최근 인간의 뇌를 모방하여 정보를 학습하고 처리하는 뉴로모픽 기술에 대한 연구는 꾸준히 진행되고 있다. 뉴로모픽 시스템의 하드웨어 구현은 다수의 간단한 연산절차와 고도의 병렬처리 구조로 구성이 가능하여, 처리속도, 전력소비, 저 복잡도 구현 측면에서 상당한 이점을 가진다. 또한 저 전력, 소형 임베디드 시스템에 적용 가능한 뉴로모픽 기술에 대한 연구가 급증하고 있으며, 정확도 손실 없이 저 복잡도 구현을 위해서는 입력데이터의 차원축소 기술이 필수적이다. 본 논문은 멀티모달 센서 데이터를 처리하기 위해 멀티모달 센서 시스템, 다수의 뉴론 엔진, 뉴론 엔진 컨트롤러 등으로 구성된 경량 인공지능 엔진과 특징추출기를 설계 하였으며, 이를 위한 병렬 뉴론 엔진 구조를 제안하였다. 설계한 인공지능 엔진, 특징 추출기, Micro Controller Unit(MCU)를 연동하여 제안한 경량 인공지능 엔진의 성능 검증을 진행하였다.
본 논문은 압축된 영상의 복원 과정에서 축소된 채도 정보를 휘도와 채도 성분의 상관관계를 이용하여 효율적으로 재구성하는 기법들에 대해 살펴보고, 기존에 계산 복잡도 측면에서 효율성을 보인 적응적 가중치를 가진 2차원 선형 보간법에 대해 문제점을 분석하였다. 그리고 본 논문은 2차원 선형 보간법에 대해 영상의 공간 주파수 분포를 고려하지 않는 문제점을 개선하고 저성능 시스템에 적용하기 위해 휘도 성분의 에지 반응도에 따라 계산 복잡도가 서로 다른 재구성 기법을 적용하는 다중 모드 재구성 기법을 제안하였으며, 임베디드 시스템 개발 플랫폼에서의 성능 평가 실험을 통해 유사한 수준의 복원 영상의 품질을 지원하면서 채도 재구성을 위한 계산 시간을 상대적으로 줄이고 있음을 확인하였다.
현재 일반적으로 사용되는 시간 영역 샘플링(아래 TDS) 방식의 SAW 디바이스는 빠른 데이터 처리를 할 수 있지만 그만큼의 빠른 샘플링 속도를 요구하기 때문에 고속의 A/D 컨버터가 필요하다. 이 고속의 A/D 컨버터는 고가의 장비로 디바이스 제작에 부담이 되는 실정이다. 반면에 주파수 영역 샘플링(아래 FDS) 방식으로 구현된 SAW 디바이스는 고속의 샘플링을 요구하지 않기 때문에 고가의 고속 A/D 컨버터가 필요하지 않다. 이렇게 느린 샘플링 속도는 상대적으로 고속의 프로세싱을 요구하게 되는데 이는 저가의 임베디드 시스템만으로도 구현이 가능하기 때문에 가격대비 성능에서 효율이 훨씬 높다고 할 수 있다. 그럼에도 FDS 방식의 SAW 센서를 제작하는 것이 까다롭기 때문에 현재 구현된 FDS 방식의 SAW 디바이스는 매우 드문 실정이다. 본 연구에서는 이 문제를 해결하기 위해 기존의 TDS용 SAW 센서를 그대로 이용한 FDS 방식의 SAW 디바이스에 대해 설계 및 구현한다.
GPS(Global Positioning System)는 시간, 기상 상태에 관계없이 지구 전역에서 사용 가능한 가장 이상적인 항법 시스템이다. GPS는 현재 건설, 측량, 환경, 통신과 지능 항체 등 다양한 분야에서 응용되고 있으며, 앞으로 그 활용은 더욱 커질 것이다. 본 논문은 GPS와 관성 항법 시스템(INS :Inertial Navigation System)을 혼합 구성한 수신보드의 항법 컴퓨터 부에서 동작하는 실시간 운영체제에 대한 설계 및 구현에 관한 것이다. 실시간 운영체제는 항법 컴퓨터 부에서 GPS의 운용 태스크(task)들을 수행하게 된다. 개발된 실시간 운영체제는 GPS 수신기 수행에 최적인 환경을 제공하도록 하며, 사용자로 하여금 고수준의 응용으로 GPS용 프로그램을 개발할 수 있도록 한다. 본 운영체제는 태스크들을 우선 순위 기반으로 처리하는 선점형(preemptive) 스케쥴링 방식을 채택한 운영체제이며, 동적 메모리 관리, 인터럽트, 타이머, IPC 등의 부분으로 구성되어 있다. 논문에는 GPS/INS 통합 보드 시스템의 구조, 운영체제의 구조, 개발 환경, 실시간 운영체제의 성능 평가에 대한 내용들을 기술하였다.
The objective on this project is to develop a cooperative Field Robot (FR), by using a customize Open Control Platform (OCP) as design and development process. An OCP is a CORBA-based solution for networked control system, which facilitates the transitioning of control designs to embedded targets. In order to achieve the cooperation surveillance system, two FRs are distributed by navigation messages (GPS and sensor data) using CORBA event-channel communication, while graphical information from IR night vision camera is distributed using CORBA Asynchronous Method Invocation (AMI). The QoS features of AMI in the network are to provide the additional delivery method for distributing an IR camera Images will be evaluate in this experiment. In this paper also presents an empirical performance evaluation from the variable chunk sizes were compared with the number of clients and message latency, some of the measurement data's are summarized in the following paragraph. In the AMI buffers size measurement, when the chuck sizes were change, the message latency is significantly change according to it frame size. The smaller frame size between 256 bytes to 512 bytes is more efficient fur the message size below 2Mbytes, but it average performance in the large of message size a bigger frame size is more efficient. For the several destination, the same experiment using 512 bytes to 2 Mbytes frame with 2 to 5 destinations are presented. For the message size bigger than 2Mbytes, the AMI are still able to meet requirement far more than 5 clients simultaneously.
본 논문에서는 스마트 센서 응용 소프트웨어를 테스팅하기 위한 효율적인 방법인 가상 센서 시스템을 제안한다. 센서 응용 소프트웨어를 테스트하는 보편적인 방법은 테스트 보드에 센서를 직접 연결시켜 테스팅 환경의 센서 측정값으로 응용소프트웨어를 테스팅 하는 것이다. 센서 측정값을 입력으로 센서 응용 소프트웨어를 테스팅함으로 발생하는 문제는 테스트 데이터가 제한적이라는 것이다. 즉, 테스트 데이터가 센서로부터 생성되기 때문에 소프트웨어 테스터가 테스트 데이터를 조절하지 못하는 문제가 있다. 이러한 문제를 해결하기 위해 가상센서 시스템을 제안한다. 가상 센서 시스템은 소프트웨어 테스터가 센서의 측정값을 조절할 수 있게 한다. 가상 센서 시스템에서 센서 선택, 센서 특성화, 출력 패턴 정의의 세 단계를 통해 가상 센서를 정의한다. 가상 센서 시스템을 통해 조절 가능한 센서 측정값을 사용함으로써 센서 응용 소프트웨어에 대한 효율적인 테스트가 가능하다. 본 연구의 유용성을 보이기 위해 가상 센서 시스템을 안드로이드 앱의 센서 프로그램에 적용해 보고 실험 결과를 보인다.
Sun, Ke;Zhang, Wei;Ding, Huaping;Kim, Robin E.;Spencer, Billie F. Jr.
Smart Structures and Systems
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제19권1호
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pp.1-10
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2017
The operation of subway trains induces secondary structure-borne vibrations in the nearby underground spaces. The vibration, along with the associated noise, can cause annoyance and adverse physical, physiological, and psychological effects on humans in dense urban environments. Traditional tethered instruments restrict the rapid measurement and assessment on such vibration effect. This paper presents a novel approach for Wireless Smart Sensor (WSS)-based autonomous evaluation system for the subway train-induced vibrations. The system was implemented on a MEMSIC's Imote2 platform, using a SHM-H high-sensitivity accelerometer board stacked on top. A new embedded application VibrationLevelCalculation, which determines the International Organization for Standardization defined weighted acceleration level, was added into the Illinois Structural Health Monitoring Project Service Toolsuite. The system was verified in a large underground space, where a nearby subway station is a good source of ground excitation caused by the running subway trains. Using an on-board processor, each sensor calculated the distribution of vibration levels within the testing zone, and sent the distribution of vibration level by radio to display it on the central server. Also, the raw time-histories and frequency spectrum were retrieved from the WSS leaf nodes. Subsequently, spectral vibration levels in the one-third octave band, characterizing the vibrating influence of different frequency components on human bodies, was also calculated from each sensor node. Experimental validation demonstrates that the proposed system is efficient for autonomously evaluating the subway train-induced ambient vibration of underground spaces, and the system holds the potential of greatly reducing the laboring of dynamic field testing.
프레스 공정은 가열 또는 가열하지 않은 상태의 재료에 힘을 가해 원하는 형태로 변형시켜 제품을 만드는 압축 가공 과정이다. 짧은 시간의 연속 압축을 통해 제품을 생산하는 프레스 장비의 특성상 제품 불량은 연속적으로 발생하며 이러한 문제를 해결하기 위한 시스템은 다양한 기술을 이용하여 개발되고 있다. 본 논문은 불량을 탐지하는 인공지능 알고리즘을 기반으로 실시간 불량탐지 시스템을 제안한다. 프레스 장치에 각종 센서를 부착하여 장비의 상태와 불량과의 관계를 빅데이터 플랫폼을 기반으로 정의하고 수집한다. 수집된 데이터를 기반으로 인공지능 알고리즘을 개발하고 개발된 알고리즘을 임베디드 보드를 이용하여 구현함으로써 실제 현장에 적용하여 시스템의 실용성을 보이겠다.
자율주행 차량이 주목받게 되면서 LiDAR 센서가 대두되었다. LiDAR 센서는 LASER를 이용하여 범위 내에서 특정 지점까지 측정된 거리 값을 3차원 정보로 제공한다. 3차원 거리 값인 만큼 방대한 데이터를 전송하게 되고, 차량의 메인 프로세서 등에서 다른 데이터와 같이 이를 실시간으로 처리하기에는 무리가 있다. 이러한 이슈를 해결하기 위해 통합처리 시스템을 개발하고자 한다. 시스템은 센서로부터 데이터를 받아 처리하는 client와 각 client로부터 데이터를 취합하여 이를 외부로 전송하는 server 프로세스로 구성된다. 각 프로세스의 데이터 수신 및 처리 방법, 프로세스 구동 방법을 변화시켜가며 시스템의 실시간성 확보를 위한 테스트를 진행하였다. 실험 결과, 4대의 LiDAR 센서로 데이터를 수신 받도록 하였으며, background 나 multi-core processing을 적용하여 프로세스를 동작시켰을 때, 각 client는 약 13.2 ms, server는 약 12.6 ms의 응답시간을 확인할 수 있었다.
현재, 5G 상용화 성공에 따라 IoT 기술이 고도화 되고 있어 다양한 사물인터넷 공공 안전 서비스를 통합한 서버 시스템이 개발되어야 한다. 본 논문에서는 IP PBX를 기반으로 IoT 디바이스와 게이트웨이를 연결하는 IoT 플랫폼인 공공 안전 통합서버를 구현하였다. 본 서버는 임베디드 OS 기반으로 다양한 IoT 서비스가 하나의 시스템에서 수행되고 공공장소의 비상통화 및 방송을 처리하는 호 처리/방송서버 기능을 내장하고 있고, IoT센서 데이터와 비상벨 정보를 수집하여 응급 상황 시 사고현장에서 비상알람과 대피방송 등을 자동송출 하며, 일상적인 정보는 상위의 IoT 서비스 서버에 전달하여 IoT서비스 서버의 명령에 따라 공공안전관리 서비스를 제공하여 국가 사회의 안전망 서비스를 편리하고 저렴하게 제공할 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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