센싱, 데이터 가공, 통신이 가능한 소형의 센서 노드로 구성된 무선 센서 네트워크는 다양한 환경 변화를 측정할 수 있는 유용한 수단이다. 센서 노드에서 측정된 데이터는 모든 데이터를 수집, 처리하며 사용자에게 전달하는 기능을 가진 프로세싱 센터에 전송된다. 이러한 과정은 에너지 제약을 가진 센서 노드를 고려하여 설계되어야 한다. 일반적으로 인접한 센서 노드는 유사한 정보를 가지므로, 로컬 클러스터를 형성하고 클러스터 헤드에 의해 집약된 데이터를 프로세싱 센터에 전송하는 클러스터링 기법이 저전력 구동에 효과적이다. 자동 구성능력을 지닌 기존의 다중 홉 클러스터 에너지 소비량 모델링 기법은 개별 센서 노드의 정확한 에너지 소비량을 예측할 수 없는 문제를 가지고 있었다. 따라서 본 논문에서는 이러한 문제를 보완한 새로운 클러스터 에너지 소비량 모델링 기법을 제안한다. 제안된 모델링 기법은 보로노이 배열(Voronoi tessellation)을 이용하여 클러스터 헤드의 수에 따른 에너지 소비량을 모델링한다. 즉, 센서 필드의 면적, 분포된 센서 노드의 수와 통신 범위를 이용하여 전체 네트워크의 에너지 소비량을 클러스터 헤드의 수에 따라 정량적으로 나타낸다. 본 모델링 기법을 통해 전체 네트워크의 에너지 소비량이 최소가 되는 클러스터의 수를 예측함으로써 저전력을 실현할 수 있다. 본 논문에서 제안하는 모델링 기법은 시뮬레이션을 통해 구성한 실제 네트워크의 에너지 소비량과 $90\%$ 이상의 정확도를 가지며, 기존 모델링의 $60\%$대에 비춰볼 때 상당히 우수한 정확도를 지니고 있다. 또한, 센서 노드의 밀도가 증가할수록 에너지 소비량 정확도가 증가하는 효과를 확인하였다.
밸브의 내부 누설 현상은 밸브의 내부 부품의 손상에 의해 발생하며 배관 시스템의 사고와 운전정지를 일으키는 주요 요인이다. 본 연구는 버터플라이형 밸브의 내부 누설에 따라 배관계에서 발생하는 음향방출 신호를 이용하여 배관 가동 중 실시간 누설 진단의 가능성을 검토하였다. 이를 위해 밸브의 작동 모드별로 측정한 시간영역의 AE 원시신호를 취득하였으며 이로부터 구축한 데이터셋은 데이터 기반의 인공지능 알고리즘에 적용하여 밸브의 내부 누설 유무를 진단하는 모델을 생성하였다. 누설 유무진단을 분류의 문제로 정의하여 SVM 기반의 머신러닝과 CNN 기반의 딥러닝 분류 알고리즘을 적용하였다. 데이터의 특징 추출에 기반한 SVM 분류 모델의 경우, 이진분류 모델에서 구축된 모델에 따라 83~90%의 정확도를 나타냈으며, 다중 클래스인 경우 분류 정확도가 66%로 감소하였다. 반면, CNN 기반의 다중 클래스 분류 모델의 경우 99.85%의 분류 정확도를 얻을 수 있었다. 결론적으로 밸브 내부 누설 진단을 위한 SVM 분류모델은 다중 클래스의 정확도 향상을 위해 적절한 특징 추출이 필요하며, CNN 기반의 분류모델은 프로세서의 성능 저하만 없다면 누설진단과 밸브 개도 분류에 효율적인 접근방법임을 확인하였다.
위성 영상 촬영 후 지상국에 전송된 영상을 이용하여 최종 위성 영상을 획득하기 위해 많은 영상 전/후 처리 과정이 수반된다. 전/후처리 과정 중 레벨 1R 영상에서 레벨 1G 영상으로 변환 시 기하 보정은 필수적으로 요구된다. 기하 보정 알고리즘에서는 보간 기법을 필연적으로 사용하게 되며, 보간 기법의 정확도에 따라서 레벨 1G 영상의 품질이 결정된다. 또한, 레벨 프로세서에서 수행되는 보간 알고리즘의 고속화 역시 매우 중요하다. 본 논문에서는 레벨 1R에서 레벨 1G로 변환 시 기하 보정에 필요한 경량화된 심층 컨볼루션 신경망 기반 보간 기법에 대해 제안하였다. 제안한 기법은 위성 영상의 해상도를 2배 향상하며, 빠른 처리 속도를 위해 경량화된 심층 컨볼루션 신경망으로 딥러닝 네트워크를 구성하였다. 또한, panchromatic (PAN) 밴드 정보를 활용하여 multispectral (MS) 밴드의 영상 품질 개선이 가능한 피처 맵 융합 방법을 제안하였다. 제안된 보간 기술을 통해 획득한 영상은 기존의 딥러닝 기반 보간 기법에 비해 정량적인 peak signal-to-noise ratio (PSNR) 지표에서 PAN 영상은 약 0.4 dB, MS 영상은 약 4.9 dB 개선된 결과를 보여주었으며, PAN 영상 크기 기준 36,500×36,500 입력 영상의 해상도를 2배 향상된 영상 획득 시 기존 딥러닝 기반 보간 기법 대비 처리 속도가 약 1.6배 향상됨을 확인하였다.
In this paper, we present a new method for monitoring of ECU's sensor signals of vehicle. In order to measure the ECU's sensor signals, the interfaced circuit is designed to communicate ECU and the Embedded Linux is used to monitor communication result through Web the Embedded Linux system and this system is said "ECU Interface Part". In ECU Interface Part the interface circuit is designed to match voltage level between ECU and SA-1110 micro controller and interface circuit to communicate ECU according to the ISO, SAE communication protocol standard. Because Embedded Linux does not allow to access hardware directly in application level, anyone who wants to modify any low level hardware must develop device driver. To monitor ECU's sensor signals the most important thing is to match serial level between ECU and ECU Interface Part. It means to communicate correctly between two hardware we need to match voltage and signal level, and need to match baudrate. The voltage of SA-1110 is 0 ${\sim}$ +3.3V and ECU is 0 ${\sim}$ +12V and, ECU's communication Line K does multiple operation so, the interface circuit is used to match voltage and signal level. In Addition to ECU's baudrate is 10400bps, it's not standard baudrate in computer environment. So, we need to develop a device driver to control the interface circuit, and change baudrate. To monitor ECU's sensor signals through web there's a network socket program is working in Embedded Linux. It works as server program and manages user's connections and commands. Anyone who wants to monitor ECU's sensor signals he just only connect to Embedded Linux system with web browser then, Embedded Linux webserver will return the ActiveX webbased measurement software. It works in web browser and inits ECU, as a result it returns sensor signals through web. All the programs are developed with GCC(GNU C Compiler) and, webbased measurement software is developed with Borland C++ Builder.
그리드 시스템에서 리스트 스케줄링 기반의 알고리즘을 사용한 태스크 스케줄링은 프로세서의 완전 연결된 환경에서 낮은 시간 복잡도와 높은 효율성을 보여준다. 하지만 기존 알고리즘은 태스크 간의 통신비용 및 옵티컬 그리드 환경에서 통신이 이루어지는 경로인 lightpath의 구성 과정을 충분히 고려하지 않았다. 본 논문에서는 옵티컬 그리드 환경에 최적화 된 방향성 비순환 그래프(Directed Acyclic Graph, DAG)를 계층화하여 태스크의 할당 우선순위를 결정하는 계층화 선택 알고리즘인 LSOG(Leveling Selection in Optical Grid)을 제안한다. 이 알고리즘은 동일한 계층 내 태스크들의 할당 우선순위를 결정할 때 부모 태스크와 통신비용이 가장 큰 태스크를 먼저 수행한 뒤 각각의 네트워크에서 태스크 간의 통신이 이루어지는 가장 짧은 길이의 경로를 고려한다. 이 과정은 옵티컬 그리드 환경에서 링크 리소스 사용을 최적화하여 스케줄링 과정의 통신비용을 개선시킨다. 기존의 알고리즘 중 ELSA (Extended List Scheduling Algorithm)와 SCP (Scheduled Critical Path) 알고리즘을 LSOG 와 비교한 결과 CCR 값의 증가와 네트워크 환경이 원활함에 따라 전체 스케줄링 성능이 향상되는 것을 확인하였다.
최근 NFC(Near Field Communication)기능을 내장한 스마트폰의 급속한 보급과 더불어 다양한 응용분야와 서비스들이 생겨나고 있다. 기존 비접촉식 스마트카드의 주요 기능이었던 전자식 잠금장치(DDL; Digital Door Lock)와 전자결제를 휴대폰으로 대체할 수 있을 뿐 아니라, Bluetooth 나 Wifi 등의 통신기술에서 초기 setup 과정의 번거로움을 덜어주는 페어링(Pairing) 기능, 가전제품들을 휴대폰으로 모니터링하고 컨트롤하는 기능, 최근 수요가 급격히 증가하고 있는 다양한 센서들의 데이터를 휴대폰으로 수집하여 통신망으로 연결시켜 주는 기능 등 수요가 급격히 증가하고 있다. 이 다양한 센서들과 NFC가 접목됨으로써 한동안 국가적으로 추진해 왔던 USN(Ubiquitous Sensor Network)을 한층 활성화 할 것으로 기대된다. 또한 이는 최근에 큰 화두가 되고 있는 사물인터넷(IoT; Internet of Things) 기술의 핵심이라고 할 수 있는데, IoT 의 최종단에서 중요한 역할을 담당하고 있다. 이러한 기능들을 수행하기 위해서는 NFC 브릿지라고 하는 즉, 각종 디바이스와 휴대폰의 NFC 컨트롤러칩을 연결시켜 주는 기능을 하는 칩이 필요하게 된다. 기존의 Passive 태그 칩 기능에 다양한 디바이스들과의 인터페이스 기능을 추가함으로써 간단하면서도 저렴한 NFC 브릿지 기능을 수행할 수 있도록 하는 칩이다. 본 연구에서는 NFC Forum에서 만든 NFC 표준을 기반으로 하여 NFC 브릿지 칩을 설계하고 구현하였다. 이 칩은 크게 디지털 파트와 아날로그 파트로 구성이 되어 있어서, RF 신호 처리와 이를 디지털 신호로 변환하여 디바이스와 인터페이스가 가능하도록 하였다. 특히 RF 감지를 통하여 디바이스의 호스트 프로세서를 깨우는 기능을 추가함으로써 디바이스의 전력손실을 최소화 할 수 있다. 이 기능은 무전원 혹은 저전력 디바이스에 주로 사용되기 때문에 아주 중요한 기능이라고 할 수 있다. 캐리어 주파수는 13.56MHz를 사용하고 있고, 데이터 전송속도는 212kbps 및 424kbps를 지원하고 있으며, SMIC 180nm mixed-mode 공정을 사용하여 제작되어졌다. 제작된 칩의 기능과 성능을 검증하기 위하여 혈당측정기에 적용을 하여 NFC 혈당측정기 시스템을 구현하였는데, 이 구현된 시스템도 본 논문에 기술하였다.
PCI Express는 프로세서와 시스템의 IO 장치들을 연결하기 위하여 널리 사용되는 업계 표준이다. PCI Express 는 이전 PCI 표준에서 유래하며, 전통적으로 하나의 PC 혹은 서버 내에서 사용되어져 왔다. PCI Express의 고속, 저전력, 고효율 특성은 기존 시스템 연결망과는 다른 형태의 대안 연결망으로써 고려되고 있다. 본 논문에서는 이와 같은 PCI Express를 이용한 시스템 연결망(PCIeLINK)을 설계, 구현하고 초기 시험 결과를 제시한다. 본 논문에서는 PCI Express를 이용한 fail-over 시스템에 자주 사용되는 non-transparent bridging(NTB)기법을 이용하여 PCI Express 기반 시스템 연결망을 설계, 구현 하였다. NTB는 PCI Express 장치를 단순 연결할 경우 발생되는 전기적, 논리적 충돌을 방지하는 기법으로써, PCI Express Gen2 규격에 기반한 20 Gbps급의 ${\times}4$ 연결을 하나의 카드에 복수개 구현하고 이를 시험하였다. 개발된 PCI Express기반 시스템 인터커넥트 장치는 최대 8.6 Gbps의 단방향 성능을 보였으며, Linux 기반의 TCP/IP 환경에서 최대 5.1 Gbps의 성능을 나타내는 것으로 측정 되었다.
지난 반세기 동안 컴퓨터 시스템의 발전으로 개인용 컴퓨터와 소프트웨어 산업은 유래 없는 호황을 누렸다. 21세기에 들어서는 이러한 흐름이 모바일 기기로 점차 이동하면서 임베디드 시스템 시장이 폭발적으로 증가하였다. 휴대전화, 내비게이션 시스템, PMP 등의 휴대용 멀티미디어 기기들은 시장에 쏟아져 나온 반면에 대부분의 산업용 제어시스템은 여전히 단순제어 시스템에 의존하여 제품이 개발되고 있다. 실제로 이를 첨단 하드웨어와 소프트웨어의 기술로 전환하려고 해도 그 수요가 모바일 시장에 비해 낮아 부품수급이 어렵고 가격이 상승하는 문제를 안고 있으며 기술개발 시 발생하는 많은 비용과 인력은 기업 입장에서는 투자 부담이 될 수밖에 없다. 그러나 미래 고객들에게 제품에 대한 기업 이미지를 끌어올리기 위해서는 고성능 시스템의 하드웨어와 소프트웨어 플랫폼 개발이 반드시 필요하다. 본 논문에서는 이러한 문제점들을 해결하기 위해서 네트워크 임베디드 시스템의 최적화된 하드웨어 플랫폼과 소프트웨어 플랫폼을 개발하였다. 개발된 플랫폼은 멀티미디어 기능을 추가하여 고급형 제품을 위한 플랫폼으로 제작하였다. 멀티미디어 기능을 구현하기 위해서 텔레칩스 사의 멀티미디어 프로세서인 TCC8300을 기반으로 개발하였으며 프로세서 내부의 다양한 병렬하드웨어 기능을 이용함으로써 회로상의 부품의 수를 최소화 하고 성능 향상과 더불어 전력소모량을 최소화하였다. 그리고 소프트웨어의 기술비용(로열티)을 없애기 위해서 오픈소스 기반의 운영체제인 임베디드 리눅스와 오픈소스 기반의 그래픽 라이브러리인 TinyX와 GTK+를 이용하여 GUI(Graphic User Interface)를 구현하였다. 또한 개발된 플랫폼을 이용하여 여러 가지 방식의 YUV2RGB 프레임 변환 실험 및 측정을 통해서 성능 및 프레임별 변환 시에 소모되는 전력량을 계산하였고 플랫폼의 각 부분별 동작에 대한 전력소모량 측정을 통해서 플랫폼 구성 시 필요한 전력과 성능을 예측할 수 있도록 하였다. 응용제품을 개발할 때 주어진 기능 및 성능 그리고 저전력 등의 사양이 구현 가능한지 분석하고 절충할 때 사용할 수 있는 모델식을 개발하였고 이를 활용하여 직접 제작해 봄으로써 신뢰성을 입증하였다. 이 때, 하드웨어 부품들은 휴대폰 생산 시에 사용되는 부품들을 사용함으로써 저가의 부품을 안정적으로 수급하여 대량생산을 용이하게 하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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