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AUTOSAR OS 가상화를 통한 차량용 소프트웨어 OS 동작의 윈도우즈 시뮬레이션
배승주(Seung-Ju Bae),이태양(Tae-Yang Lee),윤필상(Pil-Sang Yun),김도연(Do-Yun Kim),정구민(Gu-Min Jeong) 한국자동차공학회 2019 한국자동차공학회 부문종합 학술대회 Vol.2019 No.5
이 논문에서는 RTOS 기반의 ATUOSAR OS를 윈도우 환경으로 가상화 하여, 타겟 보드 없이 AUTOSAR ASW(애플리케이션 소트프트웨어)의 OS 동작을 시뮬레이션 하는 방법을 제안 한다. AUTOSAR OS를 가상화 하기 위해 Task, Alarm, Counter, Resource, OS-Application, Appmode, Scheduler를 C언어를 기반으로 윈도우 환경에서 구현 하였다. 가상화된 OS를 바탕으로 ASW의 동작을 시뮬레이션 하기 위하여, ASW와 OS를 연결하는 RTE를 가상화 하였으며, OS 동작에 필요한 Task의 타이밍 정보, 연결된 인터페이스, 호출하는 Runnable 등의 정보를 자동으로 추출 할 수 있게 구성 하였다. 제안한 방법과 실제 타겟 보드를 이용한 EILS 방법을 비교하여 실제와 동일한 동작을 하는 것을 확인 했으며, 가상화를 통해 소프트웨어를 검증, 시뮬레이션 하는 방법은 EILS나 HILS 등과 비교하여 확장성이 좋고 데이터 로깅이 간편하며, 코드의 수정이 용이한 장점을 가진다.
구글 TPU 보드 기반 인공지능 알고리즘 적용 및 분석에 대한 연구
한광환 ( Kwang-hwan Han ),이창석 ( Chang-suk Lee ),김도연 ( Do-yun Kim ),윤필상 ( Pil-sang Yoon ),가충희 ( Chung-hee Ka ),정용범 ( Yong-bum Jung ),정구민 ( Gu-min Jeong ) 한국정보처리학회 2019 한국정보처리학회 학술대회논문집 Vol.26 No.2
본 논문에서는 최근 소개된 구글 TPU 보드를 사용하여 AI 알고리듬을 적용하고 성능 분석을 통하여 TPU 를 통한 AI 에 기반한 영상처리 시스템의 구현 가능성을 검증 하고자 하였다. 구글 TPU 보드는 기계 학습에 특화된 Coral Dev 보드를 사용하였고. 수행하는 인공지능 알고리즘은 객체 인식 알고리즘인 SSD 알고리즘을 사용하였다. 이 후 동일한 알고리즘을 GPU 가 장착되어 있는 고성능 데스크탑과 처리속도를 비교하여, TPU 에 기반한 임베디드 AI 시스템의 활용 가능성을 검증 하였다.