본 논문은 RISC CPU인 Intel StrongARM SA-1100을 기반으로 하는 실시간(Real-Time) 운영체제를 설계한 내용을 설명하고 있다. 본 논문에서 구현된 운영체제는 태스크들이 우선순위 기반으로 저리되는 선점형 스케줄링 방식을 채택함으로써 실기간 운영체제의 주요 특징인 시간 결정성(determinism)을 보장하도록 하였다. Intel StrongARM SA-1100은 고성능(High Performance), 저전력(Low Power)의 장점 때문에 모바일(Mobil) 환경에서 많이 사용되고 있다. 본 논문은 Intel StrongARM SA-1100 CPU를 타겟으로 시간 결정성이 보장되도록 멀티 태스킹(Multitasking)과 ITC(InterTasking Communication)를 설계하고 구현한 내용에 대해 설명하고 있다.
RTiK-Linux는 리눅스에 실시간 성능을 제공하기 위한 방법으로, 타임 틱 인터럽트 구현을 위해 하드웨어 레지스터에 직접 접근하여 제어한다. x86 Intel 및 ARM 기반의 AP 인 Exynoss 5422에서 동작하도록 구현되었으나 파편화된 ARM 환경에 모두 이식할 수 없는 단점이 있었다. 본 논문에서는 다양한 플랫폼에서 동작할 수 있도록 이식성을 개선하기 위해 타임 틱 인터럽트의 구조를 변경한다. 하드웨어와 독립적인 고해상도 타이머를 적용하고, 이를 적용하여 시간 결정성을 만족할 수 있도록 태스크와 이벤트 동작 구조를 변경한다. 개선된 RTiK-Linux가 x86 및 다양한 ARM AP 환경에서 잘 동작하는 것을 확인하였다.
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.
본 연구에서는 클라우드 컴퓨팅 환경에서 운용되는 빅데이터 처리 프로그램에 ARM과 Intel의 하드웨어 보안이 어떠한 방식으로 적용되는지 비교 및 분석한다. 비교를 위하여 클라우드 서비스 모델을 제시하고, 실제 빅데이터 처리 알고리즘을 ARM과 Intel CPU를 갖춘 기기에서 작동시켜 수행 시간을 비교하였다. 연구 결과, ARMv7의 취약점인 하드웨어 암호화 모듈과 메모리 암호화의 부재를 도출하였고, 그 대안 방안으로서 FPGA(Field Programmable Gate Array)의 사용과 그 발전 방향을 제시하였다.
본 논문은 X-HYPER Intel PXA255 ARM CPU를 이용하여 임베디르 리눅스운영체제를 기반으로 구현한 시스템에서 RFID 리더를 통해 읽어 들인 태그 정보를 도서관 관리 시스템에 적용하기 위한 RFID 미들웨어를 설계 및 구현하였다. 구현한 임베디드 리눅스 기반의 RFID 미들웨어는 크게 RFID 모듈, ARM 프로세서, RS-232 인터페이스 등으로 구성된다. RFID 모듈은 사용자 및 도서정보를 입력 받기 위하여 사용되며, RS-232 인터페이스를 통하여 RFID 미들웨어로 정보를 전달한다. 또한 본 시스템은 임베디드 전용 ARM 프로세서를 사용하여 도서관 관리 시스템에 특화된 시스템을 구현하였다. 본 논문에서는 RFID 미들웨어의 개념 및 동작원리를 소개하고 임베디드 리눅스기반에서 Qt/Embedded를 사용한 무인 대출 및 반납 시스템을 구현하였다.
본 연구는 반도체 IP산업의 지식기반 기업에 있어 기술혁신전략에 대하여 분석한 것이다. 분석을 위한 이론적인 논의는 i)지식의 창조 보호 활용과 혁신에 관한 이론, ii)혁신으로부터 가치 창출에 대한 이론 iii)모듈화, 시장진입시기, 표준(지배적 디자인)의 등장 경쟁 등의 중심으로 수행되었다. 이러한 이론적인 선행 연구를 통해 지식기반 기업의 기술혁신전략에 대한 탐색적인 연구가설을 제시하였다. 그리고 최종적으로 이러한 반도체 IP산업의 대표적인 지식기반 기업으로 ARM과 INTEL의 기술혁신 전략 사례 분석을 분석하여, 제시된 연구 가설들을 확인하였다. 첫째, 기술 주기에 있어 초기단계에 진입하는 지식기반기업은 i)상호보완적 자산(지식)에 대한 접근성이 낮아 수직 통합하는 기술 전략을 선택하며, ii)환경변화로 인한 산업의 가치사슬 분화에도 불구하고 수직결합적인 기술 전략을 주요한 방향으로 유지한다. 둘째, 기술 주기에 있어 후기단계에 진입하는 지식기반 기업은 i)상호보완적 지식자산에 대한 접근성이 높아져 계약거래를 통한 기술 혁신 전략을 선호하며, ii)보유한 지식자산에 있어 불연속적인 특징의 존재여부에 따라 기술 혁신 전략의 경로를 다르게 선택한다.
네트워크 장비의 대부분은 특정 기능을 수행하도록 설계되어진 임베디드 시스템이다. 임베디드 시스템이란 미리 정해진 특정 기능을 수행하기 위해 컴퓨터의 하드웨어와 소프트웨어가 조합된 전자 제어 시스템이다. 일반 범용의 다양한 기능을 수행하는 컴퓨터가 아닌 시스템 고유의 목적에 맞추어 정형화된 기능만을 수행하도록 설계된 컴퓨터 시스템을 말한다. 초창기 임베디드 시스템은 특정 기능에 최적화, 초소형, 저전력을 겸비한 단순한 기능을 수행하는 정도였으나, 점차 시스템의 복잡성과 다양성을 만족시키기 위한 시스템으로 발전하고 있다. 본 논문에서는 임베디드 시스템 기반으로한 동적 호스트 구성 프로토콜 서버를 구현하는데 목적을 둔다. 이를 위해 개발 보드로 Intel Strong ARM SA-1110 프로세서를 탑재한 ez board-MO1에 임베디드 리눅스를 포팅하고 네트워크 기능을 위하여 이더넷을 기반으로한 기본적인 네트워크를 구축하였다. 이를 통해 임베디드 보드에서 동적으로 네트워크 정보를 할당하여 윈도우 클라이언트 호스트와 리눅스 클라이언트 호스트가 동적으로 네트워크 정보가 설정되는 임베디드 DHCP 서버를 제안하고자 한다.
임베디드 웹서버는 여러 가지 형태의 입출력장치와 지능형 정보기기틀을 인터넷에 손쉽게 접속할 수 있게 하는 초소형 웹 서버로서, 임베디드 웹서버의 적용 영역은 가정, 빌딩 및 공장 등의 전 영역에 걸쳐 있다. 지능형 정보기기를 인터넷에 접속하여 원격지에서 기기를 감시 및 제어를 하기 위해서는 웹 컨텐츠의 제공을 주목적으로 하는 일반서버 컴퓨터와는 다른 임베디드 운영체제를 이용한 전용화된 서버가필요하다. 본 논문에서는 순수 소프트웨어 솔루션으로 구현되는 웹서버로서 전체적인 시스템의 데모를 구현하는 것을 목적으로 인터넷을 통해 P2P 로 연결된 임베디드 센서들을 원격으로 데이터를 추출하고, 이를 제어하는 틀을 구성하는데 초점을 두었으며 ARM intel StrongARM SA-1110 프로세서를 기반으로 한 타켓보드에 임베디드 운영체제로서 리녹스를 포팅 하였고, 네트워킹 기능을위하여 이더넷을 기반으로 한 기본적인 네트워크 프로그램을 동작 시켰다.
본 논문은 Laser의 특성인 단색성(monochromaticity), 지향성(directivity), 간섭성(interference), 에너지 집중도 및 고휘도(brightness), 위상의 균일성(응집도, coherence) 등을 이용한 여러 응용 중에서 거리측정에 관한 것이며, Laser를 이용한 거리측정은 빛의 파장, 빛의 진직성, 삼각측량, 변조 빛의 파장에 의한 방법 등이 있다. 본 논문에서는 기존의 삼각측량법을 개선한 삼각측량법으로 일정한 거리에 위치한 두 개의 Laser를 CPU가 0-90$^{\circ}$ 까지 Laser 각도를 움직여 측정 대상 물체에 비춰지는 상을 가지고 거리를 측정한다. Laser의 정확한 각도제어, 빠른 거리 계산, 필요에 따라 이미지 처리까지 필요함으로 Intel사의 고성능 마이크로 프로세서인 SrongArm (SA1110)을 기반으로 한 하드웨어를 구상하였다.
본 논문에서는 적은 면적의 GP-GPU에서 성능을 향상시키기 위한 방법을 제안한다. 본 논문에서는 superscalar와 같이 과도하게 스케줄링 복잡성을 증가시키지 않는 대신 단순한 코어의 수를 늘려 성능을 극대화 시키는 방법을 제안한다. GP-GPU를 구성하는 Stream Processor의 구조를 단순화한다. 또한, Warp Schedule에서 thread 할당을 어플리케이션에 적합한 방법을 개발하여 성능을 개선한다. 성능을 검증하는 방안으로 neural network의 한 분야인 딥러닝에 대한 스레드 할당방식을 제안한다. Neural Network 알고리즘의 경우 Intel CPU 대비 90%에서 ARM Cortex-A15 4 core 대비 98% 성능 향상을 확인할 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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