임베디드 시스템이 복잡해지고 Time-to-Market이 요구되면서 HW/SW 통합설계 방법론(codesign)이 제시되었다. 통합설계 과정 중, HW/SW 분할 과정은 시간 성능, 비용, 전력 등의 모든 요구사항을 만족시키기는 불가능하므로 특정 목적함수에 근거한 알고리즘을 이용하여 진행된다. 하지만 고정된 분할 알고리즘을 이용해서는 이해관계자들의 요구사항을 최대한 반영하기 어렵다. 본 논문에서는 이해관계자들의 의견을 최대한 반영하고, 이를 만족시키는 모델을 유도하기 위하여 WinWin negotiation model을 적용된 요구사항 절충을 고려한 HW/SW 분할 방법론을 제안하였다. WinWin 모델을 통해서 도출된 요구사항에 가장 적합한 목적함수를 가지는 분할 알고리즘을 선택하여 HW/SW 분할 과정을 진행하는 방법이다.
임베디스 소프트웨어의 품질시험을 통해 임베디드 시스템 구매자들의 요구에 부합되는 고품질의 시스템을 구현할 수 있다. 임베디드 시스템의 경우 아직까지 국내에서 품질에 대한 시험 인증서비스를 제공하지 못하고 있는 실정이다. 이에 한국정보통신기술협회(TIA) SW시험인증센터에서 GS시험 인증서비스를 통해 임베디드 소프트웨어에 대한 품질을 높이는 작업을 수행하고 있다. 본 논문에서는 임베디드 소프트웨어 품질 향상을 위해 중소기업청에서 의뢰한 임베디드 스프트웨어에 대한 GS인증 및 성능시험 적용사례를 기술하였다.
차량 번호판 인식 카메라는 차량 번호판 내 문자와 숫자의 인식을 위하여 대상 차량의 이미지 취득을 목적으로 하는 전용 카메라를 말하며 대부분 단독 사용보다는 서버와 영상 분석 모듈과 결합된 시스템의 일부로 적용된다. 그러나 차량 번호판 인식을 위한 시스템 구축을 위해서는 취득 영상 관리 및 분석 지원을 위한 서버와 문자, 숫자의 추출 및 인식을 위한 영상 분석 모듈을 함께 구성하여야 하므로 구축을 위한 설비가 필요하고 초기 비용이 많이 든다는 문제점이 있다. 이에 본 연구에서는 카메라의 기능을 차량 번호판 인식에만 한정하지 않고 방범 기능을 함께 수행할 수 있도록 확장하고 카메라 단독으로도 두가지 기능 수행이 가능한 Edge Base의 임베디드형 융합 카메라를 개발한다. 임베디드형 융합 카메라는 선명한 영상 취득 및 빠른 데이터 전송을 위해 고해상도 4K IP 카메라를 탑재하고 오픈소스 신경망 알고리즘 기반의 다중 객체 인식을 위한 딥러닝 SW인 YOLO를 적용하여 차량 번호판 영역을 추출한 후 차량 번호판 내의 문자와 숫자를 검출하고 검출 정확도와 인식 정확도를 검증하여 CCTV 방범 기능과 차량 번호 인식 기능이 가능한지를 확인 하였다.
최근 해양분야는 e-Navigation 전략 시행을 앞두고 새로운 장비 및 시스템이 개발되고 있으며 이러한 장비 및 시스템은 소프트웨어의 의존도가 높다. 이에 따라 소프트웨어 품질에 관한 연구가 활발하게 진행중이다. 중소조선연구원에서는 이에 대한 대응으로 해양 임베디드 소프트웨어의 시험절차를 개발하고 있다. 해양 임베디드 응용 소프트웨어 시험절차는 시험절차 뿐만 아니라 절차수행에 필요한 산출물 정보를 제공한다. 본 논문에서는 해양 임베디드 응용 소프트웨어 시험절차와 시험절차 적용사례를 소개한다.
조선 해양 분야에서도 IT와 연계되어 많은 서비스가 제공되고 있으며, 그 의존도 갈수록 다양화 고도화되고 있을 뿐 아니라, 안전성 및 신뢰성을 보장하는 고성능 임베디드 시스템의 요구가 증대되고 있다. 조선 및 해양 분야에 적용 가능한 임베디드 시스템으로는 선박식별시스템(AIS)과 같은 통신/제어를 위한 시스템과 전자해도표시시스템(ECDIS) 등과 같은 다양한 사용자 인터페이스와 사용자 인터페이스를 요구하는 서비스를 위한 시스템이 있다. 본고에서는 조선 해양용 임베디드 SW를 분류하고, 특정한 기능을 필요로 하는 통신/제어 장치용 저수준 임베디드 플랫폼과 다양한 사용자 인터페이스를 제공하여 항해자 편리성을 강조하는 ECDIS와 같은 서비스 응용 시스템을 위한 고수준 임베디드 플랫폼으로 분류하고, 각 플랫폼에 필요한 요소를 설명하고 개발 방향을 제시하고자 한다.
본 논문에서는 임베디드 시스템에서의 양자화 기계학습을 수행할 경우 발생하는 양자화 오차를 효과적으로 보상하기 위한 방법론을 제안한다. 경사 도함수(Gradient)를 사용하는 기계학습이나 비선형 신호처리 알고리즘에서 양자화 오차는 경사 도함수의 조기 소산(Early Vanishing Gradient)을 야기하여 전체적인 알고리즘의 성능 하락을 가져온다. 이를 보상하기 위하여 경사 도함수의 최대 성분에 대하여 직교하는 방향의 보상 탐색 벡터를 유도하여 양자화 오차로 인한 성능 하락을 보상하도록 한다. 또한, 기존의 고정 학습률 대신, 내부 순환(Inner Loop) 없는 비선형 최적화 알고리즘에 기반한 적응형 학습률 결정 알고리즘을 제안한다. 실험결과 제안한 방식의 알고리즘을 비선형 최적화 문제에 적용할 시 양자화 오차로 인한 성능 하락을 최소화시킬 수 있음을 확인하였다.
임베디드 마이크로프로세서인 ARM Cortex-M3는 기존의 것들과는 달리 짧은 문맥교환을 제공하기 위해 Trap을 이용하여 문맥교환 과정을 일부 하드웨어적으로 처리하는 기능을 제공한다. 일반적으로 Trap (혹은 소프트웨어 인터럽트)은 그 자신만의 오버헤드를 갖고 있는 것으로 알려져 있다. 따라서 본 논문에서는 소프트웨어적으로 문맥교환을 하던 방식에 비해 어느 정도의 성능 향상이 있을지에 대한 정량적인 비교 평가를 수행하여 Cortex-M3를 기반으로 한 임베디드 시스템의 설계에 도움을 주도록 한다.
스크래치박스를 이용한 임베디드 응용 소프트웨어 통합개발환경은 응용 프로그램 개발자들에게 타겟종류에 관계없이 일관된 개발 환경을 제공하는 것을 목적으로 하고 있다. 응용 프로그램 개발자들은 개발하고자하는 응용 프로그램의 실행환경(타겟)에 따라 개발 및 실행 환경 구축에 많은 시간을 소비한다. 따라서 이러한 개발 및 실행 환경 구축을 용이하게 해주는 통합개발환경을 응용 프로그램 개발자들에게 제공함으로써 응용 프로그램 개발 기간을 단축시킬 수 있다. 또한 다양한 실행 환경을 제공함으로써 응용 프로그램 개발자들이 자신이 개발한 응용 프로그램을 적절히 테스트 해 볼 수도 있다.
본 연구는 대구 경북 모바일산업의 가치사슬 구조와 발달과정을 밝히고 이를 기반으로 가치사슬 부문별 전 후방연계에 따른 공간성을 분석하였다. 대구 경북 모바일산업의 가치사슬은 크게 인프라, 모바일기기, 플랫폼 및 임베디드 SW 그리고 모바일 콘텐츠 부문으로 구성되며, 이 중에서 모바일기기 부문, 특히 완제품 부문이 주도적인 역할을 수행한다. 이들은 정책적 지원과 삼성과 LG 등 대기업과의 네트워크를 기반으로 발전하였으며, 현재는 소수의 대기업과 다수의 영세 중소업체로 구성된 허브-스포크형 집적지를 형성하고 있다. 대구 경북 모바일산업의 인프라와 모바일기기 부문은 경북 구미, 임베디드 SW와 콘텐츠 개발 부문은 대구에 입지하면서 분산화된 집적화의 형태를 나타내고 있다. 그리고 대구 경북 모바일산업 가치사슬 부문별 전 후방연계의 공간성에 있어서는 인프라와 모바일기기 부문은 지역 내의 업체들과 활발한 전 후방연계를 맺고 있다. 임베디드 SW 부문은 수도권과 전 후방연계가 활발하며, 모바일 콘텐츠 부문의 후방연계는 대구, 전방연계는 수도권과 연계를 맺고 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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