본 논문은 마이크로폰을 통해 실시간으로 습득된 음성으로부터 사람의 음성 감성상태를 평상, 기쁨, 슬픔, 화남 등 4가지로 구별할 수 있는 ARM 플랫폼 기반의 음성 감성인식 시스템 구현에 관한 것이다. 일반적으로 마이크로폰으로 수신된 음성은 화자 주변의 환경 잡음과 마이크로폰의 시스템 특성 때문에 입력 음성 신호가 왜곡되고 이로 인해 시스템의 성능이 저하된다. 본 논문에서는 이러한 잡음 영향을 최소화하기 위해 비교적 단순한 구조와 적은 연산 량을 가진 이동평균(MA, Moving Average) 필터를 입력 음성의 특징벡터 열에 적용하였다. 또한, 효율적으로 감성 특징벡터를 최적화할 수 있는 SFS(Sequential Forward Selection)기법을 적용해 제안 시스템의 성능을 최적화하였으며 감성 패턴 분류기로는 SVM(Support Vector Machine)을 사용하였다. 실험 결과 제안 감성인식 시스템은 모의실험에서 약 65%, ARM 플랫폼에서 약 62%의 인식률을 보였다.
44.1kHz 샘플링 레이트의 표준 CD 음질의 오디오 신호를 인터넷 상에서 전송 및 분배하기 위해서는 네트워크 대역폭과 저장 공간의 제한 점을 고려해야 한다. 이러한 제한은 MP3, AAC, OGG 등과 같은 오디오 신호 압축 코덱을 이용하여 해결할 수 있지만, 이러한 코덱들은 공통적으로 고 주파수(High frequency) 대역의 정보가 손실 된다는 문제가 발생한다. 이러한 고주파수 손실은 결국 표준 CD음질을 가지는 오디오 신호보다 제한된 저 주파수 대역만을 재생 할 수 있게 된다. 일반적으로 오디오 신호의 고 주파수 성분은 위치정보 와 명료도, 재생 환경 등에 대한 음의 풍부한 정보를 제공한다. 본 연구에서는 MP3 오디오 코덱으로 디코드(decode) 된 오디오 신호에서 손실된 고 주파수 대역의 정보를 효과적으로 추정 및 복원하는 ARM 플랫폼 기반의 MP3 오디오 음질향상 시스템을 구축하였다. 제안된 시스템과 기존의 대표적인 알고리즘인 Liu의 HFR 과의 비교실험을 통해 제안된 알고리즘이 신호 스펙트럼상에서 고주파 신호 추정 및 복원 능력이 우수함을 볼 수 있고, 알고리즘 연산량도 약 2배 정도 절약할 수 있었다.
본 논문에서는 무선랜 환경에서 주행 로봇 플랫폼에 의한 원격 영상 감시 시스템을 제안하였다. 제안된 방법은 ARM9코어기반의 PXA255 프로세서 시스템에 소형 CMOS 카메라를 장착하고 촬영한 영상을 803.11b/g 무선 네트워크를 이용하여 전송하는 이동형 원격 영상 감시 시스템을 구성하였다. 로봇플랫폼의 주행 명령을 원격으로 전송하며, 촬영된 영상은 $640{\times}480$, $320{\times}240$픽셀 등의 정지 영상을 초당 $3{\sim}10$프레임의 속도로 전송하였으며, 시스템을 구현하고 영상에 의한 원격감시기능을 적절히 수행할 수 있음을 실험을 통하여 확인하였다. 제안된 시스템은 리눅스 운영체제를 기반으로 구축하였다.
본 논문에서는 오픈 모바일 플랫폼인 안드로이드를 리눅스 커널을 기반으로 하는 ARM Cortex-A8 Core를 사용한 SAMSUNG의 S5PV210 CPU를 장착한 MPU 모듈, Base 보드 모듈 및 센서 모듈을 제작하여 실시간 프레임워크를 설계함으로서 효율적인 산업용 제어를 가능하게 하였다. 센서 모듈에서 획득한 온도 및 습도 데이터는 하이브리드 어플리케이션을 개발함으로서 Web Server를 통하여 데이터베이스에 저장된 후 클라이언트 User가 온도 및 습도 데이터를 스마트 폰에서 확인 함으로서 실시간 프레임워크 설계의 적합성 및 타당성을 검증한다.
하나의 제품에 다양한 기능들이 복합적으로 통합하는 단일칩시스템 (System-on-a-Chip, SoC)의 설계 요구가 증가하는 반면, 시장이 요구하는 적기 출하 시점은 점점 짧아지고 있다. 따라서 이러한 요구를 만족시키기 위해서 소프트웨어와 하드웨어를 통합하여 검증하는 것이 무엇보다 중요하다. 이러한 하드웨어-소프트웨어 통합 검증을 조기에 수행하는 방법으로 IP(intellectual property) 재사용을 통한 가상 플랫폼 기반 설계 방법이 널리 연구되고 있다. 본 논문에서는 기존 ARM프로세서 기반 S3C2440A 시스템을 가상 플랫폼을 이용하여 재설계하고, JPEG 디코더를 S3C2440A 가상 플랫폼에 구현하여 성능을 평가하였다. 또한, ARM 프로세서 기반 인라인 어셈블리어를 이용하여 JPEG 디코더를 최적화하는 기법을 소개하였고, 이를 가상 플랫폼에 구현하여 성능 향상을 검증하였다. 이러한 가상 플랫폼 기반 설계를 통해 하드웨어 및 소프트웨어의 통합 검증이 가능하고, 시장 적기 출하(Time-to-Market) 요구에 신속히 대처할 수 있다.
차세대 로봇 공연 기술을 개발하기 위하여 산업용 로봇 arm에 휴머노이드형의 로봇 액터를 부착한 RAoRA (Robot Actor on Robot Arm) 구조를 제안하고, 시스템 연동 제어를 위한 소프트웨어를 탑재하여 로봇 공연 플랫폼을 구축하였다. 로봇 액터와 산업용 로봇 arm의 연동 모션을 위하여 역학적 분석을 수행하고 기계적 메커니즘을 설계 및 제작하였다. 로봇 액터의 동작을 위하여 3D 모델의 기구학적인 분석, spline 위치 보간, 모션 제어 알고리즘 및 제어 장치를 개발하였다. 비전문가도 직관적이고 안전한 공연 콘텐츠를 제작할 수 있도록 사전 시각화, 시뮬레이션 도구 및 콘솔 통합 운영 도구를 개발하였다. 테스트를 위하여 지면에 거의 밀착하여 자연스럽게 걷거나 서서히 공중으로 올라가는 air walk 시연하였고 러닝 타임 5분의 공연에 적용하였다. 그 결과 제안된 로봇 공연 플랫폼은 기존의 로봇 공연에서는 구현이 불가능했던 입체적이고 생동감 있는 모션을 구현할 수 있었다.
경량 블록암호화 (LEA: Lightweight Encryption Algorithm)는 암호화 연산의 효율성과 높은 보안성으로 인해 국내에서 가장 활발히 사용되고 있는 블록암호화 알고리듬이다. 지금까지 많은 LEA 구현 연구가 진행 되었지만 다양한 플랫폼과의 보안 통신이 필요한 사물인터넷 환경에 활용 가능한 일체형 구현 기법은 제시되고 있지 않다. 본 논문에서는 다양한 플랫폼과 효율적으로 보안 통신이 가능하도록 하는 일체형 구현 기법을 이용하여 LEA를 ARM Cortex-M3 프로세서 상에서 구현한다. 이를 위해 키생성과 암호화 과정에 필요한 인자들을 가용 가능한 레지스터를 이용하여 저장하였으며 바렐쉬프터 (Barrel-shifter)를 활용하여 회전 연산을 최적화하였다. 해당 기법은 라운드키를 저장하지 않기 때문에 저사양 프로세서 상에서 RAM의 사용량을 최소화한다. 구현 결과물은 ARM Cortex-M3 프로세서 상에서 평가되었으며 34 cycles/byte 안에 수행가능함을 확인할 수 있었다.
Mobile Telemedicine은 의료진과 환자간의 정보교환을 제공하기위한 일반적인 기술로 사용되어지고 있다. 또한 유비쿼터스 센서 네트워크의 기술을 활용하여 의료진은 원격지 환자의 다양한 생체데이터를 획득하고자 한다. 본 논문은 임베디드 리눅스 운영체제를 기반으로 Intel X-Hyper PXA255 ARM CPU를 이용하여 구현한 RFID 리더 시스템에서 RFID 리더에서 수신되어진 환자의 태그 정보를 무선 LAN을 통하여 인터넷에 연결되어진 병원의 MySQL서버에 전달하는 기능을 수행하는 RFID 리더 플랫폼의 설계 및 구현을 위한 것이다. 구현되어진 임베디드 리눅스 기반의 RFID 리더는 크게 RFID 모듈, ARM 프로세서, RS-232 인터페이스, 무선 LAN 등으로 구성되고, 제안된 논문은 RFID의 개념 및 리더의 동작원리를 소개하고 임베디드 리눅스기반에서 QT 및 MySQL을 사용하여 구현되어진 리더플랫폼을 제안하고 구현한다.
Recently, researchers are focusing on the usefulness of microkernels regarding to the virtualization of embedded systems. We ported OKL4 2.1 microkernel on MBA2440 and SMDK6410 that use ARM920T and ARM1176JFZ-S cores respectively. The ported OKL4 2.1 environment will be used to develop various virtualization applications.
전력관리는 시스템의 성능 저하를 최소화 하면서 전력 소모를 최소화 하기 위한 기술로써 하드웨어 별로 구현이 되어야 한다. 본 논문은 ARM 9 기반의 플랫폼 상에서 디바이스별 또는 시스템 전체 레벨에서의 전력관리를 수행할 수 있도록 하기 위한 기반 작업과 시스템의 상태를 주기적으로 모니터링 하는 데몬 및 사용자 인터페이스를 구현한 내용을 기술하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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