본 연구에서는 기존 CCTV 시스템의 고정되어 있는 감시지역과 카메라의 움직임을 수동으로 조작하는 단점을 보완 할 수 있는 영상 감시 시스템을 개발하기 위해 FPGA 기반 Nios II 임베디드 프로세서 시스템과 Linux 디바이스 드라이버를 구현하였다. Altera Nios II 프로세서 8.0부터 메모리를 안정되고 효율적으로 관리할 수 있는 MMU를 지원하고 있다. 각종 응용에 유연하고 적응성이 뛰어난 Altera Nios II 소프트코어 프로세서 시스템을 이용하여 영상감시 관제 하드웨어를 구성하였고, Linux 기반 Nios II 시스템의 카메라 디바이스 드라이버와 VGA 디바이스 드라이버를 구현함으로써 Nios II 시스템을 위한 영상 감시 시스템을 구현할 수 있었다.
본 논문에서는 NIOS II 임베디드 플랫폼을 기반으로 하는 지능형 영상 감시 시스템을 구현하였다. 지금까지의 입베디 드 기반의 영상 감시 시스템들은 하드웨어의 의존도가 높아 특정한 목적에 제한되는 단점이 있었다. 이러한 한계를 개 선하기 위하여, 필자들은 그 응용의 목적에 따라 폭 넓게 적용 가능한 유연성이 높은 임베디드 플랫폼을 구현하였다. 소프트웨어 중심 프로그래밍 기법의 주요 문제점인 고속 처리를 위하여, 핵심 부분인 하드웨어 플랫폼에서 SOPC형 NIOS II 임베디드 프로세서와 영상처리 알고리즘을 소프트웨어 프로그래밍과 C2H(The Altera NIOS II C-To-Hardware(C2H) Acceleration Compiler) 컴파일러를 사용하는 하드웨어 프로그래밍을 통합하여 시스템의 성능을 향상 시켰다. 그리고 NIOS II 임베디드 프로세서 플랫폼을 중심으로 각각의 디바이스 인터페이스를 통합 관리하는 서버 시스템을 구축하고, 사용자의 접근 효율을 높이기 위해 네트워크상에서 제어하는 기능을 추가하였다.본 시스템을 영상 감시를 위한 지정된 구역에 설치하여 시험하고 그 성능을 평가하였다.
최근 정보통신기기 분야에서 임베디드 시스템이 널리 활용되고 있고, 그 사용범위와 영향력이 점점 커지고 있다. 이러한 임베디드 시스템에서 다양한 기능을 제공하고, 유지 보수를 용이하게 하기 위해서 임베디드 시스템을 위한 운영체제가 많이 개발되어 사용되고 있다. 그 중에서도 임베디드 리눅스는 저렴한 비용으로 구입 가능하고, 많은 장치 드라이버가 제공되며, 소스코드가 공개되어 있어 이를 수정하면 자신만의 시스템을 구축할 수 있다. 본 연구에서는 멀티미디어 응용에 보편적으로 쓰이고, 가장 활용도가 높은 Touch Panel과 TFT-LCD를 사용하기 위한 디바이스 드라이버를 구현하였다. Altera Nios II 임베디드 시스템을 이용하여 하드웨어를 구성하였고, 멀티미디어 응용을 위한 uClinux기반 Nios II 시스템의 Frame Buffer, Touch Panel, I2S 디바이스 드라이버를 설계하여 실제 동작을 테스트 하였다.
본 논문은 SOPC 기반 NIOS II 임베디드 프로세서와 C2H를 이용하여 무인 자동 객체 추적 시스템을 구현하였다. 단일PTZ 카메라를 이용한 디지털/아날로그 신호의 입출력, 이미지 프로세싱, 시리얼 통신 그리고 네트워크 통신의 제어를 C2H에 의한 IP 구성과 SOPC 기반 NIOS II 임베디드 프로세서에서 각각의 IP를 효과적으로 제어함으로써 다양한 모니터링 정보를 네트워크로 제공할 수 있는 시스템을 설계, 구현 하였다. SOPC 기반 NIOS II 임베디드 프로세서의 유연성과 고급 알고리듬의 복잡성을 소프트웨어 프로그래밍 언어의 C와 하드웨어 프로그래밍 언어로 유동적으로 컴파일하여 IP화 할 수 있는 특성을 적용함으로서 실시간적으로 무인 객체 추적할 수 있는 시스템의 성능을 향상 시킬 수 있었다.
본 논문에서는 SOPC 기반 NIOSII 임베디드 프로세서와 C2H 컴파일러를 적용하여 영상 감시 시스템을 구현하였다. 카메라의 영상 신호 출력, 영상처리, 시리얼 통신 및 네트워크 통신의 제어를 위해 C2H 컴파일러에 의한 IP를 구성하였고, SOPC 및 NIOS II 임베디드 프로세서에 기반한 각각의 IP를 효과적으로 제어할 수 있도록 구현하였다. 그리고, 보다 빠르고 환경에 강인한 이동 물체 검출을 위한 방법으로 배경영상을 갱신하는 알고리듬을 적응 가우시안 혼합 모델(AGMM)을 제안하였다. 그 결과 주간 및 야간에서도 이동 물체를 잘 검출할 수 있었다. 실험을 통해 제안된 AGMM 알고리듬이 적응 임계치법(ATM)과 가우시안 혼합모델(GMM)보다 이동하는 보행자 및 차량의 검출에서 우수함을 확인하였다.
본 논문에서는 핸즈프리 음성 통신의 통화 품질 개선을 위해 ALTERA Nios-II 임베디드 프로세서를 이용하여 다중채널 음성 픽업 시스템을 구현하였다. 다중채널 음성 픽업 시스템은 zero-padding을 포함한 보간기를 갖는 지연-합 빔 형성기를 이용하였다. 구현된 음성 픽업 임베디드 시스템은 컴퓨터 시뮬레이션(MATLAB)과 범용 DSP 프로세서(TMS320C6711)을 이용하여 처리한 결과와 일치하였다. 구현된 방법은 비용과 설계시 간 측면에서 이전의 설계 방법들보다 효율적이다. 설계 결과로써 하드웨어의 LE(Logic Element)는 칩 상에서 3,649/5,980(61%)을 사용하였다.
본 논문에서는 시스템의 변경이 많고 적은 비용으로 고성능 데이터 처리가 요구되는 응용분야에서 시스템의 유연성, 가격, 크기 및 성능을 개선하기 위한 목적으로 알테라(Altera)의 $Nios^{(R)}$ II 임베디드 프로세서(embedded processor) 4개를 사용하여 주종(master-slave)과 공유메모리(shared memory) 구조를 가지는 병렬처리 시스템을 설계하고 구현하였다. 설계한 병렬처리 시스템은 $Nios^{(R)}$ II 32bit RISC 프로세서. $SOPC^{(R)}$ Builder, $Quartus^{(R)}$ II, $ModelSim^{(R)}$으로 개발되었으며 설계한 병렬처리 시스템의 성능 평가는 $Terasic^{(R)}$사의 $DE2-70^{(R)}$ 레퍼런스 보드($Cyclone^{(R)}$ II(EP2C70F896C6N) FPGA)에서 검증하고 구현하였다. 설계한 병렬처리 시스템의 성능을 평가하기 위해서 1개, 2개, 4개의 프로세서로 512, 1,024, 2,048, 4,096, 8,192 N-point FFT(fast fourier transform) 연산을 수행하여 속도향상(Sp)과 시스템의 효율(Ep)을 평가하였다. 성능평가 결과 Sp는 1개의 프로세서를 사용한 경우에 비해서 2개의 프로세서를 사용한 경우 평균 1,8배, 4개의 프로세서를 사용한 경우에는 평균 2.4배의 속도향상을 보였다. 또한 Ep는 1개의 프로세서를 사용한 경우에는 1, 2개의 프로세서를 사용한 경우에는 평균 0.90, 4개의 프로세서를 사용한 경우에 평균 0.59를 보였다. 결과적으로 논문에서 구현된 병렬처리 시스템은 단일 프로세서를 사용하는 경우에 비해서 고성능 데이터 처리가 요구되는 분야에서 경제적인 시스템으로 구현할 수 있음을 보였다.
Recent some SoC FPGA Releases that integrate ARM processor and FPGA fabric show better performance compared to the ASIC SoC used in typical embedded image processing system. In this study, using the above advantages, we implement a SoC FPGA-based Real-Time Object Recognition and Tracking System. In our system, the video input and output, image preprocessing process, and background subtraction processing were implemented in FPGA logics. And the object recognition and tracking processes were implemented in ARM processor-based programs. Our system provides the processing performance of 5.3 fps for the SVGA video input. This is about 79 times faster processing power than software approach based on the Nios II Soft-core processor, and about 4 times faster than approach based the HPS processor. Consequently, if the object recognition and tracking system takes a design structure combined with the FPGA logic and HPS processor-based processes of recent SoC FPGA Releases, then the real-time processing is possible because the processing speed is improved than the system that be handled only by the software approach.
최근 전자제어 차량을 비롯한 각종 산업용 임베디드 시스템은 분산형 다중 마이크로 컨트롤러 시스템으로 진화하고 있다. 이에 따라 제어의 효율성이 큰 객체지향형 시스템 구축이 용이하고, 통신의 높은 안정성과 신뢰성이 보장되는 표준적 CAN(Contro11er Area Network) 통신 규약이 필요하게 되었다. 기존의 범용 프로세서를 이용한 CAN 통신 인터페이스는 하드웨어 아키텍처가 고정되어 있기 때문에 다양한 응용에 적용함에 있어 유연성이 결여되는 등의 많은 한계를 가진다. 본 논문에서는 FPGA 기반 CAN 통신 인터페이스 시스템을 설계 구현하고, 기존의 AT90CAN128 컨트롤러와의 통신 성능을 모니터링 하여 시스템의 기능과 성능을 검증하였다. 본 연구의 CAN 인터페이스 시스템은 IFI_Nios_II_Advanced CAN IP 코어와 NIOS II 소프트 코어 프로세서를 사용하여 설계 되었다. 이에 따라 개발된 CAN 통신 인터페이스는 다양한 FPGA 기반 응용 시스템 개발에 재사용 릴 수 있고, 저비용, 소형화 그리고 저전력화를 달성할 수 있다.
선박이나 함정에서 일반적으로 사용되는 SONAR 신호용 CRT 모니터 디스플레이 시스템은 벡터 주사 방식을 사용한다. 그래서 시스템의 처리회로가 복잡하고, 부품 생산이 폐쇄되어 부품 수급이 어렵고 가격이 고가이다. FPGA 기반 임베디드 프로세서 시스템은 회로를 단순화함과 더불어 코어설계를 쉽게 재구성함으로써 각종 응용 적용에 유연하고, 저가격대로 고속 성능을 제공한다. 본 논문은 기존 CRT시스템의 문제점을 극복하기 위해서 FPGA 임베디드 프로세서 시스템을 사용하여 SONAR 신호 LCD 디스플레이 시스템을 구현하였다. 제안한 접근법은 기존 시스템에 비해 X-Y 편향과 CRT 제어 블록을 FPGA 임베디드 프로세서 시스템으로 대체함으로써 시스템 구성의 단순성과 유연성을 확보할 수 있고, 또한 저가격화를 가능하게 한다. 구현된 시스템은 SONAR 신호를 실시간으로 획득하고 LCD에 디스플레이하는 것이 가능하다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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