본 연구에서는 리눅스를 임베디드 시스템에 포팅하기 위한 기술을 조사하고 하드웨어를 선정하여 리눅스를 포팅하였다. 하드웨어는 Intel 사의 StrongARM SA-1110를 탑재한 Evaluation board를 사용하였다. 개발 환경은 Host computer와 Assabet board상에 RS-232C를 이용하여 프로그램 다운로드할 수 있는 환경을 구축하였다. StrongARM를 위한 Cross Compiler를 만들고, StrongARM의 하드웨어 메모리 맵을 이용하여 Linux의 메모리 맵을 설정한 후 리눅스를 컴파일하였다. 이를 RS-232C를 통해 Assabet board에 다운로드하여 리눅스를 탑재한 임베디스 시스템을 구현하였다. UCB1300 telecom codec의 device driver를 개발하여 커널에 적재하고 이를 사용하여 전화기로부터 들어오는 신호중 CID 신호를 해석하여 발신자 번호를 출력하는 시스템을 구현하였다.
In this paper, image detection and recognition algorithms are studied with respect to embedded carrier system. There are many suggested techniques to detect and recognize objects. But they have the propensity to need much calculation for high hit rate. Advanced and modified method needs to study for embedded systems that low power consumption and real time response are requested. The proposed methods were implemented using Intel(R) Open Source Computer Vision Library provided by Intel Corporation. And they run and tested on embedded system using a ARM920T processor by cross-compiling. They showed 1.6sec response time and 95% hit rate and supported the automated moving carrier system smoothly.
본 논문에서는 멀티코어 시스템을 위한 동적전력관리 프레임워크를 통하여 응용프로그램의 특성에 따라 멀티코어의 불필요한 전력소모를 줄일 수 있음을 Intel Centrino Duo를 사용한 경우와 ARM11 MPCore를 사용한 경우를 통하여 검증하였다. 프로세서의 종류에 따라 전력 소모를 줄이기 위하여 사용된 기술에 차이가 있으며 아직까지는 멀티코어 임베디드 프로세서에 동적 전압 관리와 같은 정밀한 제어가 이뤄지지 못하고 있다. 제안하는 동적전력관리 프레임워크를 이용하여 스마트폰과 같이 운영체제를 통한 멀티 프로세싱을 지원하는 환경에서는 다수의 프로세서가 소모하는 불필요한 전력을 효과적으로 줄일 수 있어야한다. 필요한 만큼의 프로세서 성능을 결정하고 실시간으로 프로세서의 성능을 변경함으로써 각 응용프로그램의 동작을 위한 최소 요구사항을 만족시키면서 전력소모를 최소화 시킬 수 있다. 이를 위하여 본 논문에서는 응용프로그램의 실행과 종료에 따라 필요한 동작을 자동화시키고 시스템 성능을 분석하기 위한 기준을 정의하였다. 대표적인 임베디드 프로세서와 범용프로세서에 제안하는 전력 관리 프레임워크를 적용하여 성능을 검증하였으며 본 논문이 제안한 동적전력관리 프레임워크가 응용프로그램의 최소 요구 성능을 만족시키면서 가능한 전력소모를 줄일 수 있는 인터페이스라는 것을 확인하였다.
In this paper, we describe photonic sensor interface in SOPC(System on a programmable chip) platform. This platform uses device that has ARM922T processor and APEX FPGA area on a chip. We use two development kits. The one is embedded kit that using Intel's Xscale device, the another is SOPC kit that using Altera's Excalibur device. We implement some device logic that DMAC, ADCC, etc. and application.
Trusted Execution Environment(TEE), such as Intel SGX, AMD Secure Processor and ARM TrustZone, has recently been a rising issue. Trusted Execution Environment provides a secure and independent code execution, hardware-based, environment for untrusted OS. In this paper, we show that Trusted Execution Environment's research trends on its vulnerability and attack models. We classify the previous attack models, and summarize mitigations for each TEE environment.
본 논문에서는 AMR Core(R)를 이용해서 AMR-WB+ 오디오 부호화기를 실시간 구현하였다. 구현 시 사용된 최적화 방법은 어셈블리어 단계에서 수행되었고, latency를 제거하고 32비트 레지스터를 사용하였다. 구현된 음성 부호화기는 평균 복잡도가 ARM9E 버전에서 인코더 160.76MHz, 디코더 33.05MHz으로 총 193.81MHz로 측정되었다. 사용된 ROM의 크기는 인코더 65.21Kbyte, 디코더 32.01Kbyte, 공통소스 279.81Kbyte이다. 구현된 AMR-WB+ 소스 코드는 3GPP에서 제공하는 테스트 벡터들을 CodeWarrior와 목표 PDA 상에서 모두 bit-exact하게 통과함을 보임으로써 검증되었다.
최근 운전자의 편의와 안전을 위해 전방 차량 추돌 감지 시스템(Front Collision Warning System : FCWS)과 같은 다양한 운전자 보조 시스템(Advanced Driver Assistance System : ADAS)이 개발되고 있다. FCWS는 주행 중 실시간으로 동작해야 하기 때문에 높은 처리속도를 필요로 한다. 또한 자동차의 전장화에 따라 FCWS를 차량용 임베디드 시스템에서 동작시키기 위해 저전력 시스템이 필요하다. 본 논문에서는 FCWS를 CPU-FPGA 구조에서 실시간 처리가 가능하도록 구현하였다. 차선 검출은 Inverse Transform Perspective(IPM)와 슬라이딩 윈도우 방식을 이용하여 CPU에서도 빠른 속도로 동작할 수 있도록 하였다. 차량검출은 높은 인식률을 가지는 Convolutional Neural Network(CNN)을 이용하였고, FPGA에서 병렬처리로 가속하였다. 제안하는 구조는 저전력으로 동작하는 ARM-Core A9과 FPGA를 내장한 Intel FPGA Cyclone V SoC(System on Chip)에서 검증하였다. HD해상도에서 FCWS는 44FPS로 실시간으로 동작하며, 고성능 PC 환경보다 처리속도 대비 에너지 효율이 약 3.33배 높은 것을 확인했다.
최근 PC를 비롯한 모바일, IOT 기기 등 다양한 환경에서의 사이버 공격이 기승을 부리고 있으며, 그 방법 또한 나날이 발전하고 있다. 이러한 사이버위협으로부터 개인 및 기업의 자산을 지키기 위한 근본적인 대안이 없이는 매번 반복적인 피해를 피하기 어려운 현실이다. 다양한 환경이라고 함은, 다양한 OS(Operation System), 다양한 ISA (Instruction Set Architecture)의 조합으로 이루어지는 사이버환경을 의미한다. 이러한 조합들은 일반 사용자들에게 가장 많이 쓰이는 Windows & Intel 조합의 환경과, Linux & Intel 또는 Linux & ARM 등 기업에서 서비스를 위해 쓰이는 서버 환경 등을 예로 들 수 있다. 그밖에 최근 IOT기기나 모바일 기기와 같은 환경도 있을 수 있다. 바이너리 파일에 대한 보안은 다양한 연구가 진행되고 있지만 그 범위가 방대하고, 깊이가 필요한 영역이라 진입 장벽이 높은 실정이다. 본 논문에서는 이러한 바이너리의 취약점을 분석하기 위한 첫 번째 단계로써 다양한 바이너리 파일을 하나의 정형화된 자료구조로 변환하는 바이너리 포맷 분석기의 한 방법을 제시하고자 한다. 다양한 OS와 다양한 ISA환경에서 사용되는 바이너리들에서 공통적으로 존재하는 정보들 중, 바이너리의 취약점 분석을 위해 필요한 데이터를 보다 효율적으로 수집하고, 관리하는 것이 바이너리를 통한 사이버 위협을 탐지하는 연구에서 기초가 된다고 할 수 있기 때문이다.
본 논문에서는 임베디드 시스템 기반으로 한 동적 호스트 구성 프로토콜 서버를 구현하는데 목적을 둔다. 이를 위해 개발 보드로 Inter Strong ARM SA-1110 프로세서를 탑재한 ex board-M01에 임베디드 리눅스를 포팅하고 네트워크 기능을 위하여 이더넷을 기반으로 한 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.
본 논문에서는 Conversay 음성인식엔진 사용법을 근간으로 한 Conversay SD K로 3개의 시나리오를 바탕으로 프로그램화하여 음성인식을 이용한 어학 학습기를 구현하였다. 이를 위하여 리눅스를 탑재하였고. 마이크로 프로세서로 Intel의 StrongARM SA1110을 사용하여 구현하였으며,기능으로는 영어 발음/ 문장 인식 기능, 영어 대화 기능과 같은 기본기능 외에 음성을 이용한 시간 조정, 알람 기능, Test 기능, 학습 Check 기능 등을 부가하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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