본 논문에서는 USN 환경에 적합한 ZigBee 교육용 시스템을 설계 및 구현하였다. 또한 ZigBee 교육용 실습 장비를 통하여 사용자가 USN환경에서 소프트웨어 기술 교육을 위하여 동작과정을 실습하고, 그 과정에서의 소프트웨어 설계 기법을 제시하였다. 시스템의 개발 환경으로 CPU는 Atmel사의 Atmega128 프로세서, 디버깅 환경은 AVR 컴파일러, 펌웨어 개발 언어는 C언어를, 응용 프로그램은 Visual C++를 사용하였다. 시스템 동작 과정은 인터넷을 통한 서버나 직접 접속된 하이퍼 터미널로부터 코디네이터가 센싱정보 읽기 명령을 수신한 후 이를 ZigBee 기술을 이용하여 종단장치로 전달함으로서 시작된다. 이후 종단 장치는 다양한 센싱정보를 코디네이터에게 전달하며, 코디네이터는 인터넷을 통해 서버로 전달하거나 코디네이터에게 직접 접속된 하이퍼 터미널로 전달한다. 교육 과정으로는 이러한 ZigBee 동작과정에 대한 실습과 그에 대한 프로그래밍 기법이다. 이때 코디네이터와 종단장치간 통신은 ZigBee 프로토콜의 물리계층, MAC 계층, 네트워크 계층을 활용하여 설계하였다. 또한 서버와 코디네이터간 통신은 TCP/IP 소켓위에 독자적인 프로토콜을 제시하여 설계하였고, 센싱된 데이터를 전달시 프로토콜 처리과정을 해석하여 검증하였다.
해상 객체 검출은 선장이 육안으로 해상 주변의 충돌 위험성이 있는 부유물을 컴퓨터를 통해 자동으로 검출하여 사람이 확인하는 방법과 유사한 정확도로 인지하는 방법을 말한다. 기존 선박에서는 레이더의 전파를 통해 해상 부유물의 유무와 거리를 판단하였지만 형체를 알아내어 장애물이 무엇인지는 판단할 수 없는 약점이 있다. 반면, 카메라는 인공지능 기술이 발달하면서 물체를 검출하거나 인식하는데 성능이 우수하여 항로에 있는 장애물을 정확하게 판단할 수 있다. 하지만, 디지털 영상을 분석하기 위해서는 컴퓨터가 대용량의 화소를 연산해야 하는데 CPU는 순차적 처리 방식에 특화된 구조이기에 처리속도가 매우 느려 원활한 서비스 지원은 물론 안전성도 보장할 수 없게 된다. 따라서 본 논문에서는 해상 객체 인식 소프트웨어를 개발하였고 연산량이 많은 부분을 가속화하기 위해 FPGA로 구현하였다. 또한, 임베디드 보드와 FPGA 인터페이스를 통해 시스템 구현 완성도를 높였으며 소프트웨어 기반의 기존 구현 방법보다 약 30배의 빠른 성능을 얻었고 전체 시스템의 속도는 약 3배 이상이 개선되었음을 확인할 수 있었다.
마이크로 프로세서의 동작 속도가 빨라지면서 메모리의 데이터 전송 폭이 시스템 성능을 제한하는 중요 인자가 되고 있다. 또한 CPU와 메모리 및 입출력회로가 하나의 반도체에 집적되는 실장 제어용 마이크로 프로세서의 가격을 낮추기 위해서 메모리 크기를 줄이는 것이 중요하다. 본 논문에서는 코드 밀도가 높은 32 비트 마이크로 프로세서 구조로 가칭 확장 명령어 세트 컴퓨터(Extendable Instruction Set Computer: EISC)를 제안한다. 32 비트 EISC는 16개의 범용 레지스타를 가지며, 16 비트 고정 길이 명령어, 짧은 오프셋 인덱스 어드래싱과 짧은 상수 오퍼랜드 명령어를 가지며, 확장 레지스타와 확장 프래그를 사용하여 오프셋 및 상수 오퍼랜드를 확장할 수 있다. 32비트 EISC는 FPGA로 구현하여 1.8432MHz에서 모든 기능이 정상적으로 동작하는 것을 확이하였고, 크로스 어셈블러와 크로스 C/C++ 컴파일러 및 명령어 시뮬레이터를 설계하고 동작을 검증하였다. 제안한 EISC의 코드 밀도는 기존 RISC의 140-220%, 기존 CISC의 120-140%로 현격하게 높은 장점을 가진다. 따라서 데이터 전송 폭을 적게 요구하므로 차세대 컴퓨터 구조로 적합하고, 프로그램 메모리 크기가 작아지므로 실장 제어용 마이크로 프로세서에 적합하기 때문에 폭 넓은 활용이 기대된다.
최근 차량 내 인포테인먼트 시스템에 대한 다양한 요구가 급격하게 증가함에 따라 보다 편리하고 인간 친화적이고 첨단 기능들을 갖춘 차량용 인포테인먼트 시스템들이 속속 등장하고 있다. 본 논문에서는 차량 내 다양한 멀티미디어 응용에 적용할 수 있는 임베디드 기반 차량용 멀티미디어 인포테인먼트 시스템을 구현하였다. 구현된 시스템은 하나의 프로세서에서 두 개 채널 이상의 멀티미디어 소스들을 각각 독립적으로 디스플레이 할 수 있도록 하여 비용을 절감할 수 있다. 또한 저장장치에 저장된 비디오, 오디오, 영상 등의 콘텐츠뿐만아니라 CAM, T-DMB, DVB-T 등 실시간으로 제공되는 콘텐츠들도 멀티로 디스플레이 될 수 있다. Wi-Fi를 이용한 스마트폰과의 연결성을 지원하여 스마트폰에 저장되어 있는 멀티미디어 콘텐츠 또한 멀티로 디스플레이 할 수 있다. 본 논문에서 구현된 시스템은 AVN(Audio Video Navigation), RSE(Rear Seat Entertainment) 등의 차량용 인포테인먼트 시스템에 저비용으로 다양하게 응용될 수 있을 것으로 기대된다.
최근에 및 온도관리는 현대 컴퓨터 시스템의 주요 관심사로 대두되고 있다. 에너지의 효율성은 모바일과 임베디드 시스템의 중요한 특성이다. 최근의 고성능 모바일 프로세서의 에너지 요구 증가와 짧은 배터리 수명, 발열로 인한 에너지 손실 등으로 인한 전력소모 때문에 전력과 에너지 소모를 줄이기 위한 많은 연구가 진행되고 있다. 본 논문은 성능 카운터를 이용하여 Intel XScale 마이크로아키텍춰 기반인 Marvell PXA320 프로세서에 대한 주파수/전압 변경과 성능 모니터링을 구현하였다. 또한, Windows CE 운영체제 환경의 응용프로그램에 대하여 DVFS 구성에 따른 각각의 벤치마크로 측정하고, 성능 이벤트에 따른 성능 카운터 값을 측정하고, 성능 카운터 값을 CPU의 전압과 전류와 동기화된 데이터를 랩뷰로 사용하여 측정하였다. 또한, 성능 모니터링으로 측정한 데이터를 기반으로 전력관리 기법을 위한 스케쥴링이 가능하고, 측정한 전압과 전류로 실제 전력 소모량 파악이 가능하였다.
본 논문에서는 CABAC (context adaptive binary arithmetic coding)를 하드웨어로 구현하기 위하여 병행설계 (co-design) 기법을 사용하였다. H.264/AVC의 부호기 전체를 C언어로 개발하고, CABAC만을 하드웨어 IP로 설계하고, H.264/AVC의 나머지 부분은 소프트웨어로 설계하였다. CABAC의 문맥모델러 부분을 하드웨어로 설계하여 연산값을 지속적으로 업데이트시킴으로써 메모리를 효율적으로 사용하고 스트림을 절감시키는 설계를 하였다. 설계된 IP는 Xilinx ML410 보드의 Virtex-4 FX60 FPGA에 다운로드하여 MicroBlaze CPU를 이용하여 H.264/AVC의 참조 소프트웨어인 JM과 연동하도록 설계하였다. 기능 시뮬레이션은 ModelSim을 이용하였다. 기존의 CABAC 하드웨어 모듈이 레지스터 레벨에서 설계하여 개발기간이 오래 걸리는데 비하여 본 논문의 설계 기법은 소프트웨어 엔지니어가 쉽게 하드웨어를 개발하는 것이 가능해지는 장점이 있으며 설계시간도 짧다. 또한, 동일한 방법으로 구현된 CAVLC 모듈과 Slice 사용량을 비교해볼 때, 1/3 이하로 감축됨을 보였다. 본 연구에서 제시한 개발 방법은 임베디드 환경에서 고성능 동영상 압축 부호화시 하드웨어 가속기가 필요한 부분을 설계할 때 유용할 것으로 보인다.
유비쿼터스 컴퓨팅 기술과 헬스케어 기술이 접목되어 시간과 장소에 구애받지 않고, 지속적인 건강관리가 가능한 u-헬스케어 기술이 급부상하고 있으며, 한국의 최첨단 정보 환경을 기반으로 하여 향후 급증할 의료수요에 대처하기 위한 u-헬스케어 기반기술이 절실한 실정이다. 특히, u-헬스케어 분야에서 다루는 정보는 주로 건강이나 생명과 밀접한 관계가 있는 관련 정보로서 극히 개인적인 사항을 주로 포함한다. u-헬스케어 서비스가 보안 및 프라이버시 측면에서 많은 취약점과 위협이 존재한다는 점을 볼 때, 데이터 보호를 위한 기술적 대안이 기본적으로 요구된다. 이에 본 논문에서는 안전한 u-헬스케어 시스템을 위해 u-헬스케어 센서모듈을 설계 및 제작하고, USN의 안전성 및 데이터 보호를 위해 NLM-128 알고리즘을 TinyOS상에서 소프트웨어적으로 구현하여 USN 센서노드에 탑재하였다. 그리고 NLM-128 알고리즘에 고속 병렬형 PS-LFSR을 적용하여 암호화 시간을 단축 시켰다. u-헬스케어 응용을 위한 USN 보안센서노드는 환자의 몸에 부착되어 각종 생체 신호를 계측할 수 있으며, 계측된 생체신호들은 무선메쉬네트워크(Wireless Mesh Network)를 통해 통합서버로 전송되며, 그 결과는 실시간으로 모니터링이 가능하였다.
본 논문에서는 실제 학교현장에서 로봇교육을 수행하고 고민하는 수요자 요구의 기능을 갖춘 스크래치 활용교육이 가능한 교육용 로봇 시스템을 임베디드 환경에서 설계 및 구현하였다. 로봇 시스템의 기반이 되는 센싱 정보처리와 소프트웨어 설계 및 프로그래밍 실습 교육을 위한 피지컬 교육이 가능하도록 개발하였다. 시스템의 개발 환경으로는 CPU는 Atmega 328코어를 사용한 Arduino Uno기반 제품으로, 디버깅 환경은 Arduino Sketch 기반, 펌웨어 개발 언어는 C언어를, OS는 윈도우, Linux, Mac OS X를 사용하였다. 시스템 동작과정은 블루투스 통신을 이용하여 서버의 제어명령을 수신하여, 교육용 로봇의 다양한 센서를 구동시킨다. 교육과정으로는 스크래치 프로그램과 블루투스 통신으로 실시간 연동하여 스크래치 교육을 수행할 수 있도록 하였고, 스마트폰용 앱을 제공하여 환경에 구애받지 않으며, 확장을 통하여 C, 파이썬과 같은 교육이 가능하도록 설계하였다. 학교현장의 교사들이 개발된 제품을 사용해보고 일선교사의 요구에 만족할 만한 성능 처리 결과를 제시하였다.
본 논문은 근육의 기능을 조절하는 신경말단에 전기적인 자극을 가하여 신경의 반응 정도를 측정하는 플랫폼 구현에 관한 연구로써, 전기 자극에 대한 신경반응이 가해지는 전류량, 가해지는 전류지속시간, 전극위치에 따른 반응을 측정하였다. 신격자극의 전극 위치는 표면말달 운동신경이면 어느 신경이든지 가능하고, 신격자극 양식에는 단순연축자극(Single Twitch Stimulation), 사연속자극(Train-of-four, TOF), 두 집단 발사자극(Double Burst Stimulation, DBS)이 있다. 임베디드 시스템기반으로 가기위한 저전력 MCU를 선정하고, 기본적인 신경자극반응 측정 센서의 민감도를 알아보기 위해 센서 인터페이스를 구성하여 반응정도를 측정해야 한다. 그리고 측정된 Data의 정확도를 높이기 위해 고성능의 AD Convertor 선정하여 플랫폼을 구현하였다. 또한 본 논문의 플랫폼은 의료기기용으로 개발되었기 때문에 시스템 이용자의 안전을 고려하여 전원회로 구성 시 전원 Isolation를 고려하여 설계하였다.
본 논문에서는 저가 MCU(Microcontoller Unit)를 이용하여 다채널 능동 소음 제어기를 효율적으로 구현할 수 있는 방안을 제안하였다. 다채널 능동 소음 제어 알고리즘으로 사용된 정규화된 MFxLMS(Modified Filtered-x Least Mean Square) 알고리즘은 많은 연산량을 요구하며, 저가 MCU로 구현하기에는 어려움이 있었다. 본 연구에서는 MCU의 특성을 잘 활용하여 소프트웨어를 최적화함으로써 효율적으로 다채널 능동 소음 제어기를 구현할 수 있었다. CPU(Central Processing Unit)가 지원하는 단일 싸이클 MAC(Multiply- Accumulate) 연산을 극대화하고, 지연 메모리 연산을 최소화함으로써 3배 이상의 연산 최적화를 달성하였다. 또한 MCU가 지원하는 보조 프로세서를 이용하여 병렬 처리함으로써 4배 이상의 연산 최적화를 이루었다. 더불어 MCU에 내장된 주변 장치를 최대한 활용함으써, 추가적인 부품의 사용을 최소화하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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