임베디드 시스템에 대한 중요성이 날로 증가함에 따라, 실시간 제약 요건에 맞추기 위하여 고성능 임베디드 프로세서가 요구된다. 현재 범용 컴퓨터 시스템을 구축할 때 성능을 높이기 위하여 멀티코어 프로세서가 널리 이용되고 있으므로, 임베디드 프로세서 역시 멀티코어 프로세서 구조를 채택함으로써 임베디드 시스템에서 높은 성능을 얻을 수가 있다. 본 논문에서는 코어의 유형 및 개수가 임베디드 멀티코어 프로세서의 성능에 미치는 영향을 분석하기 위하여, 2 개에서 16 개로 구성되는 임베디드 멀티코어 프로세서에 대하여, MiBench 벤치마크를 입력으로하는 모의실험을 수행하였다. 이 때, 임베디드 멀티코어 프로세서를 구성하는 단위 코어로서, 단순한 RISC형부터 다양한 명령어 윈도우의 크기를 갖는 순차 또는 비순차 실행 수퍼스칼라형 코어에 걸쳐 광범위한 모의실험을 수행하여 그 성능을 분석하였다. 그 결과, 멀티코어 임베디드 프로세서는 RISC형 단일코어 임베디드 프로세서에 대하여 최고 23 배의 성능을 얻을 수 있었다.
최근 임베디드 시스템 개발이 Model Driven Engineering 방식으로 변화하면서 요구사항과 모델 간의 추적성을 보장하는 것이 매우 중요해졌다. 이 논문에서는 기존의 FDD(Feature Driven Development)와 FOSE(Feature Oriented Software Engineering) 방법론에 적용된 feature 개념을 재정의하여 이를 AUTOSAR platform에 적용하는 방법을 제시하며 요구사항부터 model, code까지 추적성을 검증한다.
아두이노 보드는 Atmel 8 비트 RISC 마이크로프로세서를 이용해서 제작된 임베디드 보드이다. 마이크로프로세서 내부에 프로그램을 쓸 수 있다는 기능과 하드웨어 설계도가 오픈소스로 제작된다는 점, 일반 사용자들을 위해서 제공되는 쉬운 개발 언어 및 개발 환경을 제공한다. 본 논문에서는 아두이노 보드 위에서 동작하는 임베디드 소프트웨어에 대해 테스트하는 방법과 앞으로의 테스트 방법에 대한 개발방향에 대하여 논한다.
학급은 학생들이 주로 생활하는 곳이다. 이 곳에서의 경험은 삶의 질과 직접적으로 연관된다고 할 수 있다. 또한 학생들의 학업성취와 인격형성은 학급교사의 경영 방식에 따라 크게 영향을 미친다. 따라서 본 논문에서는 학생의 사회성 발달에 영향을 미치는 교사의 학급경영에 도움을 주고자 항상 휴대가 가능한 PDA 의 장점을 이용하여 임베디드 리눅스를 이용한 학급경영 시스템을 구현하였다.
최근에 정보 산업과 이동 통신 기술이 발전함에 따라 퍼스널 컴퓨터를 넘어 컴퓨터의 개념이 매우 빠르게 확장되고 있다. 이동 정보 단말 형태의 PDA, HPC(hand-held PC), 휴대폰 등이 개발되었고, 셋탑박스(set-top box), 지능형 디지털 TV, 인터넷 냉장고 등의 정보가전은 임베디드 운영체제(embedded OS)를 내장하여 컴퓨터로 발전하고 있으며, 제어 및 계측 기기들도 마이크로 프로세서를 내장하여 임베디드 시스템으로 발전하고 있다. 이렇게 새롭게 확장된 컴퓨터 시스템들은 인간 생활의 편리성과 다양성을 위해 상호 연결되어 하나의 네트워크를 형성하고 있으며, 상호간에 정보를 공유하고 협력하여 언제 어디서나 통신 및 컴퓨팅이 가능한 유비쿼터스 네트워킹(Ubiquitous Networking)으로 발전하고 있다. 본 논문에서는 이러한 유비쿼터스 네트워킹에서 필요한 컴퓨팅 미들웨어(Middleware) 기술의 최근 동향을 살펴보고 본 연구에서 제안하는 새로운 미들웨어 기술을 설계한다. 이러한 미들웨어 기술은 편재(遍在)되어 있는 컴퓨팅 장치를 상호 이용하기 위해 컴퓨터의 환경을 탐지하여 저장하고 재이용하는 상황 인식 기술, 편재된 장치들이 네트워크에 연결되면서 정보를 전달하는 Ad-hoc 네트워킹과 동적 라우팅 기술, 그리고 정보 전달을 위해 제어 코드와 데이터를 패킷 (packet) 형태로 전달하는 협력 메시지(Cooperative Message) 기술 등이 포함된다.
기존의 자율형 휴머노이드 로봇 축구승부차기에서는 거리센서와 시각센서를 모두 이용한다. 본 논문에서는 시각센서만을 사용하는 사람과 유사한 승부차기 시스템을 제안한다. 이를 위하여 시각센서가 유연하게 움직일 수 있는 적합한 로봇의 조립 형태와 지능적 3차원 공간분석을 채용한다. 지식표현과 추론은 자체 개발한 지식처리 시스템인 NEO를 사용하였고, 그 NEO 시스템에 지능적 처리를 위한 영상처리 라이브러리인 OpenCV를 탑재한 시스템 VisionNEO를 사용하였다.
최근 엣지 컴퓨팅과 같은 임베디드 디바이스에서 CNN과 같은 딥러닝 모듈을 수행하기 위해서 하드웨어 설계 및 구현이 많이 진행되고 있다. 이러한 임베디드 시스템에 필요한 CNN모듈을 위한 하드웨어 설계를 위해서 먼저 모델링을 통해서 시뮬레이션이 필요하다. 본 논문에서는 오픈 라이센스를 이용한 RISC-V로 딥러닝 시뮬레이터를 제작하였다. SystemC로 구현된 RISC-V를 Virtual Platform로 시뮬레이터의 제작을 하여 시뮬레이팅을 하였고, SystemC의 특징인 모듈화와 모듈간 통신에 유의하여 시스템을 구성하였다. CNN 알고리즘을 참조하여 Convolution, Activation, Pooling 연산의 기능을 하는 시스템을 구성하였다.
임베디드 시스템은 안정성이나 신뢰성이 매우 중요하고 개발 난이도가 높음에도 불구하고 상품의 개발기간을 최소화하여 시장진입시점을 빠르게 해야 하는 어려움이 있다. 프로토타이핑 개발 방법론은 그러한 임베디드 시스템 제품의 개발 비용을 최소화하고 경쟁력을 강화하기 위해 널리 이용되고 있다. 본 논문에서는 프로토타이핑 개발도구인 RapidPLUS와 ESPS(Embedded System Prototype Suit)를 이용하여 가상 프로토타이핑을 하여 자동차 시뮬레이터와 실물 프로토타입인 모형자동차를 구현한 후 무선인터넷을 이용한 원격자동차 제어 e-Car시스템을 구현하였다.
임베디드 시스템이라 함은 우리가 생활하는 주변에서 흔히 접할 수 있고, 얘기만 들어도 쉽게 이해할 수 있는 PDA, 스마트폰, MP3 플레이어, 셋톱박스 등의 정보가전 기기들을 비롯하여 로봇, 텔레매틱스, 공장자동화, 군사기기와 센서노드에 이르는 디지털기기들에 컴퓨터가 내장되어 들어가 있는 시스템을 의미한다. 이러한 임베디드 시스템에 사용되는 임베디드 운영체제는 VxWorks, VRTX, pSOS, QNX와 같은 전용 RTOS에만 의존해 왔으나, 최근의 발전된 하드웨어와 네트워크 인프라로 인하여 보다 낮은비용으로 쉽고 빠르게 개발하며 범용으로 사용될 수 있는 임베디드 리눅스를 활용하는사례가 늘어나고 있는 추세에 있다. 이렇게 각광 받기 시작하는 임베디드 리눅스의 커널 기술과 관련한 대표적 관련 기술에 대해 설명한다.
사물 인터넷 기술의 발전에 따라 생활 곳곳에서 여러 가지 임베디드 기기들을 찾아볼 수 있게 되었다. 하지만 임베디드 기기의 보급이 늘어감에 따라 이러한 임베디드 기기를 노린 공격도 함께 늘어가고 있다. 이에 따라 임베디드 기기의 보안에 대한 다양한 연구들이 진행되고 있는데 본 연구에서는 대다수의 임베디드 기기에 적용된 RISC 아키텍처 기반 보안 기술에 대하여 살펴보고 향후 발전 방향에 대해 살펴보도록 하겠다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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