자동화된 조립 생산분야에서 복잡하거나 정교한 작업을 수행하기 위해 Workcell 안에서 여러개의 디바이스들을 제어할 수 있는 지능적인 제어기를 개발할 필요성이 증대되고 있다. 새롭게 만들어지는 생산 장비의 각 디바이스에서 센서들과 엑츄에이터들을 동시성(Parallelism)과 실시간성(Real timeness)을 고려하여 어떻게 작업 지시를 프로그래밍하는가 하는 문제를 해결하여야 한다. 이를 위해 지금까지 대부분의 장비에서 사용하는 작업 교시 방법들은 특정한 동작을 나타내는 의미 명령어로 구성된 작업을 기술하거나, 사용자 인터페이스를 통해 장비업체가 일방적으로 정한 작업 지시를 입력하는 형태로서 개발되었다.(중략)
8비트와 16비트 마이크로 프로세서는 소규모 제어기기에 많이 사용되고 있다. 이러한 실장 제어용 마이크로 프로세서는 CP와 메모리 및 입출력 회로가 하나의 반도체에 집적되어야 하므로 회로가 간단하고, 코드 밀도가 높은 것이 요구되고 있다. 본 논문에서는 코드 밀도가 높은 EISC(Extendable Instruction Set Computer)구조를 가지는 16비트 마이크로 프로세서인 SE1608을 제안한다. SE1608은 8개의 범용 레지스터를 가지며, 16비트 고정 길이 명령어, 짧은 오프셋 인덱스 어드레싱과 짧은 상수 오퍼랜드 명령어를 가지며, 확장 레지스터와 확장 프래그를 사용하여 오프셋 및 상수 오퍼랜드를 확장할 수 있다. SE1608은 FPGA로 구현하여 약 12,000 게이트가 소요되었으며, 8MHz에서 모든 기능이 정상적으로 동작하는 것을 확인하였고, 크로스 어셈블러와 크로스C /C++컴파일러 및 명령어 시뮬레이터를 설계하고 동작을 검증하였다. SE1608의 코드 밀도는 16비트 마이크로 프로세서인 H-8300의 140%, NM10200의 115%로 현격하게 높은 장점을 가진다. 따라서 하드웨어가 간단하고, 프로그램 메모리 크기가 작아지므로 실장 제어용 마이크로 프로세서에 적합하여 폭 넓은 활용이 기대된다.
LED 매트릭스를 사용하는 차량용 헤드램프에서 LED의 디지털 제어는 I2C, SPI 등의 저가격 저속 직렬 버스를 사용하여 왔으나 헤드램프의 해상도가 증가하면서 LED 제어를 위해 전송해야 하는 데이터의 양이 너무 많아 제어 버스의 전송 능력을 초과하게 된다. 본 논문에서는 새로운 차량용 LED 매트릭스 헤드램프 제어 프로토콜인 HLCP(Headlamp LED Control Protocol)을 제안한다. 제안하는 프로토콜은 많은 LED를 하나의 명령어로 제어하는 명령어를 사용하여 I2C 버스를 거의 그대로 사용하면서도 훨씬 많은 LED를 제어할 수 있다. 제안하는 프로토콜을 수행하는 컨트롤러를 Verilog HDL로 구현 및 검증하였으며 시뮬레이션 결과 LED 매트릭스 헤드램프를 I2C나 SPI보다 효율적으로 제어할 수 있음을 확인하였다.
최근 모바일 컴퓨터 및 임베디드 시스템이 대중화 되면서 전력, 공간, CPU 클럭, 메모리 등과 같은 자원을 효율적으로 사용하기 위한 연구가 많이 진행되고 있다. 기존의 임베디드 시스템 개발에서는 하드웨어 측면의 자원 사용에 대한 연구가 주를 이루어 졌으나 최근 임베디드 시스템에서 소프트웨어의 비중이 커짐에 따라 소프트웨어 측면에서의 자원 사용에 대한 연구가 필요하게 되었다. 본 연구에서는 임베디드 시스템의 자원 사용을 분석하는 새로운 방법인 '명령어 기반의 자원 사용 분석 방법(Instruction Level Resource Usage Analysis Method'을 제안하고 이를 'I-Debugger'라는 도구로 구현하였다. I-Debugger는 프로그램을 명령어 단위의 수행으로 제어하는 디버깅 층(Debugging Layer), 실시간으로 수행되는 명령어에 대한 데이터를 활용 가능한 정보를 변환하는 통계 층(Statistics Layer) 및 분석하고자 하는 응용에 적합하게 정보를 분석하는 분석 층(Analysis Layer)으로 구성된다. 본 연구에서 개발된 I-Debugger를 간단한 문제에 적용한 결과 자원 효율적인 임베디드 시스템 개발에 매우 유용하게 사용될 수 있음을 알 수 있었다.
마이크로 프로세서의 동작 속도가 빨라지면서 메모리의 데이터 전송 폭이 시스템 성능을 제한하는 중요 인자로 대두되면서 코드 밀도가 높은 컴퓨터 구조에 대한 연구의 필요성이 증대되고 있다. 본 논문에서는 코드 밀도가 높은 32비트 마이크로 프로세서 구조로 16비트와 32비트 2종류 길이의 명령어를 가지는 가칭 2가지 길이 명령어 세트 컴퓨터(Bi-length Instruction Set Computer : BISC)를 제안한다. 32비트 BISC는 16개의 범용 레지스타를 가지며, 오프셋과 상수 오퍼랜드의 길이에 따라서 2종류의 명령어를 가진다. 제안한 32비트 BISC는 FPGA로 구현하여 1.8432MHz에서 모든 기능이 정상적으로 동작하는 것을 확인하였고, 크로스 어셈블러와 크로스 C/C++ 컴파일러 및 명령어 시뮬레이터를 설계하고 동작을 검증하였다. BISC의 코드 밀도는 기존 RISC의 130~220%, 기존 CISC의 130~140%로 높은 장점을 가진다. 따라서 데이터 전송 폭을 적게 요구하므로 차세대 컴퓨터 구조로 적합하고, 프로그램 메모리 크기가 작아지므로 실장 제어용 마이크로 프로세서에 적합하기 때문에 폭 넓은 활용이 기대된다.
HMD를 연결한 지능정보단말을 휴대하여 이동 중이거나 작업 중에 유무선 네트워크에 접속하여 원하는 정보를 편리하게 획득하기 위해서는 보다 손쉬운 사용자 인터페이스가 요구된다. 데이터 글로브를 이용한 촉각 인터페이스는 지능정보단말상에서 구현되는 웹 브라우저의 네비게이션이나 미디어 재생기의 명령어 제어를 기존의 PC상의 키보드나 마우스없이 보다 효율적으로 구현하기 위해 필요한 인터페이스이다. 지능정보단말상에서의 데이터 글러브를 이용하여 각각의 손 동작에 대응하는 적절한 제어 신호를 정의함으로써, 웹 브라우징이나 미디어 재생기의 기본적인 제어를 사용자가 마치 마우스를 사용하듯이 이동 중이거나 작업 중에도 손쉽게 할 수 있도록 다비이스 드라이버 상에서 구현한다.
최근 Java 언어가 갖는 다양한 특징은 전자상거래, 전자출판, 멀티미디어 응용 등에서 이용되고 있다. 본 논문에서는 Java 기반의 응용프로그램의 사용자 인터페이스를 위해 Java 쉘 구현하였으며 Java 쉘에서의 접근제어를 위한 응용 수준의 계층적 보안 정책의 관리를 위한 XML 기반의 DTD를 설계하였다. 설계된 DTD는 Java 쉘 사용자의 Java클래스 접근 및 원격 객체에 대한 접근을 제어하기 관리를 목적으로 한다. XML 기반의 사용자 형상정보는 Java 쉘의 명령어 수행을 위한 클래스 해석과정에서 적용하여 로컬 및 원격 자원에 대한 접근을 제어할 수 있도록 기능을 제공한다.
마이크로 프로세서의 동작 속도가 빨라지면서 메모리의 데이터 전송 폭이 시스템 성능을 제한하는 중요 인자가 되고 있다. 또한 CPU와 메모리 및 입출력회로가 하나의 반도체에 집적되는 실장 제어용 마이크로 프로세서의 가격을 낮추기 위해서 메모리 크기를 줄이는 것이 중요하다. 본 논문에서는 코드 밀도가 높은 32 비트 마이크로 프로세서 구조로 가칭 확장 명령어 세트 컴퓨터(Extendable Instruction Set Computer: EISC)를 제안한다. 32 비트 EISC는 16개의 범용 레지스타를 가지며, 16 비트 고정 길이 명령어, 짧은 오프셋 인덱스 어드래싱과 짧은 상수 오퍼랜드 명령어를 가지며, 확장 레지스타와 확장 프래그를 사용하여 오프셋 및 상수 오퍼랜드를 확장할 수 있다. 32비트 EISC는 FPGA로 구현하여 1.8432MHz에서 모든 기능이 정상적으로 동작하는 것을 확이하였고, 크로스 어셈블러와 크로스 C/C++ 컴파일러 및 명령어 시뮬레이터를 설계하고 동작을 검증하였다. 제안한 EISC의 코드 밀도는 기존 RISC의 140-220%, 기존 CISC의 120-140%로 현격하게 높은 장점을 가진다. 따라서 데이터 전송 폭을 적게 요구하므로 차세대 컴퓨터 구조로 적합하고, 프로그램 메모리 크기가 작아지므로 실장 제어용 마이크로 프로세서에 적합하기 때문에 폭 넓은 활용이 기대된다.
본 논문은 FPGA 기반에서 실수형 프로세서의 설계 및 구현에 대한 내용과 이를 이용하여 휴머노이드 로봇 팔의 위치제어를 위한 PD 제어기반의 신경회로망 제어기의 구현에 대한 내용이다. 설계된 프로세서는 명령어 기반의 처리를 통해 산술 연산 뿐만 아니라 로봇의 제어에 사용되는 외부 모듈의 사용이 가능하도록 설계하였으며, 신경회로망 구현에 사용되는 지수함수를 효율적으로 근사화하기 위한 Taylor series를 이용한 알고리즘을 하드웨어 레벨에서 구현하였다. 휴머노이드 로봇 팔의 위치 추종을 위해 고전적인 PD 제어기를 설계하고 PD 기반의 신경회로망 제어기를 설계하였다. 로봇 팔의 6축 제어를 위한 신경회로망 제어기에 요구되는 많은 연산을 감당하도록 하기 위해 설계된 프로세서를 통해 정의된 프로그래밍언어로 제어 프로그램을 작성하였다. PD 제어기와 PD 기반의 신경회로망 제어기를 하드웨어에 설계하여 로봇팔의 위치 추종을 실험하였으며 성능을 비교 검증하였다. 프로세서는 Altera의 Stratix II EP2S180 DSP development board에 구현되었으며 실험적으로 25MIPS의 성능을 가지는 것으로 나타났다.
본 연구에서는 현재 운영 중인 코딩교육 플랫폼인 코딩퍼즐 시스템에서 학습자들이 직접 손으로 조작할 수 있는 탠저블 블록형태로 제작된 코딩퍼즐 입력용 명령어들의 배치를 증강현실 환경에서 제한 시간 안에 안정적으로 다수의 블록을 인식할 수 있는 인식시스템의 설계 및 배치 인식 성능 측정 결과를 제시한다. 그 결과, 5초 이내로 30개 이상의 탠저블 블록 형태의 명령어들의 배치를 안정적으로 인식할 수 있었다. 본 인식시스템을 기존 코딩퍼즐 모바일 앱에 성공적으로 이식하였으며, 블루투스에 연동되는 모바일 앱을 통해 IoT 로봇을 구동할 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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