기존의 시각 장애인들을 위한 보행 보조도구는 초음파, 혹은 RFID 태그를 이용한 간단한 장애물을 식별하는 서비스를 제공하고 있다. 이는 인식거리가 짧아 명확한 안내가 불가능하고, 돌발 상황에 취약점을 가지고 있다. 이에 ARM Cortex-A9 Platform기반의 Portable Navigation System과 Service Center를 구현하여 시각장애인의 보행을 돕고자 한다. Service Center에는 노인을 적극 고용하여 노령 인구의 증가에 따른 해소 방안도 제공한다. 시각 장애인이 소지하고 다닐 수 있는 형태의 Navigation System은 Camera, GPS, Audio, Ethernet 등의 장치를 탑재하고 있어 시각장애인의 위치에서 보이는 영상과 GPS 정보, 음성을 TCP/IP를 통해 서비스 센터로 실시간 전송한다. 서비스 센터의 직원은 전송 받은 정보를 모니터링하며 시각 장애인과 대화형식을 통해 길 안내를 제공할 수 있다.
경량 사물인터넷 디바이스 상에서의 암호화 구현은 정확하고 빠르게 연산을 수행하여 서비스의 가용성을 높이는 것이 중요하다. 특히 곱셈 연산은 RSA, ECC, 그리고 SIDH와 같은 공개키 암호화에 활용되는 핵심 연산으로 최적화된 구현이 요구된다. 하지만 최신 저전력 프로세서인 ARM Cortex-M3 프로세서의 경우에는 곱셈연산 입력 크기에 따라 수행속도가 달라지는 보안 취약점을 가지고 있다. 수행속도가 달라지게 될 경우 연산 시간의 차이점을 확인하여 비밀정보를 추출하는 것이 가능하다. 이를 보완하기 위해 최근 연구에서는 고정된 연산 시간 안에 곱셈 연산을 수행하는 기법이 제안되었다. 하지만 해당 구현에서는 여전히 속도가 완전히 최적화되어 있지 않다. 본 논문에서는 기존에 제안된 곱셈연산을 보다 효율적으로 연산하기 위한 기법을 제안한다. 제안된 기법은 기존 방식에 비해 연산 속도를 최대 25.7% 향상시킨다.
ARM TrustZone을 이용한 기술은 새로운 임베디드 시스템의 가상화 연구로 관심을 끌고 있다. ARM TrustZone은 secure world와 normal world라는 두 개의 가상 실행 환경을 정의한다. 소프트웨어의 기능을 확장하기 위한 방법으로 ARM TrustZone 환경에서 world 간 통신은 중요하다. 그러나 현재의 모니터 모드의 소프트웨어는 world 간 통신을 충분히 지원하지 않고 있다. 본 논문에서는 ARM TrustZone을 이용한 각 world에서 구동되는 게스트 운영체제 간의 새로운 통신 메커니즘을 제시한다. 제안한 통신 메카니즘은 싱글코어와 멀티코어에서 양방향 world 간 통신을 지원한다. 본 논문에서는 ARM Cortex-A9 MPCore 기반의 NVIDIA Tegra3 processor를 사용하였고, 30MB/s이상의 통신 성능을 보여주었다.
임베디드 시스템(Embedded System)은 프로세서, 메모리 장치, 각종 입출력장치와 같은 하드웨어와 그 하드웨어를 제어하기 위한 소프트웨어가 탑재되어 동작한다. 본 논문에서는 오픈 모바일 플랫폼인 안드로이드를 기반으로 하는 ARM Cortex-A8 Core를 사용한 SAMSUNG의 S5PV210 CPU를 장착한 임베디드 시스템을 개발함으로서 효율적인 산업용 제어를 가능하게 하는 MPU 모듈 및 Base 보드를 설계 제작하여 구현하였다. 안드로이드 OS기반의 리눅스 커널을 통해 안드로이드 응용 계층의 네이티브 앱과 HTML5를 적용한 온도 및 습도 센서 모니터링 응용프로그램을 구현함으로서 본 논문에서 개발한 임베디드 플랫폼 설계의 적합성 및 타당성을 검증한다.
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.
본 논문에서는 다양한 영상 전처리 알고리즘들을 적용할 수 있고, 영상 인식과 같이 ISP 응용 프로그램을 병렬로 처리 가능한 SIMT(Single Instruction Multiple Threads) 기반 Image Signal Processor를 제안하였다. 기존의 ISP는 입력 영상의 품질 개선을 위하여 영상 개선 알고리즘이 하드웨어로 설계되어 처리 속도는 빠르지만 다양한 영상 처리 알고리즘에 따라 성능 최적화에 어려움이 있었다. 제안한 ISP는 명령어를 기반으로 한 프로세서로서 다양한 영상 처리 알고리즘을 수행하고 SIMT 구조를 적용하여 알고리즘을 병렬로 수행해 성능을 개선하였다. 제안하는 ISP를 검증하기 위해 Xilinx Virtex-7을 탑재한 VC707 Board를 사용하였으며 cell multicore processor와 비교했을 경우 수행시간이 약 71%, ARM Cortex-A9과 ARM Cortex-A15와 비교하였을 경우 각각 63%, 33% 성능을 개선하였다.
본 논문에서는 ARM Cortex-A9 듀얼코어 플랫폼에서 지원하는 병렬처리 기법 중 하나인 Advanced SIMD기반의 NEON을 적용한 H.264/AVC 고속화 움직임추정 방법론을 연구하였다. 다양한 움직임추정 방법 중 하나인 전역탐색기법에 NEON을 적용하여 각 매크로블록의 SAD 연산횟수를 1/4 감소시켰다. 해당 매크로블록의 픽셀 값들을 8개의 16bit NEON 레지스터에 할당하였고, NEON에서 지원하는 Intrinsic 함수를 사용하여 동시에 128bit 연산을 수행하였다. 이러한 방법으로 계산된 SAD 값들 중 최소 SAD 값을 가지고 정확한 모션벡터를 선정했다. 그 결과 영상의 크기 및 매크로블록의 크기에 따라 성능이 평균 30% 이상 향상되는 효과를 검증하였다.
Objective : The authors performed a retrospective study to assess the accuracy and clinical benefits of a navigation coupled with O-arm$^{(R)}$ system guided method in the thoracic and lumbar spines by comparing with a C-arm fluoroscopy-guided method. Methods : Under the navigation guidance, 106 pedicle screws inserted from T7 to S1 in 24 patients, and using the fluoroscopy guidance, 204 pedicle screws from T5 to S1 in 45 patients. The position of screws within the pedicle was classified into four groups, from grade 0 (no violation cortex) to 3 (more than 4 mm violation). The location of violated pedicle cortex was also assessed. Intra-operative parameters including time required for preparation of screwing procedure, times for screwing and the number of X-ray shot were assessed in each group. Results : Grade 0 was observed in 186 (91.2%) screws of the fluoroscopy-guided group, and 99 (93.4%) of the navigation-guided group. Mean time required for inserting a screw was 3.8 minutes in the fluoroscopy-guided group, and 4.5 minutes in the navigation-guided group. Mean time required for preparation of screw placement was 4 minutes in the fluoroscopy-guided group, and 19 minutes in the navigation-guided group. The fluoroscopy-guided group required mean 8.9 times of X-ray shot for each screw placement. Conclusion : The screw placement under the navigation-guidance coupled with O-arm$^{(R)}$ system appears to be more accurate and safer than that under the fluoroscopy guidance, although the preparation and screwing time for the navigation-guided surgery is longer than that for the fluoroscopy-guided surgery.
본 논문은 임베디드 소프트웨어에 대한 Concolic 테스팅을 효과적이고 효율적으로 지원하기 위해 임베디드 타겟(target) 시스템과 호스트(host) 시스템의 분산적이고 동시적으로 테스트 생성을 위한 작업을 수행하는 Concolic 테스팅 도구의 설계와 구현 사례를 소개한다. 소개하는 테스트 케이스 생성 도구는 Concolic 테스팅 과정 중 (1) 임베디드에 종속적인 특성을 갖는 테스트검증 대상 프로그램의 실행 부분은 임베디드 타겟 시스템에서 수행하고, (2) 시스템에 비종속적인 실행 부분인 탐색 전략, 제약식 해법기 실행 과정은 계산성능이 좋은 호스트 시스템에 분산하고, 독립적인 단계를 동시적으로 실행하도록 기존 Concolic 도구를 개선하였다. Arm Cortex A54 아키텍쳐의 임베디드 타겟 시스템과 x86-64 아키텍쳐의 호스트 시스템을 대상으로 본 기법을 구현하여 오픈소스 C 프로그램의 Grep, Busybox Awk, Busybox Ed를 대상으로 실험한 결과, 기존 도구 보다 1.59~2.64배 테스트케이스 생성속도가 향상됨을 확인할 수 있었다.
본 논문에서는 안드로이드 운영체제를 기반으로 하는 스마트 캠 방식의 저가형 자동차 번호판 인식 시스템을 제안한다. 제안하는 시스템은 휴대용 단말기와 서버로 구성된다. 단말기 하드웨어부는 ARM Cortex-A9(S5PV210) 프로세서로 이루어진 제어부, 전원부, 유무선통신부, 입출력부 등으로 구성된다. 단말기에 사용되는 카메라와 WiFi 모듈을 위한 리눅스 커널을 포팅하고 전용 디바이스 드라이버를 개발하였다. 번호판 인식 알고리즘은 캐니 에지검출기를 사용한 번호판 후보영역 설정, 레이블링을 이용한 번호판 번호 추출, 템플릿 매칭을 이용한 번호인식 등으로 구현된다. 단말기에 의하여 인식된 번호는 사용자가 소지한 휴대폰을 통하여 원격지의 서버에 전송되어 차량상태를 데이터베이스에서 검색하여 다시 단말기로 전송 해주게 된다. 본 논문에서 제안하는 시스템을 효용성을 입증하기 위하여 자연환경에서 사용자가 직접 단말기를 휴대하고 임의의 차량 번호판을 촬영하여 인식률을 확인한 결과, 95%의 인식률을 보였다. 제안된 시스템은 저가형의 휴대용 번호판 인식기에 적합하며, 안드로이드 운영체제를 사용함으로써 장기간 사용 시에도 시스템의 안정성을 가능케 하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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