Output return loss(S$_{22}$) is -l8dB and -13.3dB, respectively. The circuit size is 1.2$\times$O.7$\textrm{mm}^2$.EX>.>.
보드게임은 많은 수의 말들과 상태공간을 갖고 있다. 그래서 학습이 많은 시간동안 학습을 하여야 한다. 또한 상대방과의 대결이 1 대 1 로 이루어지지 않고, 여러 말 대 여러 말로 이루어지므로 전략적인 사고가 필요하다. 그러므로 최적의 학습을 적용하여야 한다. 본 논문에서는 강화학습 알고리즘을 이용하였다. 보상 값을 받아 보드게임 말이 학습하게 하여 지능적으로 움직이게 하였다. 학습 도중에 동일한 최선 값이 있을 때, 줄고누 문제 영역 지식을 활용한 휴리스틱을 사용해 학습의 속도 향상을 시도하였다. 단순 구현된 말과 개선 구현된 말을 비교하기 위해 보드게임을 제작하였다. 그래서 일방공격형 말과 승부를 하게 하였다. 실험결과 개선 구현된 말의 성능이 학습속도 측면에서 월등히 향상됨을 알 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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