Currently, there are increasing demands for applying deep neural networks (DNNs) in the embedded domain such as classification and object detection. The DNN processing in embedded domain often requires custom hardware such as NPU for acceleration due to the constraints in power, performance, and area. Processing DNN models requires a large amount of data, and its seamless transfer to NPU is crucial for performance. In this paper, we developed a cycle-accurate NPU simulator to evaluate diverse NPU microarchitectures. In addition, we propose a novel technique for reducing the number of memory accesses when processing convolutional layers in convolutional neural networks (CNNs) on the NPU. The main idea is to reuse data with memory interleaving, which recycles the overlapping data between previous and current input windows. Data memory interleaving makes it possible to quickly read consecutive data in unaligned locations. We implemented the proposed technique to the cycle-accurate NPU simulator and measured the performance with LeNet-5, VGGNet-16, and ResNet-50. The experiment shows up to 2.08x speedup in processing one convolutional layer, compared to the baseline.
This paper presents development results of integrated operating program and its simulator for an inshore test miner. The inshore test miner drives on the seabed and collects manganese nodules. For operating the test miner, integrated operating program (IOP) is needed for remote control and monitor of the miner in real-time. However, it is hard to develop the practical IOP for the test miner system, because the system is big, expensive, and unique. So a simulator was developed as a test substitute in order to save time and to reduce cost. Using test results of the simulator, the IOP of the test miner was developed. The developed IOP consists of remote program, host program, monitoring program and database program. The operating program was developed using PXI and Labview of NI. The experimental results are presented to show the applicability of the developed program.
본 연구는 EV용 전기차동차의 차세대 에너지원인 리튬이온 배터리 팩을 관리하는 BMS의 성능 검증을 위한 시뮬레이터의 Cell simulation 보드와 이를 컨트롤 할 수 있는 임베디드 프로그램을 개발 하였다. 그리고 시뮬레이터의 속도를 향상시키고, 시스템 단가를 낮출 수 있는 Amplifier를 직렬로 연결하는 방식을 고안하여 OP amp와 트랜지스터를 직렬로 연결하였다. 또한, DAC를 채널마다 사용하여 채널간 절연(isolation)성능 을 기존 방식보다 향상 시켰다. 그리고 전류 제한 보호회로를 구성하여, 외란으로부터 보드를 보호 할 수 있도록 하였다. 개발된 시뮬레이터의 성능 검증을 위하여 각 셀에 5V부터 0.5V까지 0.5V의 크기로 전압을 강하 시키면서 총 10번의 실험을 하였다. 실험 데이터의 유의성 분석 결과, 모든 실험 조건에서 평균 0.001~0.004V 표준 편차로 출력되는 것을 확인하였으며, 이를 통하여 본 시뮬레이터가 높은 유의성 및 반복성을 가지는 시스템임을 확인 할 수 있었다.
Regarding previously-developed drone simulators, it was easy to check their flight stability or controlling functions based on the condition that their weight was fixed from the design. However, the drone is largely classified into two types that is the one with the fixed weight whose purpose is recording video with camera and racing and another is whole weight-variable during flight with loading the articles for delivery and spraying pesticide though the weight of airframe is fixed. The purpose of this thesis is to analyze the structure of drone and its flight principle, suggest dynamics-model-based simulator that is capable of simulating weight-variable drone and develop the simulator that can be used for designing main control board, motor and transmission along the application of weight-variable drone. Weight-variable simulator was developed by using various calculation to apply flying method of drone to the simulator. First, ground coordinate system and airframe-fixing coordinate system were established and switching matrix of those two coordinates were made. Then, dynamics model of drone was established using the law of Newton and moment balance principle. Dynamics model was established in Simulink platform and simulation experiment was carried out by changing the weight of drone. In order to evaluate the validity of developed weight-variable simulator, it was compared to the results of clean flight public simulator against existing weight-fixed drone. Lastly, simulation test was performed with the developed weight-variable simulation by changing the weight of drone. It was found out that dynamics model controlled various flying positions of drone well from simulation and the possibility of securing the optimum condition of weight-variable drone that has flying stability and easiness of controlling.
내장형시스템의 복잡도 증가로 인하여 내장형 소프트웨어의 자동생성 및 하드웨어-소프트웨어 통합설계 방법론등이 크게 이슈화되고 있다. 자동화된 설계 방법론에 있어서 공통적인 요구사항은 시스템 설계를 효과적으로 모호성 없이 기술 할 수 있도록 정형화된 설계 언어를 제공하는 것과 설계 언어로 부터 자동으로 원하는 소프트웨어 코드를 생성하는 방법의 개발이다. 본 논문에서는 시스템 기술언어로 ITU-T에 의해 표준으로 권고되어 널리 사용되고 있는 SDL (Specification and Description Language)로부터 실시간 운영체제 uC/OS-II에서 수행될 임베디드 C코드를 자동으로 생성하는 자동화된 방법론을 제시한다. 연구 개발된 자동 내장형 C코드 생성기는 하드웨어-소프트웨어 통합설계환경에서 소프트웨어 설계의 한 축으로 이용될 수 있으며 SDL 시뮬레이터나 검증기를 통하여 개발하고자 하는 code의 기능을 초기 모델 수준에서 평가하고 검증 할 수 있다.
최근 많이 활용되고 있는 라즈베리파이 기반 임베디드 시스템 구축에 있어 사용자는 회로에 대한 이해, 하드웨어 비용 측면에서 어려움을 갖는다. 본 논문은 이러한 시스템을 가상으로 테스트하는 솔루션을 제안한다. 솔루션은 사용자가 실제 회로를 구성하듯이 가상의 공간에 모듈을 배치하고 선을 연결하는 등, 회로를 구성하고 동작을 테스트할 수 있으며 회로편집기, 인터프리터, 시뮬레이터의 세 가지 요소로 구성되어 있고 전체 9개의 모듈을 제공한다. 각 모듈은 제조사에서 제공하는 데이터시트와 제원을 바탕으로 실제 회로 테스트를 거쳐 추상화하였다. 솔루션은 프로토 타입이지만 품질수준을 높인다면 비용절감과 학습, 교육 측면에서 유용할 것이며 이를 위해서, 전기 물리엔진의 구현, 실제 보드로 포팅이 가능한 수준의 인터프리터, 시뮬레이션 로직의 일반화가 필요하다.
본 논문에서는 무인항공기의 자율 비행을 위한 전역 및 지역 경로 비행 시스템을 제안한다. 전체적인 시스템은 ROS 로봇 운영체제를 기반으로 구축하였다. 무인항공기에 탑재된 임베디드 컴퓨터는 2-D Lidar를 이용하여 장애물을 검출하고, 실시간으로 VFH 기반의 지역 경로와 제안하는 Modified $RRT^*$-Smart 기반의 전역 경로를 생성한다. 또한, 무인항공기의 비행컨트롤러에 Mavros 통신 프로토콜을 이용하여 생성된 경로에 따른 이동 명령을 내린다. 지상국 컴퓨터는 장애물 정보를 수신하여 2-D SLAM 지도를 생성하고, 목적 지점을 임베디드 컴퓨터에 전달하며 무인항공기의 상태를 관장한다. 제안하는 무인항공기의 자율 비행 시스템을 3-D 공간 상의 시뮬레이터 및 실제 비행을 통해 검증하였다.
특정 응응 분야를 위해 개발된 임베디드 프로세서의 진화 및 새로운 출현과 더불어 이를 지원할 수 있는 소프트웨어 개발 환경에 관한 연구와 상용화 시도가 활성화되고 있다. 재목적성(retargetability)은 프로세서나 메모리에 대한 아키텍처 정보를 아키텍처 기술 언어(ADL)로 기술하여 컴파일러, 시뮬레이터, 어셈블러, 프로파일러, 디버거 등과 같은 소프트웨어 개발 도구를 생성하는데 이용된다. EXPRESSION ADL은 아키텍처 모델링, 소프트웨어 개발 도구 생성, 빠른 프로토타입핑, 아키텍처에 대한 설계 탐색과 SoC에 대한 기능적인 검증을 위해 개발된 ADL로서 프로세서 코어, 코프로세서, 메모리 등으로 구성된 소프트웨어적인 아키텍처를 구조와 동작 정보를 혼합하여 자연스럽게 모델링하였다. 이 논문에서는 EXPRESSION ADL을 기반으로 ADL의 작성 편리성, 확장성을 높이기 위해 클래스 기반 ADL을 설계하고 문법의 타당성을 검증하였다. 이를 위해, 6개의 핵심 클래스를 정의하고 MIPS R4000에 대한 ADL을 표현으로부터 EXPRESSION과 동일한 컴파일러, 시뮬레이터를 생성하였다.
CPS는 다양한 임베디드 시스템들을 복합적으로 모델링 및 시뮬레이션 한다. 이때 다양한 종류의 모델이 사용되기 때문에 시뮬레이션에 사용되는 데이터들에 대한 체계적인 관리 위해 SEDRIS를 적용한다. SEDRIS는 특정 도메인 환경에서 개발된 환경데이터들을 재사용 및 상호운영 가능하기 때문에 비용과 시간을 절감할 수 있다. 기존 시뮬레이터와 SEDRIS를 연동 위해, 시뮬레이터의 지형 표현에 사용되는 높이맵을 SEDRIS의 레스터 데이터 표현방법으로 변환하여 입력만이 가능하다. 이 문제를 해결위해, 높이맵 표현을 위해 사용되는 RAW파일을 폴리곤 데이터로 변환하는 방법을 제안한다. 제안한 방법은 두 가지 이점을 제공한다. 첫 번째로 SEDRIS 내부에 환경데이터 표현이 가능해진다. 두 번째는 그림파일처럼 보이는 지형을 뷰어로 확인 가능하다. 즉, SEDRIS 비전문가도 지형 환경 데이터를 구축이 가능하다.
HIL 시뮬레이션은 복잡한 실시간 임베디드 시스템을 개발하고 테스트하는 데 사용되는 기법이다. HIL 테스트는 해양플랜트와 같은 고부가가치 선박인 LNGC의 PMS 성능 검증을 위한 효율적인 플랫폼이 된다. 그러나 국내 조선소를 비롯한 연구기관에서 스스로 HIL 테스트를 수행하기에는 시간이 필요하다. 이 문제를 해결하기 위해, 본 연구는 전력 공급 장치 / 소비 장치, 제어콘솔, MSBD 로 구성된 FPGA 기반의 PMS-HIL 시뮬레이터를 제안한다. 제안된 HIL시뮬레이션 플랫폼은 실제 장비 데이터를 사용하였고, PMS의 부하 공유 테스트를 수행하였다. 제안된 시스템은 대칭, 비대칭 및 고정 부하분배를 통해 검증하였고 공장수락시험 대체 가능성을 보여 준다. 또한 향후 에너지관리시스템 개발을 비롯한 선박 자동화 및 자율운항을 위한 추가 시스템 개발 시 많은 도움을 줄 것으로 사료된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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