The multi-layer advanced high-performance bus (ML-AHB) BusMatrix proposed by ARM is an excellent architecture for applying embedded systems with low power. However, there is one clock cycle delay for each master in the ML-AHB BusMatrix of the advanced microcontroller bus architecture (AMBA) design kit (ADK) whenever a master starts new transactions or changes the slave layers. In this letter, we propose an improved design method to remove the one clock cycle delay in the ML-AHB BusMatrix of an ADK. We also remarkably reduce the total area and power consumption of the ML-AHB BusMatrix of an ADK with the elimination of the heavy input stages.
In this paper, we present the wet-based monitoring system for industrial controller such as inverter controller for hydraulic elevators. The monitoring system is using an embedded web server on embedded Linux platform. The control board of system-On-Chip (SoC) is based on ARM7TDMI with Ethernet controller. Wet-based monitoring system using embedded Linux platform can reduce the cost, and have flexibility both of technical issues and locations If the system to be monitored. The system shows the feasibility of remote monitoring system based on embedded Linux platform.
대부분의 기존 임베디드 웹 서버 시스템은 어떤 특정 기기를 제어하기 위하여 고안되고 있다. 본 논문에서는 StrongArm 계열의 SA1110 chip을 채택하여 H/W 보드를 설계하고 최적의 웹 서버를 만들었다. 최근 널리 사용되고 있는 SA1110 H/W 보드 설계 중 Ethernet Controller인 CS8900A 설계에 관한 세부 사항들과 Ethernet 관련 Kernel patch에 대한 내용을 다루었다. 그리고 CS8900A에 대한 Network device driver 모듈에 대하여 자세히 언급하며, 제작된 보드를 사용하여 웹 서버 프로그램을 작성하여 MS 익스플로러 6.0환경에서 실험하였다.
SoC(System-on-Chip)를 설계함에 있어서 칩의 복잡도 증가로 인하여, RTL(Register Transfer Level)에 기반한 기존의 시스템 성능 분석 및 검증 기법만으로는 점차 짧아지는 '시장 적기 출하(time-to-market)' 요구에 효율적으로 대응할 수 없게 되었다. 이를 극복하기 위하여 설계 포기 단계부터 지속적으로 시스템을 검증하기 위한 새로운 설계 방법이 요구되었으며, TLM(Transaction Level Modeling) 추상화 수준을 가진 하드웨어-소프트웨어(HW-SW) 통합 시뮬레이션이 이러한 문제를 해결하기 위한 방법으로 널리 연구되고 있다. 그러나 대부분의 HW-SW 통합 시뮬레이터들은 다양한 추상화 수준 중 일부만을 지원하고 있으며, 서로 다른 추상화 수준을 지원하는 툴들 간의 연계도 쉽지 않다. 이를 극복하기 위하여 본 논문에서는 HW-SW 통합 시뮬레이션을 위한 다목적 선계 프레임워크를 제안한다. 제안하는 프레임워크는 소프트웨어 응용의 설계를 포함하는 체계적인 SoC 설계 플로우를 제공하며, 각 설계 단계에서 다양한 기법들을 유연하게 적용할 수 있는 동시에, 다양한 HW-SW 통합 시뮬레이터들을 지원한다. 또한 플랫폼을 추상화 수준과 모델링 언어에 독립적으로 설계할 수 있어, 다양한 수준의 시뮬레이션 모델 생성이 가능하다. 본 논문에서는 실험을 통하여, 제안하는 프레임워크가 ARM9 기반의 강용 SoC 플랫폼을 정확하게 모델링 할 수 있는 동시에, MJPEG 예제의 성능을 44%까지 향상시키는 성능 최적화를 수행할 수 있음을 검증하였다.
인피니밴드(InfiniBand) 기술은 클러스터 컴퓨팅용 고성능 시스템 연결망으로의 활용을 목적으로 컴퓨터 업계를 중심으로 활발히 개발되고 있는 차세대 시스템 연결망 기술이다. 본 논문에서는 고성능 클러스터 시스템을 위한 인피니밴드 시스템 연결망의 설계와 구현을 다루며, 특히 이중(dual) ARM9 프로세서를 기반으로 한 인피니밴드 호스트 채널 어댑터(host channel adapter HCA) 개발에 초점을 맞추어 기술한다. KinCA라는 코드명이 부여된 HCA는 클러스터 시스템의 각 호스트 노드(host node)를 하드웨어 및 소프트웨어적으로 인피니밴드 연결망에 연결한다. ARM9 프로세서 코어는 다중 처리기 구성을 위해 필요한 기능을 지원하지 않으므로, 두 개의 프로세서간 통신 및 인터럽트 메커니즘을 설계하여 Kinch 칩에 내장하였다. 일종의 SoC인 KinCA 칩은 0.18$\mu\textrm{m}$ CMOS 기술을 사용하여 564핀 BGA(Ball Grid Array) 소자로 제작되었다. KinCA는 호스트 노드에 장착되어 송신과 수신 각각에 대하여 10Gbps의 고속 대역폭을 제공함으로써 고성능 클러스터 시스템의 구현을 가능하게 해준다.
현대 사회는 감시의 눈이라 하는 CCTV가 일상생활 속에서 다양한 방법으로 영상데이터를 수집하기 위해 사용되고 있다. 치안 및 감시, 방범용으로 CCTV를 활용할 뿐만 아니라 자동차에 블랙박스 등 많은 분야에서 활용되고 있다. 본 논문에서는 STM32F407 ARM 칩을 기반으로 다양한 분야에 응용할 수 있는 카메라 시스템을 개발하기 위해 연구를 진행하였다. 카메라 시스템 개발을 위해 솔리드 웍스 환경에서 전체적인 구조를 3D를 기반으로 카메라 시스템을 모델링을 진행하였다. PCB 보드 설계는 카메라 시스템 모델링 파일에서 PCB 부품을 iges 파일로 추출하여 Altium Designer 툴에서 3D와 2D 보드로 변환하여 PCB 설계 진행함으로써 완성도 높은 조립성을 가질 수 있도록 진행하였다. 카메라 시스템 회로 및 PCB를 설계한 후, TRM(Thermal Risk Management) 툴을 활용해서 보드에서 발생하는 발열 시뮬레이션을 진행을 통해 대처할 수 있도록 함으로써 안정적인 시스템 구현에 관한 연구를 진행하였다.
A manipulator for test-cup attachment modules, which was a part of a robot milking system, was developed to reduce cost and labor for cow milking processing. A Cartesian coordinate manipulator was designed for the milking process, because it was quite flexible and can be constructed more economically than any other configuration. The manipulator was made use of DC motors, screws for power transmission, a RS422 interface system for the transmission of coordinate values and a one-chip microprocessor, 89C52. Performance tests of the manipulator were conducted to measure experimentally the precision of all axes. Some of the results are as follows. 1. The Cartesian coordinate manipulator was designed and built. Dimension of the three perpendicular axes (X, Y, and Z) and one arm’s axis(W) to pick up and transfer the modules were 700㎜$\times$450㎜$\times$550㎜$\times$650㎜. The arm’s axis moved the teat-cup attachment module, which attached four teat-cup to four teats, detached four teat-cup from four teats, was designed and manufactured by using CAD, CAM and CNC. 3. After 10 replications of exercising the manipulator, mean precision values(positioning error) of X, Y, Z axes wee 0.48㎜, 0.20㎜, 0.19㎜, respectively. Therefore, we conclude the axes to have a precision better than 0.5㎜, had no problem to operate correctly the milking manipulator.
본 연구에서는 193비트 타원곡선 암호화프로세서를 보조프로세서 형태로 제작하여 FPGA에 구현하였다. 프로그램 레벨에서 최적화된 알고리즘과 수식을 제안하여 증명하였고, 검증을 위해 Verilog와 같은 하드웨어 기술언어를 통하여 다시 한번 분석 하여 하드웨어 구현에 적합하도록 수정하여 최적화 하였다. 그 이유는 프로그래밍 언어의 순차적으로 컴파일되고 실행되는 특성이 하드웨어를 직접 구현하는 데에 본질적으로 틀리기 때문이다. 알고리즘적인 접근과 더불어 하드웨어적으로 2중적으로 검증된 하드웨어 보조프로세서를 Altera 임베디드 시스템을 활용하여, ARM9이 내장되어 있는 Altera CycloneII FPGA 보드에 매핑하여 실제 칩 프로토타입 IP로 구현하였다. 구현된 유한체 연산 알고리즘과 하드웨어 IP들은 실제적인 암호 시스템에 응용되기 위하여, 193 비트 이상의 타원 곡선 암호 연산 IP를 구성하는 라이브러리 모듈로 사용될 수 있다.
Embedded system은 소수의 System-On-Chip (SOC)으로 대부분의 기능이 구현되어지는 추세이며, 이러한 SOC의 구조는 대체로 RISC 기반의 내장 마이크로프로세서를 중심으로 발전해 왔다. 하지만 RISC 기반의 ARM, MIPS등의 범용 프로세서들은 점차 그 필요성이 커지고 있는 네트워크 기능과 멀티미디어 처리 기능 등에 대해서는 많은 고려 없이 설계된 프로세서들이다. 소규모 사업자 및 개인 사용자를 위한 네트워크 기기의 경우는 가격대비 성능이 우수한 제품이 시장을 차지하는데 유리하므로, 지금까지 대부분의 경우에서 전용 하드웨어를 사용하지 않고, PHY와 MAC layer 일부의 기본적인 기능을 제외한 나머지 네트워크 기능을 모두 상기한 내장 마이크로프로세서로 처리하고 있다. VDSL, FTTH과 같이 고속 인터넷을 가능하게 하는 기술이 발전함에 따라, 기존의 범용 프로세서에 기반을 둔 네트워크 기기는 빠른 속도로 그 성능의 한계에 다다르고 있다. 이는 단순히 프로세서의 동작 속도를 높이는 것으로 해결할 수 있는 문제가 아닌 것으로 보이며, 네트워크 프로토콜의 처리에 최적화 되어 있지 않은 범용 프로세서의 사용에 근본적인 문제점이 있다고 하겠다. 본 연구를 통하여 네트워크 기능 수행에 효율적인 네트워크 프로세서를 설계하고 이를 Home gateway용 SOC에 내장하고 성능을 측정하여 그 상용화 가능성을 타진한다.
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.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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