인터넷의 급속한 확산으로 인하여, 컴퓨터 시스템의 규모 및 복잡도가 점차 증가하고 있으며, 컴퓨터 시스템에 대한 높은 수준의 가용도 요구 조건을 충족시키기 위해, 하드웨어적.소프트웨어적 결함 허용 기법에 대한 연구가 활발하다. 소프트웨어 재활 기법은 서버에 탑재된 소프트웨어의 장시간 가동에 따른 소프트웨어 노화 현상을 다루고 있으며, 서버에서 실행중인 소프트웨어의 수행을 고의적으로 멈춘 후에 결함 발생 가능성이 낮은 초기 상태에서 이를 다시 가동시키는 소프트웨어적 결함 예방 방법의 일종이라 볼 수 있다. 본 연구에서는 주-여분 서버 시스템에서의 작업전이 시간이 소프트웨어 재활에 미치는 영향을 연구하였으며, 가용도 분석을 통해서 작업전이 시간이 재활 정책을 결정함에 있어서 중요한 요소임을 발견하였다.
위성비행소프트웨어는 위성의 하드웨어와 임무 탑재체 및 서브시스템이 통합되어 궤도상에서 위성임무를 수행할 수 있도록 원격명령 및 측정데이터의 처리, 자세 및 궤도제어, 열제어, 전력제어 등의 기능을 수행한다. 위성비행소프트웨어의 개발과 같이 규모가 큰 소프트웨어는 여러 개발자가 참여해야 하고 각각의 개발자들이 작성 코드를 통합하여 빌드하고 문제 발생 시 대처하기 위하여 세부적인 설계 및 개발내용을 단계별로 문서화하는 작업이 수반되어야 한다. 기존의 위성비행소프트웨어 개발과정에서는 이러한 문서들 중 전체 위성비행소프트웨어의 단위 코드별 입출력, 수행기능 등의 상세 설계 내용을 기록하는 SDD(Software Design Description)는 개발자가 작성한 코드를 기반으로 수작업을 통하여 작성되었다. 이러한 작성방식은 작성자의 입력오류가 발생할 수도 있으며 소프트웨어 개발과 별도로 수작업이 요구되어 문서작성에 소요되는 시간적 손해가 발생하게 된다. 유럽에서는 이러한 문제점을 보완하기 위하여 C, C++, C#, JAVA, VHDL 등 다양한 언어를 사용하는 소프트웨어 개발에 적용 가능한 자동적 문서작성 도구인 Doxygen이 널리 활용되고 있다. Doxygen은 PDF, HTML, Latex, RTF 등 다양한 출력 포맷도 지원한다. 본 논문에서는 Doxygen을 활용하여 위성비행소프트웨어 개발문서의 작성 시 소요시간을 단축하고 소스코드로부터 해당 설계 내용을 추출하여 자동적으로 문서를 작성할 수 있는 방안에 대하여 소개한다.
임베디드 시스템의 하드웨어 구성요소들에 대한 성능 고도화가 요구됨에 따라 이에 탑재될 소프트웨어의 개발 방법도 영향을 받고 있다. 특히 MPSoC와 같은 고가의 하드웨어 아키텍처에서는 효율적인 자원의 사용 및 성능의 향상을 위해 소프트웨어 측면에서의 고려가 필수적으로 요구된다. 따라서 본 연구에서는 임베디드 소프트웨어 개발과정에서 멀티프로세서 기반의 하드웨어 아키텍처를 고려하는 소프트웨어 태스크의 분할기법을 제시한다. 제시하는 기법은 UML 기반의 소프트웨어 모델을 CBCFG (Constraints-Based Control Flow Graph)로 변환하고, 이를 병렬성과 데이터 의존성을 고려한 소프트웨어 컴포넌트로 분할하는 기법이다. 이러한 기법은 임베디드 소프트웨어의 플랫폼 의존적인 모델 개발과 태스크 성능 예측 등을 위한 자료로 활용할 수 있다.
하드웨어와 소프트웨어가 조합된 내장형 시스템이 복잡해지면서, 내장형 시스템에 탑재되는 내장형 소프트웨어 테스트가 중요하게 인식되고 있다. 특히, 원자력 발전소와 같이 안전 등급이 높은 시스템에 들어가는 소프트웨어 테스트는 필수적이다. 내장형 시스템 테스트의 경우 하드웨어와 소프트웨어의 상호작용에 의해 발생하는 오류를 발견하기 위한 효과적인 테스트 기법이 필요하다. 본 논문에서는, 하드웨어와 소프트웨어 사이의 상호작용에 의해 생성되는 오류를 발견하기 위하여, 오류 삽입 기법을 이용한 테스트 데이타 선정 기법을 제안하고, 이 기법을 Digital Plant Protection System에 적용하였으며, 실험을 통해 제안한 기법의 우수성을 분석한다.
본 논문에서는 레일형 GB-SAR의 단점을 극복하고자 차량에 원형레일을 탑재하여 신속한 기동을 확보하고 합성구경의 길이를 늘리며 영상영역을 확장한 Arc-SAR의 설계안을 제시한다. 하드웨어 측면에서 살펴보면, 밴형 차량의 상부에 원형레일을 설치하고 마이크로파 송, 수신 안테나를 탑재한 후 레일 위를 1mm 이내의 정밀도로 이동시키며, 자료를 획득하게 된다. 이때 안테나에 연결된 동축 케이블은 차량 내부의 송, 수신장치에 연결되는데 RF대역에서 완벽히 작동하는 슬립링이 없기 때문에 내부 송, 수신 장치를 턴 테이블위에 장착하여 외부 안테나의 이동과 동일한 각도로 회전하여, 동축 케이블의 꼬임을 방지하게 된다. 송, 수신 장치의 구성은 벡터 네트워크 분석기를 기반으로 마이크로파 앰프, 마이크로파 스위치로 구성되며, 통합 제어 소프트웨어를 통해 외부 안테나의 이동과 함께 제어된다. 한편, Arc-SAR 영상의 구현은 원형레일을 따라 얻어지는 합성구경의 기하학적인 특수성을 감안하여 최초로 시도될 것이다. 이 시스템은 RTK-GPS를 장착하여 지반변형 모니터링 시 차량 이동 오차를 최소화 하고자 하며, 이외에 고정형 산란체를 이용하여 차량 이동 오차를 보정하고자 한다. 또한 AWS (Automatic Weather System)을 장착하여 위상의 대기보정을 동시에 수행할 것이다. 이 시스템은 차량 탑재에 의한 기동성의 확보로 침수나 침하 등 긴급 재난 지역에 즉각적인 대응이 가능하며, 대형 구조물의 주기적인 변형 모니터링 등에 활용성이 클 것이다.
위성에 탑재되어 위성의 상태를 모니터링하며, 지상으로부터 명령을 받아 위성 본연의 임무 수행이 가능하게 하는 위성비행소프트웨어는 그 개발단계에서 다양한 검증활동이 이루어진다. 설계 검증 및 리뷰, 인스펙션을 거쳐 소스 코드로 구현된 후, 단위 시험을 통해 가장 낮은 수준의 검증을 거치게 된다. 이러한 단위 시험은 개별 함수에 대해 입력에 따른 해당 출력 및 동작 여부를 검사하게 된다. 단위 시험이 하나의 함수에 대한 시험 항목이라는 점은 검증대상의 스코프가 좁다는 장점이 있으나, 다른 모듈과 연동되었을 경우에 발생할 수 있는 다양한 경우를 고려하여 테스트 케이스를 작성해야 하는 어려움이 있다. 이러한 문제점을 해결하기 위하여 단위 시험과 함께, 연관된 함수가 이미 구현되어 있는 경우, Stubbing을 하기보다는 직접 해당 함수를 사용하며, 또한 동등한 수준의 개별 함수들을 주어진 시나리오에 따라 동작하는 Compound Test를 활용, 그 결과를 확인하는 방법을 도입하였다. 이를 이용하면 단위 시험에서는 검증하기 어려운 상황별 시나리오에 따른 검증 활동을 수행할 수 있고, 또한 전체 위성비행소프트웨어를 빌드할 필요없이 테스트의 대상이 되는 함수만을 이용, 나머지 부분은 기존의 방식을 그대로 적용할 수 있어, 위성비행소프트웨어의 안전성 및 신뢰성을 보다 향상시킬 수 있다.
감시정찰 센서네트워크의 모든 센서노드 및 싱크노드들은 한정된 자원과 저사양의 하드웨어로 동작하며, 각 침입탐지 센서들이 수집한 상황 데이터를 신뢰성 있게 전송할 수 있어야 한다. 본 초소형 내장소프트웨어는 이러한 감시정찰 센서네트워크의 특성에 맞게 설계되어 센서 및 싱크노드에 탑재될 수 있는 소프트웨어로서, 센서 OS 커널, 센서미들웨어, 보안커널로 구성된다. 센서 OS는 Multithread 기반으로 실시간, 비실시간 태스크를 위한 각기 다른 스케줄링 방식을 제공하며 지연된 인터럽트 처리 기능, 주기적 태스킹 기능과 효율적 에너지 관리 기능을 제공하여 센서 네트워크에 특화된 어플리케이션 개발을 용이하게끔 한다. 또한 센서미들웨어는 OS 커널과 어플리케이션 사이에 존재하여 위치인식, 시간동기, 네트워크 관리, 원격 업데이트 기능 등 어플리케이션에서 공통적으로 요구하는 필수 기능들을 제공한다.
서보 전동기는 탑재된 소프트웨어의 명령에 따라 제어되는 전동기로 다양한 임베디드 응용 분야에서 사용되고 있다. 여러 분야에서 사용되고 있는 만큼 각 응용 분야마다 시간, 부하에 따라 서보 전동기에 요구되는 응답성은 다양하다. 응답성에 민감한 서보 전동기의 소프트웨어를 효율적으로 구현하기 위해서는 다양한 요구사항에 대한 분석이 필수적이다. 본 논문에서는 시간 응답성이 요구되는 서보 전동기의 실제 임베디드 시스템을 위한 인터럽트 측정 소프트웨어를 구현하고, 이에 대한 결과를 제시한다.
최근 자율주행 기술이 큰 주목을 받고 있지만 고가의 센서를 필요로 하기 때문에 연구 및 상용화에 큰 어려움을 겪고 있다. 따라서 본 논문은 쉽게 사용 가능한 딥러닝 2D 객체 인식 모델과 범용 태블릿에 탑재된 저비용 LiDAR 센서를 이용하여 실시간 3D 객체 탐지가 가능한 시스템을 개발한다. 개발된 시스템을 실제 1/10 크기의 차량 모델에 적용하여 테스트해본 결과 개발 용이성과 정확도 측면에서 자율주행을 위한 저비용 센서로 충분히 활용될 가능성이 있음을 확인하였다.
본 논문은 Exemplar Transformer를 활용하여 단일 프로세서 환경에서 동작하는 시각적 객체 추적(Visual Object Tracking) 모델인 ETTrack(Exemplar Transformer Track)을 리눅스(우분투 20.04) 운영체제를 사용하는 임베디드 시스템 라떼판다 알파(LattePanda Alpha)에 탑재하였다. 데스크톱 프로세서인 Intel i7-8700와 라떼판다 알파의 Intel m3-8100y에서의 객체 추적 성능과 속도를 AUC(Area Under the ROC Curve)와 FPS를 통해서 비교평가하였다. 평가 결과 기존 트랜스포머 기반 추적 모델(TransT)과 유사한 성능, 3 FPS 빠른 추적 속도를 나타내는 것을 구현 증명하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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