유비쿼터스 응용 시스템에 대한 관심의 증대와 함께 소형화된 임베디드 컴퓨팅 시스템의 필요성은 커지고 있다. 이러한 가운데 ARM 임베디드 프로세서는 기능의 우수성과 높은 활용도로 인해 임베디드 시스템 시장에서 높은 점유율을 보여주고 있다. 본 논문에서는 ARM 마이크로컨트롤러를 이용해 RTD-1000 컨트롤러 구성과 개발을 위한 최적의 방법을 제안하였다. 기존 RTD-1000은 케이블의 단선, 단락, 파손 등의 진단이 가능한 TDR를 탑재하여 구리선을 삽입한 감지관의 누수 및 누유, 파괴 등을 원격으로 감지할 수 있는 기기이다. 실제로 시공되어 현장에서 운영되고 있는 RTD-1000은 시스템 운영에 필요한 범위에 비해 리소스 낭비가 크고 그에 따라 구축비용이 높다는 단점을 가지고 있다. 또한, 발열이 심해 별도의 냉각장치가 요구되며, 하드 디스크와 같은 보조저장장치의 사용으로 고장 발생율과 전류의 소비가 커지는 등의 문제점을 야기하였다. 본 논문에서는 도출된 문제점의 해결 방법으로 ARM 마이크로컨트롤러 기반의 RTD-1000A 임베디드 시스템을 제안하고 시뮬레이션 하였다.
최근에 서버 시스템에서 SSD(Solid-State Drive)가 고성능 저장장치 및 캐시로서 많이 사용됨에 따라 다양한 서버 응용들의 입출력 요청 스트림들을 위해 SSD 수준에서 서비스 품질(Quality-of-Service)를 제공할 수 있는지에 대한 관심이 높아지고 있다. 현재까지 대부분의 SSD는 SATA 버스 상에서 AHCI 컨트롤러를 사용해왔기 때문에 각 입출력 스트림을 SSD 내부에서 구별하여 서비스할 수가 없었다. 그러나, 최근에 새로운 SSD 인터페이스로서 PCI Express 버스 상에서 NVME 컨트롤러가 제안됨에 따라 각 입출력 스트림을 SSD 내부에서 구별할 수 있게 되었고, 이에 따라 입출력 요청들을 스케줄링 할 수 있게 되었다. 본 논문은 NVME 기반 플래시 저장 장치를 위한 플래시 연산 그룹 스케줄링(Flash Operation Group Scheduling)을 제안하고, 가중치에 따라 입출력 스트림별로 비례 지분 대역폭을 제공할 수 있음을 QEMU 기반 시뮬레이션을 통해 보인다.
본 논문은 제조 공정의 생산관리 시스템을 개발함에 있어서, 생산 공정상의 스케쥴링 문제를 해결할 경우 시스템내의 여러 하위 모듈간의 협동을 통해서 처리하게 되는데, 이런 경우 각 모듈간의 원활한 협동을 위한 연동 방법을 정의하여야 한다. 이러한 연동 문제를 해결하기 위해서 분산 인공지능의 분산문제 해결 방법 중의 하나인 블랙보드 구조(Blackboard Architecture)를 사용하였다. 시스템의 문제 해결 과정을 여러 단계로 나뉘어진 공유 작업 공간(Shared Work Space)인 블랙보드에 나타내었으며, 구성 모듈간의 통신은 블랙보드를 통해서 이루어진다. 문제 해결의 처리 절차는 블랙보드의 구성요소중의 하나인 제어기에 지식의 형태로 정의되어 있고, 제어기는 이 지식을 바탕으로 모듈간의 실행 순서를 제어한다. 이와 같이 블랙보드 구조를 적용하여 하위 모듈간의 협동시에 발생하는 연동 문제를 해결하였으며 또한 시스템의 수정 및 확장에 대처 가능한 환경을 구성하였다.
디지털 보정 기능을 갖는 CMOS 압력 센서의 인터페이스 회로를 설계하였다. 인터페이스 회로는 아날로그 부분과 디지털 부분으로 구성되어 있다. 아날로그 부분은 센서로부터 발생한 약한 신호를 증폭시키는 역할을 담당하고 디지털 부분은 온도 보상 및 오프셋 보정 기능을 담당하며 센서 칩과 보정을 조정하는 마이크로컨트롤러와의 통신을 담당한다. 디지털 부분은 I2C 직렬 인터페이스, 메모리, 트리밍 레지스터 및 제어기로 구성된다. I2C 직렬 인터페이스는 IO 핀 수 및 실리콘 면적 면에서 실리콘 마이크로 센서의 요구에 맞게 최적화 되었다. 이 설계의 주요 부분은 최적화된 I2C 프로토콜을 구현하는 제어 회로를 설계하는 것이다. 설계된 칩은 IDEC의 MPW를 통하여 제작되었다. 칩의 테스트를 위하여 테스트 보드를 제작하였으며 테스트 결과 예상한대로 디지털 보정기능이 잘 수행됨을 확인하였다.
Solid-State Disks (SSDs)는 빠른 접근 시간, 적은 전력소모, 전기 충격에의 내성과 같은 장점으로 인해 하드 디스크를 대체 할 것으로 기대되고 있다. 그러나 SSDs는 임의 쓰기(random write)로 인한 수명 단축이란 단점이 있으며 이는 SSDs 컨트롤러의 구조와는 별개로 나타나고 있다. SSDs와 관련한 기존 연구는 컨트롤러의 더 나은 디자인과 쓰기 연산의 감소에 주력하였다. 본 연구는 동시에 쓰여지는 경향이 있는 여러 데이터 페이지를 연속적인 블록에 배치하는 방법을 제시한다. 이 방식은 우선 특정 기한 동안 쓰기 연산에 대한 정보를 수집한 후 상기 쓰기 연산에 대한 정보를 트랜잭션화 하여 frequent itemset을 추출하고 이를 연속적인 블록에 재배치하는 과정으로 이루어진다. 또한 본 연구는 frequent itemset의 page를 재배치할 수 있는 알고리즘을 소개한다. TPC-C 기반 실험에 있어 본 연구가 제안한 재배치를 수행한 결과 저장 기기 접근 횟수를 평균 6 % 감소시킬 수 있었다.
A lot of sensor and control signals is generated by an industrial controller and related internet-of-things in discrete manufacturing system. The acquired signals are such records indicating whether several process operations have been correctly conducted or not in the system, therefore they are usually composed of binary numbers. For example, once a certain sensor turns on, the corresponding value is changed from 0 to 1, and it means the process is finished the previous operation and ready to conduct next operation. If an actuator starts to move, the corresponding value is changed from 0 to 1 and it indicates the corresponding operation is been conducting. Because traditional fault detection approaches are generally conducted with analog sensor signals and the signals show stationary during normal operation states, it is not simple to identify whether the manufacturing process works properly via conventional fault detection methods. However, digital control signals collected from a programmable logic controller continuously vary during normal process operation in order to show inherent sequence information which indicates the conducting operation tasks. Therefore, in this research, it is proposed to a recurrent neural network-based fault detection approach for considering sequential patterns in normal states of the manufacturing process. Using the constructed long short-term memory based fault detection, it is possible to predict the next control signals and detect faulty states by compared the predicted and real control signals in real-time. We validated and verified the proposed fault detection methods using digital control signals which are collected from a laser marking process, and the method provide good detection performance only using binary values.
본 논문은 CAN(Controller Area Network) 버스에서 해킹에 의한 공격을 탐지하기 위한 랜덤 포레스트 기반 칩입 감지 시스템(RIDS: Random Forest-Based Intrusion Detection)을 제안한다. RIDS는 CAN 버스에서 나타날 수 있는 전형적인 세 가지 공격, 즉 DoS(Denial of Service) 공격, Fuzzing 공격, Spoofing 공격을 탐지하며, 데이터 프레임 사이의 시간 간격과 그 편차, 페이로드끼리의 해밍 거리와 그 편차의 네 가지 파라미터를 사용하여 공격을 판단한다. RIDS는 메모리 중심 방식의 아키텍쳐를 가지며 노드의 정보를 메모리에 저장하여 사용하며 트리의 개수와 깊이만 조절하면 DoS 공격, Fuzzing 공격, Spoofing 공격을 모두 탐지할 수 있도록 확장이 용이한 구조로 설계되었다. 시뮬레이션 결과 RIDS는 정확도 0.9835, F1 점수 0.9545로 세 가지 공격을 효과적으로 탐지할 수 있었다.
본 논문에서는 2D DWT(Discrete Wavelet Transform)를 이용하여 디지털 영상압축기를 FPGA에서 실시간 동작이 가능하도록 설계하였다. 구현된 웨이블릿을 이용한 영상압축기는 필터링을 수행하는 커널부와 양자화 및 허프만 코딩을 수행하는 양자화/허프만 코더부, 외부 메모리와의 인터페이스를 위한 메모리 제어부, A/D 컨버터로부터 영상을 받아들이기 위한 입력 인터페이스부, 불규칙적인 길이의 허브만 코드값을 32비트의 일정길이로 구성하는 출력 인터페이스부, 메모리와 커널사이 데이터를 정렬하는 메모리 커널 버퍼부, PCI와의 연결을 위한 PCI 입/출력부 그리고 그 밖에 타이밍을 맞추기 위한 여러 작은 모듈들로 구성된다. 열방향 읽기 동작을 행방향 읽기 동작으로 수행하기 위한 메모리 사상방식을 사용하여 외부 메모리에 영상을 저장하고 열방향의 수직 필터링 시 효율적으로 데이터를 메모리로부터 읽을 수 있게 한다. 전체적인 동작은 A/D 컨버터의 필드 신호에 동기하여 전체 하드웨어는 필드 단위로 파이프라인 동작을 하고 필드 단위의 동작은 DWT의 웨이블릿 필터링 레벨에 따라서 동작이 구분된다. 구현된 하드웨어는 APEX2KC EP20K600CB652-7의 FPGA 디바이스에서 11119(45%)개의 LAB와 28352(9%)개의 ESB를 사용하여 하나의 FPGA내에 사상될 수 있었고 부가적인 외부 회로의 필요없이 단일 칩으로써 웨이블릿을 이용한 영상압축을 수행할 수 있었다. 또한 33MHz의 속도에서 초당 30 프레임의 영상을 압축할 수 있어 실시간 영상 압축이 가능하였다.
뇌파 연구의 증진과 인터페이스 기술의 발전으로 뇌-컴퓨터 인터페이스 기술 또한 발전을 거듭하고 있다. 본 논문에서는 뇌-컴퓨터 인터페이스를 교통수단에 접목하여 운전 습관을 관리하는 시스템을 제안한다. 제안한 시스템은 뇌파 자극을 측정하는 뇌파 측정부와 전달된 뇌파정보를 분석하는 뇌파 분석부, 교통수단의 속도를 제어하는 속도 제어부, 운전자의 상태정보를 저장하는 메모리부, 경고를 발생하는 경보부로 구성되어 있다. 제안된 시스템을 통해 졸음 운전 방지 및 사용자의 운전 습관을 개선하는데 도움을 주며, 교통사고 예방에 도움이 된다.
A digital data logging system has been developed for the purpose of a compact offline Ocean Bottom Seismometer(OBS). The Digital Data Logger(DDL) consists of A/D system, Micom with storage memory and firmware managing data files. The A/D system acquires data of 16bit/4ch with sampling rate of 250Hz per channel. The Micom, a micro controller board with T33521 processor of 8051 class, was equipped with 8 flash memories of 128MB for data storage capacity of 1GB. The firmware stores the acquiring data in form of binary files. The DDL was designated to be compact and light and to consume low energy as possible. The DDL is to interface with PC through USB(Universal Serial Bus). The performance of the DDL has been validated through tests with respect to a 3-axis seismometer.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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