소형 USB 저장장치에서부터 대용량 데이터베이스 서버에 이르기까지 플래시 메모리의 활용범위가 더욱 확장되어 감에 따라 저장된 데이터의 호환성은 플래시 메모리 관리 소프트웨어의 중요한 고려사항이다. 이를 위해 FTL(Flash Translation Layer)과 FAT 파일시스템이 플래시 메모리 관리를 위한 사실상 표준 소프트웨어로써 사용되고 있다. 그러나 동일한 FTL과 FAT 파일시스템을 다양한 하드웨어로 구성된 시스템에서 구동하는 경우 각각의 요구조건을 만족할 수 없는 문제가 발생한다. 따라서 본 논문에서는 재구성 가능하며 FAT 표준 데이터의 호환성 및 향상된 기능을 제공하는 통합 플래시 메모리 관리 소프트웨어인 INFLAWARE(INtegrated FLAsh softWARE)를 제안한다. 제안된 기법은 실제 플래시 메모리가 장착된 시스템에 구현되었으며, 실험을 통해 본 논문에서 제안한 기법이 기존 기법 대비 최대 27%, 평균 19%의 메모리 사용량 감소 효과를 가져 올 수 있으며 또한 map_destroy 기법의 적용을 통해 최대 21%, 평균 10%의 성능 향상이 있음을 보인다.
Modeling and Simulation(M&S) technology has been widely used to solve constraints such as time, space, safety, and cost when we implement the same development and test environments as real warfare environments to develop, test, and evaluate weapon systems for the last several decades. The integration and test environments employed for development and test & evaluation are required to provide Live Virtual Construction(LVC) simulation environments for carrying out requirement analysis, design, integration, test and verification. Additionally, they are needed to provide computing environments which are possible to reconfigure computing resources and software components easily according to test configuration changes, and to run legacy software components independently on specific hardware and software environments. In this paper, an Integration Test and Simulation for Engagement Control(ITSEC) bed using a bare-metal virtualization mechanism is proposed to meet the above test and simulation requirements, and it is applied and implemented for an air missile defense system. The engagement simulation experiment results conducted on air and missile defense environments demonstrate that the proposed bed is a sufficiently cost-effective and feasible solution to reconfigure and expand application software and computing resources in accordance with various integration and test environments.
단순 다각형 내부의 두 점 p와 q가 주어질 때 다음의 문제를 고려할 수 있다. (1) 다각형에서 p와 q 둘 다로부터 가시적인 점들의 집합을 구하라. (2) p와 q 둘 중의 적어도 하나로부터 가시적인 점들의 집합을 구하라. 이 문제들은 두 가시성 다각형 사이의 교집합과 합집합을 구하는 문제에 해당한다. 본 논문에서는 재구성가능한 메쉬(RMESH)에서 이 문제들을 해결하는 알고리즘을 고려한다. 일반적인 두 다각형의 교차 영역을 구하는 알고리즘[1]을 이용하면, 두 가시성 다각형의 교집합을 구하는 문제를 O($n^3$) 크기의 RMESH에서 상수 시간에 해결할 수 있다. 여기서 n은 두 가시성 다각형의 꼭짓점 개수의 합이다. 본 논문에서는 가시성 다각형의 특성을 이용하여 평면 분할 그래프를 O($n^2$) 크기의 RMESH에서 상수 시간에 구축하고, 이를 통해 두 가시성 다각형의 교집합뿐만 아니라 합집합도 O($log^2n$) 시간에 구하는 알고리즘을 제시한다. 이 알고리즘은 기존의 결과에 비해 병렬 알고리즘의 비용을 나타내는 프로세서-시간 곱 지표를 O($n^3$)에서 O($n^2log^2n$)으로 개선한다.
본 논문에서는 두 단순 다각형의 교차 영역을 구하는 문제를 재구성메쉬(RMESH) 상에서 상수 시간에 해결하는 두 개의 알고리즘을 제시한다. 먼저, 두 다각형이 모두 볼록 다각형일 때, N$\times$N RMESH에서 상수 시간에 교차 영역을 구하는 알고리즘을 제시한다, 여기서 N은 두 다각형의 정점의 개수의 합이다. 그리고, 두 일반적인 단순 다각형의 교차 영역을 구하는 문제에 대해서 (N+T)$\times$(N+T)2 RMESH에서 수행되는 상수 시간 알고리즘을 제시한다, 여기서 T는 최악의 경우 두 다각형의 경계선 상의 교차점의 개수로서 두 다각형의 정점의 개수가 각각 n과 m일 때 n.m에 해당한다. 두 다각형 중 하나가 볼록 다각형인 경우는 T = 2.max{n, m}이다. 이 알고리즘은 두 다각형의 모든 교차 영역 조각들을 구한 후 RMESH의 0번째 열에 차례로 배치해 준다. Abstract In this paper, we consider two constant time algorithms for polygon intersection problems on a reconfigurable mesh(in short, RMESH). First, we present a constant time algorithm for computing the intersection of two convex polygons on an N$\times$N RMESH, where N is the total number of vertices in both polygons. Second, we present a constant time algorithm for computing the intersection of two simple polygons on an (N+T)$\times$(N+T)2 RMESH, where T is the worstcase number of intersection points between the boundaries of them. T = n m, where n and m are the numbers of vertices of two polygons respectively. If either of them is convex, then T = 2 max{n,m}. The algorithm computes the intersection of them, and then arranges each intersection component onto the 0-th column of the mesh.
Reconfigurable computing using a field-programmable gate-array (FPGA) device has become a promising solution in system design because of its power efficiency and design flexibility. To bring the benefit of FPGA to many application programmers, there has been intensive research about automatic translation from high-level programming languages (HLL) such as C and C++ into hardware. However, the large gap of syntaxes and semantics between hardware and software programming makes the translation challenging. In this paper, we introduce a new approach for the translation by using the widely used GCC compiler. By simply adding a hardware description language (HDL) backend to the existing state-of- the-art compiler, we could minimize an effort to implement the translator while supporting full features of HLL in the HLL-to-HDL translation and providing high performance. Our translator, called GCC2Verilog, was implemented as the GCC's cross compiler targeting at FPGAs instead of microprocessor architectures. Our experiment shows that we could achieve a speedup of up to 34 times and 17 times on average with 4-port memory over PICO microprocessor execution in selected EEMBC benchmarks.
오늘날 인터넷의 대중화로 부하가 많은 웹서비스를 제공하는 시스템들은 클러스터기반으로 이동하는 추세이다. 그러나, 기존의 서버 시스템들은 특정 목적을 위한 전용 클러스터 구조로 각 서비스를 위한 클러스터 자원을 각각 보유하고 있으므로 자원의 이용이 효율적이지 못한 문제를 가진다. 본 연구에서는 클러스터상의 자원을 공유하여 부하에 따라 처리 자원을 동적으로 재구성하는 응용서비스 플랫폼을 제안하였다. 제안된 응용서비스 플랫폼은 특정 응용서비스를 제공하는 전위응용서버와 전위응용서버 고부하시 작업을 분담, 처리하는 후위서버군을 기반으로 전위응용서버에서 응용서비스 요청을 처리 또는 분배하는 서비스관리자와 후위서버에서 응용서비스에 대한 요청을 처리하는 작업처리자, 그리고 부하에 따라 후위서버에 작업처리자를 생성 및 제거하는 부하관리자로 구성된다. 클러스터된 후위서버군의 효율적인 관리를 위해 PVM을 이용하였다. 구현된 시스템은 기존의 단일서버 시스템에 비해 안정적인 동작을 보이며, 필요한 자원을 동적으로 할당, 시스템을 재구성함으로써 부하의 변화에 보다 능동적으로 대처할 수 있음을 확인하였다.
지오캐스팅(geocasting)이란 멀티캐스팅의 특별한 한 종류로서, 어떤 특정한 지역(지오캐스트 영역이라 함)에 있는 모든 노드들에게 데이터를 전송하는 통신형태를 말하며, location-based multicasting(LBM) 이라고 부르기도 한다(1). Ad-hoc 네트워크는 중앙 집중화된 관리나 표준화된 지원 서비스 없이 배터리를 에너지원으로 사용하는 휴대용 기기들이 동적으로 연결되어 구성되는 임시적인 망이다. 따라서, 제한된 에너지 자원을 효율적으로 관리하는 것은 네트워크 활동시간(lifetime)을 최대화하기 위한 중요한 문제가 된다. 본 논문에서는 Ad-hoc 네트워크 환경에서 라우팅 설정시 에너지 값을 고려하여 중간 노드를 선택하는 LBPA(Location-Based Power Aware) 지오캐스팅 알고리즘을 제안한다. 전송 에너지를 균형있게 소비하여 각 이동 호스트의 잔여 에너지의 비율을 일정하게 유지시키는 방법으로 네트워크 활동시간 측면에서 볼 때 기존의 LBM 알고리즘보다 평균적으로 49%, 더 좋은 결과를 실험을 통하여 보여주었다.
The IoT-driven large-scaled systems consist of connected things with on-chip executable embedded software. These light-weighted embedded things have limited hardware space, especially small size of on-chip flash memory. In addition, on-chip embedded software in flash memory is not easy to update in runtime to equip with latest services in IoT-driven applications. It is becoming important to develop light-weighted IoT devices with various software in the limited on-chip flash memory. The remote instruction execution in cloud via IoT connectivity enables to provide high performance software execution with unlimited software instruction in cloud and low-power streaming of instruction execution in IoT edge devices. In this paper, we propose a Cloud-IoT asymmetric structure for providing high performance instruction execution in cloud, still low power code executable thing in light-weighted IoT edge environment using remote instruction execution. We propose a simulated approach to determine efficient partitioning of software runtime in cloud and IoT edge. We evaluated the instruction cloudification using remote instruction by determining the execution time by the proposed structure. The cloud-connected instruction set simulator is newly introduced to emulate the behavior of the processor. Experimental results of the cloud-IoT connected software execution using remote instruction showed the feasibility of cloudification of on-chip code flash memory. The simulation environment for cloud-connected code execution successfully emulates architectural operations of on-chip flash memory in cloud so that the various software services in IoT can be accelerated and performed in low-power by cloudification of remote instruction execution. The execution time of the program is reduced by 50% and the memory space is reduced by 24% when the cloud-connected code execution is used.
리소스가 제한된 임베디드 장치에 GRU를 배포하기 위해 이 논문은 구조적 압축을 가능하게 하는 재구성 가능한 FPGA 기반 GRU 가속기를 설계한다. 첫째, 조밀한 GRU 모델은 하이브리드 양자화 방식과 구조화된 top-k 프루닝에 의해 크기가 대폭 감소한다. 둘째, 본 연구에서 제시하는 재사용 컴퓨팅 패턴에 의해 외부 메모리 액세스에 대한 에너지 소비가 크게 감소한다. 마지막으로 가속기는 알고리즘-하드웨어 공동 설계 워크플로의 이점을 얻는 구조화된 희소 GRU 모델을 처리할 수 있다. 또한 모든 차원, 시퀀스 길이 및 레이어 수를 사용하여 GRU 모델에 대한 추론 작업을 유연하게 수행할 수 있다. Intel DE1-SoC FPGA 플랫폼에 구현된 제안된 가속기는 일괄 처리가 없는 구조화된 희소 GRU 네트워크에서 45.01 GOPs를 달성하였다. CPU 및 GPU의 구현과 비교할 때 저비용 FPGA 가속기는 대기 시간에서 각각 57배 및 30배, 에너지 효율성에서 300배 및 23.44배 향상을 달성한다. 따라서 제안된 가속기는 실시간 임베디드 애플리케이션에 대한 초기 연구로서 활용, 향후 더 발전될 수 있는 잠재력을 보여준다.
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.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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