This paper introduces model compression algorithms which make a deep neural network smaller and faster for embedded systems. The model compression algorithms can be largely categorized into pruning, quantization and knowledge distillation. In this study, gradual pruning, quantization aware training, and knowledge distillation which learns the activation boundary in the hidden layer of the teacher neural network are integrated. As a large deep neural network is compressed and accelerated by these algorithms, embedded computing boards can run the deep neural network much faster with less memory usage while preserving the reasonable accuracy. To evaluate the performance of the compressed neural networks, we evaluate the size, latency and accuracy of the deep neural network, DenseNet201, for image classification with CIFAR-10 dataset on the NVIDIA Jetson Xavier.
Ubiquitous computing which is providing various convenient services to user will prevail in future. To realize ubiquitous service, analyzing technical and information factors for service implementation is necessary. This paper defines ubiquitous service model to satisfy user demands and we analyze technical and information factors in order to realize services. Based on the factors, we extracts and classifies common compositions of ubiquitous services to suggest guidelines of service design.
Computing environments of Embedded Systems are different from those of desktop computers so that they have resource constraints such as CPU processing, memory capacity, power, and etc.. Thus, when a desktop S/W is ported into embedded systems, optimization should be seriously considered. In this paper, we investigate several S/W optimization techniques to be considered for porting H.263 encoder into a high performance DSP, TMS320C6711. Through experiments, it is found that optimization techniques employed can make a big performance improvement.
최근의 컴퓨팅 시스템은 모바일을 사용한 비즈니스와 다양한 컨버전스 분산 업무 처리로 확대되면서 모바일 임베디드 소프트웨어 개발 방법론에 대해 모바일 비즈니스에서 많은 관심을 가지고 있다. 아울러 최근 재사용성과 독립성 그리고 이식성을 가진 컴포넌트를 기반으로 한 모바일 임베디드 소프트웨어 개발에 또한 많은 초점이 집중되고 있다. 컴포넌트 기반 임베디드 응용 시스템 개발은 제품의 생산성과 유지보수성 그리고 신뢰성을 보장한다. 컴포넌트 각 요소들 간의 계층적, 수평적 서비스 지원 및 협력을 위한 명확한 인터페이스 정의를 통한 컴포넌트의 원활한 조립이 컴포넌트 기반의 임베디드 소프트웨어 개발 성공을 위한 필수적 요소이다. 즉, 관련 아키텍처 정의와 이를 기반으로 한 생성 프로세스 및 컴포넌트의 명세화, 그리고 컴포넌트 프레임워크의 효과적 적용 단계를 통해 모바일 임베디드 소프트웨어 개발의 성공을 달성할 수 있다. 따라서 본 논문에서는 사용자의 요구사항에 최대한 접근하고 모바일 임베디드 도메인을 기반으로 둔 소규모 단위 모바일 컴포넌트(MIC: Mobile Embedded Component)를 대상으로 조립을 위한 인터페이스 명세 제공을 서술한다. 모바일에 확장적 컴포넌트 계층화와 모바일 비즈니스 로직 확보를 위해 재구성 가능한 설계 패턴 및 컴포넌트 군(비즈니스 도메인 카테고리)을 형성하고 제공한다. 제안하는 모바일 임베디드 컴포넌트 프로세스는 기존 프로세스가 가지는 비 일치성을 보완하여 컴포넌트의 개발과 사용에 실제적으로 활용할 수 있도록 정의한다. 모바일 비즈니스 프로세스를 위한 의미 지향적이며 모델링 기반 원칙에 따라 명확하고 풍부한 프로세스 정보를 포함한다. 또한 기능의 모듈성과 독립성이 보장되고 조립 가능한 컴포넌트를 기반으로 동적이고 복잡한 모바일 비즈니스 영역에 적용 가능한 개발 모델을 제시하고 작성된 모델을 기반으로 하는 모바일 임베디드 개발 사례를 제시한다. 본 연구에서 제시하는 컴포넌트 기반 모바일 임베디드 소프트웨어 개발 프레임워크는 효율성, 생산성 및 신뢰성과 유지보수성을 증대할 수 있는 이점을 가진다.
IoT 기기가 대중들에게 보급화 됨에 따라서 임베디드 시스템의 성능뿐만 아니라 소모하는 에너지에 관한 문제가 중요하게 대두되고 있다. 이는 특히 휴대용 임베디드 기기에서 더 중요한데, 휴대용 임베디드 기기들은 각 디바이스들이 가지고 있는 배터리를 통하여 전원을 얻기 때문에 얼마나 효율적으로 잘 사용하는지가 곧 시스템의 사용시간으로 귀결되기 때문이다. 본 논문에서는 임베디드 리눅스 시스템에서의 에너지 소모량을 줄이기 위하여 디바이스의 frequency를 조절해주는 주파수 변경 프레임 워크를 통하여 최고의 에너지 효율을 갖는 메모리 frequency를 찾고, 메모리 총 사용량을 통한 새로운 디바이스 주파수 변경 기법을 제안한다. 실험을 통해 본 논문에서 제안하는 정책은 이전의 정책과 비교하여 최악의 경우에도 나쁜 에너지 효율을 보이지 않으며 최대 18%의 에너지 감소율을 보였다.
내장형 컴퓨터의 규모가 커지고 기능이 복잡해짐에 따라 동적 메모리 할당 기법은 전체 시스템의 성능을 좌우하는 중요한 요인으로 등장하였다. 본 논문의 목적은 내장형 시스템에서 동적 메모리 할당 기법을 사용할 때 하드웨어, 소프트웨어 구성에 따른 성능을 측정하는데 있다. 기존의 연구가 운영체제를 탑재하지 않은 단일 스레드의 단일 메모리 주소 공간을 갖는 시스템을 대상으로 한 반면 본 논문은 실제 환경과 같이 리눅스 운영체제를 탑재한 내장형 시스템을 사용한다 이러한 시스템 기반에서 소프트웨어의 각 계층과 하드웨어 설계 인자의 변화에 따른 동적 메모리 할당의 수행시간을 실험적으로 분석하였다. 본 논문의 정량적인 성능분석 결과는 시스템 설계자에게 유용한 데이터를 제공함으로써 보다 효율적인 고성능 저전력 내장형 시스템의 구현을 가능하게 할 것이다.
유비쿼터스 환경에서 널리 사용되고 있는 내장형 시스템에서는 메모리 사용량의 감소와 신뢰성 등의 이유로 쓰레드 기반 프로그래밍 모델보다는 이벤트-구동형 프로그래밍 모델을 채용하는 경우가 많다. 그러나 내장형 시스템의 소프트웨어가 점점 더 복잡해지면서, 내장형 시스템을 위한 소프트웨어를 이벤트-구동형 프로그래밍 모델의 단일 이벤트 핸들러로 프로그램 하는 것은 매우 어려운 과제가 되고 있다. 본 논문에서는 내장형 시스템의 설계에 비선점형 스케줄링 기법을 도입하기 위하여, 다항시간의 스케줄 가능성 평가를 위한 충분조건과 이를 이용한 효율적인 스케줄 가능성 검사 방법을 제시하며, 또한 내장형 시스템에서의 서브-태스크의 활용이 비선점형 스케줄링을 채용했을 때의 단점인 낮은 처리기 이용률을 극복할 수 있는 방안임을 보인다.
Virtualization of operating systems have already been developed and commercialized in the enterprise computing area. As the computing power of the embedded systems is growing, it is regarded that the virtualization is the important research area. The virtualization is typically established by the micro kernel. L4 kernel is the one example of the micro kernel. In this paper, we propose the architecture for virtualization of Linux over the L4 kernel.
Stress and deflection of Active Fiber Composite(AFC) embedded and/or attached composite structures are numerically investigated at the constituent level by the Direct Numerical Simulation(DNS). The DNS approach which models and simulates the fiber and matrix directly using 3D finite elements need to be solved by efficient way. To handle this large scale problem, parallel program for solving piezoelectric behavior was developed and run on the parallel computing environment. Also, the stress result from DNS approach is compared with that from uniform field model.
It is important issue how to evaluate the economic feasibility of computing factors in the real world when we build ubiquitous spaces. In this paper, we propose a simple model that can evaluate the economic feasibility of mobile RFID-based ubiquitous computing system which enables seamless communication between offline and online via embedded computing factors in the real world. To achieve this, we explore the meaning of mobile RFID system, the difference between our research and extant researches concerning the evaluation of economic feasibility in RFID system, and propose the so-called 'Tag-based Evaluation Model' (TEM) which is an evaluation model to access the economic feasibility of mobile RFID systems. We also analyze the TEM via simulation cases based on proposed model and discuss the future of TEM.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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